Статья подготовлена изданием Лаборант - журнал об аналитической химии. Подписывайтесь так же на наш телеграм-канал о научных новостях Геология и экология.
Оценка климатических моделей: может стать жарче, чем предсказывает большинство прогнозов
Существует множество доказательств того, что деятельность человека, такая как сжигание ископаемого топлива и промышленное сельское хозяйство, привела к изменению климата. Сейчас исследователи пытаются определить, каким может быть будущее и насколько теплее может стать. Для этих прогнозов используются компьютерные модели.
Учёные разработали систему оценки этих моделей. Исследование, опубликованное в Nature Communications, показало, что около трети этих моделей неточно воспроизводят реальные наблюдения таких параметров, как температура поверхности моря. Ещё треть моделей валидны, но малочувствительны к выбросам углерода, а последняя треть одновременно валидна и имеет высокую чувствительность к выбросам углерода. Именно эта последняя треть моделей прогнозирует очень жаркое будущее для Земли.
"Мы показываем, что углеродочувствительные модели, предсказывающие гораздо более сильное потепление, чем наиболее вероятная оценка МГЭИК, правдоподобны и должны восприниматься серьёзно", – отметил ведущий автор исследования Атанасиос (Танос) Ненес, профессор Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL).
"Другими словами, текущие меры по сокращению выбросов углерода, основанные на более низких оценках углеродной чувствительности, могут быть недостаточными для предотвращения катастрофически жаркого будущего", – добавила первый автор исследования Люсиль Рикар.
Климатические данные, такие как температура, ветер, влажность и осадки, регистрируются с середины 1800-х годов. В последние десятилетия эти измерения стали более точными, распространёнными и сложными, особенно с появлением спутниковых наблюдений. Однако обработка всех этих данных для составления качественных прогнозов остаётся сложной задачей.
Для решения этой проблемы исследователи создали инструмент под названием netCS, использующий машинное обучение для создания кластеров выходных данных климатических моделей и их сравнения с существующими данными. NetCS позволил исследователям определить, какие модели показывали наилучшие результаты при сравнении с реальными наблюдениями.
"Наш подход – это эффективный способ быстро оценить данную климатическую модель благодаря способности netCS обрабатывать терабайты данных за один день", – пояснила Рикар.
"Планета буквально горит. Температуры по всему миру год за годом бьют рекорды со всеми вытекающими последствиями", – сказал Ненес.
Источники:
- Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)
Статья подготовлена изданием Лаборант - журнал об аналитической химии. Подписывайтесь так же на наш телеграм-канал о научных новостях Геология и экология.