Таблица краткая характеристика антропогенеза таблица: Стадии антропогенеза в таблице (11 класс, биология)

Содержание

Таблица «Этапы эволюции человека»

Примечание: Объём мозга современного человека находится в пределах 1300—1600см³.

Этапы эволюции человека, названия	Место и время нахождения	Возраст	Особенности строения	Образ жизни	Орудия труда	Эпоха
Австралопитек “homo habilis” «южная обезьяна» «человек умелый»	Пустыня Калахари (Южная Африка) в 1924 году, а затем в Восточной (1959 г.Кения, между г.Килиманджаро и оз.Виктория в Олдувайском ущелье) и Центральной Африке. В 1974 г. американский антрополог нашел в Эфиопии скелет самки австралопитека – Люси	Около 2,5 млн.лет назад (от 4,2 – 1,8 млн.лет назад). 1 млн.750 тыс. лет. Приблизительно 3,5 млн.лет	Рост 120-150 см, масса 20-50 кг, объем мозга 450-650 см³	Не пользовались огнем, вели примитивную охоту	Камни, палки, кости животных, ручные рубила, гальки с тремя-четырьмя сколами.	Ранний (нижний) палеолит
Питекантроп “homo erectus” «Человек прямоходящий» «яванский человек» «обезьяночеловек прямоходящий»	1891г.о.Ява, Индонезия, р.Соло (голландский врач Эжен Дюбуа)	1,5 млн.лет назад-200 тыс.лет назад На территории Казахстана около 1 млн.лет назад	Череп и челюсти менее массивные, ноги стали длиннее, а руки короче. Рост примерно 150 см, Объем мозга 900-1200 см³	Собирательство, охота	Примитивные орудия из костей и рогов, использовать деревянные дубинки и заостренные ветки в качестве копий.	Ранний (нижний) палеолит
Синантроп “homo erectus” Homo erectus pekinensis или Sinanthropus pekinensis-пекинский человек, «Человек прямоходящий» «китайский человек»	1927 г.Китай, в пещере Чжоу-коу-дянь недалеко от Пекина.	500-200 тыс.лет назад	Объём мозга 850—1220 см³; левая доля мозга, где расположены двигательные центры правой стороны тела, была несколько больше, по сравнению с правой долей. Следовательно, правая рука у синантропа была более развита, чем левая. Рост — 155-160 см.	Собирательство и охота, строили жилища, поддерживали огонь, имели зачатки членораздельной речи.	Орудия труда из камня, костей и рогов, прокаленные камни, чопперы, дисковидные нуклеусы, рубила, отщепы и прочие образцы древнего быта. Чаще всего, материалом для изготовления служил кварц, песчаник и роговик.	Ранний (нижний) палеолит
Гейдельбергский человек “homo heidelbergensis” «человек прямоходящий»	1907 г.близ г.Гейдельберг (Германия), исследователь Даниэль Хартманн обнаружил челюсть с зубами, возраст которых около 500 тысяч лет. Исследовал и поставил название профессор Отто Шотензак.	800-345 тыс.лет назад	Надбровные дуги ярко выраженные; подбородок без выступления, довольно массивен; череп имеет толстые стенки; лоб низкий. Рост от 155-175 см., вес до 65 кг. Ведущая рука-правая.	Мог строить примитивные хижины и пользоваться огнём.	Камни и деревянные копья с наконечниками из камня, рубила, отщепы,	Ранний (нижний) палеолит
Неандерталец «Homo neanderthalensis» или «Homo sapiens neanderthalensis», «мустьерский человек»	В 1856 году в ущелье Неандерталь возле Дюссельдорфа и Эркрата (Западная Германия). Ущелье получило название в честь Иоахима Неандера, немецкого теолога и композитора. Спустя два года (в 1858) Шаафгаузен ввёл в научный обиход термин «неандерталец». В 1938 г. Южный Узбекистан, в пещере Тешик-Таш найден скелет мальчика 8-9 лет. Реконструкция антрополога М.М.Герасимова.	100-35 тыс. лет назад	Рост: 160-170 см Тяжесть скелета и солидная мышечная масса сочетались с объёмом черепной коробки в 1400-1740 см³ и мозга — 1200-1600 см³. короткая шея, низкий лоб, затылочная доля, резко подающаяся назад, руки короткие и лапообразные.	Пещеры, мобильные жилища в виде хижин из крупных костей мамонта и шкур животных. Похоронные ритуалы, вера в загробную жизнь и начало формирования религиозных представлений. Умели добывать и сохранять огонь.	Ножи-копалки, копья, дубинки, дисковидные и одноплощадные нуклеусы, сверла. Ценили красоту и искусство в 2003 году была найдена костяная флейта с 4-мя отверстиями (10 см, возраст 35 тыс.лет). Намеки на орнамент в изображениях, окрашивание охрой, подобие карандаша.	Средний палеолит (мустье)
Кроманьонец “homo sapiens” «человек разумный»	В 1868 г. на юго-западе Франции в пещере Кро-Маньон	40-35 тыс.лет назад	Рост до 180 см, объем мозга 1400-1900 см³. имеет все черты, присущие современному человеку.	Строил шалаши, землянки, создавал одежду, предметы быта и орудия охоты. Знал земледелие; Со временем научился одомашнивать животных; сохранились наскальные рисунки и скульптуры из глины; проводил ритуалы во время захоронения сородичей.	Стали осознавать себя, задумываться, рассуждать, активно исследовать и экспериментировать. Орудия труда достигли высокой техники изготовления.	Поздний (верхний) палеолит

Таблица основные стадии эволюции человека. Хронология эволюции человека. Основные этапы эволюции человека — Общая биология

Ученые утверждают, что современный человек произошел не от современных человекообразных обезьян, для которых характерна узкая специализация (приспособление к строго определенному образу жизни в тропических лесах), а от вымерших несколько миллионов лет тому назад высокоорганизованных животных — дриопитеков. Процесс эволюции человека очень длительный, основные его этапы представлены в схеме.

Основные этапы антропогенеза (эволюция предков человека)

По данным палеонтологических находок (ископаемых остатков), около 30 млн. лет назад на Земле появились древние приматы парапитеки, жившие на открытых пространствах и на деревьях. Их челюсти и зубы были подобны челюстям и зубам человекообразных обезьян. Парапитеки дали начало современным гиббонам и орангутангам, а также вымершей ветви дриопитеков. Последние в своем развитии разделились на три линии: одна из них привела к современной горилле, другая — к шимпанзе, а третья — к австралопитеку, а от него — к человеку. Родство дриопитека с человеком установлено на основе изучения строения его челюсти и зубов, обнаруженных в 1856 г. во Франции.

Важнейшим этапом на пути превращения обезьяноподобных животных в древнейших людей было появление прямохождения. В связи с изменением климата и изреживанием лесов наступил переход от древесного к наземному образу жизни; чтобы лучше обозревать местность, где у предков человека было много врагов, им приходилось вставать на задние конечности. В дальнейшем естественный отбор развил и закрепил прямохождение, и, как следствие этого, руки освободились от функций опоры и передвижения. Так возникли австралопитеки — род, к которому относятся гоминиды (семейство людей) .

