Jonathan Tennenbaum – 17 de maio de 2021
O autor e físico Steven Koonin revela por que as projeções de computador das mudanças climáticas são inconsistentes e não confiáveis.
Um mapa-múndi com anomalias climáticas durante a Conferência Mundial sobre Mudanças Climáticas 2015. Foto: Agências
Esta é a última de uma série de cinco partes sobre ciência climática. Ler parte 1, parte 2, parte 3 e parte 4.
O livro recém-publicado Unsettled: What Climate Science Tells Us, What It Doesn’t, and Why It Matters. De autoria de Steven Koonin, físico e ex-cientista-chefe do Departamento de Energia dos EUA, o volume contém uma crítica sistemática da ciência climática atual, concluindo – entre outras coisas – que não fornece base para a noção de que o mundo enfrenta um “ emergência climática”.
Já podem ser ouvidas vozes tentando descartar o livro, alegando que “Koonin não é um cientista do clima”. De fato, Koonin esteve profundamente envolvido, juntamente com seu trabalho em astrofísica, física nuclear e física computacional, em uma das áreas mais importantes da ciência do clima: o estudo do balanço radiativo da atmosfera.
Aqui seu trabalho concentrou-se no albedo da Terra, ou a proporção de energia solar recebida que é refletida de volta ao espaço. O albedo é um parâmetro crítico para modelagem climática.
Koonin tem outra qualificação importante: seu envolvimento ao longo da carreira com modelagem de computador. Embora não tenha se envolvido diretamente com modelos climáticos, Koonin é o autor de um dos livros-texto padrão sobre modelagem computacional de sistemas físicos complexos, o que o coloca em uma boa posição para julgar algumas das principais dificuldades e armadilhas da modelagem climática.
Outro suposto motivo para demitir Koonin – pelo menos nos círculos ambientalistas – é sua posição como cientista-chefe da British Petroleum (BP) de 2004 ao início de 2009. Mas seu foco principal era a transição para a tecnologia de energia limpa, especialmente a produção em larga escala de biocombustíveis renováveis e estratégias de longo prazo para a “era pós-petróleo”.
Enquanto estava na BP, Koonin desempenhou um papel fundamental na criação do Energy Biosciences Institute (EBI), com sede na Universidade da Califórnia. Fundada com uma doação de US$ 500 milhões da BP, em seu início a EBI foi uma das maiores parcerias acadêmico-industriais da história. Do foco inicial em biocombustíveis, o EBI se expandiu para muitas outras áreas científicas e tecnológicas, entre elas baterias de última geração e outros sistemas de armazenamento de energia e produção sustentável de produtos químicos.
Longe de ser um “negador do clima” – como os ataques tentam retratá-lo – Koonin sempre foi um promotor de tecnologias para reduzir as emissões de carbono para combater o aquecimento global, principalmente durante sua passagem pelo DOE sob o presidente Obama.
Nessa função e em outros cargos oficiais desde seu período como reitor do Instituto de Tecnologia da Califórnia (1995-2004), Koonin frequentemente se envolveu em avaliações de programas de pesquisa em uma ampla gama de campos.
Essa é sem dúvida uma das razões pelas quais a American Physical Society (APS) pediu a ele em 2013 para liderar uma atualização de sua posição oficial sobre o clima. Foram os resultados do “Workshop de Revisão da Declaração de Mudanças Climáticas”, que ele organizou em 2014, que convenceu Koonin da necessidade de realizar um exame sem restrições, ala “Equipe Vermelha”, da pesquisa climática e das reivindicações feitas em seu nome.
A próxima parte final da minha entrevista com Koonin lida com modelagem climática e pode ser um pouco mais difícil para alguns leitores em alguns lugares. Para mais explicações, recomendo fortemente o Capítulo 4 de seu livro, onde o ABC da modelagem climática é apresentado em linguagem não técnica.
Para ter uma ideia básica sobre modelagem climática – mas sem as críticas específicas de Koonin – os leitores também podem consultar, por exemplo, um artigo do especialista em clima francês Jean-Marc Jancovici. Segue a última parte da entrevista:
* * *
Jonthan Tennenbaum: Uma das coisas que sempre me incomodou é a variedade de modelos e as grandes discrepâncias entre suas previsões. Esses modelos são baseados em primeiros princípios? Ou há mais do que física?
Exemplos de previsões de modelos climáticos para o aquecimento global sob o cenário de emissões SRES A2 do IPCC, que não assume nenhuma ação especial para combater o aquecimento global, alto uso total de energia e uma população mundial crescendo para 15 bilhões em 2100.
Steven Koonin: Os modelos são baseados na física, mas essa não é toda a história. E uma das outras partes da história tem a ver com parametrizações de escala de subgrupo.
JT: O que isso significa?
SK: para construir um desses grandes modelos de computador, você corta o oceano e a atmosfera em caixas retangulares. E porque o oceano é muito grande e a atmosfera é muito grande, você precisa de algumas centenas de milhões de caixas, subindo e descendo na atmosfera e no oceano e então cobrindo todo o globo horizontalmente.
Mesmo quando você chega a 100 milhões de caixas, verifica-se que o tamanho de cada caixa na atmosfera é de cerca de cem quilômetros de lado. Se você torná-lo muito menor, terá muito trabalho computacional. Mas você não obtém uma descrição de nenhum fenômeno no sistema climático que ocorra em uma escala muito menor que cem quilômetros.
Isso inclui as nuvens, o mais importante, mas também a topografia e assim por diante. Os modelos precisam fazer suposições sobre o que acontece nessas escalas menores – ventos, temperatura, umidade. E, acima de tudo, quantas nuvens você tem? Quão opacas eles são, quanto calor elas absorvem? Coisas desse tipo.
