O futuro do Ártico já preocupa cientistas, com temperaturas crescentes e uma redução persistente do gelo marinho. Um novo estudo sugere, porém, que o cenário pode ser ainda mais grave. Ao usar evidências de um período quente ocorrido há cerca de 6 mil anos, pesquisadores estimaram que a cobertura de gelo no inverno poderá ser aproximadamente 1 milhão de quilômetros quadrados menor do que indicavam as projeções anteriores.
Os resultados, publicados na revista Nature Geoscience, mostram como registros do passado podem ajudar a avaliar os modelos usados para projetar o clima futuro. As consequências das mudanças no gelo marinho também podem ultrapassar os limites da região polar.
O gelo volta no inverno, mas isso não significa recuperação
A cobertura de gelo do Ártico muda ao longo do ano. Durante a primavera e o verão, parte dela derrete, normalmente até atingir sua menor extensão em setembro. O recuo deixa grandes áreas de oceano expostas onde antes havia uma superfície congelada.
Com a queda das temperaturas, o gelo volta a crescer. Sua extensão máxima costuma ocorrer em março. Esse retorno, no entanto, não significa que as condições anteriores tenham sido restabelecidas.
Mesmo quando cobre uma área ampla, o gelo pode estar mais fino, ser mais recente e ocupar uma extensão menor do que no passado. Por isso, observar apenas sua presença durante os meses frios não oferece uma medida completa da situação.
O gelo de inverno também influencia a quantidade de calor que passa do oceano para a atmosfera. Suas mudanças, portanto, fazem parte do funcionamento do sistema climático do Ártico.
Algas deixaram pistas no fundo do oceano
Embora o derretimento no verão esteja entre os sinais mais conhecidos das mudanças climáticas, os modelos encontram dificuldades para representar com precisão a cobertura de inverno.
Para investigar esse problema, os pesquisadores recorreram a sedimentos marinhos do Holoceno médio, aproximadamente 6 mil anos atrás. Naquele período, mudanças lentas na órbita terrestre alteraram a distribuição da luz solar e reduziram a cobertura de gelo no Ártico.
A equipe reuniu medições de marcadores químicos produzidos por algas que vivem no gelo marinho. Esses vestígios permaneceram preservados em amostras de sedimentos retiradas do fundo do oceano.
Sua análise permitiu reconstruir condições antigas da cobertura congelada. Depois, os cientistas compararam essas reconstruções com simulações de 27 modelos climáticos para o mesmo período.
O objetivo era verificar se as ferramentas conseguiam reproduzir um cenário do passado antes de utilizá-las para aperfeiçoar as projeções futuras.
Os modelos indicavam gelo demais
A comparação revelou uma diferença importante: os modelos estimavam mais gelo no inverno do que os registros dos sedimentos sugeriam ter existido.
Essa discrepância levanta dúvidas sobre como as simulações representam os processos que controlam o gelo marinho. Se um modelo não reproduz adequadamente condições antigas, suas projeções também podem carregar limitações relevantes.
Os pesquisadores usaram o desempenho nessa comparação para ajustar a influência relativa dos diferentes modelos nas estimativas futuras. A abordagem permitiu reduzir substancialmente as incertezas relacionadas à cobertura de inverno.
Com esse ajuste, a análise apontou uma perda adicional próxima de 1 milhão de quilômetros quadrados em relação às projeções anteriores. O resultado reforça a importância de testar as simulações com evidências independentes.
Um retrato mais claro dos próximos anos
Segundo Marco Aquino-López, pesquisador do Centro de Investigación en Matemáticas, no México, e coautor do estudo, os registros antigos permitem produzir mapas mais confiáveis das regiões onde o gelo de inverno poderá desaparecer.
Em comunicado da Universidade de Cambridge, ele explicou que a abordagem oferece uma visão mais clara das possíveis condições do Ártico nas próximas décadas e das incertezas que ainda permanecem.
O passado não elimina todas as dúvidas sobre o futuro. Neste caso, porém, ele fornece uma referência para identificar limitações dos modelos e melhorar as projeções de uma região que já atravessa mudanças profundas.
