Генерация талой воды на поверхности ледниковых щитов влияет на их вклад в глобальное изменение уровня моря. Генерация талой воды по всему ледяному покрову до сих пор в основном количественно оценивалось региональными климатическими моделями. Здесь представлен 31-летний (1992–2023 гг.) временной ряд ежедневного наблюдаемого со спутника потока талой воды на поверхности Гренландского и Антарктического ледяных щитов. Годовой объём талой воды в Гренландии значительно увеличился с усилением таяния в северных бассейнах, в котором доминируют отрицательная фаза североатлантического колебания и повышенный поток талой воды в западных бассейнах, вызванный сокращением арктического морского льда. В Восточной Антарктиде высокие скорости таяния с 2000 года объясняются вторжениями тёплого воздуха из Южного океана из-за аномальной атмосферной циркуляции, связанной с отрицательной южной кольцевой модой и восстановлением антарктической озоновой дыры. Этот регион, ранее менее подверженный таянию на поверхности, стал горячей точкой таяния, что потенциально приводит к запруживанию талой воды и будущей дестабилизации шельфового ледника.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-025-02364-4

 

Понимание глобальных закономерностей осадков имеет решающее значение для решения проблем, связанных с последствиями изменения климата и обеспечения водной и продовольственной безопасности. В этом исследовании анализируются пространственно-временные вариации, стационарность, гетероскедастичность* и изменения распределения глобальных осадков с 1891 по 2019 гг. с использованием нескольких статистических подходов. Пространственно-временной анализ глобальной изменчивости осадков выявил разнонаправленные тенденции: в 32% и 21% регионов мира наблюдалось статистически значимое увеличение (p < 0,05) и уменьшение осадков соответственно (на основе модифицированного теста Манна-Кендалла). Тенденции осадков в основном увеличивались, особенно выраженные на широте 30° с. ш. Временные сдвиги режима, выявленные с помощью тестов Петитта и анализа CUSUM, преимущественно группировались между 1955 и 1987 гг., в течение которых в 38% регионов мира наблюдались значительные изменения осадков. Оценки стационарности далее указали на нестационарное поведение в 78% изученных регионов на основе тестов ADF и KPSS, что предполагает широко распространённую временную зависимость в структурах осадков. Эти результаты в совокупности подчёркивают как пространственную неоднородность, так и временную нестационарность, характеризующие современные гидроклиматические изменения. Глобальный анализ осадков выявил выраженную пространственную неоднородность, при этом только 7% регионов демонстрируют регулярную концентрацию осадков по сравнению с 60% с умеренной концентрацией и 33% демонстрируют нерегулярные режимы на основе индекса PCI. Временной анализ выявил значительный сдвиг (p < 0,05) в сторону всё более нерегулярных структур в последние десятилетия, что предполагает усиление гидроклиматической изменчивости при изменении климата. Изучение статистических распределений по временным точкам разрыва показало значительные изменения в 59% случаев, особенно сконцентрированных в северной Азии (увеличение), северной/северо-восточной части Северной Америки (в основном увеличение), Южной Америке, на Ближнем Востоке (в основном уменьшение) и в Африке (в основном уменьшение). Эти результаты в совокупности демонстрируют как увеличение пространственно-временной изменчивости осадков, так и фундаментальные изменения в статистических свойствах с заметными региональными различиями в изменениях распределения. Наблюдаемые структуры гетероскедастичности ещё больше подчёркивают нестационарную природу современных режимов осадков.

*Неоднородность наблюдений, выражающаяся в неодинаковой (непостоянной) дисперсии случайной ошибки регрессионной модели

.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-025-06050-5 

 

