Des recherches basées sur l’IA montrent que le réchauffement régional dépassera les seuils critiques plus rapidement que prévu, la plupart des régions dépassant 1,5 °C d’ici 2040. Les régions fragiles comme l’Asie du Sud sont confrontées à des risques plus importants et nécessitent des mesures d’adaptation rapides.
Trois climatologues de premier plan ont analysé les données de 10 modèles climatiques mondiaux, en utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la précision. Leurs résultats suggèrent que les seuils de réchauffement régionaux seront probablement atteints plus tôt que prévu.
L'étude, publiée dans Environmental Research Letters d'IOP Publishing, prédit que la plupart des zones terrestres dépasseront probablement le seuil de réchauffement de 1,5°C tel que défini par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) d'ici 2040 ou avant. De plus, les températures dans certaines régions devraient dépasser le seuil de 3,0°C d’ici 2060, bien plus tôt que prévu.
Des régions telles que certaines parties de l’Asie du Sud, de la Méditerranée, de l’Europe centrale et de l’Afrique subsaharienne devraient atteindre ces seuils plus rapidement, ce qui exacerbera les risques pour les écosystèmes et les communautés fragiles.
L'étude, réalisée par Elizabeth Barnes, professeur à l'Université d'État du Colorado, Noah Diffenbaugh, professeur à l'Université de Stanford, et Sonia Seneviratne, professeur à l'ETH Zurich, a utilisé une méthode d'apprentissage par transfert d'intelligence artificielle de pointe qui intègre les connaissances de plusieurs modèles climatiques et données d'observation pour affiner les estimations précédentes et fournir des prévisions régionales plus précises.
Principales conclusions
Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage par transfert basé sur l’intelligence artificielle pour analyser les données de 10 modèles climatiques différents afin de prédire la hausse des températures et ont découvert :
D’ici 2040, 34 régions devraient connaître un réchauffement supérieur à 1,5°C.
D’ici 2040, 31 de ces 34 régions devraient connaître un réchauffement de 2°C.
D’ici 2060, 26 de ces 34 régions devraient connaître un réchauffement supérieur à 3°C.
Elizabeth Barnes a déclaré : « Notre recherche met en évidence l'importance d'incorporer des techniques innovantes d'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage par transfert, dans la modélisation climatique, avec le potentiel d'améliorer et de contraindre les prévisions régionales et de fournir des informations exploitables aux décideurs politiques, aux scientifiques et aux communautés du monde entier.
Noah Diefenbaugh, professeur à l'Université de Stanford et co-auteur de l'étude, a ajouté : « Il est important de se concentrer non seulement sur la hausse des températures mondiales, mais également sur les changements spécifiques qui se produisent au niveau local et régional. En limitant le moment où les seuils de réchauffement régionaux sont atteints, nous pouvons prédire plus clairement les impacts spécifiques sur les sociétés et les écosystèmes. » Le défi pour la recherche est que le changement climatique régional est susceptible d'être plus incertain, à la fois parce que le système climatique est intrinsèquement plus bruyant à des échelles spatiales plus petites et parce que les processus changeants dans l'atmosphère, les océans et les surfaces terrestres créent une incertitude sur la manière exacte dont des régions spécifiques réagiront au réchauffement à l'échelle mondiale.
Compilé à partir de /ScitechDaily