Австралопитеки

Австралопитеки — высокоразвитые двуногие приматы, использовавшие предметы естественного происхождения в качестве орудий (следовательно, австралопитеков еще нельзя считать людьми). Костные остатки австралопитеков впервые обнаружены в 1924 г. в Южной Африке. Они были ростом с шимпанзе и массой около 50 кг, объем мозга достигал 500 см 3 — по этому признаку австралопитек стоит ближе к человеку, чем любая из ископаемых и современных обезьян.

Строение тазовых костей и положение головы было сходно с таковыми человека, что свидетельствует о выпрямленном положении тела. Они жили около 9 млн. лет тому назад в открытых степях и питались растительной и животной пищей. Орудиями их труда были камни, кости, палки, челюсти без следов искусственной обработки.

Человек умелый

Не обладая узкой специализацией общего строения, австралопитеки дали начало более прогрессивной форме, получившей название Homo habilis — человек умелый. Костные остатки его были обнаружены в 1959 г. в Танзании. Возраст их определен примерно в 2 млн. лет. Рост этого существа достигал 150 см. объем головного мозга был на 100 см 3 больше, чем у австралопитеков, зубы человеческого типа, фаланги пальцев как у человека, сплющены.

Хотя в нем сочетались признаки, как обезьян, так и человека, переход этого существа к изготовлению галечных орудий (хорошо выделанных каменных) свидетельствует о появлении у него трудовой деятельности. Они могли ловить животных, бросать камни и совершать другие действия. Кучи костей, находящиеся вместе с ископаемыми остатками человека умелого, свидетельству ют о том, что мясо стало постоянной частью их диеты. Эти гоминиды пользовались грубыми каменными орудиями труда.

Человек прямоходящий

Homo erectus — человек прямоходящий. вид, от которого, как полагают, произошел современный человек. Его возраст 1,5 млн. лет. Его челюсти, зубы и надбровные дуги все еще оставались массивными, но объем головного мозга у некоторых индивидуумов был таким же, как у современного человека.

Некоторые кости Homo erectus найдены в пещерах, что позволяет предполагать о его постоянном жилище. Кроме костей животных и довольно хорошо выделанных каменных орудий, в некоторых пещерах обнаружены кучи древесного угля и обгоревшие кости, так что, по-видимому, в это время австралопитеки уже научились добывать огонь.

Эта стадия эволюции гоминид совпадает с заселением выходцами из Африки других более холодных областей. Выдержать холодные зимы, не выработав сложных видов поведения или технических навыков, было бы невозможно. Ученые предполагают, что дочеловеческий мозг Homo erectus был способен находить социальные и технические решения (огонь, одежда, запас нищи и совместное проживание в пещерах) проблем, связанных с необходимостью выжить в зимнюю стужу.

Таким образом, все ископаемые гоминиды, особенно австралопитеки, рассматриваются как предшественники человека.

Эволюция физических особенностей первых людей, включая современного человека, охватывает три этапа: древнейшие люди, или архантропы ; древние люди, или палеоантропы ; современные люди, или неоантропы .

Архантропы

Первый представитель архантропов — питекантроп (японский человек) — обезьяночеловек, прямоходящий. Его кости обнаружены на о. Ява (Индонезия) в 1891 г. Первоначально его возраст определяли равным 1 млн. лет, но, согласно более точной современной оценке, ему немногим больше 400 тыс. лет. Рост питекантропа составлял около 170 см, объем черепной коробки — 900 см 3 .

Несколько позже существовал синантроп (китайский человек). Многочисленные его остатки найдены в периоде 1927 по 1963 гг. в пещере близ Пекина. Это существо использовало огонь и изготовляло каменные орудия. К этой группе древнейших людей относят еще и гейдельбергского человека.

Палеоантропы

Палеоантропы — неандертальцы появились на смену архантропам. 250-100 тыс. лет тому назад они были широко расселены на территории Европы. Африки. Передней и Южной Азии. Неандертальцы изготовляли разнообразные каменные орудия: ручные рубила, скребла, остроконечники; пользовались огнем, грубой одеждой. Объем их мозга выросло 1400 см 3 .

Особенности строения нижней челюсти показывают, что у них была зачаточная речь. Они жили группами по 50-100 особей и во время наступления ледников использовали пещеры, выгоняя из них диких зверей.

Неоантропы и человек разумный

Неандертальцев сменили люди современного типа — кроманьонцы — или неоантропы. Они появились около 50 тыс. лет тому назад (костные остатки их найдены в 1868 г. во Франции). Кроманьонцы образуют единственный род н вид Homo Sapiens – человек разумный. У них полностью сгладились обезьяньи черты, на нижней челюсти имелся характерный подбородочный выступ, указывающий на их способность к членораздельной речи, а по искусству изготовления разнообразных орудий из камня, кости и рога кроманьонцы ушли далеко вперед по сравнению с неандертальцами.

Они приручили животных и начали осваивать земледелие, что позволило избавиться от голода и добывать разнообразную пищу. В отличие от предшественников эволюция кроманьонцев проходила под большим влиянием социальных факторов (сплочение коллектива, взаимная поддержка, совершенствование трудовой деятельности, более высокий уровень мышления).

Возникновение кроманьонцев — завершающий этап формирования человека современного типа

. На смену первобытному человеческому стаду пришел первый родовой строй, завершивший становление человеческого общества, дальнейший прогресс которого стал определяться социально-экономическими законами.

Человеческие рассы

Ныне живущее человечество распадается на ряд групп, называемых расами.
Человеческие расы
— это исторически сложившиеся территориальные общности людей, обладающие единством происхождения и сходством морфологических признаков, а также наследственными физическими признаками: строением лица, пропорциями тела, цветом кожи, формой и цветом волос.

По этим признакам современное человечество делится на три основные расы: европеоидную , негроидную и монголоидную . Каждая из них имеет свои морфологические особенности, но все это внешние, второстепенные признаки.

Особенности, составляющие человеческую сущность, такие, как сознание, трудовая деятельность, речь, способность познавать и подчинять природу, едины у всех рас, что опровергает утверждения идеологов-расистов о «высших» нациях и расах.

Дети негров, воспитанные вместе с европейцами, не уступали им по уму и одаренности. Известно, что центры цивилизации 3-2 тыс. лет до нашей эры были в Азии и Африке, а Европа в это время пребывала в состоянии варварства. Следовательно, уровень культуры зависит не от биологических особенностей, а от общественно-экономических условий, в которых живут народы.

Таким образом, утверждения реакционных ученых о превосходстве одних рас и неполноценности других беспочвенны и лженаучны. Они созданы для оправдания захватнических войн, грабежа колоний н расовой дискриминации.

Расы человека нельзя смешивать с такими социальными объединениями, как народность и нация, которые образовались не по биологическому принципу, а на основе устойчивости обшей речи, территории, экономической и культурной жизни, образовавшихся исторически.

Человек в истории своего развития вышел из подчинения биологическим законам естественного отбора, его приспособление к жизни в разных условиях происходит путем активной их переделки. Однако эти условия в какой-то мере все же оказывают определенное влияние на организм человека.

Результаты такого влияния видны на ряде примеров: в особенностях пищеварительных процессов у оленеводов Заполярья, потребляющих много мяса, у жителей Юго-Восточной Азии, пищевой рацион которых состоит в основном из риса; в увеличенном количестве эритроцитов в крови горцев по сравнению с кровью обитателей равнин; в пигментации кожи жителей тропиков, отличающих их от белизны покровов северян и т. д.