Понимание пространственно-временного взаимодействия между продолжительностью экстремальных осадков и частотой дождливых дней (т. е. относительного числа дней, в которые превышен минимальный суточный порог осадков) имеет решающее значение для прогнозирования гидрологических рисков в условиях меняющегося климата. Авторы анализируют данные реанализа ERA5 и используют процентильные пороги для определения экстремальных осадков в дневном масштабе, исследуя глобальные закономерности продолжительности экстремальных осадков в областях, классифицированных по частоте дождливых дней. Представленный анализ показывает, что увеличение частоты дождливых дней, как правило, связано с более крутым спадом распределения продолжительности и более низкими средними продолжительностями, за исключением областей с частотой, превышающей 0,8, где средняя продолжительность немного увеличивается. Эта общая отрицательная корреляция в основном обусловлена ​​ограничениями в наличии атмосферной влаги, в то время как аномальное увеличение областей с высокой частотой дождливых дней объясняется их концентрацией в низкоширотных регионах, где экстремальные осадки имеют большую продолжительность. Дальнейший анализ выявляет отчётливую широтную дихотомию в рамках этого явления: регионы средних широт (30°–60°) демонстрируют сильную линейную отрицательную корреляцию (r = − 0,77), регулируемую динамикой синоптического масштаба и системами осадков, модулированными ветром. Напротив, регионы низких широт (0°–30°) демонстрируют нелинейную (сначала увеличивающуюся, а затем уменьшающуюся) связь со значительной корреляцией (r = 0,63) между этими продолжительностями и усиленными годовыми циклами осадков, как правило, связанными с механизмами кластеризации сезонных осадков. Тесты пороговой чувствительности подтверждают надёжность этих результатов, за исключением низких широт и порогового значения 99-го процентиля из-за ограниченной выборки данных. Наборы данных MSWEP и PERSIANN также тестируются с получением схожих результатов. Эти выводы могут повысить точность прогнозирования экстремальных осадков и дать информацию для регионального управления рисками наводнений.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-025-06644-z

 

Очевидно, что климат меняется быстро, но не так ясно, как быстро экосистемы смогут реагировать и адаптироваться. Виды могут меняться в ответ на климат, но эти реакции могут быть нелинейными или запаздывающими, а временные масштабы, в которых изменяются экосистемы, не очень хорошо изучены. Фастович и др. (Fastovich et al.) использовали записи окаменелой пыльцы, охватывающие 600 000 лет, и спектральный анализ, чтобы определить, как растительность реагирует на изменение климата в разных временных масштабах. В этой записи растительность реагировала в масштабах времени от сотен до десятков тысяч лет, но не в масштабах времени короче примерно 150 лет, что говорит о том, что опасения по поводу отставания экосистем от быстрого изменения климата обоснованы.

Динамика климата и экосистем различается в разных временных масштабах, но исследования динамики растительности, обусловленной климатом, обычно фокусируются на отдельных временных масштабах. Авторы разработали подход на основе спектрального анализа, обеспечивающий детальные оценки временных масштабов, в которых растительность отслеживает изменение климата, от 10¹ до 10⁵ лет. Они сообщают о динамическом сходстве растительности и климата даже на столетних частотах (от 149⁻¹ до 18 012⁻¹ год⁻¹, то есть один цикл за 149–18 012 лет). Точка разрыва в обороте растительности (797⁻¹ год⁻¹) совпадает с точкой разрыва между стохастическими и автокоррелированными климатическими процессами, что предполагает, что экологическая динамика регулируется климатом на этих частотах. Повышенный оборот растительности на тысячелетних частотах (4650⁻¹ год⁻¹) подчёркивает риск резких реакций на изменение климата, тогда как расхождение связи растительности и климата на частотах >149⁻¹ год⁻¹ может указывать на долгосрочные последствия антропогенного изменения климата для функционирования экосистемы и биоразнообразия.

 

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr6700

 

 

Городские зелёные насаждения имеют важное значение для регулирования температуры поверхности земли, но современные исследования часто игнорируют их структурную сложность и воспринимаемую доступность для людей. Чтобы преодолеть этот пробел, данное исследование использует две взаимодополняющие метрики: полученный со спутника нормализованный индекс разницы растительности (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) и индекс зелёного вида на уровне улицы (Green View Index, GVI), которые используются для оценки городской тепловой среды Гуанчжоу. Были выявлены различные статистические и пространственные закономерности распределения NDVI и GVI среди районов Гуанчжоу, Китай. Значения NDVI варьировались от 0,12 до 0,64, а значения GVI от 0,18 до 0,47. Температура поверхности земли варьировалась от 27,61 до 41,99 °C, при этом глобальный индекс Морана I 0,96 означает надёжную пространственную автокорреляцию. Для оценки влияния городской морфологии на температуру поверхности земли были использованы три регрессионные модели, при этом многомасштабная географически взвешенная регрессия продемонстрировала превосходную производительность с коэффициентом детерминации R² = 0,727, AICc (corrected Akaike Information Criterion) = 2185,43 и RSS (residual sum of squares) = 328,11. Результаты регрессии показали, что плотность застройки и средний объём застройки положительно связаны с температурой поверхности земли. Напротив, GVI и NDVI демонстрируют отрицательные ассоциации. Это исследование объединяет вертикальные (NDVI) и горизонтальные (GVI) точки зрения на озеленение с городскими морфологическими характеристиками, предлагая градостроителям действенные идеи для улучшения зелёной инфраструктуры и более эффективной компенсации эффекта городского острова тепла.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-025-07904-8

