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Novo algoritmo sobrecarrega os modelos climáticos e pode levar a melhores previsões sobre futuras mudanças climáticas
O professor Samar Khatiwala, do Departamento de Ciências da Terra de Oxford, liderou um grande avanço para resolver uma questão crítica na modelagem das futuras mudanças climáticas. As descobertas foram publicadas na Science Advances.
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Oxford - 02/05/2024
As novas descobertas ajudarão os pesquisadores a executar modelos do sistema terrestre de forma mais eficiente e a gerar previsões mais robustas sobre mudanças climáticas futuras. Crédito da imagem: Trifonov_Evgeniy, Getty Images.
Minimizar a deriva do modelo a um custo muito menor em tempo e energia é obviamente fundamental para as simulações de alterações climáticas, mas talvez o maior valor desta investigação possa, em última análise, ser para os decisores políticos que precisam de saber quão fiáveis são as projeções climáticas.
Autor do estudo, Professor Samar Khatiwala , Departamento de Ciências da Terra, Universidade de Oxford
Os Modelos do Sistema Terrestre – modelos computacionais complexos que descrevem os processos da Terra e como eles interagem – são essenciais para prever futuras mudanças climáticas. Ao simular a resposta dos nossos solos, oceanos e atmosfera às emissões de gases com efeito de estufa provocadas pelo homem, estes modelos constituem a base para previsões de futuros cenários de eventos climáticos e meteorológicos extremos, incluindo os emitidos pelo Painel Intergovernamental sobre Alterações Climáticas das Nações Unidas (IPCC).
No entanto, os modeladores climáticos há muito enfrentam um grande problema. Como os Modelos do Sistema Terrestre integram muitos processos complicados, eles não podem executar uma simulação imediatamente; devem primeiro garantir que atingiu um equilíbrio estável representativo das condições do mundo real antes da revolução industrial. Sem este período de estabilização inicial – referido como fase de “spin-up” – o modelo pode “derivar”, simulando mudanças que podem ser erroneamente atribuídas a fatores provocados pelo homem.
Infelizmente, este processo é extremamente lento, pois requer a execução do modelo durante muitos milhares de anos-modelo, o que, para simulações do IPCC, pode levar até dois anos em alguns dos supercomputadores mais poderosos do mundo.
"Spin-up sempre foi proibitivamente caro em termos de custo e tempo computacional. As novas abordagens desenvolvidas pelo Professor Khatiwala têm a promessa de quebrar este impasse e proporcionar um salto quântico na eficiência da criação de modelos tão complexos e, como consequência, aumentar enormemente a nossa capacidade de fornecer estimativas oportunas e robustas das alterações climáticas globais."
O professor Colin Jones, chefe do NERC/Met Office, patrocinou a modelagem do sistema terrestre no Reino Unido, comentando as descobertas
No entanto, um novo estudo publicado na Science Advances por um cientista da Universidade de Oxford financiado pela Agile Initiative descreve um novo algoritmo de computador que pode ser aplicado a modelos de sistemas terrestres para reduzir drasticamente o tempo de rotação. Durante os testes nos modelos utilizados nas simulações do IPCC, o algoritmo foi, em média, 10 vezes mais rápido na rotação do modelo do que as abordagens utilizadas atualmente, reduzindo o tempo necessário para atingir o equilíbrio de muitos meses para menos de uma semana.
O autor do estudo , Samar Khatiwala, professor de Ciências da Terra no Departamento de Ciências da Terra da Universidade de Oxford, que desenvolveu o algoritmo, disse: 'Minimizar a deriva do modelo a um custo muito menor em tempo e energia é obviamente crítico para simulações de mudanças climáticas, mas talvez o O maior valor desta investigação poderá, em última análise, ser para os decisores políticos que precisam de saber até que ponto são fiáveis as projeções climáticas.'
Atualmente, o longo tempo de rotação de muitos modelos do IPCC impede que os investigadores do clima executem o seu modelo com uma resolução mais elevada e definam a incerteza através da realização de simulações repetidas. Ao reduzir drasticamente o tempo de rotação, o novo algoritmo permitirá aos investigadores investigar como mudanças subtis nos parâmetros do modelo podem alterar o resultado – o que é fundamental para definir a incerteza de cenários futuros de emissões.
"Os decisores políticos confiam nas projeções climáticas para informar as negociações enquanto o mundo tenta cumprir o Acordo de Paris. Este trabalho é um passo no sentido de reduzir o tempo necessário para produzir essas projeções climáticas críticas."
Professora Helene Hewitt OBE, copresidente do Painel do Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), que informará o próximo relatório do IPCC, comentando as descobertas
O novo algoritmo do professor Khatiwala emprega uma abordagem matemática conhecida como aceleração de sequência, que tem suas raízes no famoso matemático Euler. Na década de 1960, esta ideia foi aplicada por DG Anderson para acelerar a solução da equação de Schrödinger, que prevê como a matéria se comporta ao nível microscópico. Este problema é tão importante que mais de metade do poder mundial de supercomputação está actualmente dedicado a resolvê-lo, e a 'Aceleração de Anderson', como é agora conhecida, é um dos algoritmos mais utilizados para o resolver.
O professor Khatiwala percebeu que a aceleração Anderson também pode ser capaz de reduzir o tempo de rotação do modelo, uma vez que ambos os problemas são de natureza iterativa: uma saída é gerada e depois realimentada no modelo várias vezes. Ao reter as saídas anteriores e combiná-las em uma única entrada usando o esquema de Anderson, a solução final é alcançada muito mais rapidamente.
Isto não só torna o processo de spin-up muito mais rápido e menos dispendioso em termos computacionais, mas o conceito pode ser aplicado à enorme variedade de modelos diferentes que são utilizados para investigar e informar políticas sobre questões que vão desde a acidificação dos oceanos até à perda de biodiversidade. Com grupos de investigação em todo o mundo a começar a desenvolver os seus modelos para o próximo relatório do IPCC, previsto para 2029, o Professor Khatiwala está a trabalhar com vários deles, incluindo o UK Met Office, para testar a sua abordagem e software nos seus modelos.
O estudo 'Spin-up eficiente de modelos de sistemas terrestres usando aceleração de sequência' foi publicado na revista Science Advances .