После завершения формирования современного человека действие естественного отбора не прекратилось полностью. В результате этого в ряде регионов земного шара у человека выработалась устойчивость к некоторым заболеваниям. Так, у европейцев корь протекает намного легче, чем у народов Полинезии, которые столкнулись с этой инфекцией только после колонизации их островов переселенцами из Европы.

В Центральной Азии у человека редко встречается группа крови 0, но выше частотность группы В. Выяснилось, что это связано с эпидемией чумы, имевшей место в прошлом. Все эти факты доказывают, что в человеческом обществе существует биологический отбор, на основе чего сформировались человеческие расы, народности, нации. Но все возрастающая независимость человека от окружающей среды почти приостановила биологическую эволюцию.

Ученые так и не смогли прийти к единому мнению о том, кто такие предки людей, дебаты в научных кругах ведутся уже не первое столетие. Наибольшей популярностью пользуется эволюционная теория, предложенная знаменитым Чарльзом Дарвином. Принимая за истину тот факт, что человек является «потомком» человекообразной обезьяны, интересно проследить основные этапы эволюции.

Эволюционная теория: предки людей

Как уже было сказано, большинство ученых склоняется к тому, чтобы согласиться с эволюционной версией, объясняющей Предки людей, если полагаться на эту теорию, — человекообразные обезьяны. Процесс превращения занял свыше 30 миллионов лет, точная цифра не была установлена.

Основоположником теории является Чарльз Дарвин, живший в 19 веке. Она базируется на таких факторах, как естественный отбор, наследственная изменчивость.

Парапитеки

Парапитек — общий предок человека и обезьяны. Предположительно эти животные населяли землю 35 миллионов лет назад. Именно эти в настоящий момент считаются начальным звеном в эволюции человекообразных обезьян. Дриопитеки, гиббоны и орангутанги являются их «потомками».

К сожалению, о древних приматах ученым известно немногое, данные получены благодаря палеонтологическим находкам. Установлено, что древесные обезьяны предпочитали селиться на деревьях или открытых пространствах.

Дриопитеки

Дриопитек — древний предок человека, произошедший, если полагаться на имеющиеся данные, от парапитека. Время появления указанных животных точно не установлено, ученые предполагают, что это случилось приблизительно 18 миллионов лет назад. Полуназемные обезьяны дали начало гориллам, шимпанзе и австралопитекам.

Установить, что дриопитек может называться предком современного человека, помогло исследование строения зубов и челюсти животного. Материалом для изучения послужили останки, найденные на территории Франции в 1856 году. Известно, что кисти дриопитеков позволяли им хватать и удерживать предметы, а также бросать их. Селились человекообразные обезьяны преимущественно на деревьях, предпочитали стадный образ жизни (защита от нападений хищников). Пищей им служили в основном фрукты и ягоды, что подтверждается тонким слоем эмали на коренных зубах.

Австралопитеки

Австралопитек — высокоразвитый обезьяноподобный предок человека, населивший землю предположительно около 5 миллионов лет назад. Обезьяны использовали для передвижения задние конечности, ходили в полувыпрямленном положении. Рост среднестатистического австралопитека насчитывал 130-140 см, встречались и более высокие или низкие особи. Масса тела также отличалась — от 20 до 50 кг. Удалось установить и объем мозга, который составлял примерно 600 кубических сантиметров, этот показатель выше, чем у человекообразных обезьян, живущих в наши дни.

Очевидно, что переход к прямохождению привел к высвобождению рук. Постепенно предшественники человека стали осваивать примитивные орудия, используемые для борьбы с врагами, охоты, однако еще не начали изготавливать их. В роли орудий выступали камни, палки, кости животных. Австралопитеки предпочитали селиться группами, так как это помогало эффективно защищаться от врагов. Пищевые предпочтения были различными, в ход шли не только фрукты и ягоды, но и мясо животных.

Внешне австралопитеки выглядели, скорее, как обезьяны, чем как люди. Их тела обладали густым волосяным покровом.

Человек умелый

Человек умелый внешне практически не отличался от австралопитека, однако значительно превосходил его в развитии. Считается, что первый представитель людского рода появился приблизительно два миллиона лет назад. Впервые останки были найдены в Танзании, произошло это в 1959 году. Объем головного мозга, которым обладал человек умелый, превышал показатели австралопитека (разница составляла примерно 100 кубических сантиметров). Рост среднестатистической особи не выходил за рамки 150 см.

Свое название эти потомки австралопитеков заслужили в первую очередь за то, что начали изготавливать примитивные орудия труда. Изделия были в основном каменными, использовались во время охоты. Удалось установить, что мясо постоянно присутствовало в рационе человека умелого. Исследование биологических особенностей мозга позволило ученым предположить вероятность зачатков речи, однако эта теория не получила прямых подтверждений.

Человек прямоходящий

Расселение этого вида произошло приблизительно миллион лет назад, останки человека прямоходящего обнаружены в Азии, Европе, Африке. Объем мозга, которым обладали представители Homo erectus, составлял до 1100 кубических сантиметров. Они уже были способны издавать звуки-сигналы, однако звуки эти пока оставались нечленораздельными.

Человек прямоходящий известен в первую очередь тем, что преуспел в коллективной деятельности, чему способствовал увеличившийся в сравнении с предыдущими звеньями эволюции объем мозга. Предки людей успешно охотились на крупных животных, научились добывать огонь, о чем свидетельствуют найденные в пещерах кучи древесного угля, а также обгоревшие кости.

Человек прямоходящий обладал таким же ростом, как и человек умелый, отличался архаическим строением черепа (низкая лобная кость, скошенный подбородок). Еще недавно назад ученые полагали, что представители этого вида исчезли примерно 300 тысяч лет назад, однако недавние находки опровергают эту теорию. Не исключено, что человек прямоходящий застал появление

Неандертальцы

Не так давно предполагалось, что неандертальцы — прямые предки Однако последние данные позволяют утверждать, что они представляют собой тупиковую эволюционную ветвь. Представители Homo neanderthalensis обладали мозгом, объем которого был приблизительно равен объему мозга, которым наделены современные люди. Внешне неандертальцы уже почти не напоминали обезьян, строение их нижней челюсти говорит о способности к членораздельной речи.

Считается, что неандертальцы появились около 200 тысяч лет назад. Места жительства, которые они выбирали, зависели от климата. Это могли быть пещеры, скалистые навесы, берега рек. Орудия, которые изготавливали неандертальцы, стали более совершенными. Основным источником пропитания оставалась охота, которой занимались большими группами.

Удалось выяснить, что у неандертальцев были определенные ритуалы, в том числе и связанные с загробной жизнью. Именно у них возникли и первые зачатки морали, выражавшиеся в заботе о соплеменниках. Были сделаны первые робкие шаги в такой сфере, как искусство.

Человек разумный

Первые представители Homo sapiens появились приблизительно 130 тысяч лет назад. Некоторые ученые предполагают, что это произошло даже раньше. Внешне они выглядели практически так же? как и люди, населяющие планету в наши дни, не отличался и объем мозга.

