Abstrak
Intervensi iklim seperti Marine Cloud Brightening telah menarik perhatian atas potensinya untuk melindungi ekosistem laut yang rentan dari dampak terburuk perubahan iklim. Studi pemodelan awal menimbulkan kekhawatiran tentang potensi efek samping global yang berbahaya yang berasal dari intervensi regional. Di sini kami mengusulkan kerangka kerja pemodelan untuk mengevaluasi risiko ini berdasarkan penggunaan skenario penyebaran maksimal dalam model iklim global untuk mengidentifikasi jalur potensial yang perlu diperhatikan, dikombinasikan dengan tingkat intervensi besar yang lebih realistis. Kami menunjukkan kerangka kerja ini dengan memodelkan intervensi pendinginan di Great Barrier Reef menggunakan Model Sistem Bumi Komunitas. Kami mengidentifikasi dampak potensial pada konveksi tropis yang dapat menghasilkan dampak jarak jauh, dan menunjukkan bahwa membatasi durasi intervensi untuk penyebaran di musim utama sebagian besar menghilangkan risiko ini. Secara keseluruhan kami menggambarkan bahwa tujuan ekologi lokal dapat dicapai pada tingkat pendinginan yang jauh di bawah apa yang menimbulkan risiko efek jarak jauh yang signifikan.
Poin-poin Utama
- Pemodelan sirkulasi umum menunjukkan bahwa pendinginan regional di Great Barrier Reef memiliki risiko rendah untuk menimbulkan dampak di daerah terpencil
- Salah satu jalur telekoneksi yang masuk akal dapat dihindari dengan membatasi intervensi pendinginan pada musim panas
- Kami mengusulkan pendekatan pemodelan umum untuk mengidentifikasi dan mengurangi risiko dampak jarak jauh dari intervensi pendinginan regional.
Ringkasan Bahasa Sederhana
Awan yang cerah atau permukaan laut di atas ekosistem laut yang sensitif dapat menciptakan efek pendinginan dan membantu melindunginya dari dampak perubahan iklim yang paling merusak. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa pendinginan wilayah laut yang luas dapat mengubah sirkulasi atmosfer dan menciptakan efek samping yang tidak diinginkan di luar wilayah intervensi yang dimaksud. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan kerangka kerja untuk menggunakan model iklim global guna mengevaluasi risiko efek samping jarak jauh ini dengan mensimulasikan berbagai skenario pendinginan. Kami mendemonstrasikan penggunaan kerangka kerja ini dalam kasus khusus pendinginan laut di sekitar Great Barrier Reef, dan menemukan bahwa pendinginan yang kuat sepanjang tahun dapat menghasilkan dampak jarak jauh dengan mengurangi konveksi tropis. Dengan membatasi pendinginan pada bulan-bulan terpanas dalam setahun dan intensitas pendinginan yang realistis, dampak jarak jauh ini dapat dihindari.
1 Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, dampak perubahan iklim global yang meluas dan mengganggu telah mendorong peningkatan minat dalam teknik intervensi iklim. Berbagai metode telah diusulkan untuk mengimbangi sebagian efek pemanasan perubahan iklim, termasuk injeksi aerosol stratosfer, pencerahan awan laut (MCB), dan peningkatan albedo permukaan. Masing-masing metode ini berbagi tujuan untuk memantulkan sebagian radiasi matahari yang masuk untuk mendinginkan permukaan Bumi. Sementara injeksi aerosol stratosfer ditujukan terutama pada skala global, MCB atau peningkatan albedo permukaan juga dapat digunakan pada skala regional untuk melawan dampak pada sistem alam yang rentan (Latham et al., 2014 ). Intervensi pendinginan yang ditargetkan telah diusulkan untuk melindungi terumbu tropis, melestarikan es laut Arktik, dan mengurangi intensitas badai tropis (Field et al., 2018 ; Gertler et al., 2020 ; Latham et al., 2014 ; Tollefson, 2021 ). Penelitian terkini tentang perlindungan Great Barrier Reef di Australia telah menyoroti janji MCB untuk melindungi terumbu karang dari gelombang panas laut yang merusak melalui pemodelan regional dan pengujian lapangan awal (Bay et al., 2019 ; Harrison et al., 2019 ; Hernandez-Jaramillo et al., 2023 ; MacMartin et al., 2023 ; Readfearn, 2020 ).
