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Luiz Carlos BaldiceroMolion
Professor e Pesquisador Aposentado INPE/MCTI e ICAT/UFAL
Mudança climática e seus impactos catastróficos sobre a Sociedade é um tema amplamente discutido na atualidade, na maioria das vezes com dose excessiva de emotividade, ideologia e pouco embasamento científico e evidências observacionais. Até que ponto as variações climáticas observadas fazem parte de uma mudança real ou não passam de variabilidade natural de longo prazo do clima é uma questão debatível.
Porém, é muito claro que o planejamento das atividades humanas, particularmente agricultura, gerenciamento de recursos hídricos e defesa civil, requerem uma antevisão da tendência do clima com intervalos de tempo suficientemente amplos, de 10 a 20 anos de antecedência pelo menos, para que seus resultados possam ser úteis. Os métodos existentes para se obterem essa antevisão são basicamente de duas classes. Os métodos estatísticos/estocásticos, alguns sofisticados, que identificam possíveis ciclos, ou periodicidades, nas séries temporais longas de dados observados, filtrados ou não, e os projetam para o futuro.
Esses métodos são baseados na hipótese de estacionaridade das séries de dados e, portanto, sofrem de uma limitação severa que é o fato de não levarem em conta a variabilidade natural do clima, resultante de complexas interações entre os processos físicos diretos e de realimentação (“feedback”) que o produzem. Outra classe é os modelos de simulação do clima global (MCG) que, embora baseados em equações da Dinâmica dos Fluidos e da Termodinâmica dependentes do variável tempo, são limitados, pois os processos físicos diretos e de “feedback” que controlam o clima não são representados adequadamente e esses MCG não conseguem reproduzir o clima atual.
Dentre muitos problemas apresentados pelos MCG, está a representação dos processos físicos com escala espacial inferior à da sua grade tridimensional, como