Почему Земля нагрелась не так сильно, как ожидалось?

Согласно новому исследованию, глобальное потепление в индустриальную эпоху оказалось значительно ниже расчетных значений, основанных на текущих оценках чувствительности климата. Анализ, проведенный Стивеном Шварцем из Брукхейвенской национальной лаборатории и его коллегами, показывает, что ожидаемый рост температуры от выбросов парниковых газов с начала промышленной революции должен был составить около 3,8°F (2,1°C), в то время как наблюдаемое увеличение составило лишь 1,4°F (0,8°C). Исследование будет опубликовано в Journal of Climate Американского метеорологического общества.

Основными причинами этого расхождения, по мнению авторов, могут быть два фактора: либо климат Земли менее чувствителен к росту концентрации парниковых газов (в первую очередь CO₂), чем принято считать, либо охлаждающий эффект от атмосферного аэрозоля (частиц дымки, отражающих солнечный свет) компенсирует часть ожидаемого потепления. Третий возможный фактор — тепловая инерция климатической системы — был признан незначительным на основе анализа данных о накоплении тепла в океане за последние 50 лет.

Неопределенность в точных причинах имеет ключевое значение для климатической политики. В работе рассматриваются три сценария в зависимости от чувствительности климата. Если она находится на нижней границе оценок МГЭИК (IPCC), то для превышения порога опасного воздействия в 3,6°F (2°C) относительно доиндустриального уровня можно эмитировать объем CO₂, эквивалентный примерно 35 годам текущих выбросов. При средней оценке любое дополнительное количество парниковых газов приведет к превышению порога, а при высокой оценке — этот порог уже превышен существующими концентрациями.

«Формулировать энергетическую политику при нынешней неопределенности в чувствительности климата — все равно что вести большой корабль по опасным водам без карт», — отмечает Стивен Шварц. Авторы подчеркивают острую необходимость в точной количественной оценке влияния аэрозольных частиц, что является сложной, но критически важной задачей для снижения неопределенностей в прогнозах.