Новый подход к анализу спутниковых измерений облачного покрова Земли показывает, что облака, скорее всего, усиливают глобальное нагревание.

Исследование, проведенное британскими учеными, является убедительным доказательством того, что облака будут усиливать глобальное нагревание в долгосрочной перспективе, что еще больше усугубит изменение климата.

Результаты предполагают, что при удвоенных концентрациях углекислого газа (CO 2) в атмосфере выше доиндустриальных уровней климат вряд ли изменится ниже 2 C, а в среднем, более вероятно, будет нагреваться более 3 C.

Доиндустриальные уровни CO 2 составляли около 280 ppm (частей на миллион), но нынешние уровни приближаются к 420 ppm и могут приблизиться к двукратному увеличению доиндустриального количества к середине века, если не будут произведены существенные сокращения выбросов. Степень потепления климата, прогнозируемая на основе удвоения доиндустриальных уровней CO 2, известна как «чувствительность климата» — мера того, насколько сильно наш климат будет реагировать на такое изменение.

Самая большая неопределенность в прогнозах чувствительности климата — это влияние облаков и то, как они могут измениться в будущем. Это связано с тем, что облака, в зависимости от таких свойств, как их плотность и высота в атмосфере, могут либо усиливать, либо ослаблять потепление.

Соавтор д-р Пауло Чеппи из Института Грэнтэма — изменение климата и окружающая среда в Imperial, сказал:

«Значение чувствительности климата весьма неопределенно, и это приводит к неопределенности в будущих прогнозах глобального потепления и в оставшемся «углероде». бюджет», — сколько мы можем выбросить, прежде чем достигнем общих целей глобального потепления на 1,5 или 2 C.

«Поэтому существует острая необходимость в более точной количественной оценке того, как облака повлияют на будущее глобальное потепление. Наши результаты будут означать, что мы более уверены в прогнозах климата и сможем получить более четкую картину серьезности будущего изменения климата. Это должно помочь нам узнать наши пределы — и принимаем меры, чтобы оставаться в их пределах».

Низкие облака имеют охлаждающий эффект, так как не позволяют солнцу достигать земли. Однако высокие облака обладают согревающим эффектом, поскольку, хотя они позволяют солнечной энергии достигать земли, энергия, излучаемая обратно с Земли, отличается. Эта энергия может улавливаться облаками, усиливая парниковый эффект. Следовательно, тип и количество облаков, в которых происходит потепление, будут оказывать влияние на дальнейший потенциал потепления.

Вдохновленные идеями сообщества искусственного интеллекта, исследователи разработали новый метод количественной оценки взаимосвязи между современными глобальными спутниковыми наблюдениями за облаками и соответствующими условиями температуры, влажности и ветра. На основе этих наблюдаемых соотношений они смогли лучше ограничить изменение облаков при нагревании Земли.

Они обнаружили, что весьма вероятно (вероятность более 97,5%), что облака будут усиливать глобальное нагревание, отражая меньше солнечной радиации и усиливая парниковый эффект. Эти результаты также предполагают, что удвоение концентрации CO 2 приведет к потеплению примерно на 3,2 C. На сегодняшний день это самая высокая степень достоверности из всех исследований, и она основана на данных глобальных наблюдений, а не на локальных регионах или определенных типах облаков.

Соавтор доктор Пер Новак из Школы наук об окружающей среде и отдела климатических исследований Университета Восточной Англии и Имперского института Грэнтэма и Института науки о данных сказал: «За последние несколько лет появляется все больше свидетельств того, что облака вероятно, имеют усиливающий эффект на глобальное потепление. Однако наш новый подход позволил нам впервые получить глобальное значение этого эффекта обратной связи, используя только самые качественные спутниковые данные в качестве предпочтительной линии доказательства.

«Наша работа является важным шагом на пути к сужению наиболее важного фактора неопределенности в прогнозах чувствительности климата. Таким образом, наша работа также подчеркивает новый путь, на котором методы машинного обучения могут помочь нам ограничить ключевые остающиеся факторы неопределенности в климатологии».