Eventos extremos de chuva relacionados com as alterações climáticas

Atendendo ao aumento da temperatura na atmosfera, as ondas de calor e secas intensas têm estado associadas às alterações climáticas. No entanto, um estudo recente da Universidade da Califórnia, em Los Angeles, UCLA, prova que a precipitação mais intensa está, também, relacionada com as alterações climáticas. Isto ocorre, principalmente, porque a atmosfera mais quente pode conter mais humidade.

Estudo da UCLA

De acordo com um estudo da UCLA publicado na “Nature Communications” as chuvas e os eventos de queda de neve em todo o mundo estão a tornar-se mais intensos devido às mudanças climáticas provocadas pelo homem.

Há mais de uma década que os cientistas tentam, através de modelos climáticos e estudos regionais, detetar globalmente, a partir de dados recolhidos de observações do mundo real, que as alterações climáticas induzidas pelo homem causam eventos de precipitação extrema mais intensos, por todo o mundo.

No entanto recentemente, pela primeira vez, os investigadores da UCLA conseguiram apresentar evidências claras que as atividades humanas já causaram precipitação extrema ao nível global.

“Machine learning”

O estudo foi realizado através do método “machine learning” para analisar dados de décadas de todo o mundo. Através deste método, um computador pode, sem ser explicitamente programado, produzir conclusões, à medida que aprende a analisar dados. “Machine learning” é um ramo da inteligência artificial, baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Os investigadores da UCLA compararam 11 conjuntos de dados globais de registos de precipitação entre 1982 a 2015. Em cada conjunto de dados analisado encontraram uma ligação entre a atividade humana e os padrões de precipitação.

Os cientistas há muito que procuram compreender e explicar o fenómeno a uma escala mundial. Mas esses esforços foram dificultados, em grande parte, devido aos desafios de conciliar a informação climática de todo o mundo. De notar que a precipitação considerada extrema numa região pode já não ser considerada extrema noutra zona do globo. Isto torna mais difícil avaliar o planeta como um todo. Daí que a maioria dos estudos anteriores foram regionais e não globais. O método “machine learning” permitiu alterar isto.

Na UCLA foram utilizados modelos climáticos para criar mapas globais anuais com a maior precipitação de um dia de cada área. Alimentaram esses dados no programa de “aprendizagem de máquina”, que foi concebido para analisar mapas mundiais exibindo os dados de precipitação e, em seguida, "adivinhar" qual o ano que cada mapa representava.

Depois do programa de “machine learning” ter sido treinado sobre os dados modelados por computador, os investigadores colocaram-no para trabalhar analisando dados reais de precipitação observados de 1982 a 2015.

Foram analisados também dados da década de 1920 até a década de 1970, quando os sinais da atividade humana não eram suficientemente fortes para os identificar separadamente das variações climáticas naturais.

Mas para os dados do modelo climático a partir da década de 1970, graças à força dos eventos de precipitação não naturais, que estavam a ser causados pelas atividades humanas, o sistema tornou-se cada vez mais preciso nas suas previsões.

Os sinais de influência humana começaram na Revolução Industrial no século XVIII, mas foi necessário algum tempo para que o sinal fosse forte o suficiente para ser reconhecido, em comparação com as variações naturais.

As alterações climáticas, causadas pelo Homem, estão a crescer de uma forma constante e previsível que um sistema de “aprendizagem de máquina” foi capaz de "adivinhar" corretamente os anos em que haviam ocorrido fenómenos severos de chuva intensa e queda de neve.