Schöngart S, Nicholls Z, Hoffmann R et al. (2025) High-income groups disproportionately contribute to climate extremes worldwide. Nature Climate Change, in print – https://doi.org/10.1038/s41558-025-02325-x – open access article pdf – CC BY 4.0
Abstract (povzetek):
Podnebna nepravičnost je še vedno prisotna, saj imajo najmanj odgovorni pogosto največje posledice, tako med državami kot znotraj njih. V tem članku prikazujemo, kako so izpusti toplogrednih plinov (angl. Greenhouse Gas – GHG) zaradi potrošnje in naložb najbogatejših skupin prebivalstva nesorazmerno vplivale na današnje podnebne spremembe (angl. Climate change). Neenakost izpustov v obdobju 1990-2020 povezujemo z regionalnimi podnebnimi ekstremi z uporabo okvira, ki temelji na posnemovalniku (emulatorju). Ugotovili smo, da je dve tretjini (eno petino) segrevanja mogoče pripisati 10 % (1 %) najbogatejših, kar pomeni, da je prispevek posameznikov 6,5-krat (20-krat) večji od povprečnega prispevka na prebivalca planeta. Pri ekstremnih dogodkih je 10 % (1 %) najbogatejših prispevalo 7-krat (26-krat) več od povprečja k povečanju mesečnih ekstremnih vročinskih pojavov (angl. Heat wave) 1 na 100 let po vsem svetu in 6-krat (17-krat) več k sušam (angl. Drought) v Amazoniji. Emisije 10 % najbogatejših v ZDA in na Kitajskem so povzročile dvo- do trikratno povečanje ekstremne vročine v ranljivih regijah. Kvantitativna opredelitev povezave med razlikami v bogastvu in podnebnimi vplivi lahko pomaga pri razpravi o podnebni enakosti in pravičnosti.
Dejanski izpusti so bili pretvorjeni v srednjo globalno temperaturo (Global Mean Temperature – GMT) s preprostim podnebnim modelom MAGICC in nato pretvorjeni v realizacije podnebnih spremenljivk na ravni mrežnih celic z uporabo modela MESMER-M-TP.
a, Dejanske poti izpustov CO2. Zgodovinski izpusti s prispevki izbranih skupin onesnaževalcev po letu 1990 in brez njih (oranžna barva).
b, Mediana ravni globalne srednje temperature GMT za zgodovinske in protifaktične poti izpustov (polne črte) skupaj s 5%-95% intervalom zaupanja (osenčene ovojnice), pridobljenim iz 600 članov ansambla.
c, Referenčna, sedanja in protifaktična porazdelitev na eni celici mreže na primeru temperature.
(vir: https://media.springernature.com/full/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41558-025-02325-x/MediaObjects/41558_2025_2325_Fig1_HTML.png?as=webp).
a, Mediana povečanja globalne srednje temeprature GMT v obdobju 1990-2020 in deleži, pripisani 10 %, 1 % in 0,1 % svetovnega prebivalstva. Šrafirana območja označujejo segrevanje za vsako skupino na podlagi enakega prispevka k segrevanju na prebivalca. Nad stolpci so prikazani faktorji podnebne neenakosti (angl. climate inequality factors – CIF), ki kažejo prispevek skupine h globalnemu segrevanju glede na povprečni prispevek. Navpične črte predstavljajo 5% – 95% interval zaupanja zaradi naravne spremenljivosti in negotovosti pri odzivu globalne temperature. Krogi označujejo srednje vrednosti iz analize občutljivosti (glj poglavje o metodah v članku – spodnji krog so izpusti, ki temeljijo na CO2, zgornji pa izpusti, ki ne temeljijo na CO2). Ocene temeljijo na 600 članih vsakega ansambla.
b, Mediana hipotetičnega povečanja globalne srednje temperature GMT v obdobju 1990-2020, če bi vsi oddajali izpusti kot dane dohodkovne skupine, pri čemer so 5% – 95% intervali zaupanja prikazani z navpičnimi črtami. Ocene temeljijo na 600 članih ansambla.
