Mây mất tác dụng làm mát do nồng độ carbon dioxide trong khí quyển cao. Các mây tầng tích có thể phản xạ khoảng 30% năng lượng từ Mặt trời.
Các đám mây thấp lơ lửng ngoài khơi California, Peru và Namibia là một hệ thống làm mát hiệu quả nhất hành tinh, bởi vì chúng phản chiếu ánh sáng mặt trời vào không gian. Nhưng các mô phỏng khí hậu mới cho thấy việc tăng nồng độ carbon dioxide trong khí quyển có thể phá vỡ các tầng mây này và làm trầm trọng thêm sự nóng lên trong tương lai.
Được xuất bản ngày 25/2/2019 trên tạp chí Nature Geoscience, công bố của Tapio Schneider, nhà nghiên cứu về động lực học của mây tại Viện Công nghệ California, Pasadena, và cộng sự nêu sự tương tác chưa được biết đến trước đây giữa các đám mây và khí nhà kính: nếu tăng gấp ba, nồng độ carbon dioxide trong khí quyển hiện nay có thể làm các đám mây phân tán một cách đột ngột.
Mây mất tác dụng làm mát
Theo kịch bản phát thải tiếp tục như hiện nay, hiện tượng này có thể xảy ra trong một thế kỷ. Các dự báo cho thấy, cộng thêm với sự nóng lên do khí nhà kính gây ra thì một thế giới có ít mây hơn có thể nóng lên tới 80 C. Khí hậu Trái đất sẽ tương tự như điều kiện 50 triệu năm trước, khi cá sấu sinh sống trong một vùng Bắc cực không có băng và những cây cọ có thể mọc về phía bắc, đến tận Alaska.
Các đám mây kết tụ lại thành các mảng lớn trên các đại dương được gọi là các mây tầng tích và chúng có thể phản xạ khoảng 30% năng lượng từ Mặt trời. Nhưng rất khó để các nhà mô hình hóa khí hậu tái tạo các đám mây tầng tích trong các chương trình máy tính.
Hầu hết các nhà nghiên cứu đều có xu hướng đơn giản hóa các hiện tượng xảy ra ở quy mô nhỏ, bao gồm mây, mưa, bão và băng tuyết, để tập trung mô phỏng các quá trình ở quy mô lớn càng chính xác càng tốt, chẳng hạn như thay đổi nhiệt độ mặt nước biển. Lí do là không có đủ năng lực tính toán để xử lý các kịch bản thực tế cho tất cả các hiện tượng thời tiết cùng một lúc.
Để có được bức tranh chân thực hơn về cách các đám mây có thể hoạt động theo các kịch bản khí hậu trong tương lai, Schneider và nhóm của ông đã đơn giản hóa các quy trình quy mô lớn và cố gắng mô hình hóa trạng thái của mây một cách chính xác nhất có thể.
Khi các nhà nghiên cứu điều chỉnh mức carbon dioxide hiện tại từ 400 phần triệu (p.p.m) đến hơn 1.200 p.p.m, bầu khí quyển ấm lên và các tầng mây dày đặc bắt đầu vỡ thành những đám mây nhỏ hơn, phồng hơn. Điều này xảy ra bởi vì các đám mây tầng tích cần phải tỏa nhiệt vào bầu khí quyển phía trên để tự duy trì – nếu bầu khí quyển quá ấm, các đám mây sẽ phân tán.
“Đây không phải điều gì vô lý”, Andrew Ackerman, một nhà nghiên cứu về mây tại Viện nghiên cứu vũ trụ Goddard, NASA, New York cho biết, “Cơ chế cơ bản là hoàn toàn hợp lý”.
Trong nhiều thập kỷ, các đám mây vẫn là nguyên nhân hàng đầu dẫn tới sự không chắc chắn trong các dự đoán biến đổi khí hậu. Mà điều này tồn tại cả trong các mô hình được Hội đồng liên chính phủ về biến đổi khí hậu sử dụng, theo Matthew Huber, nhà nghiên cứu về cổ khí hậu học tại Đại học Purdue, West Lafayette, Indiana. Điều này có nghĩa là nhiều mô hình có thể đang đánh giá thấp sự thay đổi khí hậu trong tương lai.
Mô hình do Schneider và các đồng nghiệp của ông đề xuất cũng gặp vấn đề tương tự, Huber nói. Mặc dù những phát hiện của nhóm Scheneider chỉ ra một viễn cảnh khí hậu nóng hơn, nhưng vẫn có một sự không chắc chắn nhất định trong những dự đoán đó. Một số tương tác quy mô lớn, bao gồm cả cách các đại dương trao đổi nhiệt và năng lượng với khí quyển, đã bị đơn giản hóa hoặc không được tính đến, ông nói. Vì những nguyên nhân này, khó có thể biết được mức độ carbon dioxide chính xác khiến các đám mây tầng tích trở nên thiếu ổn định.
Nhưng Schneider và các nhà khoa học khác đang cố gắng giải quyết các giới hạn của việc mô phỏng bầu khí quyển của Trái đất trong các chương trình máy tính. Có một cách tiếp cận sử dụng học máy để “dạy” các mô hình khí hậu toàn cầu thể hiện các đám mây chính xác hơn. Cách tiếp cận này huấn luyện mô hình dựa trên các quan sát thực và các mô phỏng chi tiết các quy trình quy mô nhỏ hơn. Phương pháp này có thể dẫn đến những cách dự báo khí hậu trong tương lai nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.
