Um punhado de pesqueiros hiperprodutivos fornece sustento para um bilhão de pessoas e emprega dezenas de milhões. Essas pescarias ocorrem nas margens orientais dos oceanos do mundo – na costa oeste dos EUA, nas Ilhas Canárias, no Peru, no Chile e em Benguela. Lá, um processo chamado ressurgência traz água fria e nutrientes para a superfície, que por sua vez sustenta um grande número de criaturas marinhas maiores das quais os humanos dependem para se alimentar.
Um novo projeto liderado por pesquisadores da Texas A&M University busca entender como as mudanças no clima e nos oceanos afetarão a pesca nos EUA e no mundo.
“Estamos interessados em saber como a mudança climática vai alterar a ressurgência e como a sustentabilidade das futuras pescarias será impactada”, disse Ping Chang, Louis & Elizabeth Scherck Chair em Oceanografia na Texas A&M University (TAMU). “Acontece que, quando aumentamos a resolução de nossos modelos climáticos, descobrimos que a simulação de ressurgência se torna muito mais próxima da realidade”.
Financiado pela National Science Foundation (NSF), o projeto visa desenvolver previsões de pesca de médio a longo prazo, impulsionadas por algumas das previsões climáticas combinadas de maior resolução já executadas. É um dos 16 projetos da Fase 1 do Acelerador de Convergência que abordam a ‘Economia Azul’ – o uso sustentável dos recursos oceânicos para o crescimento econômico. Projetos de convergência integram acadêmicos de diferentes disciplinas científicas.
A equipe TAMU, liderada pelo oceanógrafo Piers Chapman, inclui modeladores climáticos computacionais, modeladores biogeoquímicos marinhos, modeladores de pesca, especialistas em sistemas de apoio à decisão e estudiosos de comunicação de risco da academia, agências federais e indústria.
Chang e Gokhan Danabasoglu, do Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica (NCAR), lideram o componente de modelagem climática da pesquisa. Eles usam o supercomputador Frontera no Texas Advanced Computing Center (TACC) – o supercomputador acadêmico mais rápido dos EUA – para alimentar suas pesquisas.
Na década de 1990, o biólogo marinho Andrew Bakun propôs que um clima mais quente aumentaria a ressurgência nas regiões limítrofes orientais. Ele raciocinou que, como a terra está se aquecendo mais rapidamente do que os oceanos, o gradiente de temperatura entre a terra e o oceano levaria a um vento mais forte, o que torna a ressurgência mais forte. No entanto, dados históricos recentes sugerem que o oposto pode ser de fato a norma.
“Muitos artigos escritos no passado usam modelos de resolução grosseira que não resolvem muito bem a ressurgência”, disse Chang. “Modelos de alta resolução até agora preveem a ressurgência na maioria das áreas, não aumentando. Os modelos estão prevendo temperaturas mais quentes, não mais frias nessas águas. No Chile e no Peru, o aquecimento é bastante significativo — 2-3ºC de aquecimento no pior cenário, o que é normal. Isso pode ser uma má notícia para a ressurgência.”
As áreas onde ocorrem ressurgências são bastante estreitas e localizadas, mas seu impacto no ecossistema marinho é muito grande. A ressurgência do Pacífico oriental, por exemplo, tem apenas cerca de 100 quilômetros de largura. Os modelos climáticos usados pelo Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) têm uma resolução de 100 quilômetros – e, portanto, produziriam apenas um ponto de dados para a região de ressurgência, não o suficiente para prever mudanças futuras com precisão.
Por outro lado, o modelo usado por Chang e seus colegas usa uma resolução de 10 quilômetros em cada direção. Eles são 100 vezes mais resolvidos do que os modelos IPCC – e requerem cerca de 100 vezes mais capacidade de computação.
O estudo de Chang se baseia em dois conjuntos de simulações separados, mas relacionados. O primeiro conjunto envolve um conjunto (o mesmo modelo executado com um ponto de partida ligeiramente diferente para produzir um resultado estatisticamente válido) de modelos de sistemas terrestres acoplados de alta resolução. O segundo incorpora dados observados na atmosfera para gerar estados oceânicos realistas que são usados para inicializar a previsão do modelo. A partir de 1982, ele realizará previsões retrospectivas de cinco anos para determinar a habilidade do modelo em prever efeitos de ressurgência.
“Há um limite para o quão longe você pode fazer uma previsão”, disse Chang. “Além de um certo limite de tempo, o modelo não tem mais habilidade. Aos cinco anos, nosso modelo ainda mostra habilidade útil.”
A equipe relatou seus resultados na Nature’s Comunicações Terra e Meio Ambiente em janeiro de 2023.
O projeto Blue Economy continua o esforço de várias décadas da equipe TAMU-NCAR para atualizar os modelos climáticos globais para que tenham maior resolução e mais precisão física. O modelo usado pela equipe foi um dos poucos modelos de sistemas terrestres de alta resolução que foram incluídos no relatório mais recente do IPCC e estão sendo explorados por um subcomitê do IPCC. Eles representam o futuro da modelagem climática global.
Com resolução de 10 quilômetros, os pesquisadores acreditam que é possível que os modelos gerem realisticamente eventos climáticos extremos, como ciclones tropicais ou rios atmosféricos, bem como previsões mais refinadas de como o clima em uma região específica mudará. No entanto, modelos nesta resolução ainda não conseguem resolver nuvens, o que requer modelos com resolução de alguns quilômetros e atualmente só pode ser integrado para escalas de tempo de curto prazo, não climáticas.
O esforço para capturar o sistema terrestre continua a melhorar.
O projeto TAMU-NCAR será um dos primeiros a incorporar modelos biogeoquímicos do oceano e modelos de pesca em modelos do sistema terrestre com resolução de 10 km.
“O TACC é único no fornecimento de recursos para pesquisadores como nós para enfrentar as questões fundamentais da ciência”, disse Chang. “Nosso objetivo não são previsões de rotina. O que queremos é uma melhor compreensão da dinâmica do sistema terrestre que falta nos modelos climáticos atuais para melhorar nosso modelo e nossos métodos. Sem o Frontera, não sei se poderíamos fazer simulações como nós fazemos. É crítico.”
Com informações de Science Daily.