Tři přední klimatologové zkombinovali poznatky z deseti globálních klimatických modelů a s pomocí umělé inteligence (AI) vyhodnotili jejich předpovědi. Dospěli k závěru, že místně budou hranice klimatické změny dosaženy výrazně dříve, než se odhadovalo doposud.
Většina oblastí na pevnině pravděpodobně překročí kritickou hranici 1,5 stupně Celsia do roku 2040 nebo dříve a podobně je několik regionů na cestě k překročení prahové hodnoty tří stupňů Celsia do roku 2060, tedy výrazně dříve, než se předpokládalo v dřívějších studiích, předpovídá nový výzkum.
Studie predikuje, že se to týká jižní Asie, Středomoří, střední Evropy a také částí subsaharské Afriky. Podle autorů to zvýší rizika pro zranitelné ekosystémy i pro lidskou společnost.
Výzkum vedli Elizabeth Barnesová z Coloradské státní univerzity, Noah Diffenbaugh ze Stanfordu a Sonia Seneviratneová z ETH-Zurich. Použili špičkový model umělé inteligence, který integruje poznatky z více klimatických modelů a pozorování, aby zpřesnil předchozí odhady a poskytl přesnější regionální předpovědi.
Pomocí strojového učení vědci analyzovali data z deseti různých klimatických modelů. AI výsledky integrovala, nikoliv zprůměrovala. Základním výsledkem je, že překročení limitů stanovených Pařížskou klimatickou dohodou (1,5 stupně) dojde ve 34 oblastech světa do roku 2050.
Oteplování se na této hranici ale nemá zastavit, v 31 regionech se podle výzkumu zvýší na dva stupně Celsia do roku 2040. A do roku 2060 má ve 26 oblastech překročit oteplování tři stupně.
Co říkají autoři
„Náš výzkum podtrhuje důležitost začlenění inovativních technik umělé inteligence, jako je transferové učení, do modelování klimatu. Může to potenciálně zlepšit regionální předpovědi a poskytnout užitečné poznatky pro politiky, vědce i komunity po celém světě,“ uvedla Barnesová.
Diffenbaugh dodává: „Je důležité zaměřit se nejen na globální nárůst teploty, ale také na konkrétní změny probíhající v regionálních oblastech. Omezením doby, kdy bude dosaženo regionálních prahových hodnot oteplování, můžeme jasněji předvídat načasování konkrétních dopadů na společnost a ekosystémy.
„Problém spočívá v tom, že regionální změny klimatu mohou být nejistější, a to jednak proto, že klimatický systém je v menších prostorových měřítkách ze své podstaty více zašuměný, jednak proto, že procesy v atmosféře, oceánech a na zemském povrchu vytvářejí nejistotu ohledně toho, jak přesně bude daný region reagovat na oteplování v globálním měřítku,“ poznamenal.
Proč jsou AI modely tak důležité
Umělé inteligence dokáží analyzovat data mnohdy lépe než lidé; v poslední době se to ukazuje právě v meteorologii a klimatologii. V listopadu 2024 vyšla studie, která popsala, že AI od společnosti Google je v předpovědi počasí úspěšnější než nejrespektovanější světový model fungující pomocí klasické předpovědi.
AI předpovědi mají sice stále spoustu nedostatků, ale kombinace strojové inteligence s tradičními metodami se podle meteorologů jeví jako velmi účinná. A velmi podobné je to i u vyhodnocování dopadů klimatických změn.
Předpovědi, které vědci získávají, jsou klíčové například pro zemědělce, kteří musí své podnikání plánovat na dlouhé roky dopředu: například už nyní musí řešit, zda se jim vyplatí vysazovat ovocné stromy, které mají rodit za deset až dvacet let.
