Some Recent Developments in Paleoclimatology
Przed 1970 rokiem, wiele badań paleoklimatologicznych skupiało się głównie na rekonstrukcjach klimatycznych, które opisywały co się wydarzyło, z badaniami obejmującymi różne typy danych przybliżonych (Wendland, 1991). Radiometryczne techniki datowania, takie jak datowanie radiowęglowe i potasowo-argonowe, dostarczyły ilościowych środków do datowania przeszłych zmian klimatycznych. Badania paleoklimatyczne były napędzane przez powstanie wielu ośrodków badawczych, które specjalizowały się w konkretnych danych przybliżonych i metodach datowania. Na przykład dendroklimatologia, czyli badanie pierścieni drzew, nabrała tempa po utworzeniu w 1937 r. Laboratorium Badań Pierścieni Drzew na Uniwersytecie Arizony w USA. Podobne laboratoria dendroklimatyczne powstały później m.in. na Uniwersytecie Columbia w Nowym Jorku, na Uniwersytecie Arkansas, w Climatic Research Unit, na Uniwersytecie East Anglia w Wielkiej Brytanii oraz w Szwajcarskim Federalnym Instytucie Badań Lasu, Śniegu i Krajobrazu. Powstały również ośrodki badawcze koncentrujące się na innych wskaźnikach, takich jak palinologia, m.in. na Uniwersytecie Minnesota w Stanach Zjednoczonych, Uniwersytecie Cambridge w Anglii, Uniwersytecie Lund w Szwecji, Uniwersytecie w Bernie w Szwajcarii oraz Instytucie Geografii Rosyjskiej Akademii Nauk w Moskwie. Powstały również znaczące ośrodki badawcze zajmujące się paleoceanografią czwartorzędu, m.in. na Uniwersytecie Cambridge, Uniwersytecie Browna i Uniwersytecie Columbia. W miarę upływu czasu w znaczących ośrodkach badawczych, takich jak Quaternary Research Center w Stanach Zjednoczonych oraz Xian Laboratory of Loess and Quaternary Geology przy Chińskiej Akademii Nauk, opracowywano udoskonalenia i nowe techniki analizy danych. Nowo wyszkoleni naukowcy, którzy ukończyli te ośrodki badawcze, zakładali własne centra badawcze, budując paleoklimatyczne bazy danych.
Począwszy od wczesnych lat siedemdziesiątych, rozwój szybkich komputerów sprzyjał nowemu rodzajowi paleoklimatologii, która specjalizuje się w analizie dużych paleoklimatycznych zbiorów danych (Wright i Bartlein, 1993). Niektóre narzędzia interpretacyjne w analizach paleoklimatycznych mają charakter jakościowy, który trwa do dziś i może obejmować analizy od skali lokalnej do hemisferycznej (rys. 1). We wcześniejszych badaniach ilościowych stosowano podstawowe funkcje transferu do konwersji zmiennych przybliżonych na zmienne klimatyczne, co wiązało się również z kalibracją współczesnych danych klimatycznych ze współczesnymi danymi środowiskowymi. Nowoczesne relacje zostały zastosowane do kopalnych danych środowiskowych w celu ilościowej rekonstrukcji klimatu w przeszłości (Webb i Bryson, 1972). Wraz z powiększaniem się zbiorów danych rosło też zaawansowanie ilościowych narzędzi interpretacyjnych do analizy wielkoskalowych zbiorów danych paleoklimatycznych (Mann i in., 1998; Prentice i in., 1991). Na przykład, niedawno opracowany Atlas Susz Ameryki Północnej, który dostarcza geograficznych map nasilenia suszy w poszczególnych latach, opiera się na geograficznej sieci 835 stanowisk słojów drzew (Rysunek 3; Cook i Krusic, 2004). Wiele sieci danych paleoklimatycznych jest obecnie dostępnych w World Data Center-A for Paleoclimatology (WDC-A) w Boulder, CO (Webb et al., 1994), oraz w innych lustrzanych lokalizacjach na całym świecie w Johannesburgu w RPA, Lanzhou w Chinach, Mendozie w Argentynie, Nairobi w Kenii i Pune w Indiach (Eakin et al., 2003). Te sieci danych obejmują zakres od skali regionalnej do globalnej, a przykładami są International Tree Ring Database (Grissino-Mayer i Fritts, 1997) i Global Pollen Database.