Studi model sebelumnya dari MCB sebagai strategi pendinginan global menemukan respons yang sangat heterogen dari suhu permukaan dan curah hujan (Jones & Haywood, 2012 ; Jones et al., 2009 ; Latham et al., 2008 ; Rasch et al., 2009 , 2024 ). Studi-studi ini biasanya mensimulasikan peningkatan albedo awan di atas petak-petak besar lautan tempat awan stratokumulus laut paling persisten, dan menemukan bahwa setiap petak pendinginan menghasilkan pola dampak global yang unik pada curah hujan dan suhu melalui telekoneksi (Jones & Haywood, 2012 ). Dampak heterogen yang kuat ini menimbulkan kekhawatiran tentang kelayakan pencerahan awan sebagai intervensi pendinginan global, dan menimbulkan pertanyaan apakah pendinginan regional dapat digunakan tanpa memicu dampak berbahaya di luar area intervensi yang dimaksud. Kemampuan pendinginan regional untuk memicu telekoneksi jarak jauh juga telah dipelajari sebagai alat yang potensial, dengan dua penelitian mengeksplorasi kemungkinan mengganggu telekoneksi secara sengaja untuk mengurangi kekeringan di Sahel (Ricke et al., 2021 ) atau di Amerika Serikat bagian barat (Wan et al., 2024 ). MacMartin et al. ( 2023 ) menggunakan model iklim global (GCM) untuk menilai potensi efek lintas batas dari pendinginan regional di Great Barrier Reef dan Teluk Meksiko, tetapi hanya menggunakan satu skenario dengan besaran pendinginan yang relatif rendah.
Secara kolektif, studi-studi ini menyoroti pentingnya memahami kapan intervensi pendinginan regional membawa risiko yang dapat dipercaya akan dampak buruk di luar wilayah intervensi yang ditargetkan. Kerangka kerja penelitian untuk MCB telah berulang kali menyoroti pentingnya mengkarakterisasi respons sirkulasi skala besar terhadap intervensi pendinginan, dan telah mengusulkan “jalan keluar” untuk menghentikan pekerjaan lebih lanjut pada teknologi tersebut jika risiko gangguan global dianggap terlalu tinggi (Diamond et al., 2022 ; Feingold et al., 2024 ).
Dalam studi ini kami menunjukkan pendekatan pemodelan untuk mempelajari risiko telekoneksi dan dampak iklim jarak jauh dari intervensi iklim regional. Pendekatan ini berupaya mengatasi kesenjangan antara studi penyebaran MCB global yang telah menunjukkan dampak telekoneksi yang meluas dan simulasi yang difokuskan secara regional yang tidak cocok untuk mendeteksi telekoneksi. Berdasarkan temuan kami dalam mempelajari kasus pendinginan Great Barrier Reef, kami mengusulkan kerangka kerja umum untuk mengidentifikasi jalur potensial untuk dampak jarak jauh dan meminimalkan risiko dampak jarak jauh.
Tujuan utama pendekatan kami adalah untuk:
- Identifikasi jalur potensial yang perlu dikhawatirkan dengan simulasi intervensi intensitas tinggi.
- Tunjukkan bagaimana modifikasi pada skenario penyebaran dapat menghindari pemicu jalur telekoneksi potensial.
- Ilustrasikan margin keamanan antara tingkat intervensi yang diperlukan untuk mencapai tujuan lokal dan tingkat yang menimbulkan risiko efek samping yang berbahaya.
Pada Bagian 2 kami menguraikan langkah-langkah kerangka kerja umum kami, pada Bagian 3 kami menunjukkan hasil studi pemodelan yang menerapkan kerangka kerja ini di Great Barrier Reef, dan pada Bagian 4 kami membahas kesimpulan dan hal yang dapat diambil dari studi ini.
2 Kerangka Kerja untuk Mengidentifikasi Potensi Jalur yang Menimbulkan Kekhawatiran dari Intervensi Regional
Meskipun GCM merupakan alat penting yang mengidentifikasi potensi dampak jarak jauh atau telekoneksi dari intervensi regional, resolusi spasial dan parameterisasi fisik yang terbatas dari model-model ini menghadirkan tantangan untuk merancang skenario yang tepat (misalnya, Rasch et al., 2024 ). Selain itu, menemukan jalur telekoneksi dan membedakan dampaknya dari variabilitas alami menghadirkan tantangan statistik yang signifikan. Kerangka kerja yang kami uraikan di sini berupaya untuk mengatasi kesulitan-kesulitan ini, dan dikembangkan melalui upaya untuk mempelajari potensi dampak jarak jauh dari pendinginan Great Barrier Reef. Meskipun kami berfokus pada MCB, kerangka kerja ini berlaku lebih umum untuk proses penggunaan GCM untuk mengidentifikasi dan meminimalkan potensi risiko dampak jarak jauh dari intervensi iklim regional.
