Mais de um milhão de vezes maior que os esforços de remoção de carbono são o lançamento de combustíveis fósseis da atmosfera, cujas emissões de carbono, causam alterações climáticas a caminho de atingir nível recorde em 2023 enquanto são minúsculos os esforços para removê-las, valendo dizer que emissões de CO2 provenientes de combustíveis fósseis estão no bom caminho em atingir máximo histórico até fins de 2023. O Relatório Global do Orçamento de Carbono 2023, mostra quão insignificantes são as tecnologias que retiram gases efeito estufa da atmosfera e, a nível mundial, prevendo-se que essas emissões atinjam 36,8 bilhões de toneladas métricas em 2023, aumento de 1,1% em relação a níveis de 2022, enquanto delegados se reuniram em Dubai num ano recorde em termos de emissões sublinhando necessidade mudanças drásticas e rápidas. O professor da Universidade de Exeter e um dos autores do relatório, esclarece que “há progressos na redução das emissões em alguns países, no entanto, insuficientes, estamos drasticamente fora do rumo”, com as emissões da Europa caíndo 7% em relação a 2022 enquanto os EUA registraram redução de 3% e, no geral, emissões de carvão, petróleo e gás natural continuam aumentar e países como Índia e China continuam registrar aumento das emissões, juntas, estas 2 nações respondem por 40% das emissões globais de combustíveis fósseis, embora nações ocidentais, incluindo EUA, ainda sejam as maiores emissoras históricas. O cientista climático da Universidade do Havai em Manoa e consultor científico da Carbon Direct, empresa de gestão de carbono, avalia que “o que queremos é que as emissões de combustíveis fósseis diminuam rapidamente”, no entanto, a tecnologia considerada panacéia aos problemas de emissões tem severas limitações, conforme o novo relatório e, que a remoção de CO2 com tecnologias de remoção de carbono sugam gases efeito estufa da atmosfera para evitar que aqueçam mais o planeta e o painel da ONU sobre alterações climáticas classificou a remoção de carbono como componente essencial dos planos para alcançar metas climáticas internacionais de manter o aquecimento a menos de 1,5 °C, 2,7 °F, acima dos níveis pré-industriais. Há pouca remoção de CO2 e a captura direta de ar e outras abordagens tecnológicas que recolheram e armazenaram 10 mil toneladas métricas de CO2 em 2023, significando que, no total, as emissões provenientes de combustíveis fósseis foram milhões de vezes superiores aos níveis de remoção de carbono em 2023, proporção mostrando que é “inviável” que as tecnologias de remoção de carbono equilibrem as emissões. O relatório mostra más notícias sobre abordagens baseadas na natureza, cujos esforços para retirar carbono da atmosfera através de métodos como reflorestamento e plantio de árvores responderam por mais emissões removidas da atmosfera que homólogos tecnológicos, no entanto, esses esforços são anulados pelas taxas de desmatamento e alterações no uso dos solos.
