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Diante da crise climática em andamento, cientistas de várias áreas estão direcionando seus conhecimentos para entender como diferentes sistemas climáticos mudaram e continuarão a fazê-lo à medida que as mudanças climáticas avançam. Robert Lund, professor e chefe do departamento de estatística da UC Santa Cruz Baskin School of Engineering, colaborou em um novo estudo que usa modelos matemáticos rigorosos e métodos estatísticos e encontra o declínio da cobertura de neve em muitas partes do hemisfério norte ao longo do último meio século.
Compreender as tendências da cobertura de neve é importante devido ao papel que a neve desempenha no balanço energético global. O alto albedo da neve – a capacidade de refletir a luz – e as características isolantes afetam as temperaturas da superfície em escala regional e a estabilidade térmica em escala continental.
No novo estudo publicado no Revista de Hidrometeorologia, os pesquisadores analisaram os dados da cobertura de neve coletados de voos semanais de satélites entre 1967 (quando os satélites se tornaram mais comuns) e 2021, que foram divididos em seções de grade para análise. Das grades que os pesquisadores determinaram ter dados confiáveis, eles descobriram que a cobertura de neve está diminuindo em quase o dobro de grades do que avançando.
“Nas regiões árticas, a neve está desaparecendo com mais frequência do que nunca – acho que os climatologistas suspeitavam disso”, disse Lund. “Mas também está desaparecendo nas fronteiras do sul dos continentes.”
Em um estudo que levou cerca de quatro anos para ser concluído, os pesquisadores mostram que a presença de neve no Ártico e nas latitudes do sul do hemisfério norte está geralmente diminuindo, enquanto algumas áreas como o leste do Canadá estão vendo um aumento na cobertura de neve. Isso pode ser devido ao aumento das temperaturas em áreas que normalmente são muito frias, mas ainda abaixo de zero, permitindo que a atmosfera retenha mais água, que então cai como neve.
Lund acredita que esta é a primeira análise verdadeiramente confiável das tendências da cobertura de neve no hemisfério norte devido ao rigor dos métodos estatísticos dos pesquisadores. Muitas vezes, é um desafio para não estatísticos extrair tendências desse tipo de dados de satélite, que vem como uma sequência de 0s ou 1s para indicar se houve neve durante uma determinada semana. Os pesquisadores também tiveram que levar em consideração a correlação ao observar as tendências, já que a presença de cobertura de neve em uma semana afeta muito a probabilidade de cobertura de neve na semana seguinte. Esses dois fatores foram levados em consideração com um modelo baseado em cadeia de Markov. Estimativas de incerteza precisas das tendências podem ser calculadas a partir do modelo. Os pesquisadores encontraram centenas de grades onde a cobertura de neve estava diminuindo com pelo menos 97,5% de certeza.
No entanto, eles também descobriram que alguns dos dados de satélite coletados em regiões montanhosas não eram confiáveis, mostrando ausência de neve no inverno e várias semanas de neve no inverno. Provavelmente, isso ocorreu devido a uma falha no algoritmo que processou os dados do satélite para determinar se havia neve ou não.
“A razão pela qual este estudo deu tanto trabalho é porque os dados de satélite são muito ruins”, disse Lund. “O que quer que os meteorologistas tenham feito para estimar a neve a partir das imagens em algumas das regiões montanhosas simplesmente não funcionou, então tivemos que pegar todas as grades do hemisfério norte e descobrir se os dados eram confiáveis ou não.”
Ao determinar quais dados de satélite não são confiáveis, este estudo pode servir como um recurso para a comunidade científica que também pode querer avaliar esses dados de cobertura de neve para suas pesquisas.
Lund colaborou neste estudo com UCSC Ph.D. candidato Jiajie Kong, Professor Assistente de Matemática e Estatística na University of North Florida Yisu Jia, Professor de Meteorologia e Climatologia na Mississippi State University Jamie Dyer, Professor Associado de Estatística na Mississippi State University Jonathan Woody, e Professor de Estatística e Pesquisa Operacional na da Universidade da Carolina do Norte em Chapel Hill JS Marron. Esta pesquisa foi apoiada pelo financiamento da National Science Foundation.
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