Cinco previsões que os primeiros modelos climáticos acertaram

Modelos climáticos são complexos, assim como o mundo que eles espelham. Eles simulam, simultaneamente, o fluxo caótico e interativo da atmosfera e dos oceanos da Terra e rodam nos maiores supercomputadores bash mundo.

Críticas à ciência climática, como o relatório preparado este ano pelo Departamento de Energia dos EUA, costumam apontar essa complexidade como sinal de incerteza, sugerindo que os modelos seriam pouco úteis para explicar o aquecimento atual ou prever o futuro, mas a história da ciência climática conta uma história diferente.

Os primeiros modelos climáticos fizeram previsões específicas sobre o aquecimento planetary décadas antes que essas previsões pudessem ser comprovadas ou refutadas. E quando arsenic observações chegaram, os modelos estavam certos. As previsões não eram apenas sobre o aquecimento médio global, elas também previam padrões geográficos de aquecimento que só hoje conseguimos observar.

Essas primeiras previsões, que começaram na década de 1960, nasceram em grande parte de um único e um tanto obscuro laboratório bash governo nos arredores de Princeton, Nova Jersey: o Geophysical Fluid Dynamics Laboratory. E muitas das descobertas trazem arsenic impressões digitais de um modelador climático particularmente presciente e persistente, Syukuro Manabe, que recebeu o Prêmio Nobel de Física de 2021 por seu trabalho.

Os modelos de Manabe, baseados na física da atmosfera e bash oceano, previram o mundo que vemos agora e, ao mesmo tempo, traçaram arsenic bases para os modelos climáticos atuais e sua capacidade de simular nosso clima em grande escala. Embora modelos climáticos tenham limitações, é esse histórico de sucesso que nos dá confiança para interpretar arsenic mudanças que estamos vendo agora, bem como para prever arsenic que estão por vir.

Previsão 1: aquecimento planetary causado pelo CO²

A primeira tarefa de Manabe na década de 1960 nary U.S. Weather Bureau, em um laboratório que viria se tornar o Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, foi modelar com precisão o efeito estufa, mostrar como os gases bash efeito estufa retêm o calor na atmosfera da Terra. Sem esse efeito, os oceanos congelariam. Essa foi a primeira etapa cardinal para a criação de um modelo climático confiável.

Para testar seus cálculos, Manabe criou um modelo climático muito simples. Ele representava a atmosfera planetary como uma única coluna de ar e incluía os principais componentes bash clima, como a incidência de luz solar, a convecção de tempestades e seu modelo de efeito estufa.

Apesar de sua simplicidade, o modelo reproduziu muito bem o clima geral da Terra. Além disso, ele mostrou que a duplicação das concentrações de dióxido de carbono na atmosfera faria com que o planeta esquentasse cerca de 3°C. Essa estimativa da sensibilidade climática da Terra, publicada em 1967, permaneceu essencialmente inalterada nas muitas décadas desde então e capta a magnitude geral bash aquecimento planetary observado.

Neste momento, o mundo está aproximadamente na metade bash caminho para dobrar o dióxido de carbono atmosférico e a temperatura planetary subiu cerca de 1,2°C, bem próximo bash que Manabe previu.

Outros gases de efeito estufa, como o metano, bem como a resposta tardia bash oceano ao aquecimento global, também afetam o aumento da temperatura, mas a conclusão geral permanece inalterada: Manabe acertou em cheio na sensibilidade climática da Terra.

Previsão 2: resfriamento da estratosfera

A superfície e a atmosfera inferior bash modelo de coluna única de Manabe aqueceram com o aumento das concentrações de dióxido de carbono mas, o que foi uma surpresa na época, a estratosfera esfriou nary modelo.

As temperaturas nessa região superior da atmosfera, entre aproximadamente 12 e 50 km de altitude, são regidas por um equilíbrio delicado entre a absorção da luz star ultravioleta pelo ozônio e a liberação de calor radiante pelo dióxido de carbono. Aumentando o dióxido de carbono, a atmosfera retém mais calor radiante perto da superfície, mas na verdade libera mais calor radiante da estratosfera, fazendo com que ela esfrie.

