Materiály pro novináře: Extrémní počasí a klimatická změna

Ondráš Přibylana briefingu v Impact Hubu, zdroj: MediaGuru.cz

Tým expertů a expertek Fakta o klimatu uspořádal před začátkem léta briefing pro novináře, na kterém vysvětloval zákonitosti a dopady klimatické změny a také toho, nakolik lze extrémy počasí dávat do souvislostí s klimatickou změnou.

Ondráš Přibyla, zakladatel a ředitel Fakta o klimatu, objasnil princip atribuce, na jehož základě lze určit, zda za extrémním počasím (povodně, tornáda, vedra atp.) může klimatická změna. Atribuce je založena na datovém historickém srovnání frekvence výskytu meteorologických jevů v určitém geografickém prostoru. Výpočtem atribuce tak lze statisticky spočítat míru pravděpodobnosti výskytu určitého jevu v prostředí s klimatickou změnou a bez klimatické změny (například že přívalové deště jsou v dnešním světe xkrát pravděpodobnější než v prostředí bez klimatické změny). Závěrem atribučního srovnání může být konstatování, že například extrémní počasí by bez klimatické změny nenastalo, nebo že v důsledku klimatické změny je takové počasí xkrát častější anebo že má na události tohoto typu malý efekt. Je ale možné dojít k závěru, že u událostí daného typu neumíme vliv klimatické změny kvantifikovat.

Novináři by proto měli rozlišovat, zda může být výskyt extrémního počasí způsoben klimatickou změnou. Měli by se opírat o fakta a na základě klimatických modelů kvantifikovat dopad klimatické změny na projevy počasí. „Například u letošních jarních veder ve Španělsku můžeme konstatovat, že jsou i v dnešním klimatu velmi vzácná, protože podle modelu by se měla objevit jednou za 400 let,“ přiblížil.

Atribuci nedávných extrémních událostí stejně jako další materiály k využití představujeme v boxu níže. 

Doktor Tomáš Šebek novinářům shrnul dopady vln veder na zdraví. Podle predikce se mezi lety 2030 až 2050 očekává až 250 tisíc úmrtí v důsledku klimatické změny. Nejhůře budou postiženy chudé země, uvedl. Vyjmenoval také negativní dopady veder na lidské zdraví (křeče, úpal, kardio nemoci, nemoci dýchacího traktu nebo chronická onemocnění) a také skupiny lidí, kteří jsou nejvíce zranitelní (děti, staří lidé, lidé pracující venku, sportovci – pokud sportují ve vysokých teplotách, lidé ve městech aj.) a doporučil, jak si v případě nástupu veder udržovat co nejoptimálnější teplotu (především pití studené vody, naopak nekonzumovat alkoholické nápoje).

Ondřej Lhotka z Ústavu fyziky atmosféry AV ČR promluvil o definici veder, přičemž zdůraznil, že je třeba přihlížet k regionu, ke kterému se informace vztahuje a pro hodnocení vln veder je dobré posuzovat širší geografický kontext (v případě Česka celý středoevropský region). Dodal, že od roku 1990 lze na základě dat pozorovat častější vlny veder a že další výhled do roku 2050 lze jen simulovat. Klimatické modely nemůžou být dokonalé a klima se může měnit i bez zásahu člověka. Přesto simulace naznačují častější vlny veder pro následující desítky let. Zatímco v období 1970 až 1999 se vlny veder uskutečnily v průběhu deseti let dvakrát až šestkrát, v období 2020 až 2050 už to má být 4 až 16krát za deset let. V období 2070 až 2099 je odhadován výskyt vln veder jednou až třikrát v roce.

Nejčastěji se v Česku teplota vzduchu dostává na obzvlášť vysoké hodnoty přílivem teplého vzduchu od jihu a jihozápadu, typicky po zadní straně tlakové výše, popsal Michal Žák z MFF UK a ČT. Předpovídat vlny veder lze s pravděpodobností v rozpětí šesti až osmi dnů předem. Od cca 5 dnů a méně dosahují předpovědi přesnějších kontur, přičemž předpověď délky trvání závisí na konkrétní situaci – někdy je předpověď téměř jasná, při delších vlnách je problematické předpovědět konec. Předpověď lze získat v aplikaci nebo v médiích. Oficiální varování poskytuje ČHMÚ a následně se šíří různými mediálními kanály. Je dobré zdůrazňovat příslušná doporučení ke zmírnění dopadů vln veder na obyvatele. Rekordní hodnoty teplot má smysl uvádět pro stanice, které měří aspoň 30 let. Je třeba dávat pozor na denní, měsíční a absolutní rekordy. Celkové vyhodnocení má smysl s odstupem (například po měsíci), kdy jsou k dispozici data ze všech stanic a lze zhodnotit celé období.

-mav-