Эхо в горах: как отличить голос человека от голоса природы

Оригинал: "On the attribution of weather events to climate change using a fit to extreme value distributions"
arXiv:2308.07560 · 2023-08-15 · CC BY 4.0 · 2 мин
Естественные колебания климата могут подделывать след человека в экстремальной погоде.

В горах эхо повторяет любой крик, и не сразу поймёшь, кто кричал: человек или ветер. Примерно так же выглядит работа климатологов, когда они пытаются понять, почему случилась аномальная жара или засуха. Они ищут отпечаток человека в погодной катастрофе, но у природы есть собственные голоса, которые могут звучать похоже.

Стандартный подход к атрибуции экстремальных событий опирается на статистическую связь между локальными рекордами и глобальной средней температурой. Если при потеплении планеты на градус жара в конкретном регионе случается чаще, это считают вкладом человека. Авторы работы проверили этот метод на трёх случаях: сибирской жаре 2020 года, австралийских пожарах 2019–2020 годов и засухе на Мадагаскаре. Они взяли 1800-летнюю симуляцию климата без антропогенного воздействия и применили к ней ту же процедуру, что и к реальным наблюдениям.

В доиндустриальной симуляции для австралийской жары чувствительность экстремумов к глобальной температуре составила 4.9 °C на градус потепления, хотя человека в модели не было вовсе. Для Сибири этот параметр варьировался от 1 до 4 °C на градус.

Это значит, что естественные колебания, такие как Эль-Ниньо, способны порождать ложную видимость сильной связи между локальными экстремумами и глобальным потеплением. В наблюдениях для Австралии оценка параметра около 2 °C на градус попадает в верхний диапазон модельных значений, что указывает на возможное смещение. Для Мадагаскара данных оказалось слишком мало: всего 14 точек, и никакой значимой связи выявить не удалось.

Работа не опровергает связь между потеплением и экстремальной погодой в целом. Но она показывает, что сам инструмент атрибуции может давать сбой из-за внутренней изменчивости климата. Раньше считалось, что статистическая связь напрямую указывает на человека. Теперь ясно: природа умеет имитировать этот сигнал. Поэтому авторы предлагают дополнительные статистические тесты и более осторожную интерпретацию результатов.

Эль-Ниньо — это тёплое течение в Тихом океане, которое меняет погоду по всему миру: где-то вызывает засуху, где-то наводнения.

Эхо в горах не всегда обманывает, но проверять его всё равно нужно. Так и с погодными атрибуциями: прежде чем приписывать катастрофу человеку, стоит убедиться, что голос не принадлежит самой природе. Это важно для страховых компаний, политиков и всех, кто планирует адаптацию к меняющемуся климату.

Верхоянск, где в 2020 году зафиксировали 38 °C, считается одним из полюсов холода Северного полушария: зимой температура там опускается ниже −60 °C.

В романе Кима Стэнли Робинсона «Министерство будущего» жара в Индии становится катализатором глобальных действий, но атрибуция конкретного события остаётся предметом споров — как и в этой статье.

\mu = \mu_0 + \alpha T
Параметр положения сдвигается пропорционально изменению глобальной температуры; коэффициент α показывает чувствительность экстремумов к потеплению.
GEV(x; \mu, \sigma, \xi) = \frac{1}{\sigma} t(x)^{\xi+1} e^{-t(x)}
Описывает статистику блочных максимумов, например годовых максимумов температуры, с параметрами положения, масштаба и формы.
GPD(x; u, \sigma, \xi) = \frac{1}{\sigma} \left(1 + \xi \frac{x-u}{\sigma}\right)^{-(1/\xi + 1)}
Описывает значения выше заданного порога, используется для хвостов распределений, например для экстремальных осадков.
Понятия
аномалия осадков межгодовая изменчивость климат аномалия температуры муссон вспышка западных ветров вероятностный прогноз глобальное потепление NOAA CPC gpcp естественная изменчивость IRI ERA5 прогноз сезонный форсинг годовой цикл распределение по степенному закону случайный лес климатическая модель распределение скоростей