 

Вследствие сложности атмосферной системы, текущие числовые модели прогнозирования погоды испытывают трудности с точными прогнозами. Авторы представляют FengWu, глобальную среднесрочную систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, использующую мультимодальное и многозадачное обучение для моделирования атмосферной динамики с пространственным разрешением 0,25° на 13 уровнях давления. Чтобы уменьшить проблему накопления ошибок, был реализован механизм буфера воспроизведения с высокой вычислительной эффективностью. Эти усовершенствования позволяют FengWu превосходить детерминированные прогнозы, подготовленные Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды с моделью высокого разрешения, Pangu-Weather and GraphCast. Кроме того, для решения проблемы прогностической неопределённости разрабатывается FengWu-Ensemble с использованием модели условной диффузии, генерирующей надёжные многочленные прогнозы на основе детерминированных прогнозов. Сравнительные оценки с Integrated Forecasting System Ensemble показывают, что FengWu-Ensemble достигает превосходной производительности по нескольким метеорологическим переменным и оценочным показателям. Эти результаты свидетельствуют, что FengWu имеет большой потенциал для улучшения как детерминированного, так и вероятностного прогнозирования погоды. 

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-02502-y

 

 

«Год появления» Ye определяется как год начала будущего периода, в течение которого осадки постоянно превышают максимальное значение прошлого исторического периода. Годы появления будущих антропогенных изменений среднегодового количества осадков (Pav) и годового максимального количества однодневных осадков (P1d) были спрогнозированы с использованием глобальных атмосферных моделей высокого разрешения с размером сетки 20 км и 60 км для периода 1950-2099 гг. В общей сложности 10 000 рандомизированных временных рядов, представляющих временную эволюцию десятилетней естественной изменчивости, позволили напрямую определить оценочные распределения частот на основе точек сетки. Ye как для Pav, так и для P1d обычно происходят раньше в высоких широтах, чем в других местах, а Ye(P1d) - позже, чем Ye(Pav). Ye(P1d) охватывает большую площадь, чем Ye(Pav), и Ye(P1d) может произойти раньше в тропиках и средних широтах, чем Ye(Pav). Ye происходит раньше в сценариях с более высокими антропогенными выбросами, чем в сценариях с более низкими выбросами.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41612-025-01128-3

 

Представлена ​​глобальная климатология аэрозолей, полученная в результате шести лет (октябрь 2018 г. – октябрь 2024 г.) наблюдений спутника Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2 (ICESat-2) с использованием алгоритма машинного обучения U-Net Convolutional Neural Network (CNN) для распознавания облаков и аэрозолей (Cloud–Aerosol Discrimination, CAD). Несмотря на то, что ICESat-2 изначально задумывался как альтиметрическая миссия с одноволновым маломощным лазером с высокой частотой повторения, ICESat-2 эффективно фиксирует глобальные закономерности распределения аэрозолей и может предоставить ценную информацию для преодоления разрыва в наблюдениях между миссиями Cloud–Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) и Earth Cloud, Aerosol and Radiation Explorer (EarthCARE) для поддержки разработки будущих миссий космических лидаров. Подход машинного обучения превосходит традиционные методы порогового определения, особенно в сложных условиях облаков, окутанных аэрозолем, благодаря более тонкому пространственно-временному разрешению. Полученные результаты показывают, что ежегодно в поясе между 60° ю.ш. и 60° с.ш. 78,4%, 17,0% и 4,5% аэрозолей находятся в диапазонах высот 0–2 км, 2–4 км и 4–6 км соответственно. Региональные анализы охватывают Аравийское море, Аравийский полуостров, Южную Азию, Восточную Азию, Юго-Восточную Азию, Америку и тропические океаны. Вертикальные структуры аэрозолей показывают сильный трансатлантический перенос пыли из Сахары летом и перенос дыма от сжигания биомассы из саванны в сухие сезоны. Морские аэрозольные пояса наиболее заметны в тропиках, что контрастирует с более ранними сообщениями о максимумах Южного океана. В данной работе подчёркивается важность вертикального распределения аэрозоля, необходимого для более точной количественной оценки влияния взаимодействия аэрозоля и облаков на радиационное воздействие с целью совершенствования глобальных климатических моделей.