Найденные в результате археологических раскопок артефакты дают возможность утверждать, что первые люди были высокоразвитыми с точки зрения культуры. Об этом свидетельствуют такие находки, как пещерная живопись, разнообразные украшения, скульптуры и гравировки, созданные ими. Примерно 15 тысяч лет потребовалось человеку разумному для того, чтобы заселить всю планету. Совершенствование орудий труда привело к развитию производящего хозяйства, популярными у Homo sapiens стали такие занятия, как животноводство, земледелие. Первые крупные поселения принадлежат к эпохе неолита.

Люди и обезьяны: сходство

Черты сходства человека и человекообразных обезьян до сих пор являются предметом исследования. Обезьяны способны передвигаться на задних конечностях, однако руки при этом используются в качестве опоры. Пальцы этих животных содержат не когти, а ногти. Число ребер орангутанга составляет 13 пар, тогда как у представителей человеческого рода их 12. Число резцов, клыков и коренных зубов у людей и обезьян совпадает. Также нельзя не отметить сходное строение систем органов, органов чувств.

Черты сходства человека и человекообразных обезьян становятся особенно явными, когда рассматривают способы выражения чувств. Они точно так же демонстрируют грусть, злость, радость. У них развит родительский инстинкт, который проявляется в заботе о детенышах. Свое потомство они не только ласкают, но и наказывают за непослушание. Обезьяны имеют превосходную память, способны удерживать предметы и использовать их как орудия.

Люди и обезьяны: основные отличия

Далеко не все ученые согласны с тем, что человекообразные обезьяны — предки современного человека. в среднем составляет 1600 кубических сантиметров, тогда как этот показатель у животных насчитывает 600 куб. см. Примерно в 3.5 раза отличается и площадь коры мозга.

Перечислять отличия, связанные с внешним видом, можно долго. К примеру, представители человеческого рода обладают подбородком, вывернутыми губами, позволяющими увидеть слизистую оболочку. У них не выделяются клыки, сильнее развиты центры ВИД. Обезьяны обладают бочковидной грудной клеткой, тогда как у людей она плоская. Также человека отличает расширенный таз, усиленный крестец. У животных длина туловища превышает длину нижних конечностей.

Люди обладают сознанием, они в состоянии обобщать и абстрагировать, задействовать отвлеченное и конкретное мышление. Представители человеческого рода способны создавать орудия труда, развивать такие сферы, как искусство и наука. У них присутствует языковая форма общения.

Альтернативные теории

Как уже было сказано, не все люди согласны с тем, что обезьяны — предки человека. У теории Дарвина множество противников, которые приводят все новые и новые аргументы. Существуют и альтернативные теории, объясняющие появление на планете Земля представителей Homo sapiens. Самой древней считается теория креационизма, подразумевающая, что человек представляет собой творение, созданное сверхъестественным существом. Облик создателя зависит от религиозных убеждений. К примеру, христиане полагают, что люди появились на планете благодаря богу.

Еще одна популярная теория — космическая. Она гласит, что человеческая раса имеет внеземное происхождение. Эта теория рассматривает существование людей как результат эксперимента, проведенного космическим разумом. Есть и другая версия, гласящая, что человеческий род произошел от инопланетных существ.

Филогенетическое дерево человека разумного построено еще только в общих чертах. Основные этапы эволюции человека охарактеризованы в таблице:

Основные этапы эволюции человека

Антропоиды	Гоминиды
Дриопитек	Австралопитековые (австралопитек)	Человек умелый	Древнейшие люди (питекантроп, синантроп)	Древние люди (неандерталец)	Новые люди (кроманьонец, человек)
Возраст, лет
18 млн	5 млн	2-3 млн	2 млн — 200 тыс	250-35 тыс	50-40 тыс
Внешний вид
Небольшие животные с округлым черепом, бинокулярным зрением, хорошо развитым головным мозгом; могут находиться в вертикальном положении	Масса до 50 кг, рост до 150 см, руки свободны, прямохождение	Фаланги пальцев сплющены, первый палец стопы не отведен в сторону	Рост около 160 см, массивный костяк, положение тела полусогнутое	Рост 155-165 см, коренастые люди, ходили несколько согнувшись	Рост около 180 см, физический тип современного человека
Объем мозга, см 3
—	550-650	750	700-1200	До 1400	Около 1400
Череп
Череп близок по строению к черепу человекообразных обезьян	Массивные челюсти, небольшие резцы и клыки	Зубы человеческого типа	Кости черепа массивные, лоб покатый, надбровные валики выражены	Скошенные лоб и затылок, большой надглазничный валик, подбородочный выступ развит слабо	Мозговой череп преобладает над лицевым, сплошной надглазничный валик отсутствует, подбородочный выступ хорошо развит
Орудия труда
Манипуляция с окружающими предметами	Систематическое использование естественных предметов	Изготовление примитивных орудий труда	Изготовление хорошо выделанных каменных орудий труда	Изготовление разнообразных каменных орудий труда	Изготовление сложных орудий труда и механизмов
Образ жизни
Стадный образ жизни	Стадный образ жизни, охота, собирательство	Кооперирование во время охоты и групповая защита	Общественный образ жизни, поддержание огня, примитивная речь	Коллективная деятельность, забота о ближних, развитая речь	Настоящая речь, абстрактное мышление, развитие сельского и промышленного хозяйства, техники, науки, искусства

По современным данным палеонтологии, предшественниками человека являются древние примитивные насекомоядные млекопитающие, давшие начало парапитекам.

Парапитеки появились около 35 млн лет назад. Это были древесные обезьяны, от которых произошли современные гиббоны, орангутаны и дриопитеки.

Дриопитеки возникли около 18 млн лет назад. Это были полудревесные, полуназемные обезьяны, которые дали начало современным гориллам, шимпанзе и австралопитекам.

Австралопитеки появились около 5 млн лет назад в безлесных степях Африки. Это были высокоразвитые обезьяны, которые передвигались на двух задних конечностях в полувыпрямленном положении. Их рост составлял 120-150 см, масса тела — 20-50 кг, объем мозга — около 600 см 3 . Освободившимися передними конечностями они могли брать палки, камни, другие предметы и использовать их для охоты и защиты от врагов. Изготовление орудий труда австралопитеками не установлено. Жили группами, употребляли как растительную, так и животную пищу. Австралопитеки, возможно, дали начало Человеку умелому. Этот вопрос остается дискуссионным.

Человек умелый сформировался 2-3 млн лет назад. Морфологически он мало отличался от австралопитеков, но именно на этой стадии произошло превращение обезьяны в человека, поскольку Человек умелый изготовил первые примитивные орудий труда. С этого момента изменились условия существования предков человека, в результате чего преимущества в выживании получили особи с признаками, способствующими прямохождению, способности к трудовой деятельности, совершенствованию верхних конечностей и познавательной активности мозга. Человека умелого считают предком архантропов.

Древнейшие люди (архантропы)

К ним относят, в частности, питекантропа и синантропа, принадлежащих в одному виду — Человек прямоходящий . Останки питекантропа были обнаружены в 1891 г. на острове Ява; останки синантропа — в 1927 г. в пещере близ Пекина. Питекантропы и синантропы были более схожи с австралопитеками, чем с современными людьми. Они имели рост до 160 см, объем мозга — 700-1200 см 3 . Они жили 2 млн — 200 тыс. лет назад, преимущественно в пещерах и вели стадный образ жизни. Изготавливаемые ими орудия труда были более разнообразны и совершенны, чем у Человека умелого. Считают, что у них были зачатки речи. Они пользовались огнем, что делало пищу легче усвояемой, защищало от хищников и холода, способствовало расширению ареала.

