What are the challenges in simulating long-term climate change impacts?

Para a modelagem visando simular mudan?as climáticas é necessário acima de tudo o uso de ferramentas que possam garantir a confiabilidade dos dados. Sejam através de recursos computacionais e algoritmos, o levantamento dos dados devem resultar em estudos ambientais seguros.

In my experience as an environmental and sustainability engineer, accurately predicting long-term climate change impacts is critical. This is where model complexity comes into play. Choosing the right level of complexity depends on several factors: Specific Impact: Are you studying global temperature change or localized sea-level rise? Time Horizon: Short-term impacts require less complex models than those spanning decades or centuries. Data Availability: Complex models often need vast datasets, which may not always be readily available. Limitations: Understanding model limitations allows for a more robust assessment of potential climate change impacts, guiding us towards effective mitigation and adaptation strategies.

One of the primary challenges in simulating long-term climate change stems from the inherent complexity of the Earth's climate system. The climate system is composed of various interconnected components, including the atmosphere, oceans, land surfaces, ice sheets, and biosphere, all of which interact with one another in intricate ways. Capturing this complexity in climate models requires a comprehensive understanding of the physical, chemical, and biological processes that govern climate dynamics across different spatial and temporal scales.

Model complexity in long-term climate modeling poses significant challenges. Nonlinear interactions, multiscale processes, and uncertainty in parameters make it difficult to predict outcomes. Coupling of components, natural variability, tipping points, and human factors add to the complexity. Spatial and temporal resolution, as well as process representation, are also crucial considerations. Addressing these challenges is essential for improving the accuracy and reliability of climate simulations, which inform critical decision-making and policy development.

Com base na minha experiência no campo da modelagem como um todo, um dos principais desafios a serem trabalhados nessa área diz respeito aos dados de campo, sensores daquilo que se deseja medir para alimentar um determinado modelo matemático. Sem quantidade e qualidade desses dados, qualquer modelo por mais avan?ado que seja, n?o terá qualquer utilidade.

The quality and accuracy of the data is difficult to maintain with such a large system. Consistent data QA is a major issue as well.

La calidad, consistencia y exactitud de los datos son una de las condicionantes y desafíos para la obtención de información robusta

Availability and access to quality climate data particularly in developing countries is quite challenging. Data is just not available, except for larger geograhical areas rendering it locally unrepresentative. Where data is available, it is usually incomplete, scattered, unharmonised and of questionable quality. Acess to such is complicated by its centralised storage and bureaucratic access producers instituted by respective met agencies.

Data Limitations Historical Data Quality: Reliable climate data records extend back only a few decades, and earlier data are often sparse or derived from proxies with their own uncertainties, limiting our ability to validate models against long-term historical trends. Observational Gaps: Incomplete spatial coverage of observational networks, particularly in the oceans and polar regions, hampers model validation and initialization.

Uncertainty in Forcing Scenarios Emissions Scenarios: Future greenhouse gas and aerosol emissions depend on a wide range of socioeconomic factors, including population growth, economic development, technological advancements, and policy decisions. These factors are inherently uncertain, leading to various possible emissions scenarios. Natural Variability: Natural climate variability, such as volcanic eruptions and solar activity, can significantly influence climate on decadal to century timescales. Predicting these events is inherently uncertain.

Estoy de acuerdo en que uno de los mayores retos para las Proyecciones Climáticas son las variables que no siempre son precisas. Sin embargo, con los planes de desarrollo de las ciudades existentes se pueden establecer parámetros que permitan calcular las emisiones de gases, demandas energéticas e hidricas, necesidades en el tipo de uso de la tierra, etc. Por lo cual, las Proyecciones Climáticas se vuelven de cierta forma controlables si se trabaja con dichos planes de desarrollo geográfico y en base a los recursos naturales existentes en un entorno definido.

See, we are focusing on cutting down the fossil fuels, gases emissions but we should be focused on plantation first with that we also should planned for cutting down the fossil fuels and gases emissions. Catering the climate change is not one sided

Socio economic profile, geographical conditions, Health impacts due to epidemics are other uncertain variables that may have serious concern wrt Climate change.

De fato, as incertezas envolvendo a modelagem de dados é algo complexo a ser tratado. Entendo que principalmente, a quest?o relacionada ao comportamento humano, fatores relacionados a saúde (pandemia) ou quest?es de conflitos (guerras) podem gerar uma nova baseline e contexto daquele comportamento.

Entendo que os limites computacionais, ano após ano, v?o sendo aprimorados na medida das necessidades. O que é importante avaliar é se o modelo matemático a ser processado, de fato está bem dimensionado para aquela aplica??o.

Computational Constraints Resource Intensive: Climate models are computationally demanding, often requiring supercomputers to run simulations over long time periods. Resource limitations can restrict the number of simulations and the exploration of uncertainty ranges.

