Phát hiện dấu hiệu báo trước nắng nóng cực đoan ở Amazon

Theo nghiên cứu do các nhà khoa học thuộc Trung tâm Nghiên cứu về thời tiết thế kỷ 21 của Hội đồng Nghiên cứu Australia và Viện Nghiên cứu Không gian Quốc gia Brazil thực hiện, những thay đổi bất thường về nhiệt độ tại Thái Bình Dương và Đại Tây Dương có thể liên quan đến nguy cơ xảy ra các đợt nắng nóng và mưa cực đoan tại Amazon.

Nghiên cứu phát hiện ra rằng, nắng nóng gay gắt tại Amazon có xu hướng xuất hiện sau những giai đoạn nhiệt độ tăng bất thường liên quan đến El Nino ở khu vực nhiệt đới Thái Bình Dương. Tình trạng ấm lên tại một số khu vực thuộc vùng nhiệt đới Đại Tây Dương cũng được xác định có mối liên hệ với hiện tượng này.

Đáng chú ý, tín hiệu dự báo sớm rõ nhất xuất hiện trong khoảng thời gian từ tháng 3 đến tháng 5. Khi đó, các đợt nắng nóng cực đoan trên phần lớn khu vực Amazon có mối liên hệ với những điều kiện khí hậu đã được ghi nhận trước đó tới bảy tháng.

Không chỉ nhiệt độ cao, nhóm chuyên gia còn tìm thấy khả năng nhận biết sớm những thời điểm nắng nóng đi kèm khô hạn, đặc biệt ở khu vực phía bắc và vùng hạ lưu trung tâm Amazon. Tuy nhiên, mức độ dự báo tại những nơi khác thấp hơn đáng kể.

Công nghệ học máy (machine learning) cũng được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu, qua đó tìm kiếm mối liên hệ giữa các yếu tố khí hậu và những hiện tượng cực đoan xảy ra đồng thời, vốn thường khó dự báo.

Theo các nhà khoa học, tình trạng nhiệt độ cao kéo dài cùng khô hạn có thể làm gia tăng nguy cơ cháy rừng, gây tổn hại hệ sinh thái và ảnh hưởng tới sức khỏe con người, nguồn nước cũng như an ninh lương thực. Những hiện tượng này còn có thể làm suy giảm khả năng hấp thụ khí CO2 của rừng Amazon.

Các đợt nóng và khô tại khu vực đang có xu hướng xuất hiện thường xuyên và nghiêm trọng hơn. Việc phát hiện các dấu hiệu từ nhiều tháng trước có thể giúp cộng đồng và chính quyền chủ động ứng phó với nguy cơ nắng nóng và hạn hán.

Nghiên cứu đã xác định được những khu vực và thời điểm mà điều kiện khí hậu ở Thái Bình Dương và Đại Tây Dương có thể cung cấp tín hiệu cảnh báo sớm. Dù vậy, các nhà khoa học cho rằng, cần nghiên cứu sâu hơn để có thể chuyển những mối liên hệ này thành các hệ thống cảnh báo mang tính thực tiễn.