Древние люди (палеоантропы)

К ним относят неандертальцев . Впервые их останки найдены в долине р. Неандерталь в Германии в 1856 г. Неандертальцы были широко расселены в Европе, Африке и Азии в ледниковую эпоху 250-35 тыс. лет назад. Объем их мозга достигал 1400 см 3 . У них еще сохранились надбровные валики, относительно низкий лоб, массивная нижняя челюсть с зачатком подбородочного выступа. Они жили в пещерах группами по 50-100 человек, умели добывать и поддерживать огонь, питались растительной и животной пищей, изготавливали разнообразные каменные, костяные и деревянные орудия труда (ножи, скребки, рубила, палки и т.п.). У них существовало разделение труда: мужчины охотились, изготавливали орудия труда, женщины обрабатывали туши животных, собирали съедобные растения.

Современные люди (неоантропы)

Неандертальцев сменили люди современного физического типа — кроманьонцы — первые представители вида Человек разумный. Они появились около 50-40 тыс. лет назад. Некоторое время палеоантропы и неоантропы существовали совместно, но затем неандертальцы были вытеснены кроманьонцами. Кроманьонцы обладали всеми физическими особенностями ныне живущих людей: высокий рост (до 180 см), большой объем головного мозга (около 1400 см 3), высокий лоб, сглаженные надбровные валики, развитый подбородочный выступ. Последний указывает на развитую членораздельную речь. Кроманьонцы строили жилища, делали одежду из шкур, сшитых костяными иглами, изготавливали изделия из рога, кости, кремня и украшали их резьбой. Кроманьонцы научились шлифовать, сверлить, знали гончарное дело. Они жили родовыми общинами, приручали животных, занимались земледелием. У них появились зачатки религии и культуры.

Антропогенез (от греч. anthropos — человек + genesis — происхождение) — процесс исторического формирования . Сегодня существуют три основные теории антропогенеза.

Теория креационизма , самая древняя из существующих, утверждает, что человек является творением сверхъестественного существа. Например, христиане верят, что человек был сотворен богом в единовременном акте «по образу и подобию божьему». Схожие идеи присутствуют и в других религиях, а также в большинстве мифов.

Эволюционная теория утверждает, что человек произошел от обезьяноподобных предков в процессе длительного развития под воздействием законов наследственности, изменчивости и естественного отбора. Основания этой теории впервые предложил английский естествоиспытатель Чарльз Дарвин (1809-1882).

Космическая теория утверждает, что человек имеет внеземное происхождение. Он — или прямой потомок инопланетных существ, или плод экспериментов внеземного разума. По мнению большинства ученых, это наиболее экзотическая и наименее вероятная из основных теорий.

Этапы эволюции человека

При всем разнообразии точек зрения на антропогенез подавляющее большинство ученых придерживается эволюционной теории, которая подтверждается рядом археологических и биологических данных. Рассмотрим этапы эволюции человека с этой точки зрения.

Австралопитек (Australopithecus) считается наиболее близким к предковой форме человека; он жил на территории Африки 4,2-1 млн лет назад. Тело австралопитека покрывал густой волосяной покров, и по внешнему виду он был ближе к обезьяне, чем к человеку. Однако он уже ходил на двух ногах и пользовался разными предметами как орудиями, чему способствовал отстоящий большой палец кисти. Объем его мозга (по отношению к объему тела) был меньше человеческого, но больше, чем у современных человекообразных обезьян.

Человек умелый (Homo habilis) считается самым первым представителем человеческого рода; он жил 2,4-1,5 млн лет назад в Африке и назван так из-за умения изготовлять простейшие каменные орудия. Его мозг на треть превосходил мозг австралопитека, а биологические особенности мозга свидетельствуют о возможных зачатках речи. В остальном человек умелый более походил на австралопитека, чем на современного человека.

Человек прямоходящий (Homo erectus) расселился 1,8 млн — 300 тыс. лет назад по Африке, Европе и Азии. Он делал сложные орудия и уже умел использовать огонь. Его мозг по объему близок к мозгу современного человека, что позволяло ему организовывать коллективную деятельность (охоту на крупных животных) и использовать речь.

В период от 500 до 200 тыс. лет назад происходил переход от человека прямоходящего к разумному человеку (Homo sapiens). Довольно трудно обнаружить границу, когда один вид сменяет другой, поэтому представителей этого переходного периода иногда именуют древнейшим человеком разумным.

Неандерталец (Homo neanderthalensis) жил 230-30 тыс. лет назад. Объем мозга неандертальца соответствовал современному (и даже немного превосходил его). Раскопки также свидетельствуют о достаточно развитой культуре, включавшей ритуалы, зачатки искусства и морали (забота о соплеменниках). Ранее считалось, что неандерталец — прямой предок современного человека, но сейчас ученые склоняются к версии, что он — тупиковая, «слепая» ветвь эволюции.

разумный новый (Homo sapiens sapiens), т.е. человек современного типа, появился около 130 тыс. (возможно, больше) лет назад. Ископаемых «новых людей» по месту первой находки (Кро-Маньон во Франции) назвали кроманьонцами. Кроманьонцы внешне мало отличались от современного человека. После них остались многочисленные артефакты, которые позволяют судить о высоком развитии их культуры — пещерная живопись, миниатюрная скульптура, гравировки, украшения и т.д. Человек разумный благодаря своим способностям 15- 10 тыс. лет назад заселил всю Землю. В ходе совершенствования орудий труда и накопления жизненного опыта человек перешел к производящему хозяйству. В период неолита возникли крупные поселения, и человечество во многих районах планеты вступило в эпоху цивилизаций.

Образ жизни австралопитеков — пища, строение, характеристика

Научный редактор АНТРОПОГЕНЕЗ.РУ, к.б.н., доцент кафедры антропологии биологического факультета МГУ им. Ломоносова Достающее звено

Специально для портала «Антропогенез.РУ».
Авторский проект С.Дробышевского. Электронная книга даст читателям базовую информацию о том, что известно современной науке о древней родословной человека.

Череп австралопитеков похож на череп шимпанзе. Характерны большие челюсти, массивные костные гребни для прикрепления жевательной мускулатуры, маленький мозг и большое уплощённое лицо. Зубы австралопитеков были очень большие, но клыки короткие, а детали строения зубов больше похожи на человеческие, чем обезьяньи.

Таз и крестец Australopithecus afarensis (знаменитая «Люси»). Палеонтологический музей. Москва. Фото: А. Соколов.

В строении скелета австралопитеков характерны широкий низкий таз, относительно длинные ноги и короткие руки, хватательная кисть и нехватательная стопа, вертикальный позвоночник. Такое строение уже почти человеческое, отличия заключаются лишь в деталях строения и в маленьких размерах.