Dentre as tecnologias de simulação na previsão de eventos de calor extremo, o projeto SoMAS, apoiado por bolsa da NOAA, busca compreender desenvolvimento de eventos num mundo em aquecimento cuja equipe de pesquisa usa tecnologia de simulação para investigar por que ocorreram pontos críticos de eventos de calor extremo nos últimos anos e como serão no futuro. A equipe de pesquisadores da Escola de Ciências Marinhas e Atmosféricas, SoMAS, da Stony Brook University recebeu doação de 3 anos de US$ 500 mil da Administração Oceânica e Atmosférica Nacional, NOAA, para usar seu Sistema Contínuo de Previsão e Investigação do Sistema Terrestre, SPEAR, um sistema de modelização informática de próxima geração para simular alterações climáticas globais e projetar futuros eventos de calor extremo, principais contribuintes aos impactos do aquecimento global. Os extremos de temperatura, particularmente persistentes e generalizados em fenômenos de calor extremo, afetando ecossistemas e áreas da sociedade, causando incêndios florestais, falhas nas colheitas, danos excessivos e morte às populações, especialmente as mais vulneráveis, nos últimos anos, os EUA e Europa foram identificados como pontos críticos à eventos de calor extremo com aumento mais rápido em frequência e intensidade. O Professor Pesquisador e Investigador Principal do projeto, esclarece que “o objetivo com o projeto é encontrar resposta do 'por que' ocorreram pontos críticos de eventos de calor extremo nos EUA e Europa em passado recente e como evoluirão nos próximos anos e décadas” , sendo que o projeto vai até agosto de 2026. Antes, as pesquisas do SoMAS se concentraram no bloqueio atmosférico, em depressões e cristas através de um sistema de alta pressão que causa calor extremo, o atual trabalho, amplia a compreensão do bloqueio e das ondas de calor nos EUA e Europa, avaliando ondas de calor passadas em simulações SPEAR e, em seguida, prevendo ondas de calor até 2030, com o trabalho, esperam melhorar simulações SPEAR de temperaturas extremas, ao mesmo tempo que prevêem temperaturas extremas e fatores determinantes no futuro. O SPEAR foi desenvolvido em 2021 pelo Laboratório Geofísico de Dinâmica de Fluidos, GFDL, da NOAA, cujo financiamento à pesquisa vem do Escritório do Programa Climático da NOAA através do Programa de Modelagem, Análise, Previsões e Projeções, MAPP.
Moral da Nota: a IA do Google DeepMind Weather prevê condições meteorológicas extremas com mais rapidez e precisão, garantindo que o furacão Lee por exemplo, atingiria Nova Escócia 3 dias antes do previsto pelos métodos tradicionais em ano que a Terra foi atingida por número recorde de fenômenos meteorológicos extremos e imprevisíveis, agravados pelas alterações climáticas e, prevê-los com mais precisão e rapidez, prepararia melhor à desastres naturais ao passo que o novo modelo IA do Google DeepMind poderia tornar isso mais fácil. Publicada em novembro na Science, o modelo GraphCast do Google DeepMind previu as condições climáticas com 10 dias de antecedência, com mais precisão e rapidez que o padrão atual, superando o modelo do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo, ECMWF, em mais de 90% de 1.300 áreas de teste e, nas previsões da troposfera da Terra, a parte mais baixa da atmosfera e onde ocorre a maioria dos eventos atmosféricos, o GraphCast superou o modelo ECMWF em mais de 99% das variáveis meteorológicas, como precipitação e temperatura. O GraphCast fornece avisos precisos aos meteorologistas mais cedo que os modelos padrão, reportando condições como temperaturas extremas e trajetórias de ciclones, em setembro, previu 9 dias antes do furacão Lee atingir a Nova Escócia enquanto os modelos tradicionais de previsão indicavam a chegada do furacão com apenas seis dias de antecedência. No entanto, o GraphCast não é perfeito, está atrás dos modelos convencionais de previsão do tempo em aspectos como chuvas, daí, necessidade de continuar usando modelos convencionais com modelos de aprendizado de máquina para fornecer melhores resultados. Vale dizer que os meteorologistas usam simulações de computador para fazer previsões meteorológicas que consomem muita energia e tempo para ser executada porque consideram equações baseadas na física e variáveis meteorológicas como temperatura, precipitação, pressão, vento, umidade e nebulosidade, uma por uma, já o GraphCast usa aprendizado de máquina para fazer esses cálculos em menos de 1 minuto e, em vez de usar equações da física, baseia previsões em 4 décadas de dados através de redes neurais gráficas que representam a superfície da Terra em mais de 1 milhão de pontos e, em cada ponto desta grade, prevê temperatura, velocidade e direção do vento, pressão média a nível do mar e outras condições, como umidade, daí, a rede neural pode encontrar padrões e tirar conclusões sobre o que acontecerá em cada um desses pontos.