Что древний климат может рассказать нам о современных засухах?

Изменение климата меняет глобальный водный цикл, нарушая режим осадков и усиливая давление на города и экосистемы. В то время как одни регионы сталкиваются с сильными дождями и наводнениями, другие страдают от продолжительных засух, угрожающих здоровью населения, экономике и повышающих риск политической нестабильности. Яркий пример — многолетняя засуха с 2015 по 2020 год, которая поставила Кейптаун, ЮАР, на грань полного истощения водных запасов, что власти назвали «Днём ноль».

В новой статье, опубликованной в Nature Communications, группа исследователей под руководством Трипти Бхаттачарьи из Сиракузского университета проанализировала древнее органическое вещество, сохранившееся в колонке донных отложений, пробуренных у побережья Южной Африки. Молекулы содержат изотопы водорода из дождевой воды, питавшей растения, что даёт химическую «отпечаток пальца» прошлых климатических условий.

Исследование сосредоточено на среднеплейстоценовом переходе — периоде в 550 000 лет между 1,25 и 0,7 миллиона лет назад, когда ледниковые циклы Земли и состав атмосферы претерпели серьёзные изменения. Учёные обнаружили, что в это время резкие изменения в глобальной атмосферной циркуляции, включая сокращение и расширение мощной ячейки Хадли, приводили к чередованию влажных и засушливых условий в Южной Африке. Последние соответствуют условиям, пережитым Кейптауном во время кризиса «Дня ноль».

«Мы обнаружили, что когда климат резко менялся в прошлом, это вызывало сдвиги, аналогичные засухе "Дня ноль"», — говорит Трипти Бхаттачарья. Это указывает на то, что подобные экстремальные события действительно обусловлены глобальными изменениями климата. Полученные данные также поднимают важные вопросы о будущем: могут ли такие засухи стать более продолжительными или постоянной чертой регионального климата.

Исследование имеет практическую ценность для современных регионов со схожим средиземноморским климатом, таких как Калифорния. «Климатические модели — наш единственный инструмент для планирования, — отмечает Бхаттачарья. — Проверяя, насколько хорошо они воспроизводят прошлые события, мы можем выявить их слабые места и в конечном итоге улучшить наши модели для лучшей подготовки к будущему».