Trois climatologues de renom ont combiné les données de dix modèles climatiques mondiaux et, avec l'aide de l'intelligence artificielle (IA), ont conclu que le changement climatique est probable. seuils de chauffage régional être atteint plus rapidement que prévu.
L'étude, publiée dans Lettres de recherche environnementaleprédit que la plupart des régions de la planète, telles que définies par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC), dépassera probablement le seuil critique de 1,5 °C en 2040, voire avant. Par ailleurs, plusieurs régions sont en passe de dépasser le seuil de 3,0°C en 2060également beaucoup plus tôt que prévu dans les études précédentes.
La Méditerranée, parmi les régions les plus touchées
Des régions telles que l’Asie du Sud, la Méditerranée, l’Europe centrale et certaines parties de l’Afrique subsaharienne devraient atteindre ces seuils de réchauffement plus rapidement que le reste de la planète, exacerbant ainsi les risques pour les écosystèmes terrestres et marins, ainsi que pour les populations humaines qui y vivent. ces parties du globe.
La Méditerranée est l’une des zones où le pronostic est le plus mauvais / Le journal
La recherche, menée par Elizabeth Barnes de la Colorado State University ; Noah Diffenbaugh, professeur à l'Université de Stanford, et Sonia Seneviratne, professeur à l'ETH-Zurich, en Suisse, ont utilisé une méthode d'apprentissage par transfert d'IA de pointe, qui intègre plusieurs modèles et observations climatiques pour affiner les estimations précédentes et fournir des prévisions régionales plus précises.
Principales conclusions
En utilisant des données basées sur l’IA et 10 modèles climatiques différents pour prédire les augmentations de température, les chercheurs ont découvert :
–34 régions devraient connaître un réchauffement supérieur à 1,5°C d’ici 2040.
-31 de ces 34 régions devraient atteindre un réchauffement de 2°C d’ici 2040.
-Il est prévu que 26 de ces 34 régions dépasseront 3°C de réchauffement d’ici 2060.
Elizabeth Barnes a expliqué : « Nos recherches mettent en évidence l'importance d'incorporer des techniques d'IA innovantes telles que le transfert d'apprentissage dans la modélisation climatique pour améliorer et affiner les prévisions régionales et fournir des informations utiles aux décideurs politiques, aux scientifiques et aux communautés du monde entier.
Réservoir avec presque pas d'eau /Efe
Noah Diffenbaugh, co-auteur et professeur à l'Université de Stanford, a également estimé que « Il est important de se concentrer non seulement sur l'augmentation de la température mondiale, mais également sur les changements spécifiques qui se produisent dans les zones locales et régionales. En déterminant quand les seuils de réchauffement régionaux seront atteints, nous pouvons anticiper plus clairement quand des impacts spécifiques sur la société et les écosystèmes se produiront.
« Le problème est que le changement climatique régional peut être incertain, à la fois parce que le système climatique est intrinsèquement plus imprécis à des échelles spatiales plus petites et parce que les processus dans l'atmosphère, les océans et la surface terrestre créent une incertitude sur la manière exacte dont une région donnée réagira au réchauffement. à l'échelle mondiale », a-t-il souligné.
Étude de référence : https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad91ca
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