Rewolucja komputerowa stworzyła również perspektywę paleoklimatyczną do czynienia z GCMs. Modele te są podobne do tych używanych w codziennym prognozowaniu pogody, ale zamiast tego ich zasady są stosowane do symulacji wielkoskalowych wzorców klimatycznych z przeszłości. Wcześniejsze próby koncentrowały się głównie na atmosferze, ale modelowanie paleoklimatyczne rozwinęło się w kierunku połączenia modeli atmosferycznych ze szczegółowymi sprzężeniami zwrotnymi, które odnoszą się do procesów w biosferze, litosferze i hydrosferze (Kohfeld i Harrison, 2000; Kutzbach i in., 1998). Dużo uwagi poświęcono sprzężeniom zwrotnym ocean-atmosfera. GCM zostały wykorzystane do symulacji paleoklimatów w zakresie od kilkuset do milionów lat temu (Kutzbach, 1992), jak również wybranych przedziałów czasowych i interesujących zjawisk w przeszłości (LeGrande i in., 2006; Seager i in., 2005). W przeciwieństwie do paleoklimatycznych danych proxy, które niezależnie rekonstruują „co się wydarzyło” (Rysunek 1), GCM wyjaśniają „dlaczego tak się stało” i dlatego są niezwykle użytecznym narzędziem dla paleoklimatologów do testowania hipotez dotyczących przyczyn zmian klimatycznych poprzez porównywanie wyników symulacji z wynikami uzyskanymi z danych proxy (Harrison i Prentice, 2003; Mahowald i in., 1999). W ciągu ostatnich dwóch dekad powstało i nadal działa wiele różnych grup zajmujących się modelowaniem paleoklimatycznym; niektóre z nich to modelowanie w National Center for Atmospheric Research w Boulder, CO, Hadley Centre w Wielkiej Brytanii, Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis, Max-Planck Institute for Meteorology na Uniwersytecie w Bremie, Laboratoire de Météorologie Dynamique we Francji oraz Goddard Institute of Space Studies w Maryland, USA.
Zwiększona rozdzielczość w technikach datowania i rosnąca ilość dowodów paleoklimatycznych, szczególnie z rdzeni lodowych i osadów morskich z północnego Atlantyku, wskazują, że gwałtowne zmiany klimatu w skali dekadowo-centylenowej wystąpiły w odległej przeszłości, które znacznie różnią się pod względem wielkości i charakteru od tych obserwowanych we współczesnym zapisie instrumentalnym (Clark i in., 1999; Labeyrie et al., 2003; Overpeck, 1996). Zmiany te są istotne dla społeczeństwa, ponieważ wiemy, że tak gwałtowne zmiany klimatyczne mogą wystąpić w ciągu jednego życia człowieka. Zapisy paleoklimatyczne oferują zatem jedyny sposób sprawdzenia, czy nasze modele predykcyjne mogą symulować takie przyszłe zmiany. Podjęto próby modelowania w celu symulacji przyczyn i charakteru tych gwałtownych zmian. Te modele pozwalają naukowcom na przeprowadzenie szczegółowych porównań danych z modelami w skali półkulowej i globalnej (Clark i in., 2002). Jednakże, jak dotąd, większość badań modelowania tych zjawisk nadal koncentruje się na testach wrażliwości w celu oceny potencjalnych mechanizmów wymuszających. Dopiero zaczynamy dokumentować i rozumieć kontrolę i przyczyny tych gwałtownych zmian, a takie pytania będą nadal ważne dla społeczności paleoklimatologicznej w nadchodzących latach.