Исторические показатели углекислого газа могут дать ключ к климату будущего

Исследователи из Австралийского национального университета (ANU) уверены, что знание уровня СО2 в атмосфере и океане во время последнего ледникового периода – когда глобальные ледяные щиты были на пике – может привести к созданию более совершенных моделей для будущих климатических прогнозов, сообщает портал Рhys.org.

Австралийские ученые в своей новой работе демонстрируют новый способ воссоздания состояния Атлантического океана во время последнего ледникового максимума (LGM), случившегося около 20 тысяч лет назад. Во время LGM были намного более низкие уровни CO2, говорят авторы научной работы, более низкая глобальная температура и более низкие уровни моря. Старые океанские модели не могут объяснить недавно опубликованные данные о LGM, что означает необходимость внесения изменений в существующие модели.

Ученые из Австралии использовали морские отложения для получения показаний глубоководного карбонат-иона (эти следы отражают кислотность морской воды), на основании чего группа создала первую в своем роде карту, показывающую водные условия для последней ледниковой Атлантики. Также ученые установили, что богатая углеродом тихоокеанская глубоководная зона во время последнего ледникового максимума распространялась на север примерно до 20 градуса южной широты в Южной Атлантике на глубинах 3-4 километра. Возможно именно это сыграло решающую роль в снижении содержания CO2 в атмосфере, помогая тем самым инициировать ледниковый максимум, ведь циркуляция океана является ключевым регулятором климата, хранящим и транспортирующим тепло, углерод и питательные вещества.

«Исследование показывает, что по мере смещения вод во время LGM углерод накапливался в глубоком океане, снижая уровень CO2 в атмосфере», – резюмировал один из авторов. Новая информация может помочь улучшить или проверить работу различных климатических моделей. Если модель способна воспроизводить исторические данные (метод, известный как ретроспективный анализ или тестирование на истории), то это может дать ученым уверенность в способности модели планировать и будущие климатические условия.