Simulările computerizate sunt instrumente esențiale pentru înțelegerea complexității sistemului climatic al planetei noastre și pentru anticiparea impactului schimbărilor climatice. Cu toate acestea, acestea sunt adesea lente și costisitoare, în parte din cauza vitezei scăzute de procesare a unor procese simulate, cum ar fi circulația oceanului. Un nou algoritm dezvoltat de cercetători promite să revoluționeze acest domeniu prin accelerarea considerabilă a acestor simulări.
În primul rând, complexitatea modelelor climatice apare din necesitatea de a reprezenta un număr mare de fenomene și procese fizice care interacționează în moduri complexe în sistemul climatic al Pământului. Aceste modele trebuie să țină cont de elemente precum dinamica atmosferei, a oceanului, a criosferei (regiuni de gheață), a biosferei și a interacțiunilor dintre ele. Prin urmare, fiecare componentă a sistemului climatic este modelată în detaliu, cu ecuații matematice complexe pentru a reprezenta procesele fizice subiacente.
În al doilea rând, simularea proceselor oceanice adaugă o complexitate suplimentară modelelor climatice care trebuie să ia în considerare și vremea. Circulația oceanică este un fenomen care are loc la o scară extrem de lungă de timp și spațiu, variind de la circulația globală a oceanelor de-a lungul a mii de ani până la procese regionale și locale la scară de câțiva ani până la câteva decenii.
Pentru a surprinde aceste fenomene, modelele climatice trebuie, prin urmare, să împartă oceanele în grile spațiale fine și să efectueze calcule pentru fiecare celulă de grilă la fiecare pas de timp al simulării. Acest lucru necesită o putere de calcul considerabilă.
Cercetătorii au dezvoltat recent un nou algoritm capabil să facă aceste simulări climatice de până la zece ori mai rapide, prin accelerarea procesului de spin-up. Acesta proces se referă la perioada în care modelul este inițializat și echilibrat înainte de a începe să simuleze schimbările climatice induse de activitatea umană. Mai exact, scopul spin-up-ului este de a atinge o stare de echilibru, în care condițiile inițiale ale modelului să reprezinte în mod realist climatul preindustrial al Pământului, înainte de impactul semnificativ al emisiilor de gaze cu efect de seră și al altor activități umane. Tradițional, acest proces de spin-up poate dura câteva luni sau mai mult din cauza complexității modelelor climatice și a lenții proceselor fizice pe care le simulează. În această perioadă, modelul este rulat în mod repetat cu diferite condiții inițiale până când converge către o stare de echilibru satisfăcătoare. Algoritmul dezvoltat recent, prezentat în Sicence Advances, își propune să accelereze acest proces folosind o tehnică numită „secvență accelerată”. El constă în exploatarea rezultatelor simulărilor anterioare pentru a ghida și accelera convergența modelului către o stare de echilibru. În loc să repete în mod exhaustiv procesul de spin-up de fiecare dată când modelul rulează, algoritmul utilizează, prin urmare, informațiile obținute în timpul iterațiilor anterioare pentru a inițializa mai eficient simulările ulterioare. Prin reducerea numărului de iterații necesare pentru a ajunge la echilibru, algoritmul face posibilă accelerarea considerabilă a procesului de spin-up și, prin urmare, a întregii simulări climatice. Pe lângă economisirea de timp și energie, acest lucru va permite, de asemenea, oamenilor de știință să calibreze modelele în funcție de observațiile reale, îmbunătățind acuratețea și fiabilitatea acestora.
Acest progres tehnologic va permite oamenilor de știință să efectueze simulări cu rezoluție spațială mai mare. Într-adevăr, modelele climatice în prezent oferă doar informații detaliate la scari de câteva zeci de kilometri. Cu noul algoritm, va fi posibilă surprinderea fenomenelor critice la scari mult mai fine, cum ar fi furtunile și uraganele. Utilizarea pe scară largă a acestui algoritm ar putea avea un impact semnificativ asupra modului în care înțelegem și anticipăm schimbările climatice. Permițând simulări mai rapide și mai precise, ar putea contribui la consolidarea bazei științifice pe care se bazează politicile de atenuare și adaptare la schimbările climatice.