 

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/17/13/2240

 

Глобальный средний уровень моря неуклонно растёт с начала 1990-х годов, однако его региональные изменения демонстрируют сложную пространственную изменчивость, которая часто контрастирует с глобальными тенденциями. Исследование изменений уровня моря в полузамкнутых бассейнах, таких как Чёрное море, имеет решающее значение для выяснения региональных реакций на изменение климата и характеристики его уникальных пространственно-временных закономерностей эволюции. В этом исследовании авторы использовали данные спутниковой альтиметрии для изучения изменений уровня моря, пространственной изменчивости и сезонных закономерностей в Чёрном море за восемь отдельных периодов времени с временно коррелированным шумом, и их результаты демонстрируют хорошую согласованность с существующими исследованиями. Результаты показывают, что изменения уровня моря нелинейны во времени и демонстрируют пространственную изменчивость в Чёрном море. Оцениваемая тенденция уровня моря колеблется в течение коротких интервалов, но расширенные временные ряды обеспечивают снижение неопределённости в тенденции и более точную оценку за 28-летний временной ряд. Годовая амплитуда и фаза, полученные из данных виртуальной альтиметрии (1993–2020 гг.), демонстрируют отчётливую сезонную закономерность, при этом пиковые уровни моря обычно происходят между ноябрём и февралем. Кроме того, чтобы уменьшить неопределённость, вызванную шумом во временном ряду высоты морской поверхности, был использован анализ главных компонент для шумоподавления данных высоты морской поверхности с 1993 по 2020 гг., что дало тренд уровня моря 1,76 ± 0,56 мм/год. Шумоподавление снизило неопределённость тренда на 57%, уменьшило среднеквадратичную ошибку ряда высоты морской поверхности на 5,06 мм и уменьшило годовую амплитуду на 23,35%.

 

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/17/13/2228

 

 

Наука может помочь направить климатическое финансирование на более качественную адаптацию.

Финансирование адаптации к изменению климата предназначено для финансирования мероприятий по снижению физических климатических рисков, с которыми сталкиваются страны. Объём финансирования адаптации был весьма спорным политическим вопросом и критически важным пунктом для развивающихся стран в международных переговорах по климату. Тем не менее, авторы утверждают, как и другие, что устойчивость стран к последствиям изменения климата не будет заметно повышена, если международное сообщество по финансированию адаптации не переключит своё внимание с количества финансирования на его качество и воздействие снижения риска. Они предлагают пять рекомендаций, подкреплённых доказательствами научных исследований, для преобразования качества адаптации, предоставляемой с помощью финансирования адаптации, для создания доверия к тому, что оно будет экономически эффективно снижать будущие последствия изменения климата. Для этого требуется срочно переключить усилия на улучшение благоприятной среды правительств, секторов и сообществ для выявления, оценки, приоритизации, финансирования, внедрения и мониторинга программ и проектов адаптации.

На климатической конференции Организации Объединённых Наций (COP -29) в Баку в ноябре 2024 года мировые лидеры развитых стран согласились на возобновленное обязательство увеличить финансирование мер по адаптации к изменению климата и смягчению его антропогенного воздействия до 300 млрд долларов США в год и до 1,3 трлн долларов США в 2035 году. На бумаге это более амбициозное обязательство приблизит финансирование мер по адаптации, распределяемое международным сообществом, в настоящее время составляющее около 30 млрд долларов США в год, на небольшой шаг к предполагаемым потребностям в адаптации в размере 215–387 млрд долларов США в год к 2030 году для стран с формирующимся рынком и развивающихся экономик (emerging market and developing economies, EMDEs). Но, несмотря на её политическую важность, нет никаких оснований полагать, что нынешняя система финансирования мер по адаптации окажет желаемое воздействие на снижение климатических рисков для уязвимых слоёв населения.

Одной из причин сосредоточения внимания на вкладах в климатическое финансирование, а не на результатах снижения рисков, является отсутствие согласия между международными политиками относительно того, как выглядит успешная адаптация и как её можно измерить и контролировать в разных странах. После многих лет ограниченного прогресса в достижении Глобальной цели по адаптации (Global Goal on Adaptation, GGA), совместного обязательства в рамках Парижского соглашения по обеспечению адекватных действий по адаптации, в последнее время появились некоторые обнадёживающие события. Во время COP-28 был одобрен первый набор целей и показателей в отношении GGA в рамках Рамочной программы по глобальной устойчивости к изменению климата, а во время COP-29 многосторонние банки развития (МБР), находящиеся на переднем крае распределения климатического финансирования, выпустили общий подход к измерению результатов в области климата. Было разработано несколько новых инструментов и аналитических продуктов для оценки климатических рисков [например, Отчёты Всемирного банка об изменениях и развитии в странах (Country Change and Development Reports, CCDR)], а Международный валютный фонд (МВФ) опробовал включение климатического риска в качестве соответствующего фискального риска в свою Программу оценки финансового сектора (Financial Sector Assessment Program, FSAP).