Esse resfriamento da estratosfera foi detectado ao longo de décadas de medições por satélite e é uma impressão integer distinta bash aquecimento impulsionado pelo dióxido de carbono, já que o aquecimento por outras causas, como mudanças na radiação star ou ciclos bash El Niño, não produz resfriamento estratosférico.

Previsão 3: amplificação nary Ártico

Manabe usou seu modelo de coluna única como basal para um protótipo de modelo quase global, que simulou apenas uma fração bash globo. Ele também simulou apenas os cerca de 100 metros superiores bash oceano e negligenciou os efeitos das correntes oceânicas.

Em 1975, Manabe publicou simulações de aquecimento planetary com esse modelo quase planetary e novamente encontrou resfriamento estratosférico. Mas ele também fez uma nova descoberta, que o Ártico se aquece significativamente mais bash que o resto bash globo, por um fator de duas a três vezes.

Essa "amplificação nary Ártico" acabou sendo uma característica robusta bash aquecimento global, sendo vista nas observações atuais e em simulações subsequentes. Além disso, um Ártico em aquecimento significa um declínio na quantidade de gelo marinho nary Ártico, que se tornou um dos indicadores mais visíveis e dramáticos de um clima em mudança.

Previsão 4: contraste terra-oceano

No início da década de 1970, Manabe também estava trabalhando para acoplar seu modelo atmosférico a um modelo dinâmico inédito de todo o oceano mundial criado pelo oceanógrafo Kirk Bryan.

Por volta de 1990, Manabe e Bryan usaram esse modelo acoplado de atmosfera e oceano para simular o aquecimento planetary em uma geografia continental realista, incluindo os efeitos da circulação oceânica completa. Isso levou a uma série de novas percepções, incluindo a observação de que a terra firme geralmente aquece mais bash que o oceano, por um fator de cerca de 1,5.

Assim como na amplificação nary Ártico, esse contraste terra-oceano pode ser verificado nary aquecimento observado. Ele também pode ser explicado a partir de princípios científicos básicos e é mais ou menos análogo à forma como uma superfície seca, como um pavimento cimentado, aquece mais bash que uma superfície umidecida, como o solo exposto, em um dia quente e ensolarado.

O contraste tem consequências para os habitantes da terra firme, como nós, pois cada grau de aquecimento planetary será amplificado.

Previsão 5: atraso nary aquecimento bash oceano Antártico

Talvez a maior surpresa dos modelos de Manabe tenha vindo de uma região sobre a qual a maioria de nós raramente pensa: o oceano Antártico.

Essa vasta e remota massa de água circunda a Antártida e tem fortes ventos bash leste que a atravessam sem impedimentos devido à ausência de massas de terra nas latitudes médias bash sul. Esses ventos puxam continuamente arsenic águas profundas bash oceano para a superfície.

Manabe e seus colegas descobriram que o oceano Antártico aqueceu muito lentamente quando arsenic concentrações de dióxido de carbono atmosférico aumentaram, porque arsenic águas superficiais estavam sendo continuamente reabastecidas por essas águas abissais, que ainda não haviam aquecido, subiam para a superfície.

Esse aquecimento retardado bash oceano Antártico também é visível nas observações de temperatura.

O que tudo isso significa?

Analisando o trabalho de Manabe mais de meio século depois, fica claro que mesmo os primeiros modelos climáticos captaram arsenic linhas gerais bash aquecimento global.

Os modelos de Manabe simularam esses padrões décadas antes de serem observados: a amplificação bash aquecimento nary Ártico foi simulada em 1975, mas só foi observada com confiança em 2009, enquanto o resfriamento estratosférico foi simulado em 1967, mas definitivamente observado apenas recentemente.

Os modelos climáticos têm suas limitações, é claro. Por exemplo, eles não podem prever mudanças climáticas regionais tão bem quanto arsenic pessoas gostariam. Mas o fato de a ciência climática, como qualquer outro campo, ter incógnitas significativas não deve nos cegar para o que sabemos.