Рост австралопитеков колебался от метра до полутора. Характерно, что размер мозга был около 350-550 см³, то есть как у современных горилл и шимпанзе. Для сравнения, мозг современного человека имеет объём около 1200-1500 см³. Строение мозга австралопитеков было весьма примитивно и мало отличалось от шимпанзоидного.

Образ жизни

Самка Australopithecus afarensis. Реконструкция.
Cosmocaixa, Barcelona.
Автор фото: Esv
Источник: http://en.wikipedia.org/

Образ жизни австралопитеков, видимо, был непохож на известный у современных приматов. Они жили в тропических лесах и саваннах, питались преимущественно растениями. Впрочем, поздние австралопитеки охотились на антилоп или отнимали добычу у крупных хищников – львов и гиен. Ранние австралопитеки населяли преимущественно разного рода леса. Грацильные австралопитеки Южной Африки обитали в широком диапазоне условий – от влажных лесов до открытых сухих саванн. Массивные австралопитеки Южной Африки тоже были встречены в контексте разнообразных природных условий; считается, однако, что они держались ближе к воде, чем грацильные австралопитеки и «ранние Homo«, впрочем, есть и противоположные доказательства, свидетельствующие, что они обитали в более сухих и открытых ландшафтах. По большей части австралопитеки держались сравнительно открытых мест – в той или иной степени облесённых саванн.

Обычно находки австралопитеков Восточной Африки приурочены к околоводным экосистемам, чаще к берегам озёр. Однако это может быть лишь тафономическим артефактом, поскольку ископаемые останки лучше всего сохраняются именно в таких условиях. Возможно, что основная зона обитания австралопитеков располагалась на более отдалённых от воды территориях.

Слева — череп детеныша Australopithecus africanus («бэби из Таунга»), справа — череп детеныша шимпанзе. Обратите внимание на относительно высокий, выпуклый лоб и маленькие клыки австралопитека.
Кафедра антропологии, биофак МГУ. Фото: А. Соколов

Вообще реконструированные африканские ландшафты времени существования австралопитеков чаще всего чрезвычайно мозаичны и часто на небольшой территории включают в себя элементы от сухих саванн до влажных тропических лесов. Возможно, разнообразие ландшафтных зон препятствовало крайней специализации австралопитеков; истоки высокой экологической пластичности современного человека, видимо, можно искать уже в том времени.

Австралопитеки жили группами в несколько особей и, видимо, постоянно кочевали по просторам Африки в поисках пропитания. Орудия австралопитеки вряд ли умели изготовлять, хотя использовали наверняка. Их руки были весьма похожи на человеческие, но пальцы были сильнее изогнуты и более узкие. Как уже упоминалось, древнейшие орудия известны из слоев в Эфиопии, датированных 2,7 миллионами лет назад, то есть спустя 4 миллиона лет после появления австралопитеков. В Южной Африке австралопитеки или их непосредственные потомки около 2-1,5 миллионов лет назад использовали костяные обломки для вылавливания термитов из термитников.

Рассмотрим более подробно каждую из групп австралопитеков.

Урок биологии по теме «Основные стадии антропогенеза». 11-й класс

Базовый учебник: А.А.Каменский, Е.А.Криксунов, В.В.Пасечник

Цель урока: в результате изучения темы «Основные стадии антропогенеза» учащиеся узнают основные стадии антропогенеза и связанные с ними события.

Тип урока: урок изучения и первичного закрепления новых знаний.

Формы работы учащихся: фронтальная, индивидуальная, групповая.

Необходимое техническое оборудование: ПК (по количеству групп – 4), мультимедийный проектор, экран, учебник, тетрадь.

Таблица 1.

Таблица 2.

Приложение к плану-конспекту урока
ПЕРЕЧЕНЬ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ НА ДАННОМ УРОКЕ ЭОР

Банацкая Ю.А.

Есть версия: что на заре цивилизации
Вдруг человек возник благодаря мутации.

И трудно нам сейчас поверить,
Что дикому подобен был он зверю:
Охотясь по-животному, был сильным,
Волосяной покров имел обильный.

На полусогнутых ногах передвигался
А мозг в объеме малом оставался
И назывался тот умелый человек
Никак иначе, а древопитек

И если составлять генеалогическое древо
Не обойтись без митохондриальной Евы.
Находка эта много прояснила
И в эволюции немало объяснила

На смену люди древние пришли,
Немало их останков ученые нашли.
Бесспорно, люди внешне изменились
И много в развитии добились.

Простейшие орудия труда
Использовались предками тогда:
Скребки, рубила и из камня топоры –
Успешно применяли люди той поры.

И питекантропа и австралопитека
Ученые назвали умелым человеком
Все усложнилось: мозг и кисти рук
За миллионы эволюционных лет не вдруг.

Ледник заставил предков выживать.
И человек огонь стал добывать,
Жилье простейшее построил он тогда,
Усовершенствовал орудия труда.

Мозг увеличился, и изменилась у него походка
О том свидетельствуют многие находки
И homosapiensом человека стали называть
Чтоб стройность той теории предать.

Да – это версия одна из многих…
В научности нельзя ей отказать
И если есть загадки в мирозданье
Возможно, вам и предстоит их разгадать.

У рок по теме основные этапы антропогенеза 11 класс

Технологическая карта урока.

Автор: Черноусова Т.А

Биология, 11 класс. Автор УМК Пасечник В.В.

Тема урока: Основные стадии антропогенеза.

Цели урока: Формирование умений анализировать, устанавливать причинно-следственные связи, сравнивать, строить доказательства,

Задачи урока: сформировать общую картину филогенеза H. Sapiens; научить применять знания о факторах антропогенеза для объяснения процесса происхождения человека.

Тип урока: урок изучения новых знаний

ЗУН урока: терминология и стадии антропогенеза, навык использования терминов, умение выстраивать филогенетический ряд с использованием палеонтологических данных.

УУД: познавательные и регулятивные действия.

Этап урока

Деятельность учителя

Деятельность ученика

Формируемые УУД

Самоопределение к деятельности. Организационный момент

Приветствует обучающихся, определяет готовность к уроку

Приветствуют учителя, проверяют свои рабочие места

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками.

Проверка домашнего задания

Актуализация знаний и фиксация затруднений

Просит привести доказательства систематического положения человека (слайд 1)

Один человек отвечает устно, 2 – работают с карточками, остальные дополняют, слушают

Познавательные:

логические – анализ объектов с целью выделения признаков;

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками.

Формулирование темы урока, постановка учебной цели и задачи

Просит сформулировать тему урока Создает проблемную ситуацию (просмотр видеофрагмента)

Дает пояснения по поводу переходных стадий

Формулируют тему, цель и задачи

Регулятивные: целеполагание;

Коммуникативные: постановка вопросов;

Познавательные: общеучебные – смысловое чтение, самостоятельное выделение и формулирование познавательной цели.

Построение проекта выхода из затруднения

Организует работу в парах по поиску информации о стадиях антропогенеза.

Самостоятельно изучают новый материал в форме работы в паре. Выбирают выступающего, заполняют таблицу. Докладывают о результатах работы. Сверяют полученные результаты с эталоном.

Коммуникативные: инициативное сотрудничество в поиске и выборе информации;

Регулятивные: самостоятельно анализируют условия достижения цели на основе учета выделенных учителем ориентиров действия;

Познавательные:

общеучебные – смысловое чтение, поиск и выделение необходимой информации, умение структурировать знания;

логические – построение логической цепочки рассуждений, анализ, синтез.