2.1 Langkah 1: Merancang Prototipe Intervensi yang Sesuai
Pemeriksaan potensi efek samping yang tidak diinginkan dari intervensi regional melalui telekoneksi atau pergeseran ke sirkulasi skala besar memerlukan penggunaan GCM. Dalam praktiknya, intervensi seperti MCB akan bergantung pada interaksi fisik dan keputusan operasional pada skala sub-grid, yang memerlukan representasi yang disederhanakan untuk simulasi GCM. Untuk studi yang difokuskan pada potensi telekoneksi, menghasilkan besaran yang diinginkan dan waktu musiman pendinginan permukaan lebih penting daripada secara eksplisit memodelkan proses fisik yang menghasilkan efek pendinginan. Namun, pilihan realistis untuk besaran pendinginan regional harus diinformasikan oleh simulasi tingkat regional atau proses yang lebih rinci jika tersedia dan dapat dikoordinasikan dengan perbandingan model Rasch et al. ( 2024 ).
2.2 Langkah 2: Menetapkan Kriteria Regional untuk Intervensi yang Berhasil
Tujuan dari kerangka kerja pemodelan ini adalah untuk menentukan apakah intervensi regional dapat mencapai manfaat lokal yang diinginkan tanpa menimbulkan risiko yang signifikan terhadap daerah sekitarnya. Dengan demikian, sangat penting untuk terlebih dahulu mendefinisikan tujuan lokal intervensi dengan cara yang bermakna dan terukur. Apakah tujuannya adalah perlindungan ekosistem, pelestarian sumber daya alam, atau melindungi manusia dari kondisi ekstrem, kriteria untuk intervensi yang berhasil harus didasarkan pada studi ilmiah tentang dampak yang relevan. Karena GCM biasanya tidak memiliki detail untuk secara eksplisit memodelkan proses ekologi atau meteorologi yang relevan, referensi tambahan diperlukan untuk menerjemahkan hasil yang diinginkan (misalnya, menghindari pemutihan karang) menjadi variabel dan ambang batas yang sesuai dalam GCM (misalnya, mengurangi SST tahunan puncak sebesar 0,5°C).
2.3 Langkah 3: Menguji Batas Atas Penerapan yang Masuk Akal secara Fisik untuk Mengidentifikasi Jalur Potensial yang Menjadi Perhatian
Mengingat pengawasan ketat terhadap intervensi iklim pada skala apa pun, kami menganjurkan pendekatan pemodelan yang dirancang untuk mengidentifikasi jalur potensial untuk telekoneksi yang berasal dari wilayah intervensi. Simulasi skenario penyebaran maksimal pada batas yang secara fisik masuk akal menghasilkan sinyal respons iklim yang lebih kuat relatif terhadap variabilitas alami. Pemahaman yang lebih baik tentang jalur potensial apa pun membantu menetapkan prioritas untuk pemantauan penyebaran awal, dan dapat menginformasikan perubahan operasional yang dapat meminimalkan dampak jarak jauh.
Mempertimbangkan skenario penyebaran maksimal memberikan faktor keamanan terhadap berbagai lapisan ketidakpastian yang meliputi efektivitas intervensi, representasi telekoneksi dalam model iklim, dan keputusan operasional tentang penyebaran. Seiring dengan kemajuan penelitian, simulasi dalam model iklim lain dan pengujian lapangan akan semakin mengurangi ketidakpastian ini dan memberikan masukan ke dalam desain skenario model.
Simulasi skenario yang dilebih-lebihkan seperti itu mengandung risiko memperbesar risiko intervensi yang dirasakan. Menyertai hasil ini dengan simulasi dengan skala yang lebih realistis dan komunikasi yang jelas tentang hasilnya penting untuk menghindari risiko hasil yang disalahartikan. Jika sumber daya komputasi memungkinkan, simulasi dengan skala besar atau durasi yang sangat panjang juga dapat mencapai sinyal dampak jarak jauh dari intervensi dengan intensitas yang lebih kecil.
2.4 Langkah 4: Mengevaluasi Jalur Potensial yang Perlu Diperhatikan dalam Konteks Variabilitas Alami yang Dimodelkan
Untuk mengontekstualisasikan besarnya dampak jarak jauh, variabilitas alami dari kontrol harus dibandingkan dengan catatan pengamatan jika memungkinkan. Model iklim global dapat melebih-lebihkan atau meremehkan variabilitas alami relatif terhadap pengamatan dunia nyata, terutama saat menggunakan kondisi pra-industri atau skenario pemaksaan yang disederhanakan. Hal ini dapat memperkuat atau menutupi signifikansi nyata dari anomali yang diamati dalam eksperimen gangguan. Selain itu, metodologi statistik menyeluruh diperlukan untuk menyesuaikan kecenderungan medan iklim untuk berkorelasi otomatis secara temporal dan spasial.
