Исследования атрибуции могут быть слишком консервативными

Исследования атрибуции могут быть слишком консервативными
Эта отрасль науки остается относительно новой и далекой от совершенства. Исследования атрибуции, как быстрые, так и традиционные, подвергались критике со стороны некоторых ученых за то, что они слишком консервативны и недооценивают роль изменения климата. Их также обвиняют в том, что они недостаточно осторожны в сообщении о неопределенности и, следовательно, переоценивают влияние сжигания ископаемого топлива на экстремальные погодные явления.

В основе обоих аргументов лежит тот факт, что климатические модели, необходимые для исследований атрибуции, часто не так хороши, как хотелось бы. Фактически, в недавних исследованиях мы с коллегами обнаружили, что климатические модели недооценивают рост экстремальной жары в Европе и Австралии. Наблюдаемые температуры — то есть то, что происходило в реальном мире — увеличились вдвое больше, чем температуры, предсказанные моделями.

Если модели не отражают полного потепления, наблюдаемого в реальном мире, то исследования атрибуции могут дать только консервативные и, возможно, слишком консервативные оценки роли изменения климата.

В целом, хотя климатические модели очень хорошо отражают влияние увеличения выбросов парниковых газов на среднюю температуру, они менее хороши для представления большего количества местных экстремальных явлений. Исследования атрибуции остаются нашим лучшим (и единственным) инструментом для понимания воздействия изменения климата на экстремальные погодные условия и на нашу повседневную жизнь. Они играют ключевую роль в оказании помощи лицам, принимающим решения, в планировании или предотвращении будущего, в котором экстремальные погодные явления более вероятны и интенсивны из-за глобального потепления. Это особенно верно, если роль изменения климата оценивается быстро и наряду с факторами, влияющими на уязвимость и подверженность.

Исследования атрибуции также очень важны в климатологии, поскольку они устраняют разрыв между наблюдениями и модельными прогнозами. Они тестируют климатические модели в реальном контексте, позволяя ученым лучше понять, где они могут быть более уверены в своих прогнозах и где необходимы улучшения моделей, прежде чем прогнозы можно будет использовать для принятия решений.