Первичное закрепление

Организует выполнение тестового задания

1. В каком порядке появились на Земле люди:

А) неандерталец, человек умелый, человек прямоходящий, кроманьонец;

Б) человек умелый, человек прямоходящий, неандерталец, кроманьонец;

В) человек прямоходящий, человек умелый, кроманьонец, неандерталец.

2. Общими предками человека и человекообразных обезьян были:

А) лемуры;

Б) австралопитеки;

В) дриопитеки;

Г) гориллы.

3. Череп человека отличается от черепа обезьян:

А) массивными, вытянутыми вперед челюстными костями;

Б) преобладанием мозговой части черепа над лицевой;

В) преобладанием лицевой части черепа над мозговой;

Г) развитием гребня, к которому прикрепляются шейные мышцы.

4. Человек отличается от человекообразных обезьян:

А) наличием волосяного покрова;

Б) развитым большим пальцем, противопоставленным остальным;

В) наличием ногтей;

Г) формой ушей.

5. Освобождение руки в процессе эволюции человека способствовало:

А) прямохождение;

Б) лазание по деревьям;

В) собирание пищи;

Г) копание.

Выполняют тестовые задания осуществляют взаимопроверку, выставляют оценку

Регулятивные:

контроль, коррекция, выделение и осознание того, что уже усвоено и что еще подлежит усвоению;

Личностные: самоопределение.

Рефлексия деятельности

(итог урока)

Организует рефлексию в форме обсуждения.

Что нового узнали на уроке?
Что осталось непонятным?
Вы согласны, что человек состоит в родстве с обезьянами?

Заполняют анкету.

Осуществляют самоанализ, дают качественную и количественную оценку урока

Познавательные:

рефлексия

Личностные: смыслообразование

Коммуникативные:

умение с достаточной полнотой и точностью выражать свои мысли.

Домашнее задание

Формулирует задание, комментируя его по необходимости:

П. 70.

По желанию подготовить сообщения о Направлениях эволюции человека, воспользовавшись следующими источниками

Фиксируют задание.

Австралопитеки

В 1959г. австралопитеки были обнаружены и в Восточной Африке. К настоящему времени с территорий Южной и Восточной Африки известны уже остатки не менее чем 500 индивидов.

Австралопитековые были очень своеобразной группой. Появились они около 6-7 миллионов лет назад, а последние из них вымерли только около 900 тыс. лет назад, во время существования намного более прогрессивных форм. Насколько известно, австралопитековые никогда не покидали пределов Африки, хотя некоторые находки, сделанные на острове Ява, иногда относят к этой группе.

Сложность положения австралопитековых среди приматов заключается в том, что в их строении мозаично сочетаются признаки, характерные и для современных человекообразных обезьян, и для человека. Череп австралопитеков похож на череп шимпанзе. Характерны большие челюсти, массивные костные гребни для прикрепления жевательной мускулатуры, маленький мозг и большое уплощенное лицо. Зубы австралопитеков были очень большие, но клыки короткие, а детали строения зубов больше похожи на человеческие, чем обезьяньи.

Рост австралопитеков колебался от метра до полутора. Характерно, что размер мозга был около 350-550 см.

Древнейшие люди (Ноmo habilis)

Популяция этих существ имеет древность 2 – 2,5 млн. лет. Их останки найдены на острове Ява, в ФРГ, Алжире и Китае. Человек умелый был ростом не более 130 см, он обладал непропорционально длинными руками. Его вес составлял около 30-50 кг, а объем мозга был 650 — 1200 см³. От австралопитеков он отличался большим объемом черепной коробки и строением таза, которое обеспечивало более совершенный способ передвижения при помощи ног.

Череп человека умелого был расширен в теменно-затылочной и подглазничной областях. У него уже сложились структуры мозга, необходимые для появления речи, увеличились лобная и теменная доли. По сравнению с австралопитеком, размер зубов Homo habilis уменьшился, а эмаль стала тоньше. Если судить по строению челюсти, то данный представитель рода предпочитал мясную пищу, а не растительную.

Структура кисти сочетала в себе как прогрессивные черты, необходимые для создания орудий и силового захвата, так и следы адаптации к лазанью по деревьям. Расширение ногтевых фаланг свидетельствует о формирование пальцевых подушечек как осязательного аппарата.
Один из главных критериев принадлежности к роду Homo — создание орудий, для чего требуется большой объем головного мозга и изменения в строении кисти. Человек умелый изготавливал инструменты, которые представляли собой камни, расколотые с целью получения режущей кромки.
Homo habilis называют творцом галечной культуры, однако его орудия несут следы незначительной обработки, для их создания использовалось всего от 3 до 10 ударов. Такие инструменты являлись более совершенными, чем те, что применялись ранее. Они предоставили человеку умелому возможность выжить в условиях, которые прежде были враждебными для приматов.

Эксперты полагают, что социальная организация и интеллект Homo habilis были сложнее, чем у австралопитеков. Хотя человек умелый и использовал орудия, в отличие от современных людей, он не был хорошим охотником и часто становился добычей крупных животных, о чем свидетельствуют ископаемые останки. С помощью инструментов отделялось мясо от костей, которые оставляли хищники. Как правило, орудия человека умелого не использовались для нападения и защиты.
Люди современного типа (Ноmo sapiens sapiens)

Следующий представитель предков человека на лестнице эволюции – кроманьонец – представлял собой человека в современном смысле слова, естественно, более примитивного, но всё-таки человека. Эпоха, в которую жил кроманьонский человек, приходится на период с 40-го по 10-е тысячелетие до нашей эры. Первые находки скелета кроманьонского человека были сделаны в 1868 году на юго-западе Франции в пещере Кро-Маньон, а затем в Африке, Европе, России, Украине.

Все кроманьонцы пользовались теми или иными каменными орудиями и занимались охотой и собирательством, создали первые примитивные формы обжига гончарных изделий, строили для этого печи и даже выжигали уголь.

Кроме всего прочего, учёные установили, что у кроманьонцев было ещё одно важное новшество – искусство.

Кроманьонец отличался от своих предшественников физиологическими характеристиками. Во-первых, его кости легче костей его предков. Во-вторых, кроманьонский череп во всём похож на череп современных людей: чётко выраженный подбородочный выступ, высокий лоб, мелкие зубы, объём мозговой полости соответствует современному. Наконец, ему свойственны физические особенности, необходимые для формирования сложной речи. Расположение полостей носа и рта, удлинённая глотка (отдел горла, находящийся непосредственно над голосовыми связками) и гибкость языка давали ему возможность оформлять и издавать чёткие звуки, гораздо более разнообразные, чем те, которые были доступны ранним людям.

При обработке камня, дерева, шкур, при добывании огня развивались руки людей. Особенно важным было развитие большого пальца, который помогал крепко держать и тяжёлое копьё, и тонкую иглу. Постепенно действия руки становились все более и более уверенными и сложными. В коллективном труде развивались ум и речь людей.

Начинавшееся господство над природой расширяло кругозор человека. С другой стороны, развитие труда по необходимости способствовало более тесному сплочению членов общества. В результате у формировавшихся людей появилась потребность что-то сказать друг другу. Потребность создала себе орган: неразвитая гортань обезьяны медленно, но неуклонно преобразовывалась, а органы рта постепенно научились произносить один членораздельный звук за другим.

