Controle do Clima com Teoria do Caos

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Teoria do caos fornece dicas para controlar o clima
 
U (nder um projeto liderado peloCentro para Ciência Computacional, pesquisadores usaram simulações
de computador para mostrar que fenômenos climáticos como chuvas repentinas poderiam ser
potencialmente modificados fazendo pequenos ajustes em certas variáveis no sistema climático. Eles
fizeram isso aproveitando um sistema conhecido como “trator de borboletas” na teoria do caos, onde um
sistema pode ter um dos dois estados – como as asas de uma borboleta – e que ele alterna entre os
dois estados, dependendo de pequenas mudanças em certas condições.
Os tópicos: 
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Embora as previsões meteorológicas tenham atingido níveis de alta precisão graças a métodos como
simulações baseadas em supercomputadores e assimilação de dados, onde os dados observacionais
são incorporados às simulações, os cientistas esperavam ser capazes de controlar o clima. A pesquisa
nesta área se intensificou devido às mudanças climáticas, o que levou a eventos climáticos mais
extremos, como chuvas torrenciais e tempestades.
Existem métodos no momento para a modificação do tempo, mas eles tiveram sucesso limitado. Ver a
atmosfera para induzir a chuva foi demonstrado, mas só é possível quando a atmosfera já está em um
estado onde pode chover. Os projetos de geoengenharia foram concebidos, mas não foram realizados
devido a preocupações sobre os efeitos imprevistos a longo prazo que poderiam ter.
Como uma abordagem promissora, pesquisadores da equipe RIKEN procuraram a teoria do caos para
criar possibilidades realistas para mitigar eventos climáticos, como chuvas torrenciais. Especificamente,
eles se concentraram em um fenômeno conhecido como atrator de borboletas, proposto pelo
matemático e meteorologista Edward Lorentz, um dos fundadores da moderna teoria do caos.
Essencialmente, isso se refere a um sistema que pode adotar uma das duas órbitas que se parecem
com as asas de uma borboleta, mas pode mudar as órbitas aleatoriamente com base em pequenas
flutuações no sistema.
Para realizar o trabalho, a equipe do RIKEN executou uma simulação meteorológica, para servir como
controle da própria “natureza” e, em seguida, executou outras simulações, usando pequenas variações
em várias variáveis que descrevem a convecção – como o calor se move através do sistema – e
descobriu que pequenas mudanças em várias das variáveis juntas poderiam levar o sistema a estar em
um determinado estado uma vez decorrido um certo período de tempo.
De acordo com Takemasa Miyoshi do Centro RIKEN para Ciência Computacional, que liderou a equipe,
“Isso abre o caminho para a pesquisa sobre a capacidade de controle do clima e pode levar à tecnologia
de controle climático. Se realizada, esta pesquisa poderia nos ajudar a prevenir e mitigar tempestades
https://www.r-ccs.riken.jp/en
https://www.r-ccs.riken.jp/en
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de vento extremas, como chuvas torrenciais e tufões, cujos riscos estão aumentando com a mudança
climática.
“Construímos uma nova teoria e metodologia para estudar a controlabilidade do clima”, continua ele.
“Com base nos experimentos de simulação de sistema de observação usados em estudos anteriores de
previsibilidade, fomos capazes de projetar um experimento para investigar a previsibilidade com base na
suposição de que os verdadeiros valores (natureza) não podem ser alterados, mas sim que podemos
mudar a ideia do que pode ser mudado (o objeto a ser controlado).”
Neste caso, usamos um modelo ideal de baixa dimensão para desenvolver uma nova teoria e, no futuro,
planejamos usar modelos climáticos reais para estudar a possível controlabilidade do clima.
O trabalho, publicado em Processos Não-lineares de Geofísica, foi feito como parte do programa
Moonshot R&D Millennia, contribuindo para a nova meta Moonshot no 8.
Mais leitura
Experimento de simulação de controle Miyoshi T, Sun Q (2022) com o atrator de borboletas de
Lorenz. Geophys. doi dos processos não-inais: 10.5194/npg-29-133-2022
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Experimento de simulação de controle Miyoshi T, Sun Q (2022) com o atrator de borboletas de
Lorenz. Geophys. doi dos processos não-inais: 10.5194/npg-29-133-2022
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https://doi.org/10.5194/npg-29-133-2022
https://doi.org/10.5194/npg-29-133-2022
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