c, Regionalna razdelitev svetovnih 10 %, 1 % in 0,1 % najvišjih dohodkov v letu 2019.
d, Globalna (polna črta) in regionalna (simboli) razdelitev dohodkov v letu 2019.
e, Enako kot v točki a, vendar za regionalnih 10 %, 1 % in 0,1 % najvišjih dohodkov v ZDA, EU-27, Indiji in na Kitajskem. Sive črte označujejo mediano povečanja globalne srednje temperature GMT, ki jo je mogoče pripisati vsaki regiji kot celoti. Podana sta dva faktorja podnebne neekaosti (CIF): svetlejša (temnejša) vrednost je glede na enak delež države (dejanski izpusti) in meri globalno (regionalno) neenakost. Navpične črte predstavljajo 5% – 95% interval zaupanja zaradi naravne variabilnosti in negotovosti globalnega temperaturnega odziva. Krogi označujejo srednje vrednosti iz analize občutljivosti. Ocene temeljijo na 600 članih vsakega ansambla.
(vir: https://media.springernature.com/full/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41558-025-02325-x/MediaObjects/41558_2025_2325_Fig2_HTML.png?as=webp).
a,b, Mesečna porazdelitev ekstremnih vročinskih razmer (a) in ekstremnih suš v Amazoniji (b) po mrežnih celicah, ki jih je mogoče pripisati zgornjim 10 % svetovnega prebivalstva. Porazdelitve so bile dobljene tako, da smo najprej izračunali mediano rezultatov pripisovanja v vsaki mrežni celici (ocenjeno na podlagi 15 000 članov ansambla) in nato izračunali statistiko za vseh 2 652 mrežnih celic. Barvno senčenje je kakovostno.
c,d, Prostorska porazdelitev mediane števila vročinskih (c) in sušnih (d) ekstremov v mesecih najvišjih temperatur, ki jih je mogoče pripisati 10 % svetovnega prebivalstva. Medianske ocene so izpeljane iz 15 000 članov ansambla. Šrafirane regije označujejo nepomembne rezultate in/ali nezadostno ujemanje modelov.
e,f, Mediana števila dodatnih ekstremov vročine (e) in suše (f) po regijah (označeno na zemljevidih v c in d). Nad stolpci so prikazani faktorji neenakosti podnebja (CIF), ki kažejo prispevek skupine k ekstremnim pojavom glede na povprečni prispevek. Navpične črte ustrezajo 5% – 95% intervalu zaupanja. Zaradi nezadostnega soglasja med mrežnimi celicami nismo prikazali ocen svetovne suše. Porazdelitve so bile izpeljane tako, da smo najprej izračunali mediano rezultatov pripisovanja v vsaki mrežni celici (ocenjeno na podlagi 15 000 članov ansambla) in nato izračunali statistiko za vse mrežne celice znotraj vsake regije.
(vir: https://media.springernature.com/full/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41558-025-02325-x/MediaObjects/41558_2025_2325_Fig3_HTML.png?as=webp).
Levo: mediana števila dodatnih ekstremnih vročinskih obdobij v izbranih regijah, ki jih je mogoče pripisati 10 % največjih onesnaževalcev na Kitajskem, v Združenih državah Amerike, EU-27 in Indiji.
Desno: enako kot na levi, vendar za 1 % največjih onesnaževalcev. Širše črte kažejo, da je več dogodkov pripisati določeni skupini onesnaževalcev. Vrednosti v stolpcih kažejo dodatno število dogodkov v 100 letih. Medianske ocene so bile pridobljene tako, da so bile najprej izračunane mediane rezultatov pripisovanja v vsaki celici mreže (ocenjene na podlagi 15 000 članov ansambla za vsako celico), nato pa so bile izračunane statistike za vse celice mreže znotraj vsake regije.
(vir: https://media.springernature.com/full/springer-static/image/art%3A10.1038%2Fs41558-025-02325-x/MediaObjects/41558_2025_2325_Fig4_HTML.png?as=webp).
