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Uma equipe de pesquisa colaborativa internacional liderada pelo Professor Yoo-Geun Ham da Universidade Nacional de Chonnam e pelo Professor Seung-Ki Min da Universidade de Ciência e Tecnologia de Pohang (POSTECH) fez uma descoberta sobre o impacto do aquecimento global na precipitação diária global. Usando uma abordagem de aprendizagem profunda, eles revelaram pela primeira vez uma mudança significativa nas características da precipitação diária global. Os resultados da pesquisa foram publicados em 30 de agosto na versão online do Natureza.
A equipe de pesquisa desenvolveu um modelo de aprendizagem profunda para quantificar a relação entre a intensidade do aquecimento global e os padrões globais de precipitação diária. Eles então aplicaram este modelo aos dados obtidos a partir de observações de precipitação baseadas em satélite. Os resultados revelaram que em mais de 50% de todos os dias, houve um claro desvio da variabilidade natural no padrão diário de precipitação desde 2015, influenciado pelo aquecimento global induzido pelo homem.
Em contraste com os estudos convencionais, que se concentram principalmente nas tendências de longo prazo da precipitação mensal ou anual, os investigadores utilizaram inteligência artificial explicável para demonstrar que as mudanças nas variações diárias da precipitação se intensificavam gradualmente de acordo com as escalas meteorológicas. Estas flutuações nas chuvas nesta escala temporal serviram como os indicadores mais evidentes do aquecimento global. O estudo afirmou ainda que as mudanças mais evidentes na variabilidade diária da precipitação foram observadas nas regiões subtropicais do Pacífico Leste e nas regiões de tempestades de média altitude.
Os investigadores explicaram que os métodos estatísticos lineares tradicionais utilizados em pesquisas anteriores de detecção de alterações climáticas tinham limitações no discernimento de reacções não lineares, tais como a variabilidade intensificada na precipitação diária. A aprendizagem profunda, no entanto, superou essas limitações ao empregar funções de ativação não lineares. Além disso, embora os métodos de investigação anteriores investigassem principalmente os padrões de mudança de precipitação global devido ao aquecimento global, a aprendizagem profunda convolucional ofereceu uma vantagem distinta na detecção eficaz de padrões de mudança regional resultantes do aquecimento global.
O professor Yoo-Geun Ham explicou: “A intensificação da variabilidade diária da precipitação implica um aumento na frequência de eventos extremos de precipitação, bem como uma maior ocorrência de ondas de calor durante o verão devido a períodos de seca prolongados.” O professor Seung-Ki Min acrescentou: “Dada a trajetória contínua do aquecimento global, é imperativo desenvolver contramedidas, uma vez que a ocorrência consecutiva de precipitação extrema e ondas de calor provavelmente se tornará mais frequente no futuro”.
Este estudo foi realizado com o apoio do Ministério do Meio Ambiente e da Fundação Nacional de Pesquisa da Coreia.
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