Um estudo internacional liderado pelo Instituto Leibniz para Pesquisa da Troposfera (TROPOS) demonstrou que os modelos climáticos não são precisos o suficiente, especialmente em regiões urbanas. A pesquisa publicada na revista Communications Earth & Environment mostra que os aerossóis crescem mais rapidamente no ar poluído.
Os aerossóis refletem diretamente a luz solar e a radiação térmica. Eles também atuam como núcleos de condensação de nuvens. A quantidade de vapor de água que adere às partículas tem um efeito majoritativo na formação de nuvens.
A higroscopicidade dos aerossóis (κ) é um dos parâmetros-chave nos cálculos do forçamento radiativo. Para preencher lacunas no conhecimento, os pesquisadores desenvolveram um método usando aprendizado de máquina explicável.
O método estima o κ dependente do tamanho em diversos ambientes atmosféricos. Ele incorpora observações de dez locais e várias faixas de tamanho de partículas, de 50 a 300 nanômetros.
Ao integrar a composição química, a distribuição de tamanho do número de partículas e a meteorologia, a complexidade dos estados de mistura de aerossóis pôde ser capturada. O aprendizado de máquina permitiu analisar mais dados do que o usual.
Foi observada uma influência significativa de partículas externamente misturas na κ, especialmente em áreas urbanas e populosas. Nessas regiões, novas emissões interagem com aerossóis envelhecidos.
Em regiões fortemente poluídas como megacidades do Egito ou Índia, as partículas provavelmente crescem mais rápido e absorvem mais água. Isso pode explicar por que essas regiões esquentam menos rapidamente.
Os modelos convencionais exibem os maiores erros nessas áreas, pois assumem mistura ideal interna e desconsideram a variabilidade de tamanho e fonte. Isso ressalta a importância da composição química das partículas.
Nossos resultados destacam a importância de parametrizações específicas por região para aerossóis. Isso é um passo crucial para reduzir incertezas na estimativa do forçamento radiativo direto.
Os pesquisadores esperam que seu novo algoritmo seja integrado aos modelos globais. Isso poderia tornar os modelos climáticos futuros mais precisos, segundo o estudo disponível no portal phys.org.
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