Хотя это и приветствуемые шаги, всё ещё существует пропасть между политически мотивированными «сверху вниз» разработками и адаптацией, которая (не) материализуется на местах. Несмотря на благие намерения и квалифицированных людей, преданных идее адаптации, отсутствие воздействия отчасти объясняется культурой международной политики и финансирования развития, которая совершенно не связана с реализацией адаптации. В частности, адаптация заключается не только в строительстве новой инфраструктуры, продвижении климатически устойчивых методов ведения сельского хозяйства или модернизации зданий, но и в улучшении процессов и возможностей местных и национальных учреждений для руководства усилиями по адаптации на протяжении всего цикла адаптации (т.е. выявления, оценки, расстановки приоритетов, внедрения и мониторинга). Хотя новейшая климатическая и адаптационная наука сейчас находится на таком этапе, когда она может ответить на те вопросы, которые изначально мешали GGA двигаться вперед, нынешняя недооценка улучшения возможностей и процессов учреждений не позволяет ей оказывать адаптационное воздействие.

Что входит или что выходит?

В своём «Отчёте об адаптационном разрыве» Программа ООН по окружающей среде (ЮНЕП) оценивает адаптационный разрыв в EMDEs, сравнивая основанные на моделях оценки потребностей в адаптации с сообщённым государственным международным адаптационным финансированием в базе данных, которую ведёт Комитет содействия развитию (КСР) в рамках Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). Однако смоделированные потребности в адаптации и сообщённое адаптационное финансирование принципиально различаются, что делает неясным, что представляет собой разрыв между ними. Смоделированные потребности в адаптации охватывают действия по адаптации, необходимые для снижения климатического риска по сравнению с контрфактуальным «отсутствием адаптации». Это, в свою очередь, является функцией частоты и серьёзности настоящих и будущих климатических опасностей, ущерба и потерь, которые возникают из-за этих опасностей, и упущенных экономических возможностей из-за реальных и предполагаемых климатических рисков.

В отличие от этого подхода, основанного на снижении климатического риска, МБР назначают простой «коэффициент адаптации» каждому проекту, который они финансируют. Это соотношение указывает на долю проекта, который считается адаптацией к изменению климата, на основе адаптационного намерения инвестиций. Данные за период с 2016 по 2022 гг. показывают, что МБР увеличили своё адаптационное финансирование в четыре раза за шесть лет (см. первый рисунок вверху). Это обусловлено тем фактом, что больше проектов были классифицированы как включающие ту или иную форму адаптации, в то время как средние расходы на адаптацию на проект (см. первый рисунок вверху) и доля финансирования по всем адаптационным проектам (см. первый рисунок внизу) остались стабильными. Другими словами, МБР в основном добавляли адаптацию в свой портфель проектов развития (т.е. внедрение адаптации), а не сосредотачивали больше финансирования на проектах, основной целью которых является адаптация к изменению климата. Внедрение адаптации в развитие, отчасти мотивированное внедрением методологий скрининга климатических рисков [например, Системы рейтинга устойчивости Всемирного банка (Resilience Rating System, RSS)], следует приветствовать. Например, при применении модели RSS было установлено, что включение мер по адаптации к изменению климата в проект по развитию транспортной сети (стоимостью 275 миллионов долларов США) в Непале обойдётся всего на 3% дороже, при этом обеспечивая получение выгод от развития в течение всего срока реализации проекта. 

Включение финансирования адаптации
Многосторонние банки развития увеличили финансирование адаптации в четыре раза за шесть лет (вверху), поскольку больше проектов были классифицированы как включающие ту или иную форму адаптации, в то время как средние расходы на адаптацию на проект (вверху) и доля финансирования по типам проектов адаптации (внизу) остались стабильными.