JT: Quão sensíveis são os modelos a esses fatores?
SK: Muito sensíveis, na escala que nos interessa. Lembre-se que nos preocupamos com 1% de efeitos, porque esse é o tamanho das influências humanas. Particularmente, temos que nos preocupar com as nuvens nos trópicos, onde há mais convecção. A água morna do oceano evapora, você obtém ar úmido subindo. Essa é uma grande fonte de transferência de calor e transferência de umidade da superfície para a atmosfera. E isso acontece em escalas muito pequenas.
JT: Então você tem que fazer suposições sobre um grande número de parâmetros.
SK: modelos diferentes farão suposições diferentes. E assim eles obtêm respostas diferentes.
JT: Neste contexto, gostaria de lhe perguntar: o que realmente significa quando os modeladores climáticos falam sobre “ajustar” seus modelos?
SK: seja a convecção, ou as nuvens que existem, e assim por diante, você tem muitos parâmetros lá. E às vezes você pode ajustar esses parâmetros, do que você pensou que fossem para outros valores, a fim de fazer o modelo em equilíbrio parecer do jeito que você acha que deveria.
Vou dar um exemplo concreto. Uma coisa muito importante que você precisa acertar é o balanço de energia da Terra em equilíbrio.
Cerca de 240 watts por metro quadrado são absorvidos pelo planeta. Isso é essencialmente radiação óptica, luz solar, e isso tem que voltar como radiação de calor filtrada pela atmosfera. Você tem que obter a potência de saída igual à potência de entrada em menos de meio watt.
Se você os tirar do equilíbrio em um watt e executar o modelo por cem anos, descobrirá que a temperatura repentinamente ficará muito mais quente ou muito mais fria do que o observado. Portanto, você precisa ajustar o modelo para obter o equilíbrio de energia correto.
JT: Então, como os modeladores climáticos fazem isso? E como você chega ao ponto de avaliar as influências humanas?
SK: A principal maneira pela qual a resposta às influências humanas é computada nos modelos é a seguinte (descrevo no livro): Você inicia o modelo em algum tipo de configuração plausível. Então você o faz funcionar por mil anos para trazê-lo ao equilíbrio, para quando não havia nenhuma influência humana, ou concentrações pré-industriais, nenhum aerossol produzido pelo homem e assim por diante.
Então, você está cozinhando nesse bom estado de equilíbrio. Mas, ao tentar alcançar esse equilíbrio, você pode ver: “Ah! Está subindo, tenho um desequilíbrio da ordem de meio por cento ou dois por cento. E então você terá que ajustar alguns parâmetros no modelo para que ele fique bem em 288 Kelvin (aproximadamente o valor atual) para a temperatura média da superfície.
Uma vez que você colocou o planeta em equilíbrio razoável, onde não está ganhando ou perdendo energia e a temperatura da superfície está quase certa, então você começa a impor influências humanas sobre ele.
JT: Ao discutir as influências humanas no equilíbrio de energia da atmosfera, você cita a figura de um por cento. Isso ainda parece relativamente pequeno.
SK: É 1-2 watts por metro quadrado. No diagrama [abaixo] os gases de efeito estufa que estão na metade superior do gráfico estão aquecendo; e os aerossóis humanos e as erupções vulcânicas – os picos – estão esfriando.
JT: Portanto, uma mudança muito pequena no albedo já seria muito grande neste contexto.
SK: Isso mesmo. Agora podemos olhar para o espectro de calor que é irradiado [da Terra através da atmosfera para o espaço] como uma função do comprimento de onda [veja a figura abaixo]. Para um céu claro sobre uma superfície desértica, apenas como um exemplo. A área sob essas curvas é o poder de resfriamento da radiação de calor.
Se o poder de resfriamento for maior, a temperatura da superfície será menor. A curva irregular marcada como zero ppm corresponde a uma atmosfera que não contém CO2.
Se aumentarmos agora o CO2 de zero para 400 partes por milhão (ppm), que é mais ou menos o que é hoje, a linha sólida escura mostra que a ordem do resfriamento diminuiu. Esse é o efeito estufa associado ao CO2. Ele diminui a ordem resfriamento e, portanto, aquece a superfície.
Se agora aumentarmos o CO2 para 800 ppm, obteremos a linha tracejada. Essa diferença de área é o efeito estufa adicional ao dobrar o CO2.
JT: Meu Deus. é quase igual! Mas agora me lembro de sua metáfora no livro sobre “pintar sobre uma janela preta”. A 400 ppm quase todo o efeito estufa do CO2 já está lá, então você não ganha muito mais dobrando a concentração.
SK: Agora, isso é apenas um componente, a parte da transferência radiativa, do que entra nos grandes modelos climáticos. Mas mostra quais mudanças são impostas aos modelos climáticos ao dobrar o CO2. E a resposta é que é um efeito muito, muito pequeno.
JT: Resumindo em linguagem simples: avaliar a contribuição humana para o aquecimento global envolve efeitos muito delicados, e os modeladores climáticos brincam muito com os parâmetros antes de fazer suas projeções.
SK: Sim. As pessoas têm a impressão de que isso é uma ciência. Tem alguma ciência nisso, certamente, mas há um pouco de arte. O principal é que não temos uma maneira realmente boa de saber qual modelo, se houver, é o certo.
Jonathan Tennenbaum recebeu seu PhD em matemática pela Universidade da Califórnia em 1973 aos 22 anos. Também autor, linguista e pianista, ele foi editor da revista FUSION. Ele mora em Berlim e viaja frequentemente para a Ásia e outros lugares, prestando consultoria em economia, ciência e tecnologia.
Fonte: https://asiatimes.com/2021/05/what-climate-change-models-cant-tell-us/
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