Digitális bolygó: néhány kattintás a klímavarázslathoz
A modern ESM-ekben az atmoszféra, az óceánok, a tengeri jég, a szárazföld – sőt, már a kémiai és biológiai folyamatok – szimulációját is összehangolják, így összetett kölcsönhatásokra derülhet fény. Érdemes kiemelni, hogy például az amerikai Energiaügyi Minisztérium (Department of Energy, DOE) irányítása alatt fejlesztett Energia Exascale Földrendszer-modell (E3SM) 2023-ban kimutatta, hogy az Antarktiszon lévő jégüregek alakja hatással van Észak-Amerika partvidéki árapályára – jól mutatva, milyen jelentősége lehet akár kiszámíthatatlan változóknak is.
Az E3SM a világ egyik legrészletesebb modellje, amelyet több mint tíz éve fejlesztenek, és kiemelkedően alkalmas szélsőséges időjárási események előrejelzésére is. Emellett képes elemezni, miként hat a klíma az energiaellátó rendszerre – például azt, hogy egy extrém hőhullám mennyire terheli meg az áramhálózatot.
Támogatásból mínusz: a pénz beszél, a kutatás hallgat
Az E3SM fejlesztésére csak 2018–2022 között mintegy 37 milliárd forintnyi (100 millió USD) támogatást szavaztak meg, a teljes eddigi költség pedig ennél is magasabb. Mindezek dacára Donald Trump elnöksége alatt jelentősen vissza akarták vágni az ESM- és klímakutatási forrásokat, bizonytalan helyzetet eredményezve. A legújabb költségvetési tervek szerint a DOE 2026-tól a Föld- és környezeti rendszermodellezési támogatást 110 millió dollárról (kb. 40 milliárd forint) 30 millió dollárra (11 milliárd forint) csökkentené. Ez az adminisztráció éppen aktuális prioritásaira koncentrál, bár konkrét célokat nem határoznak meg.
A leépítések nemcsak modelleket, hanem tudást is veszélyeztetnek: ha a vezető kutatók elhagyják a területet, az USA tudományos fölénye gyorsan elolvadhat, például Kína előzésével. A tudományos humán tőke elvesztése évtizedekkel vetheti vissza az amerikai kutatásokat.
Digitális Föld-ikrek nyomában
A kutatók hosszú távú célja egy valódi digitális Föld-iker létrehozása, amely minden jelentős folyamatot – fizikait, kémiait, biológiait – hűen modellez. Már a jelenlegi szint elérése is több mint tíz évnyi fejlesztést igényelt, és a programkód mennyisége óriási. Az E3SM mellett a Community Earth System Model (Közösségi Földrendszer-modell, CESM) is jelentős – utóbbi az E3SM elődjének tekinthető, szintén amerikai fejlesztés. Ezek közös jellemzője a széleskörű kutatói együttműködés.
Az E3SM elsődleges erőssége, hogy a klíma és az energetika összefüggéseit is vizsgálja, így például atomerőművek hűtésére, az elektromos hálózat terhelhetőségére adhat pontos előrejelzést. Azonban a támogatás csökkenése miatt előfordulhat, hogy több évtizedes tudás tűnik el vagy vándorol át Kínába, Európába.
Modellek harca: miért jó, ha több modell létezik?
Különösen fontos, hogy többféle modell is létezik, hiszen a Föld fizikai-kémiai-biológiai rendszere nagyon összetett, ezért egyetlen magyarázat sosem lehet tökéletes. Az E3SM-et például öntözési vizsgálatokhoz is alkalmazták, kimutatva: a nedves hőség (amikor a magas páratartalom miatt tűnik melegebbnek) akár az életet is fenyegetheti, így az öntözés nem jó stratégia a hőség csökkentésére.
Az eredmények rendszerint modellek összehasonlításán alapulnak. Az E3SM-nek köszönhetően például kiderült már az is, hogy egyes hőmérséklet-emelkedési forgatókönyveknél az Amazonas őserdeje kibocsátóvá válhat, illetve hogy a nagy folyók tápanyagokat szállítanak a Mexikói-öbölbe, befolyásolva a térség ökoszisztémáját.
Jövő a levegőben – MI, titkolózás, adatmentés
Az amerikai kutatási támogatás csökkenése miatt Európa és Kína is aggódva figyeli, mi lesz az ESM-ek sorsa. Sok kutatót az is zavar, hogy bizonyos adminisztratív irányelvek már azt is tiltják, hogy a klímaváltozás kifejezést nyilvánosan használják. Különösen figyelemre méltó, hogy hivatalos jelentések szerint a DOE 2025 után az E3SM-et nem használhatja klímakutatásra – ami szinte felfoghatatlan egy földrendszer-modellnél.
Mindezek ellenére a technológiát – és a hozzá tartozó adathalmazt – elméletileg máshol is újra lehetne építeni, akár mesterséges intelligencia (MI, artificial intelligence) és szuperszámítógépek segítségével. Ehhez azonban tudásra, pénzre és időre van szükség – ezekből viszont egyre kevesebb áll rendelkezésre. Sokak szerint az igazi veszteséget maguk a kutatók, tudósok jelentik, hiszen szakértelmük évtizedek alatt alakul ki.
A fentiek tükrében egyelőre nem a modellek, hanem a tudományos közösség jövője tűnik a legbizonytalanabbnak. A klímaváltozás következményeit már csak még fejlettebb MI-modellekkel lehetne igazán előre látni – de kérdés, hogy mindezt hol, mikor és ki fogja támogatni.