Текущая система отчётности, принятая МБР (и другими), тем не менее может стимулировать галочки и неправильную маркировку. Нет никаких оснований полагать, что доллар финансирования адаптации, потраченный в двух разных местах или на проекты с похожим «коэффициентом адаптации», принесёт эквивалентную выгоду от снижения риска без изучения текущих и будущих климатических рисков и эффективности предлагаемого вмешательства. Однако количественная оценка ожидаемого снижения климатического риска либо отсутствует, либо не может быть легко сопоставима. Поэтому текущая практика не даёт возможности узнать, как инвестиции в адаптацию «складываются» для управления климатическим риском. Обновление методологии совместного отслеживания адаптации МБР 2023 года ещё больше расширило определение финансирования адаптации, включив в него такие сектора, как образование, здравоохранение и социальная защита. Хотя это, несомненно, важно для эффективной адаптации, это расширение ещё больше затрудняет сравнение сообщаемого финансирования адаптации с климатическими рисками и потребностями стран в адаптации.

Короче говоря, нынешний акцент на измерении «того, что входит», отвлекает внимание от «того, что выходит» из аппарата финансирования адаптации. Включение адаптации в проекты развития является ключевым фактором, в частности, для обеспечения того, чтобы новые проекты не увеличивали подверженность воздействию изменения климата. Тем не менее, зависимость от коэффициента адаптации для измерения финансирования адаптации несёт в себе риски недостаточной и фрагментированной адаптации, особенно с учётом системных воздействий, которые изменение климата может оказать на сообщества, экономику и инфраструктуру, и преобразующей адаптации, которая может потребоваться в ответ. Например, инвестиции в устойчивость к изменению климата в низкорасположенных дельтах, таких как Меконг и Бенгальский залив, могут быть неэффективными или устойчивыми без решения проблемы усиливающегося вторжения солёности, с которым прибрежные сообщества столкнутся в ближайшие десятилетия в результате повышения уровня моря и деятельности человека.

Климатическая инвестиционная ловушка

Увеличение финансирования через существующий аппарат финансирования адаптации без заметного снижения воздействия климата ещё больше увеличивает вероятность того, что страны попадут в «климатическую инвестиционную ловушку». Многие EMDEs инвестируют в такие секторы, как недвижимость, инфраструктура и промышленность, чтобы возглавить рост, что увеличивает подверженность страны опасностям, связанным с климатом. Инвестиции в снижение климатических рисков часто отстают от этой растущей подверженности, что приводит к повышенным потерям от климата, усугубляемым изменением климата. Такие потери влияют на государственные бюджеты (из-за расходов на реконструкцию и потерянных налоговых поступлений) и повышают соотношение их долга к ВВП (валовому внутреннему продукту), что является мерой долгового кризиса.

Рост уровня задолженности может, в свою очередь, снизить кредитоспособность и сократить инвестиции в производительный капитал и адаптацию, ещё больше затягивая экономику. Растущий долговой кризис во многих странах только ускоряет этот порочный круг. Например, Мальдивы, сталкивающиеся с серьёзными проблемами адаптации, как и другие малые островные развивающиеся государства, должны будут потратить около 8% ВВП на обслуживание долга в 2024–2025 гг., что, вероятно, замедлит государственные инвестиции в адаптацию.

 

Замкнутый круг: долг и адаптация
Большая часть финансирования адаптации осуществляется за счёт долга (вверху); гранты в первую очередь приносят пользу странам с низким уровнем дохода (внизу; финансирование грантов для стран со средним уровнем дохода минимально и может быть трудно различимым). Страны, полагающиеся на долг, имея высокое отношение долга к ВВП (валовому внутреннему продукту), испытывают трудности с финансированием проектов по адаптации. В период с 2016 по 2022 гг. страны со средним уровнем дохода, у которых отношение выше 50%, получили менее половины финансирования адаптации в виде доли ВВП по сравнению со странами с отношением ниже 50% (внизу).

Большая часть финансирования адаптации осуществляется за счёт долга (см. второй рисунок вверху), а гранты в первую очередь приносят пользу странам с низким уровнем дохода (см. второй рисунок внизу). Страны, полагающиеся на долговое финансирование, хотя и имеют высокое отношение долга к ВВП, уже испытывают трудности с финансированием проектов по адаптации. В период с 2016 по 2022 гг. страны со средним уровнем дохода, которые в основном полагаются на долговое финансирование, с отношением выше 50% получили менее половины финансирования адаптации в виде доли ВВП по сравнению со странами с отношением ниже 50% (см. второй рисунок внизу). Выгоды от адаптации часто выходят за рамки горизонтов погашения кредитов, поэтому даже при благоприятных условиях кредитов, обеспеченных МБР, чрезмерный долг для адаптации к изменению климата может быть непозволительным.