2.5 Langkah 5: Sesuaikan Intervensi untuk Meminimalkan Aktivasi Jalur Telekoneksi
Dengan pemahaman tentang jalur telekoneksi potensial dari wilayah intervensi, skenario penyebaran regional dapat dimodifikasi untuk meminimalkan aktivasi mekanisme ini. Intensitas, jangkauan spasial, dan waktu intervensi dapat dimodifikasi untuk mengkarakterisasi sejauh mana dampak jarak jauh dapat diminimalkan sambil tetap mencapai tujuan lokal yang ditetapkan pada langkah 2. Untuk memahami risiko intervensi tertentu, penting untuk memahami seberapa banyak tumpang tindih antara dampak lokal yang diinginkan dan gangguan yang memicu jalur telekoneksi.
2.6 Langkah 6: Pertimbangkan Off-Ramp jika Sasaran Regional Tidak Dapat Dicapai Tanpa Dampak Jarak Jauh yang Signifikan
Jika simulasi menunjukkan bahwa manfaat lokal tidak dapat dicapai tanpa dampak jarak jauh yang signifikan, hal ini akan memicu potensi “off-ramp” penelitian lebih lanjut mengenai intervensi tersebut, seperti yang dijelaskan dalam Diamond et al. ( 2022 ). Mengingat perbedaan signifikan antara GCM dalam merepresentasikan sirkulasi global dan telekoneksi, kami sarankan untuk mereplikasi temuan tersebut di beberapa studi sebelum melanjutkan dengan keyakinan pada temuan positif atau negatif.
3 Simulasi Pendinginan Regional di Great Barrier Reef
Kami menerapkan kerangka kerja yang dijelaskan di atas pada kasus intervensi pendinginan di Great Barrier Reef dengan tujuan melindungi ekosistem yang sensitif dari pemutihan karang. Intervensi yang diusulkan ini telah menerima penelitian terbanyak hingga saat ini dan menggambarkan kasus di mana tujuan lokal dari intervensi dipahami dengan baik, sementara potensi efek jangka panjang yang tidak diinginkan masih kurang dieksplorasi.
3.1 Pengaturan Model
Simulasi untuk studi ini dilakukan dengan menggunakan Community Earth System Model (CESM2, Computational and Information Systems Laboratory, 2023 ; Danabasoglu et al., 2020 ) yang berjalan dalam konfigurasi “lautan lempeng”. Dalam mode ini, lautan yang disederhanakan mensimulasikan lapisan campuran lautan dan interaksinya dengan atmosfer tanpa mensimulasikan sirkulasi lautan penuh. Pertukaran panas antara lapisan campuran dan lautan yang lebih dalam didekati dengan Q-fluks bulanan yang ditentukan yang diperoleh dari model yang berjalan sepenuhnya. Semua simulasi dilakukan dalam kondisi pra-industri, dengan periode spin up 50 tahun untuk memastikan model mencapai keseimbangan yang stabil sebelum gangguan diterapkan.
Intervensi pendinginan diimplementasikan menggunakan istilah Q-flux tambahan untuk menentukan pemaksaan di permukaan laut. Keuntungan dari pendekatan ini adalah memungkinkan kontrol langsung lokasi dan jumlah pemaksaan yang diterapkan, dan dapat digunakan untuk mewakili pendinginan yang dicapai melalui pencerahan awan, peningkatan albedo permukaan, pemompaan laut dalam, atau kombinasi teknologi intervensi apa pun. Keterbatasan pendekatan ini adalah tidak mencakup penyesuaian dinamis atau umpan balik apa pun yang khusus untuk modifikasi albedo atau intervensi awan. Lautan yang disederhanakan juga mengabaikan adveksi air permukaan yang didinginkan karena sirkulasi laut, yang secara lokal dapat memengaruhi efisiensi pendinginan tergantung pada waktu tinggal air di sekitar terumbu karang. Konfigurasi pemodelan ini tidak ditujukan untuk mengevaluasi kemanjuran teknologi intervensi tertentu dalam menghasilkan pendinginan, tetapi apakah tingkat pendinginan regional tertentu akan menghasilkan dampak signifikan di luar wilayah intervensi, sejalan dengan langkah 1 kerangka kerja kami. Meskipun ada keterbatasan ini, variabilitas SST di wilayah Laut Koral dalam simulasi lempeng-samudra memiliki distribusi probabilitas yang melacak dengan cermat bentuk rangkaian pra-industri yang sepenuhnya berpasangan dari analisis ulang CESM2 dan ERA5 (Gambar S1 dalam Informasi Pendukung S1 ), meskipun bergeser sekitar 0,6°C lebih hangat dibandingkan rangkaian pra-industri.
