Explorando os efeitos radiativos da precipitação na amplificação do Ártico e no orçamento de energia

Uma das principais métricas para modelagem climática é a força radiativa. A maioria dos modelos climáticos, incluindo os modelos de circulação geral (GCMs), foca nos efeitos de diferentes fatores atmosféricos na força radiativa. No entanto, ainda há grandes incertezas em observações de satélite e simulações multimodelo associadas a alguns fatores atmosféricos.

Entre elas, as nuvens são uma fonte conhecida de incerteza em GCMs, levando a vieses radiativos. No entanto, outra possível fonte de incerteza radiativa está associada à precipitação.

Em princípio, partículas precipitantes afetam o forçamento radiativo ao interromper as radiações de ondas curtas de entrada e de ondas longas de saída. Mas a maioria dos GCMs convencionais no Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) tratam a precipitação de forma diagnóstica e excluem os efeitos radiativos da precipitação (REP). Extrair a magnitude do REP em modelos climáticos é desafiador devido ao feedback complicado da atmosfera-oceano e às variabilidades multimodelo.

Para tal, um novo estudo, publicado em npj Ciência do Clima e da Atmosfera em 19 de junho de 2024, liderado pelo Professor Associado Takuro Michibata da Universidade de Okayama, investigou a influência do REP na força radiativa em diferentes escalas geográficas.

O Dr. Michibata empregou três subversões do GCM japonês, MIROC6, incorporando diferentes tratamentos de precipitação e cálculo radiativo. Essas subversões incluíam precipitação diagnóstica sem REP (DIAG), precipitação prognóstica sem REP (PROG REP-OFF) e precipitação prognóstica com REP (PROG REP-ON), para quantificar a influência das partículas precipitantes nos orçamentos de radiação e ciclos hidrológicos em escalas globais e regionais.

“Além de modificar o modelo MIROC6, também usamos 34 modelos climáticos do arquivo de dados CMIP6 para entender melhor o REP nas variações sazonais da amplificação do Ártico. Assim, usando conjuntos de simulações e múltiplas observações de satélite, documentamos sistematicamente a significância do REP no ciclo hidrológico global e regional e no orçamento de energia”, explica o Dr. Michibata.

O estudo descobriu que o REP afeta não apenas o perfil termodinâmico local, mas também a taxa de precipitação remota e a distribuição alterando a circulação atmosférica. Devido às partículas precipitantes na atmosfera, há uma redução coletiva na radiação líquida de ondas curtas (“efeito parasol”).

Ao mesmo tempo, o inverso é observado na radiação líquida de onda longa (“efeito de aquecimento”), especialmente na zona ártica. Conforme PROG REP-ON, isso resulta em um enfraquecimento do resfriamento radiativo na atmosfera e, portanto, desacelerando o ciclo hidrológico em nível global.

O aquecimento da superfície é mais pronunciado nas regiões polares, com um aumento notável na temperatura da superfície — em mais de 1 K em média — durante o inverno, em comparação com a simulação sem REP. Esse aumento de temperatura é mais que o dobro do aquecimento do verão.

O estudo enfatiza basicamente a magnitude do aquecimento da superfície no PROG REP-ON, que é mais forte no inverno do que no verão. Isso foi verificado ainda mais com os 34 modelos CMIP6 que também mostraram variações sistemáticas na amplificação do Ártico ao fatorar o REP.

Em contraste, as variações de temperatura sobre regiões tropicais e subtropicais foram consideradas relativamente pequenas. De fato, a análise tridimensional do balanço de radiação mostrou que a mudança de precipitação foi o principal efeito do REP nos trópicos, em oposição à mudança significativa de temperatura nas regiões polares.

Esses resultados indicam que o REP tem uma influência significativa no balanço de radiação e no ciclo hidrológico em escalas globais e regionais, o que pode fornecer informações valiosas sobre o mecanismo de impacto do REP em mudanças de temperatura e precipitação. Além disso, isso implica que incluir o REP em GCMs pode melhorar os vieses de precipitação e temperatura em modelos climáticos e, portanto, melhorar a precisão dessas simulações climáticas em relação às evidências observacionais.

“Os modelos climáticos atuais ainda têm grandes incertezas, particularmente na simulação do clima do Ártico. Dado que o clima do Ártico está remotamente ligado à meteorologia e ao clima de latitude média, este estudo contribuirá para a melhoria dos modelos climáticos para uma previsão mais precisa das mudanças climáticas futuras e mudanças na ocorrência de clima extremo.

“Além disso, a compreensão do nível de processo no REP será útil para outros grupos de modelagem no desenvolvimento de modelos futuros”, conclui o Dr. Michibata.