Финансовое положение обременённых долгами стран вряд ли скоро улучшится. Хотя появились некоторые инициативы по содействию инвестициям в адаптацию для стран с высоким уровнем долга, такие как обмен долга на адаптацию, их масштаб был слишком мал, чтобы существенно улучшить устойчивость долга или преодолеть разрыв в адаптации. Проще говоря, расширение мер по адаптации просто невозможно без улучшения финансовой устойчивости, и наоборот.

От обязательств на бумаге к снижению рисков

Для ускорения адаптации авторы выделяют пять основных направлений для улучшения возможностей, процессов и институтов на протяжении всего цикла адаптации, чтобы последние достижения науки могли быть превращены в воздействие. Эти основные направления призваны помочь странам выполнить свои предлагаемые обязательства в рамках Рамочной программы по глобальной устойчивости к изменению климата к 2030 году для продвижения усилий на протяжении всего цикла адаптации.

Во-первых, определение эффективных мер адаптации зависит от всеобъемлющей локально релевантной информации о климатических рисках, как текущих, так и будущих в рамках различных климатических и социально-экономических сценариев. Это обеспечивает платформу, на которой можно оценивать различные наборы мер адаптации для установления их ожидаемого воздействия с точки зрения снижения рисков. Потребность в научно обоснованной, но при этом специфичной для конкретного места информации о климатических рисках широко признана. Несмотря на распространение наборов данных и инструментов, предоставление будущих климатических данных часто отделено от планирования адаптации, отчасти из-за разрыва между теми, кто предоставляет климатическую информацию, и теми, кто должен встраивать эту информацию в планирование и подготовку проекта. Авторы призывают к итенсификации усилий по наращиванию потенциала, чтобы позволить EMDEs самостоятельно проводить такой анализ рисков, поддерживаемый их собственными исследовательскими институтами и опираясь на локальные данные, но с глобально воспроизводимыми инструментами. «Глобальный индекс устойчивости инфраструктуры» Коалиции за инфраструктуру, устойчивую к изменению климата, является хорошим примером такого глобального инструмента, который может стать ценной отправной точкой для национальных оценок рисков. Эти усилия должны подкрепляться набором руководящих принципов, основанных на RSS Всемирного банка, чтобы оценки могли быть стандартизированы и, следовательно, сопоставимы. Такие руководящие принципы должны регулярно обновляться, чтобы можно было отслеживать эволюцию климатических рисков и включать научные достижения в моделировании климатических рисков.

Во-вторых, странам необходимо перейти к более конкретным стратегиям адаптации, основанным на выявленных приоритетных рисках. В настоящее время качество национальных планов адаптации (НПА), которые описывают такие стратегии, сильно различается. Часто наблюдается несоответствие между устремлениями, изложенными в НПА, и проектами адаптации, которые в конечном итоге финансируются. Преодоление этого несоответствия требует стратегий адаптации, являющихся конкретными с точки зрения их устремлений по снижению рисков и связанных с ними затрат, а также реформ политики, необходимых для их достижения. Национальная перспектива имеет важное значение для определения системных действий по адаптации, носящих межрегиональный, межсекторальный или преобразовательный характер и требующих национальной координации. CCDR Всемирного банка сделали необходимый первый шаг в обеспечении такого национального, но межсекторального фокуса. Однако такая национальная стратегия должна быть интегрирована в секторальные стратегии для наиболее уязвимых секторов (например, вода, сельское хозяйство, энергетика, транспорт, общественные услуги) и с местными усилиями по адаптации. Например, Бангладеш планирует создать местные центры адаптации в рамках своего Плана климатического процветания Муджиба на 2022–2041 гг., которые смогут реализовывать местные проекты по адаптации и отслеживать прогресс в снижении уязвимости сообществ.

В-третьих, НПА должны поддерживаться фискальными стратегиями с реалистичными планами финансирования и затратами, что редко делается на практике. Это имеет ключевое значение для реализации НПА, в частности, последовательности инвестиций, а также балансировки инвестиций в адаптацию с финансовыми инструментами (например, страхованием, катастрофическими облигациями). Для принятия этого шага требуется интегрировать анализ фискального воздействия в оценки климатических рисков и наоборот. Такой анализ должен иметь вероятностный взгляд на текущие и будущие потрясения, сродни традиционному фискальному стресс-тестированию, и должен охватывать множественные каналы фискального воздействия, такие как воздействие на государственные расходы, потребление, налоговые поступления и кредитные рейтинги. Недавнее исследование по Таиланду охватило эти каналы воздействия и продемонстрировало, как инвестиции в адаптацию могут снизить риск задолженности. МВФ через свой Фонд устойчивости и Коалиция министров финансов за действия по борьбе с изменением климата сыграли важную роль в включении адаптации к изменению климата в фискальную повестку дня, но могли бы взять на себя более ведущую роль в содействии усилиям по разработке фискальных стратегий для финансирования НПА.