Untuk setiap tingkat pemaksaan, tiga simulasi terpisah bercabang dari kontrol yang dijalankan pada interval 5 tahun dan dijalankan selama 13 tahun. Tahun pertama setiap cabang memiliki perilaku unik karena tidak memiliki sinyal pendinginan dari musim gugur sebelumnya, sehingga dibuang demi konsistensi, menghasilkan data 36 tahun untuk setiap skenario. Menggunakan beberapa kali percobaan yang lebih pendek daripada satu kali percobaan yang panjang memungkinkan kita memperoleh statistik tambahan untuk memeriksa dampak yang muncul dalam dekade pertama penerapan, ketika pengawasan yang lebih ketat akan dilakukan pada efektivitas dan efek samping yang tidak diinginkan dari suatu intervensi. Pola telekoneksi mungkin berbeda dalam penerapan jangka panjang karena penyesuaian sirkulasi laut yang tidak ada dalam konfigurasi lempeng laut yang digunakan di sini. Memberi jarak antar cabang selama 5 tahun memungkinkan pengambilan sampel lebih banyak di seluruh kondisi variabilitas alami.
3.2 Skenario Intervensi
Bahasa Indonesia: Untuk menggambarkan intervensi yang dirancang untuk melindungi Great Barrier Reef dari gelombang panas laut yang merusak dan suhu air musim panas puncak yang tinggi, kami meresepkan pemaksaan negatif di seluruh Kawasan Konservasi Laut Coral Sea (Gambar 1a ). Konsisten dengan tujuan kerangka kerja kami, ini menggambarkan area intervensi yang jauh lebih besar daripada yang diperlukan untuk mendinginkan terumbu itu sendiri, dan secara kasar sesuai dengan skenario terbesar yang disimulasikan dalam studi pemodelan regional (Bay et al., 2019 ). Pemaksaan tersebut meruncing di tepi domain intervensi untuk menghindari gradien suhu yang terlalu curam dalam model. Pada Gambar 1 dan semua peta berikutnya, stippling digunakan untuk menunjukkan wilayah dengan perbedaan signifikan dari eksperimen kontrol menggunakan kalkulasi signifikansi lapangan, yang mengoreksi tingkat penemuan palsu dengan ambang batas α FDR = 0,1 (Wilks, 2016 ). Koreksi ini penting untuk pengukuran signifikansi yang akurat dalam data autokorelasi spasial seperti variabel iklim (seperti pada langkah 4 yang dijelaskan di atas). Untuk menganalisis anomali SST, koreksi tambahan untuk penyesuaian derajat kebebasan efektif berdasarkan autokorelasi temporal diterapkan (Wilks, 2011 ).
Studi pemodelan yang secara eksplisit mensimulasikan perubahan albedo awan dari peningkatan inti kondensasi awan telah menghasilkan gaya lokal dengan rentang yang luas antara 10–40 W m −2 (Ahlm et al., 2017 ; Rasch et al., 2024 ; Stjern et al., 2018 ; Wan et al., 2024 ) Dengan memilih ujung yang lebih tinggi dari rentang ini, kami meresepkan pendinginan pada 40 W m −2 selama tiga bulan (DJF) menjelang bagian terpanas tahun ini. Untuk menguji sensitivitas sirkulasi global terhadap gangguan suhu di wilayah ini dan menunjukkan risiko yang mungkin terjadi akibat pendinginan di musim lain, kami juga mensimulasikan pendinginan sepanjang tahun pada 20, 40, dan 60 W m −2 . Pemaksaan sepanjang tahun pada 60 W m −2 mendekati batas atas kemungkinan fisik, yang dirancang untuk menarik sinyal telekoneksi lemah yang mungkin tidak terlihat, seperti dijelaskan pada langkah 3 kerangka kerja kami.
Dalam mengevaluasi respons suhu regional terhadap pemaksaan ini, kami membandingkannya dengan ambang batas umum untuk mengkarakterisasi peristiwa pemutihan karang, yakni suhu air satu derajat Celsius lebih tinggi dari suhu bulanan maksimum. Studi ekologi tentang intervensi untuk melindungi karang telah mengidentifikasi pendinginan antara 0,5° dan 1° sebagai ambang batas untuk mengurangi kerusakan (Baird et al., 2020 ; Harrison et al., 2019 ; Logan et al., 2012 ). Sejalan dengan langkah 2 kerangka kerja kami, kami menganggap ini sebagai target kasar untuk intervensi regional yang berhasil.
Pemaksaan musiman pada 40 W m −2 mengurangi SST puncak di wilayah intervensi sebesar 0,5°C, tetapi cocok dengan suhu kontrol selama bulan-bulan musim dingin (Gambar 1c ). Pendinginan sepanjang tahun mengurangi suhu puncak tahunan sebesar 0,4°, 0,8°, dan 1,3°C masing-masing pada 20, 40, dan 60 W m −2 , dengan tingkat pendinginan yang sama sepanjang tahun (Gambar 1b ). Meskipun intervensi sepanjang tahun menghasilkan lebih banyak pendinginan selama bulan-bulan terpanas (JFM) untuk intensitas pemaksaan yang sama, kami menganggap penyebaran musiman memenuhi tujuan penting untuk menurunkan suhu maksimum setidaknya 0,5°C. Perbandingan antara skenario 40 W m −2 sepanjang tahun dan musiman memungkinkan kita untuk memeriksa bagaimana perubahan operasional yang sederhana dapat secara dramatis mengubah risiko efek jarak jauh tanpa mengorbankan tujuan inti intervensi.
