Um novo estudo descobriu que as metas de emissão projetadas para atingir a meta climática mais ambiciosa do mundo – 1,5º Celsius acima dos níveis pré-industriais – podem, de fato, ser necessárias para evitar mudanças climáticas mais extremas de 2º.
O estudo, publicado em 30 de janeiro na Anais da Academia Nacional de Ciênciasfornece novas evidências de que o aquecimento global está a caminho de atingir 1,5º C acima das médias pré-industriais no início da década de 2030, independentemente de quanto as emissões de gases de efeito estufa aumentem ou diminuam na próxima década.
A nova estimativa de “tempo até o limite” resulta de uma análise que emprega inteligência artificial para prever as mudanças climáticas usando observações recentes de temperatura em todo o mundo.
“Usando uma abordagem totalmente nova que se baseia no estado atual do sistema climático para fazer previsões sobre o futuro, confirmamos que o mundo está prestes a cruzar o limite de 1,5º C”, disse o principal autor do estudo, o clima da Universidade de Stanford. cientista Noah Diffenbaugh.
Se as emissões permanecerem altas nas próximas décadas, a IA prevê uma chance em duas de que a Terra se torne 2 graus Celsius mais quente em média em comparação com os tempos pré-industriais até meados deste século, e mais de quatro em -cinco chances de atingir esse limiar até 2060.
De acordo com a análise, co-autoria da cientista atmosférica da Colorado State University, Elizabeth Barnes, a IA prevê que o mundo provavelmente chegaria ao 2º, mesmo em um cenário em que as emissões diminuíssem nas próximas décadas. “Nosso modelo de IA está bastante convencido de que já houve aquecimento suficiente para que 2º provavelmente seja excedido se atingir emissões líquidas zero levar mais meio século”, disse Diffenbaugh.
Essa descoberta pode ser controversa entre cientistas e formuladores de políticas porque outras avaliações confiáveis, incluindo o relatório mais recente do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas, concluíram que é improvável que a marca de 2º seja alcançada se as emissões caírem para zero líquido antes de 2080.
Por que meio grau importa?
Ultrapassar os limites de 1,5º e 2º significaria não atingir as metas do Acordo de Paris de 2015, no qual os países se comprometeram a manter o aquecimento global “bem abaixo” de 2º acima dos níveis pré-industriais, enquanto perseguem o objetivo mais ambicioso de limitar o aquecimento a 1,5º.
O mundo já está 1,1º mais quente em média do que era antes da decolagem da combustão de combustíveis fósseis em 1800, e a ladainha de impactos desse aquecimento inclui incêndios florestais mais frequentes, chuvas e inundações mais extremas e ondas de calor mais longas e intensas.
Como esses impactos já estão surgindo, prevê-se que cada fração de grau de aquecimento global intensificará as consequências para as pessoas e os ecossistemas. À medida que as temperaturas médias aumentam, torna-se mais provável que o mundo atinja limiares – às vezes chamados de pontos de inflexão – que causam novas consequências, como o derretimento de grandes camadas de gelo polar ou a extinção maciça de florestas. Como resultado, os cientistas esperam que os impactos sejam muito mais severos e generalizados além de 2º.
Ao trabalhar no novo estudo, Diffenbaugh disse que ficou surpreso ao descobrir que a IA previu que o mundo ainda teria grande probabilidade de atingir o limite de 2º, mesmo em um cenário em que as emissões diminuíssem rapidamente para zero líquido até 2076. A IA previu um em um -duas chances de atingir o 2º até 2054 neste cenário, com cerca de duas em três chances de cruzar o limiar entre 2044 e 2065.
Ainda é possível, no entanto, reduzir as chances de mudanças climáticas mais extremas, reduzindo rapidamente a quantidade de dióxido de carbono, metano e outros gases de efeito estufa adicionados à atmosfera. Nos anos desde o pacto climático de Paris, muitas nações se comprometeram a atingir emissões líquidas zero mais rapidamente do que o refletido no cenário de baixas emissões usado no novo estudo. Em particular, Diffenbaugh aponta que muitos países têm metas líquidas zero entre 2050 e 2070, incluindo China, União Europeia, Índia e Estados Unidos.