В-четвёртых, реализация стратегий адаптации опирается на надёжную разработку проекта, которая оправдывает инвестиции и её приоритет по сравнению с теми, которые не были реализованы. Тем не менее, способность выявлять и расставлять приоритеты в отношении устойчивых и экономически эффективных проектов адаптации во многих странах сильно ограничена. Слишком часто подготовка и расстановка приоритетов проектов зависят от внешних консультантов с непоследовательными методологиями. Планировщикам часто не хватает знаний о том, какая адаптация работает, для кого и при каких обстоятельствах. Расстановка приоритетов проектов должна строго сравнивать выгоды от адаптации с предполагаемыми затратами, т.е. в рамках анализа затрат и выгод (cost-benefit analysis, CBA). Хотя CBA широко критиковался, это семейство методов, которые могут включать выгоды от снижения риска и сопутствующие выгоды адаптации, т.е. «тройной дивиденд». Последнее является ключевым, поскольку во многих случаях сопутствующие выгоды от адаптации (например, связывание углерода, получение дохода) могут перевешивать выгоды от снижения риска, особенно если катастрофы не происходят. Строгость CBA, его гибкость для добавления новых научных идей и его применимость в различных секторах могут стимулировать тщательное изучение предложений и обеспечивают структуру, в рамках которой могут быть изучены вопросы несоизмеримой ценности (например, культурные потери) и справедливости. Плановые агентства, будь то национальные или региональные (например, для более крупных экономик), играют в этом центральную роль, поскольку они хорошо оснащены для последовательного внедрения адаптации в долгосрочные решения по планированию. Например, Институт планирования Ямайки имеет мандат на включение адаптации в планирование по всей экономике острова, а также на согласование и координацию донорской поддержки адаптации.

В-пятых, структурированный мониторинг выгод адаптации ex post (после факта (лат.)) с точки зрения предотвращённых потерь и сопутствующих выгод отсутствует почти во всех юрисдикциях. Исключения содержат показатели, включенные в Сендайскую рамочную программу по снижению риска бедствий, такие как наличие систем раннего оповещения. Необходимы более строгие показатели для отслеживания воздействия климатического финансирования, оценки соотношения цены и качества, содействия обучению и установления текущих потребностей в адаптации. Это, в свою очередь, может улучшить оценки ex ante (априори). Недавние достижения в методах высокочастотных опросов (например, телефонных опросов), данных дистанционного зондирования и подходов к интеллектуальному анализу текста могут помочь создать доказательную базу для такой системы мониторинга. Создание «обсерваторий воздействия», которые отслеживают определённое число мест с высоким риском более непрерывным образом, может помочь улучшить понимание сложных взаимодействий между адаптацией и повседневной жизнью уязвимых к климату сообществ.

Все пять рекомендаций опираются на значительно укреплённый потенциал правительств, экономических секторов и сообществ. Наращивание потенциала для адаптации — это долгосрочная программа. Его следует поддержать глобальными научными усилиями по предоставлению информации о климатических рисках, экономической эффективности вариантов адаптации и системах мониторинга. Прежде всего, он опирается на квалифицированный человеческий потенциал, который необходимо терпеливо наращивать и сохранять в правительствах и сообществах, где он больше всего нужен. Поэтому авторы настоятельно призывают к созданию специальной структуры финансирования политики, в идеале совместно с МБР, чтобы сделать необходимый первый шаг в наращивании этого человеческого потенциала.

Тот факт, что наращивание потенциала является долгосрочной программой, не должен мешать ранним действиям. Экономические инвестиции, которые происходят в настоящее время, должны быть сделаны устойчивыми к изменению климата, просто потому, что сделать это заранее намного дешевле, чем модернизировать или перестроить после катастрофы. Климатическое финансирование, которое уже было выделено, должно быть превращено в полезные проекты, без промедления, используя уже существующие инструменты, хотя и несовершенные. Прежде всего, быстрый темп, с которым мы наблюдаем растущие климатические риски, означает, что решения по финансированию адаптации всё ещё необходимо принимать, пока идёт работа над переориентацией системы финансирования адаптации на лучшие результаты.

 

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adx1950