3.3 Dampak Global Intervensi Regional
Secara keseluruhan, kami menemukan sangat sedikit dampak di luar domain intervensi yang tampak signifikan relatif terhadap variabilitas antartahunan, bahkan untuk skenario penyebaran maksimal yang disimulasikan. Skenario intervensi 20 dan 40 W m −2 yang mewakili tingkat pemaksaan yang lebih realistis tidak menghasilkan dampak signifikan secara statistik di luar wilayah intervensi untuk presipitasi, suhu permukaan laut, atau suhu udara permukaan (Gambar S2–S4 dalam Informasi Pendukung S1 ). Simulasi 60 W m −2 menghasilkan beberapa presipitasi yang berkurang secara signifikan di area yang berdekatan langsung dengan domain intervensi (Gambar S4 dalam Informasi Pendukung S1 ), dan beberapa dampak jarak jauh pada suhu permukaan laut (Gambar S2 dalam Informasi Pendukung S1 ).
Untuk menyelidiki secara menyeluruh setiap potensi risiko dan memahami mekanisme fisik yang mendorongnya, kami memeriksa secara saksama sinyal terkuat secara global yang mungkin dapat dipicu oleh intervensi pendinginan. Meskipun sinyal jarak jauh yang diamati di sini secara keseluruhan lemah, terdapat ketidakpastian besar seputar kekuatan proses telekoneksi di GCM. Mengidentifikasi jalur potensial untuk telekoneksi yang berasal dari intervensi tertentu dapat membantu menginformasikan studi pemodelan di masa mendatang serta desain operasional dan kebutuhan pemantauan dari suatu penyebaran pada akhirnya.
3.4 Potensi Jalur yang Menimbulkan Kekhawatiran
3.4.1 Penekanan Konveksi Tropis Dalam di Sekitarnya
Wilayah Laut Koral menunjukkan konveksi tropis yang dalam selama bulan-bulan musim panas, yang ditekan oleh intervensi pendinginan. Kecepatan vertikal di wilayah intervensi menunjukkan pengurangan yang signifikan dalam kecepatan ke atas yang memanjang dari dekat permukaan ke troposfer atas (Gambar 2a , Gambar S5 dalam Informasi Pendukung S1 ), dengan anomali terkait dalam ketinggian geopotensial (Gambar S6 dalam Informasi Pendukung S1 ). Jenis anomali baroklinik yang dalam ini berpotensi menyebar secara global melalui gelombang Rossby dan Kelvin (misalnya, Gill, 1980 ; Ji et al., 2016 ; Sardeshmukh & Hoskins, 1988 ; Taschetto et al., 2020 ) atau jalur stratosfer (Domeisen et al., 2018 ), dan merupakan jalur yang masuk akal yang perlu ditandai untuk pemeriksaan cermat dalam penelitian ini dan penelitian masa depan apa pun.
Meskipun anomali kecepatan vertikal terkuat terjadi selama musim yang sama dengan SST maksimum yang kami coba kurangi, intervensi musiman yang lebih terarah menunjukkan anomali yang sangat berkurang yang berada di bawah ambang batas signifikansi (Gambar 2b ). Sementara beberapa pengurangan ini dapat dikaitkan dengan pendinginan puncak yang sedikit lebih rendah dalam penyebaran musiman, sinyal konveksi dalam terkuat mencakup bulan November hingga Januari, di mana pendinginan keseluruhan jauh lebih rendah dalam intervensi DJF musiman (Gambar S5 dalam Informasi Pendukung S1 ). Ini menggambarkan modifikasi sederhana namun efektif dari skenario penyebaran yang tampaknya secara signifikan mengurangi risiko jalur telekoneksi potensial. Contoh ini juga menggambarkan pentingnya memahami dengan cermat tumpang tindih temporal dan spasial antara efek yang dimaksudkan dari intervensi dan pemicu jalur telekoneksi potensial. Dengan analisis dan penyesuaian yang lebih rinci pada waktu dan lokasi pendinginan, dampak pada konveksi dalam dan risiko telekoneksi terkait kemungkinan dapat dikurangi lebih jauh.