“Essas promessas de zero zero geralmente são estruturadas para alcançar a meta de 1,5º do Acordo de Paris”, disse Diffenbaugh. “Nossos resultados sugerem que essas promessas ambiciosas podem ser necessárias para evitar o 2º.”
IA treinada para aprender com o aquecimento do passado
Avaliações anteriores usaram modelos climáticos globais para simular futuras trajetórias de aquecimento; técnicas estatísticas para extrapolar taxas de aquecimento recentes; e orçamentos de carbono para calcular a rapidez com que as emissões precisarão diminuir para ficar abaixo das metas do Acordo de Paris.
Para as novas estimativas, Diffenbaugh e Barnes usaram um tipo de inteligência artificial conhecido como rede neural, que treinaram no vasto arquivo de resultados de simulações de modelos climáticos globais amplamente utilizados.
Depois que a rede neural aprendeu os padrões dessas simulações, os pesquisadores pediram à IA que previsse o número de anos até que um determinado limite de temperatura fosse atingido quando recebesse mapas de anomalias reais de temperatura anual como entrada – ou seja, observações de quanto mais quente ou um lugar era mais frio em um determinado ano em comparação com a média desse mesmo lugar durante um período de referência, 1951-1980.
Para testar a precisão, os pesquisadores desafiaram o modelo a prever o nível atual de aquecimento global, 1,1º, com base em dados de anomalia de temperatura para cada ano de 1980 a 2021. A IA previu corretamente que o nível atual de aquecimento seria alcançado em 2022 , com uma faixa mais provável de 2017 a 2027. O modelo também previu corretamente o ritmo de declínio no número de anos até 1,1º que ocorreu nas últimas décadas.
“Este foi realmente o ‘teste de fogo’ para ver se a IA poderia prever o tempo que sabemos ter ocorrido”, disse Diffenbaugh. “Estávamos bastante céticos de que esse método funcionaria até vermos esse resultado. O fato de a IA ter uma precisão tão alta aumenta minha confiança em suas previsões de aquecimento futuro”.
(Adaptado de materiais fornecidos pela Universidade de Stanford)
| Abstrato Previsões baseadas em dados do tempo restante até que os limites críticos do aquecimento global sejam atingidos Proceedings of the National Academy of Sciences, 30 de janeiro de 2023Aproveitando as redes neurais artificiais (ANNs) treinadas na saída do modelo climático, usamos o padrão espacial de observações históricas de temperatura para prever o tempo até que os limites críticos de aquecimento global sejam atingidos. Embora nenhuma observação seja usada durante o treinamento, validação ou teste, as ANNs preveem com precisão o tempo do aquecimento global histórico a partir de mapas de temperatura anual histórica. A estimativa central para o limiar de aquecimento global de 1,5°C é entre 2033 e 2035, incluindo uma faixa de ±1σ de 2028 a 2039 no cenário de forçamento climático intermediário (SSP2-4.5), consistente com avaliações anteriores. No entanto, nossa abordagem baseada em dados também sugere uma probabilidade substancial de exceder o limite de 2°C, mesmo no cenário de forçamento climático baixo (SSP1-2.6). Embora existam limitações em nossa abordagem, nossos resultados sugerem uma maior probabilidade de atingir 2°C no cenário Baixo do que indicado em algumas avaliações anteriores – embora a possibilidade de que 2°C possa ser evitado não seja descartada. Os métodos de IA explicáveis revelam que as ANNs se concentram em regiões geográficas específicas para prever o tempo até que o limite global seja atingido. Nossa estrutura fornece uma abordagem única, baseada em dados, para quantificar o sinal de mudança climática em observações históricas e para restringir a incerteza nas projeções de modelos climáticos. Dadas as evidências substanciais existentes de riscos acelerados para os sistemas naturais e humanos a 1,5 °C e 2 °C, nossos resultados fornecem mais evidências para mudanças climáticas de alto impacto nas próximas três décadas. |
Fonte: climateandcapitalism.com