Acredito que isso n?o seja um problema t?o gritante dentre todos. A computa??o vem avan?ando muito mais em compara??o, por exemplo, com a coleta de dados no Brasil. Todo ano temos novos processadores, novas placas de vídeo. O profissional que está analisando deve limitar a regi?o que está fazendo simula??es para melhorar a confian?a nos dados. Uma solu??o para estudar uma regi?o é dividi-la em áreas menores. Essa divis?o precisa fazer sentido baseado no objetivo do estudo. Dessa maneira, o que temos hoje de computa??o já basta. Outra dica importante é que duas placas de vídeos somadas muitas vezes s?o melhores que uma só. As vezes 2 rtx 1080ti s?o melhores que uma rtx 4090. Duas frentes de batalha s?o melhores que uma.

Entendo que é complexo prever algum comportamento mais "abrupto" com uma forte chuva de algumas horas que tinha a previs?o de ocorrer dentro de 2 meses. Para isso, a quantidade e qualidade dos dados de sensoriamento podem ajudar a minimamente, registrar o ocorrido e depois, alimentar um modelo para tentar prever um comportamento similar.

Comportamentos que fogem muito do padr?o do modelo s?o extremamente difíceis de se prever. O melhor que pode ser feito é preparar estruturas para situa??es extremas que muitas vezes podem até ser superadas por um fen?meno fora da curva. A forma de resolver isso é: aumentar os pontos de coletas de dados quanto mais dados e profissionais que saibam organizar esses dados, mais armas temos para nos defender contra as mudan?as climáticas.

El desafío de la temporalidad se puede llevar más fácil con la robusto y la consistencia de nuestros datos...lamentablemente ahí tenemos un talón de aquiles, pues no se ha logrado obtener

Modelos s?o mais robustos quando abrangem uma escala temporal longa, lembrando que quando trata-se de mudan?as climáticas o período mínimo de avalia??o é de uma década.

Managment is another disciplinery that should input among different fielfs. In addition, sometimes climate change has good effects on some of areas.

Es muy importante considerar tener un grupo interdisciplinario que favorezca el diálogo en los posibles escenarios a considerar en los modelos de proyecciones. Sin duda, por presupuestos, disponibilidad de los especialistas o conocimientos esto representa un desafío para generar con precisión la simula ion de los impactos a largo plazo. Adicional a ello, es de carácter prioritario asignar tiempos de simulación dado que no todos los fenómenos o escenarios pueden ocurrir en un mismo período de tiempo.

A área social também deve ser levada em considera??o. Entende-se o quanto as popula??es em vulnerabilidade financeira também s?o as que est?o, em sua maioria, em área de maior vulnerabilidade geográfica no contexto dos impactos das mudan?as climáticas. Assim, as disciplinas sociais e de políticas públicas precisam ser envolvidas para considerar projetos para mitiga??o e adapta??o, visando o bem-estar social.

Effective climate modeling requires the integration of knowledge from various disciplines, including meteorology, oceanography, geology, and biology. Coordinating these diverse fields to create comprehensive models can be difficult.

Interdisciplinary Integration Cross-Disciplinary Data: Accurately simulating long-term climate impacts requires integrating data and knowledge from various disciplines, including atmospheric science, oceanography, ecology, and social sciences. This integration is challenging but essential for comprehensive models. Human Dimensions: Human responses to climate change, such as mitigation and adaptation measures, also affect future climate outcomes. Modeling these responses requires input from economics, sociology, and political science.

Scientists tend to be conservative in their estimates, which in this case may contribute to our insufficient response to the crisis. Numerous recent articles mention the rate of climate change has exceeded models' expectations; this needs to be widely publicized to enhance the sense of urgency.

Me gustaría mencionar que, muchas veces la ausencia de datos históricos, estadísticos, dificulta la simulación ya que al no contar con estos datos, las proyecciones suelen ser a muy corto plazo, es importante que los países gestionen e incentiven, el uso de plataformas digitales para la captura de datos sobre el rendimiento ambiental, para poder gestionar el riesgo y los impactos ambientales generados por las actividades y proyectos, al mismo tiempo, disponer de la Evaluación Ambiental Estratégica con actores interesados.

Addressing these challenges involves continuous improvements in climate models, enhanced observational systems, interdisciplinary research, and developing more sophisticated techniques for handling uncertainties. Despite these difficulties, climate models remain essential tools for understanding potential future climate scenarios and informing policy decisions.

In the long-term impacts of climate change, I believe the most critical challenge we face is the uncertainty in climate sensitivity. This challenge profoundly affects our ability to predict future climate conditions accurately and thereby hampers effective planning and mitigation strategies.