3.4.2 Curah Hujan di Asia Tenggara
Berasal dari penekanan konveksi, area intervensi langsung menunjukkan pengurangan signifikan dalam presipitasi musim panas untuk semua simulasi. Dalam skenario intervensi sepanjang tahun, ada efek pengeringan di luar musim yang terpisah yang tampak di sebagian besar Asia Tenggara selama bulan-bulan musim dingin (Gambar 3a dan 3b ). Ada juga sedikit peningkatan presipitasi yang terlihat di wilayah yang sama selama JFM, tetapi ini tidak terjadi di semua skenario dan tidak lulus uji signifikansi. Sementara tidak ada sel grid individual di area ini yang lulus uji signifikansi lapangan, presipitasi musiman di atas lahan yang dikumpulkan dalam domain yang ditunjukkan pada Gambar 3a dan 3b mengalami pergeseran signifikan dalam skenario intervensi 40 dan 60 W m −2 (ditunjukkan oleh titik putih pada Gambar 3c ). Khususnya, skenario intervensi musiman menghindari menghasilkan pengurangan presipitasi di luar musim, seperti yang ditunjukkan pada plot biola Gambar 3c . Fungsi kerapatan probabilitas (PDF) presipitasi musiman dalam plot biola membantu menunjukkan besarnya variabilitas antartahunan dibandingkan dengan sinyal (perhatikan bahwa banyak detail perbedaan dalam PDF disebabkan oleh pengambilan sampel). Analisis lebih lanjut diperlukan untuk menentukan mekanisme fisik spesifik yang menghubungkan pendinginan di Laut Koral dengan presipitasi Asia Tenggara, tetapi mengingat bahwa efeknya hampir sepenuhnya dapat dihindari dengan memfokuskan pemaksaan pada musim target, risiko dari jalur ini tampak rendah.
3.4.3 Anomali SST Jarak Jauh
Dalam skenario intervensi paling ekstrem dalam studi ini ( pemaksaan sepanjang tahun 60 W m −2 ), beberapa anomali jarak jauh dalam suhu permukaan laut tampak signifikan relatif terhadap skenario kontrol (Gambar 4a ). Mengingat anomali konveksi yang dibahas di atas, awalnya tampak masuk akal bahwa ini adalah hasil dari telekoneksi global yang berasal dari intervensi. Dua sinyal jarak jauh terkuat adalah pemanasan di Samudra Selatan dan pendinginan di Pasifik utara. Seperti sebelumnya, anomali di area dampak terkuat dirata-ratakan secara spasial dan ditunjukkan dalam plot biola pada Gambar 4b . Tidak seperti presipitasi, sinyal SST dapat persisten dari tahun ke tahun, yang mengurangi jumlah efektif pengukuran independen yang ada dalam simulasi kami yang relatif singkat. Ini meningkatkan kemungkinan fluktuasi palsu karena variabilitas alami tampak signifikan. Untuk memperhitungkan hal ini, seperti yang ditekankan pada langkah 4 kerangka kerja kami, perhitungan signifikansi untuk plot biola pada Gambar 4b dan 4c menggabungkan penyesuaian derajat kebebasan efektif berdasarkan autokorelasi temporal dalam setiap wilayah (Wilks, 2011 ). Wilayah Samudra Selatan dan wilayah Pasifik utara menunjukkan autokorelasi jeda 1 tahun masing-masing sebesar 0,39 dan 0,57. Setelah penyesuaian ini, intervensi 40 dan 60 W m −2 lulus uji signifikansi kami di Samudra Selatan, sementara intervensi 20 dan 40 W m −2 lulus di Pasifik utara. Tidak adanya sinyal pendinginan dalam salah satu simulasi 40 W m −2 untuk Pasifik utara menimbulkan beberapa keraguan tambahan apakah sinyal ini merupakan dampak kausal nyata atau sinyal palsu dari variabilitas alami yang kebetulan selaras dalam beberapa simulasi ini. Mengingat ketidakkonsistenan sinyal-sinyal ini, bersama dengan fakta bahwa tidak ada rantai kausal yang jelas yang hadir dalam tinggi geopotensial global atau fungsi aliran (Gambar S6 dan S7 dalam Informasi Pendukung S1 ), mereka mewakili area yang ditandai untuk mendapat perhatian dalam studi masa depan, tetapi tidak diidentifikasi di sini sebagai dampak yang jelas.
4 Diskusi dan Kesimpulan
Studi ini menyajikan pendekatan pemodelan untuk mempelajari risiko telekoneksi dan dampak jarak jauh yang tidak diinginkan dari intervensi pendinginan regional. Dalam kasus Great Barrier Reef, kami menemukan bahwa intervensi yang dirancang untuk mengurangi suhu ekstrem di Laut Koral sebesar 0,5°–1°C memiliki risiko rendah untuk memicu dampak jarak jauh melalui telekoneksi global.
Namun, kami mendefinisikan jalur potensial yang perlu diperhatikan sebagai proses telekoneksi yang mungkin relevan untuk evaluasi lebih lanjut. Untuk pendinginan Great Barrier Reef, kami mengidentifikasi setidaknya satu jalur tersebut: pendinginan yang kuat di wilayah tersebut menghasilkan penekanan konveksi dalam yang pada gilirannya menghasilkan anomali baroklinik dengan potensi untuk menimbulkan dampak jarak jauh. Bukti potensi ini diilustrasikan oleh berkurangnya curah hujan musiman di Asia Tenggara dan anomali SST jarak jauh di Samudra Selatan dan Samudra Pasifik utara.
