iStock Os verões europeus estão a tornar-se cada vez mais quentes, mas uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA), desenvolvida por investigadores do Centro Euro-Mediterrânico para as Alterações Climáticas (CMCC), pode oferecer aos cientistas até sete semanas de aviso antes da chegada de uma onda de calor extrema.
O modelo, descrito na revista Communications Earth & Environment, utiliza técnicas de aprendizagem automática (machine learning) e promete previsões mais precisas e eficientes do que os métodos atuais.
“A aprendizagem automática tornar-se-á uma parte fundamental da forma como estudamos a variabilidade climática”, afirmou o autor do estudo, Ronan McAdam. E continua: “este estudo demonstrou a sua utilidade na previsão de eventos extremos, mas é apenas o primeiro passo para definirmos como obter resultados interpretáveis e fisicamente significativos”.
As ondas de calor estão entre os fenómenos climáticos mais mortais da Europa, com episódios devastadores como os de 2003, 2010 e 2022 a provocarem dezenas de milhares de mortes, perdas agrícolas e crises energéticas e de saúde.
Um relatório de 2024 da Climate Resilience for All revelou que o calor extremo já se prolonga até cinco meses por ano em algumas cidades do sul da Europa, com temperaturas acima dos 32 °C a persistirem até ao outono.
Um outro estudo global, conduzido pela World Weather Attribution e pela Climate Central, alertou que, até 2100, o planeta poderá enfrentar quase dois meses adicionais de dias “superquentes” por ano.
Neste contexto, os investigadores defendem que sistemas de aviso antecipado podem salvar vidas. “As previsões sazonais feitas na primavera podem, em princípio, indicar se o verão será mais quente do que a média”, explicou McAdam. E continua: “um aviso antecipado de verões extremamente quentes pode ajudar a sociedade a preparar-se para reduzir perdas económicas e riscos para a vida humana”.
Para formular as suas previsões, a IA do CMCC analisa cerca de 2.000 indicadores climáticos, desde a temperatura do ar e as condições oceânicas até à humidade do solo, para identificar os padrões que antecedem a formação de ondas de calor.
O sistema mostrou desempenho semelhante ou superior aos métodos tradicionais, especialmente no norte da Europa, onde a capacidade de previsão tem sido limitada.
Os investigadores também conseguiram identificar quais os fatores ambientais que mais influenciam o calor extremo, desde o nível de seca do solo e o movimento do ar sobre o continente até padrões oceânicos distantes.
Como os registos meteorológicos detalhados apenas recuam algumas décadas, a equipa treinou a IA com reconstruções de climas antigos entre os anos 0 e 1850, o que deu ao modelo centenas de “anos virtuais” adicionais de dados para aprender. Apesar de baseados em simulações, os resultados mostraram-se fiáveis ao prever com precisão ondas de calor reais ocorridas entre 1993 e 2016.
Embora o estudo não tenha calculado o custo ambiental da infraestrutura de IA, que requer energia e água para funcionamento e arrefecimento, a sua maior eficiência poderá permitir que mais centros de investigação e agências governamentais adotem este tipo de previsão.
Os investigadores acreditam ainda que o mesmo sistema poderá, no futuro, ser adaptado para prever outros fenómenos extremos, como inundações ou secas, contribuindo para uma Europa mais resiliente face ao aquecimento global.
