Uma maneira mais simples de olhar meses à frente
Pesquisadores do Mubadala Arabian Center for Climate and Environmental Sciences da NYU Abu Dhabi desenvolveram um algoritmo para prever a extensão do gelo marinho do Ártico com até nove meses de antecedência. O Random Analog Predictor, ou RAP, usa o histórico da extensão do gelo em vez de simular toda a física da atmosfera, do oceano e do gelo.
O trabalho, publicado em Scientific Reports, aborda um problema difícil de previsão sazonal. A superfície brilhante do gelo reflete energia solar para o espaço, enquanto o oceano aberto e escuro absorve mais energia. Mudanças no gelo também podem afetar padrões atmosféricos e oceânicos além do Ártico.
A principal afirmação não é que o RAP elimine a incerteza, mas que a inclua na previsão.
Como funciona o Random Analog Predictor
O RAP procura no histórico condições anteriores semelhantes às atuais. Em seguida, analisa o que ocorreu depois desses padrões e usa os resultados para criar um conjunto de previsões possíveis. A dispersão entre elas fornece uma estimativa de incerteza.
O método difere dos modelos baseados em física, que representam as interações entre atmosfera, oceano e gelo. O RAP usa apenas o histórico da extensão do gelo marinho do Ártico.
Desempenho sazonal competitivo
Os pesquisadores descobriram que o RAP alcançou habilidade de previsão comparável à dos modelos usados pela Sea Ice Prediction Network. Para a extensão do gelo em setembro, o erro foi comparável ao de 34 modelos usados em previsões sazonais.
Uma característica prática do RAP é a transparência. Ao gerar vários resultados possíveis a partir de estados históricos semelhantes, ele mostra a dispersão em vez de apresentar um único número sem contexto.
Por que a incerteza importa
A previsão sazonal do gelo marinho envolve processos interligados e variáveis. Uma previsão útil precisa comunicar tanto a expectativa central quanto o grau de incerteza. O conjunto de análogos históricos do RAP pretende fazer as duas coisas.
O estudo apresenta o método como uma referência transparente para trabalhos futuros. Um modelo simples com desempenho competitivo oferece um ponto de comparação para avaliar se a complexidade adicional melhora a previsão.
Uma ferramenta para um Ártico em mudança
O RAP é apresentado como uma ferramenta adicional para antecipar o gelo marinho: usa padrões passados, produz vários futuros possíveis e informa a incerteza associada.
Os resultados não sugerem que um algoritmo possa resolver todas as questões sobre as mudanças no Ártico. Eles mostram que um método histórico pode igualar a habilidade de previsões sazonais estabelecidas e fornecer um sinal claro de incerteza.
Este artigo baseia-se em reportagem da Phys.org. Leia o artigo original.
Originally published on phys.org