Untuk semua anomali ini, membatasi skenario pemaksaan untuk fokus pada pendinginan hanya bulan-bulan terhangat secara signifikan mengurangi intensitasnya, yang menggambarkan langkah ke-5 kerangka kerja kami. Mengingat tingginya biaya operasional dan kompleksitas penyebaran di area yang begitu luas, kemungkinan penyebaran operasional akan berupaya untuk mendinginkan area dan waktu terkecil yang diperlukan untuk mencapai manfaat ekologis. Mengingat bahwa simulasi kami hanya menunjukkan dampak jarak jauh di atas ambang batas signifikansi untuk area intervensi yang sangat besar dan pemaksaan di ujung atas dari apa yang layak, kami menyimpulkan jalur potensial ini memiliki risiko praktis yang sangat rendah. Dalam konteks langkah ke-6 kerangka kerja kami, kami tidak menemukan risiko yang memerlukan penelitian lebih lanjut, tetapi mendorong studi masa depan untuk mempertimbangkan jalur telekoneksi potensial yang telah kami identifikasi.
Temuan ini menyoroti pentingnya mengkarakterisasi jalur potensial yang perlu diperhatikan berdasarkan seberapa banyak jalur tersebut tumpang tindih dalam waktu dan ruang dengan tujuan intervensi regional. Dalam kasus ini, jalur potensial terkuat dipicu di luar musim panas ketika intervensi pendinginan paling penting, sehingga memungkinkan jalur tersebut dimitigasi tanpa mengurangi efektivitas intervensi. Jalur potensial yang perlu diperhatikan akan bersifat unik untuk setiap intervensi iklim, dan mungkin tidak selalu memungkinkan untuk menguranginya sambil mempertahankan kemanjuran intervensi. Untuk intervensi pendinginan lainnya di wilayah tropis, kami menyoroti potensi konveksi dalam yang ditekan sebagai jalur untuk telekoneksi dan menekankan pentingnya menyertakan analisis serupa dalam studi mendatang.
Dampak jarak jauh yang potensial yang kami identifikasi dalam studi ini hanya muncul sebagai signifikan relatif terhadap variabilitas alami dengan statistik beberapa dekade, bahkan dengan tingkat spasial dan tingkat pemaksaan yang jauh lebih besar daripada yang diperlukan untuk memenuhi tujuan ekologis. Namun, mengingat pengawasan yang mungkin diterima oleh setiap intervensi iklim regional, ada risiko potensial untuk secara keliru menghubungkan anomali regional dari variabilitas alami pada tahun-tahun awal setelah intervensi. Simulasi kami menghasilkan banyak anomali regional yang besar dalam beberapa tahun, dan statistik yang dimungkinkan oleh beberapa simulasi independen diperlukan untuk menunjukkan bahwa ini disebabkan oleh variabilitas alami daripada respons yang dipaksakan. Setiap intervensi dunia nyata tidak akan memiliki manfaat dari statistik ini, tetapi menggunakan pendekatan pemodelan yang ditunjukkan di sini untuk memahami mekanisme dan jalur fisik yang menimbulkan risiko yang masuk akal dapat membantu memandu pemantauan dan tata kelola intervensi.
Kerangka kerja yang kami uraikan di sini untuk mengidentifikasi jalur potensial yang perlu diperhatikan dari intervensi regional bergantung pada strategi simulasi skenario intervensi yang lebih besar dari yang masuk akal. Gangguan yang berlebihan pada sistem iklim ini memungkinkan sinyal yang relatif lemah tampak lebih jelas, dan membantu dalam memahami mekanisme fisik yang mendasari setiap telekoneksi potensial. Ini juga berfungsi sebagai margin keamanan untuk memperhitungkan ketidakpastian pemodelan saat memperkirakan ambang batas untuk menghindari dampak jarak jauh yang signifikan. Kami mencatat risiko bahwa skenario maksimal ini dapat disalahartikan sebagai dampak yang mungkin terjadi—dan menekankan bahwa ini adalah kasus yang membatasi. Mengingat ketidakpastian yang terkait dengan pemodelan telekoneksi, mereplikasi temuan di beberapa GCM penting untuk meningkatkan kepercayaan pada hasilnya. Harapan kami dalam menguraikan kerangka kerja pemodelan ini bersama dengan temuan kami adalah untuk mendorong studi pemodelan lainnya untuk mengkarakterisasi risiko dari telekoneksi dengan cara yang sama dalam kasus Great Barrier Reef dan untuk intervensi iklim regional lain yang diusulkan.
