287
Очень сложно оценить вероятность того, что объем углеродных выбросов превысит определенный порог. МГЭИК даже не пытается дать такую оценку. Она предпочитает рассматривать сценарии как ориентиры при выборе возможных мер: как набор альтернатив, а не как список происходящих событий. Такой подход имеет свои плюсы, но также весьма полезно было бы понять, какова вероятность реализации разных сценариев, особенно с учетом отсутствия высокоуровневого агента, который мог бы выбирать из доступных вариантов.
288
Bar-On, Phillips & Milo (2018). Основная его часть приходится на растения и бактерии, которые в совокупности содержат 96 % всего углерода в биомассе.
По оценкам специалистов, еще 1200 Гт C содержится в мертвой биомассе, которая обычно называется некромассой (Kondratyev, Krapivin & Varotsos, 2003, p. 88). Это органические вещества в почвах, и они тоже могут выходить наружу, главным образом в результате обезлесения и лесных пожаров. Примером некромассы служит торф (богатая углеродом почва, используемая как топливо).
289
В совокупности от промышленности и сельского хозяйства. Важно отметить, что не все выброшенное остается в атмосфере.
290
Выбросы за период с 1750 по 2017 год оцениваются в 660 ± 95 Гт C. Из них ~430 Гт C дали ископаемое топливо и промышленное производство, а ~235 Гт C – изменение характера землепользования (Le Quéré et al., 2018).
291
Существует несколько способов измерения чувствительности климата; описанная здесь мера называется равновесной чувствительностью климата. Строго говоря, оценивается при этом потепление, происходящее при заданном уровне “радиационного прогрева”, в котором учитывается как действие парниковых газов, так и другие происходящие на Земле изменения, сдвигающие баланс между тем, сколько энергии планета получает в форме солнечного света, и тем, сколько энергии она отдает. Официальная единица измерения радиационного прогрева – ватты на квадратный метр, но часто его оценивают количеством градусов, на которое повышается температура при удвоении атмосферной концентрации углекислого газа.
292
Beade et al. (2001), p. 93.
293
На языке МГЭИК “вероятно” значит, что истинная чувствительность входит в этот диапазон с вероятностью не менее 66 % (IPCC, 2014, p. 16). О неопределенности, связанной с облачными обратными связями, пишут Stevens & Bony (2013).
294
Их термин “вероятно” официально относится к вероятности в 66–100 %, хотя можно ожидать, что, если бы вероятность оценивалась более чем в 90 %, они написали бы “весьма вероятно”. Учитывая, что степень уверенности в этом интервале невысока, МГЭИК подчеркивает, что указываемые вероятности не основываются на статистических показателях научной неопределенности, а проистекают из заключений экспертов (Cubasch et al., 2013, pp. 138–142). Если копнуть глубже, мы увидим, что в литературе описываются климатические модели с очень широким диапазоном распределения вероятностей для показателей чувствительности климата, а следовательно, есть немалый шанс, что чувствительность окажется выше 6 °C и даже выше 10 °C. Однако правый конец этих распределений сильно зависит от выбора априорной вероятности (Annan & Hargreaves, 2011). Это значит, что данные не позволяют исключить вероятность высокой чувствительности, но и не подтверждают ее. В связи с этим сложно точно сказать, какова вероятность того, что чувствительность климата превысит 4,5 °C или преодолеет более высокий порог, например в 6 °C.
См. работу Weitzman (2009), в которой делается попытка частично учесть эту неопределенность и ее следствия для выбора необходимых мер. По оценке автора, вероятность того, что в ближайшие два столетия “обобщенная чувствительность климата” (охватывающая более широкий диапазон механизмов обратной связи) превысит 10 °C, составляет 5 %, а того, что чувствительность превысит 20 °C, – 1 % при одном удвоении объема выбросов.
(window.adrunTag = window.adrunTag || []).push({v: 1, el: 'adrun-4-390', c: 4, b: 390})
295
Помимо этого, вопросы вызывает и ценность самой этой логарифмической зависимости. Ученые обнаружили, что, если принимать во внимание климатические обратные связи и изменение свойств углеродных стоков, их модели показывают практически линейную зависимость между совокупным объемом выбросов (в Гт C) и потеплением. Это позволяет сделать подобные прогнозы для сценариев с умеренным объемом выбросов, но говорит о гораздо более сильном потеплении при больших объемах выбросов. См., например, Tokarska et al., 2006, p. 853.
296
В июле 1979 года – в месяц моего рождения (Charney et al., 1979).
297
Rogelj et al. (2016).
298
Tai, Martin & Heald (2014) приходят к выводу, что в случае реализации самого пессимистичного сценария МГЭИК производство продовольствия в мире к 2050 году сократится на 16 % в сравнении с 2000 годом. Но здесь не учитывается ни адаптация, ни воздействие углекислого газа на урожайность культур, хотя оба фактора, как ожидается, окажут существенное, пусть и неопределенное, противодействие. Недавний метаанализ показал, что одна только адаптация культур может поднять урожайность на 7–15 % (Challinor et al., 2014).
Такое снижение объемов производства продовольствия имело бы катастрофические последствия для миллионов людей, но представляло бы лишь небольшой риск для цивилизации.
299
IPCC (2014), pp. 14–15.
300
Такого сокращения биоразнообразия не наблюдается ни при потеплении на 12 °C в раннем эоцене, ни при стремительных глобальных изменениях в ходе ПЭТМ, ни при быстрых региональных изменениях климата. Willis et al. (2010) утверждают: “Мы полагаем, что, хотя основополагающие механизмы этих прошлых изменений климата сильно отличались (например, это были природные, а не антропогенные процессы), темпы и масштабы изменения климата сравнимы с теми, которые прогнозируются в будущем, а следовательно, потенциально полезны для анализа будущего биотического ответа. Данные о прошлом свидетельствуют о быстрой реорганизации общества, миграциях, формировании новых экосистем и переходах из одного стабильного экосистемного состояния в другое, но почти ничего не говорят о масштабных вымираниях из за потепления климата”.
Подобные выводы делают Botkin et al. (2007), Dawson et al. (2011), Hof et al. (2011) и Willis & MacDonald (2011). Наиболее убедительным доказательством того, что потепление порой приводит к вымиранию, служит пермское массовое вымирание, которое, возможно, было связано с масштабным потеплением (см. примечание 91 к этой главе).
301
Этот критерий называется “температурой влажного термометра” и может становиться летальной примерно при 35 °C (Sherwood & Huber, 2010).
302
Рассчитано автором на основе данных из работы Sherwood & Huber (2010).
303
Как ни странно, ПЭТМ действительно не вызвал серьезных вымираний. Так, McInerney & Wing (2011) утверждают: “[В ходе ПЭТМ] у наземных и морских организмов сильно изменились ареалы обитания, произошла стремительная эволюция и изменилась трофическая экология, однако лишь малое количество групп, не считая бентоносных фораминифер [особых микроорганизмов], столкнулось с серьезными вымираниями”.
304
В недавней статье выдвигается предположение, что температура океана во время пермского массового вымирания, возможно, поднималась на целых 8 °C, что могло быть вызвано колоссальным повышением атмосферной концентрации CO2 (Cui & Kump, 2015). Поскольку геологических данных об этом периоде относительно немного, нельзя точно сказать, на сколько поднималась температура и какой была концентрация CO2. Хотя это лишь одна из множества предполагаемых причин пермского массового вымирания, неопределенность в ряде вопросов, а также наша неспособность однозначно сказать, что крупнейшее массовое вымирание произошло не из за быстрого потепления, не сулят нам ничего хорошего.
