_ Noul algoritm computerizat supraalimentează modelele climatice și ar putea conduce la predicții mai bune ale schimbărilor climatice viitoare

Modelele Sistemelor Pământului — modele computerizate complexe care descriu procesele Pământului și modul în care acestea interacționează — sunt esențiale pentru prezicerea schimbărilor climatice viitoare. Simulând răspunsul pământului, oceanelor și atmosferei noastre la emisiile de gaze cu efect de seră produse de om, aceste modele formează baza pentru previziunile viitoarelor scenarii meteorologice extreme și evenimente climatice, inclusiv cele emise de Grupul Interguvernamental pentru Schimbări Climatice (IPCC) al ONU.

Cu toate acestea, modelatorii climatici s-au confruntat de mult timp cu o problemă majoră. Deoarece Modelele Sistemelor Pământului integrează multe procese complicate, ele nu pot rula imediat o simulare; ei trebuie mai întâi să se asigure că a atins un echilibru stabil reprezentativ pentru condițiile din lumea reală înainte de revoluția industrială. Fără această perioadă inițială de stabilire – denumită fază de „spin-up” – modelul se poate „deriva”, simulând schimbări care pot fi atribuite în mod eronat factorilor provocați de om.

Din păcate, acest proces este extrem de lent deoarece necesită rularea modelului timp de multe mii de ani de model, ceea ce, pentru simulările IPCC, poate dura până la doi ani pe unele dintre cele mai puternice supercalculatoare din lume.

Cu toate acestea, un studiu publicat în Science Advances de către un Un om de știință de la Universitatea din Oxford descrie un nou algoritm de computer care poate fi aplicat modelelor sistemului Pământului pentru a reduce drastic timpul de rotație.

În timpul testelor pe modele utilizate în simulările IPCC, algoritmul a fost în medie de 10 ori mai rapid la învârtirea modelului decât abordările utilizate în prezent, reducând timpul necesar pentru atingerea echilibrului de la mai multe luni la mai puțin de o săptămână.

Autorul studiului Samar Khatiwala, profesor de Științe Pământului la Departamentul de Științe ale Pământului al Universității din Oxford , care a conceput algoritmul, a spus: „Minimizarea derivei modelului la un cost mult mai mic în timp și energie este în mod evident critică pentru simulările schimbărilor climatice, dar poate cea mai mare valoare a acestei cercetări poate fi în cele din urmă pentru factorii de decizie politică care trebuie să știe cât de fiabil este climatul. proiecțiile sunt.”

În prezent, timpul îndelungat de activare a multor modele IPCC îi împiedică pe cercetătorii climatici să își execute modelul la o rezoluție mai mare și să definească incertitudinea prin efectuarea de simulări repetate.

Prin reducerea drastică a timpului de declanșare, noul algoritm va permite cercetătorilor să investigheze modul în care modificările subtile ale parametrilor modelului pot modifica rezultatul, ceea ce este esențial pentru definirea incertitudinii scenariilor viitoare de emisie.

Profesorul Khatiwala noul algoritm folosește o abordare matematică cunoscută sub numele de accelerare de secvență, care își are rădăcinile cu faimosul matematician Euler.

În anii 1960 această idee a fost aplicată de D. G. Anderson pentru a accelera soluția ecuației lui Schrödinger, care prezice cum se comportă materia la nivel microscopic. Atât de importantă este această problemă, încât mai mult de jumătate din puterea de supercalculare a lumii este în prezent dedicată rezolvării acesteia, iar „Anderson Acceleration”, așa cum este cunoscută acum, este unul dintre algoritmii cei mai des utilizați pentru aceasta.

Profesorul Khatiwala și-a dat seama că Anderson Acceleration ar putea, de asemenea, să reducă timpul de apariție a modelului, deoarece ambele probleme sunt de natură iterativă: o ieșire este generată și apoi reintrodusă în model de mai multe ori. Prin păstrarea rezultatelor anterioare și combinându-le într-o singură intrare folosind schema lui Anderson, soluția finală este obținută mult mai rapid.

Nu numai că acest lucru face ca procesul de spin-up să fie mult mai rapid și mai puțin costisitor din punct de vedere computațional, dar și conceptul poate fi aplicat la marea varietate de modele diferite care sunt utilizate pentru a investiga și a informa politicile cu privire la probleme, de la acidificarea oceanelor până la pierderea biodiversității.

În timp ce grupurile de cercetare din întreaga lume încep să-și dezvolte modelele pentru următorul raport IPCC, care urmează să fie programat în 2029, profesorul Khatiwala lucrează cu un număr dintre ei, inclusiv cu Office Met Office din Regatul Unit, pentru a-și testa abordarea. și software în modelele lor.

Profesorul Helene Hewitt OBE, co-președinte al Panelului pentru proiectul de intercomparare a modelelor cuplate (CMIP), care va informa următorul raport IPCC, a declarat: „Cititorii politici se bazează pe proiecțiile climatice pentru a informa negocieri în timp ce lumea încearcă să respecte Acordul de la Paris. Această activitate este un pas către reducerea timpului necesar pentru producerea acestor proiecții climatice critice.”

Profesorul Colin Jones, șeful NERC/Met Office, a sponsorizat Marea Britanie. modelarea sistemului, a spus: „Spin-up-ul a fost întotdeauna prohibitiv de costisitor în ceea ce privește costul și timpul de calcul. Noile abordări dezvoltate de profesorul Khatiwala au promisiunea de a rupe acest blocaj și de a oferi un salt cuantic în eficiența creării unor astfel de modele complexe. și, în consecință, creștem considerabil capacitatea noastră de a furniza estimări solide și în timp util ale schimbărilor climatice globale.”

(Fluierul)