Рост достигал 180-190 см;
Древние люди неандертальцы

Это вымерший очень давно представитель людского рода, который жил 130 – 20 тысяч лет назад. Останки этих представителей первобытного человека удалось найти первыми из гоминидов. Древние люди (неандертальцы) были обнаружены в 1829 году в Бельгии, Германии. Затем их останки обнаружили в Англии, Средней Азии.

Средний рост древнего человека составлял 165 сантиметров. У него было плотное телосложение и большая голова, причем по объему черепной коробки древние люди неандертальцы превосходили современного человека. Руки являлись короткими, больше похожими на лапы. Широкие плечи и бочкообразная грудь говорят о большой силе. Мощные надбровные дуги, очень маленький подбородок, широкий нос, короткая шея – еще одни особенности неандертальцев. Скорее всего, эти черты сформировались под влиянием тяжелых условий ледникового периода, в котором жили древние люди 100 – 50 тысяч лет назад. Строение неандертальцев дает основание предполагать, что они обладали большой мышечной массой, тяжелым скелетом, питались преимущественно мясом и были лучше, чем кроманьонцы, приспособлены к субарктическому климату. Они обладали примитивной речью, скорее всего, состоявшей из большого количества согласных звуков.

Неандерталец сначала использовал самые примитивные орудия труда, доставшиеся ему от предшественников. Постепенно стали появляться новые, более совершенные формы орудий. Они по-прежнему изготовлялись из камня, но стали более разнообразными и сложными в технике обработки. Этим древним людям не повезло с климатом. Если их предшественники жили в теплый период, то ко времени появления Homo neanderthalensis началось сильное похолодание, стали образовываться ледники.

В это время начинается зарождение новой формы общественной жизни – родовой общины. Неандертальцы заботились о членах своего рода. Охотники не съедали добычу на месте, а несли ее домой, в пещеру к остальным соплеменникам. Они еще не умели рисовать или создавать фигуры животных из камня или глины. Но на месте его стоянок находили камни с искусно сделанными углублениями. Древние люди умели также наносить параллельные царапины на орудия из кости и делать украшения из просверленных зубов животных и ракушек. О высоком культурном развитии неандертальцев говорит и их похоронный обряд. Было найдено более двадцати могил. Тела располагались в неглубоких ямах в позе спящего человека с согнутыми руками и ногами. Обладали древние люди и зачатками медицинских знаний. Они умели залечивать переломы и вывихи.

Рабочий лист ученика класса

Заполните таблицу

Хронологический возраст

Места находок

Особенности строения

Образ жизни, орудия

Австралопитеки

Древнейшие люди

Древние люди

Люди современного анатомического типа

Выполните задания:

К предшественникам человека относится

А. Синантроп

Б. Кроманьонец

В. Австралопитек

Г. Питекантроп

2. Родиной человека считают

А. Среднюю Азию

Б. Северная Африку

В. Европу

Г. Центральная Африка

3. Значение прямохождения в процессе антропогенеза заключалось в том, что:

А. Обезьяны получили возможность сбивать палкой подвешенные фрукты или дотягиваться до них;
Б. Обезьяны в поисках добычи могли прыгать на большие расстояния;

В. Разделились функции рук и ног, рука стала свободной;

Г. Крестец стал более подвижным, что облегчило роды.

Современный человек относится к отряду

А. Приматы

Б. Плацентарные

В. Хордовые

Г. Млекопитающие

5. Люди современного типа появились

А. 100 тыс. лет назад

Б. 40 тыс. лет назад

В. 2 млн. лет назад

Г. 6 млн. лет назад

Практическая работа Анализ сходства и отличия человека от животных

Материалы: муляжи, влажные препараты зародышей рыб, амфибий, рептилий, птиц, млекопитающих и человека.

Пособия: таблицы, схемы, слайды, учебные пособия. Оборудование: подносы, линейки, диапроектор.

Задания и методические рекомендации

Внимательно рассмотрите раздаточный материал, таблицы, схемы, слайды.
На основании имеющихся теоретических и полученных практических материалов ответьте на вопросы:

а) продолжается ли эволюция человека и если да, то какова ее особенность на современном этапе?

б) каковы черты действия элементарных эволюционных факторов естественного отбора, мутационного процесса, изоляции, волн численности в человеческом обществе?

3. Заполните таблицу 32.

Таблица 32

Доказательства происхождения человека от животных

Доказательства	Примеры
1. Эмбриологические
2. Анатомические
3. Физиологические
4. Палеонтологические

4. Основываясь на знаниях, полученных при подготовке теоретических вопросов, а также на основании работы с учебниками и наглядными пособиями данного занятия, определите различия между человеком и анторопоидами. Полученные данные занесите в таблицу 33.

Таблица 33

Различия между человеком и антропоидами

Признаки	Человек	Антропоид
1 . Головной мозг
2. Лицо
3. Челюсти
4. Клыки
5. Сочленение черепа с позвоночником
6. Позвоночный столб
7. Туловище
8. Нижние конечности
9. Нога

5. Заполните таблицу 34, которая характеризовала бы факторы эволюции человека как биологического и социального существа

Таблица 34

Факторы эволюции человека

Биологические	Социальные

6.При выяснении вопроса «направление эволюции человека» заполните таблицу 35.

Таблица 35

Краткая характеристика антропогенеза

Этапы антропогенеза	Какие органы претерпели наибольшие изменения в эволюции	Характер изменений	Причины этих изменений
1 .Предшественники человека — австралопитеки
2.Древнейшие люди — питекантроп, синантроп, гейдельбергский человек
3. Древние люди -неандертальцы
4. Кроманьонцы и современные люди

Урок с презентацией «Основные стадии антропогенеза»

Урок: «Основные стадии антропогенеза»

Задачи: — продолжить формирование знаний о происхождении человека от животных; — сформировать представления учащихся о далеких предках человека, их — развитии в связи с изменяющимися условиями обитания; — продолжить формирование умения сравнивать и объяснять причины — сходства и различия.

Проблема урока: Как черты строения и образ жизни обезьяноподобных предков предопределили развитие признаков Человека разумного?

Ход урока:

I Актуализация знаний.

Мобилизующий момент: (учащиеся отвечают на вопросы учителя)

— Изучение какого раздела мы начали на прошлом уроке? (Антропогенез).

— Что такое антропогенез? (Исторический процесс эволюционного становления человека).

— А что в биологии понимают под эволюцией? (Необратимое историческое развитие живой природы).

— Человек имеет к этому отношение? (Человек является частью природы, поэтому эволюция характерна и для него).

— Назовите науку, изучающую происхождение человека. (Антропология).

— Скажите, в чем различие взглядов на происхождение человека у Аристотеля и К. Линнея?

— Объясните, какой закон иллюстрирует данный рисунок (слайд – «развитие эмбрионов у хордовых животных». (Закон Бэра: эмбрионы обнаруживают уже начиная с самых ранних стадий, известное общее сходство в пределах типа).

— А какая существует связь между индивидуальным развитием организмов и их историческим развитием? («Онтогенез есть краткое повторение филогенеза» — закон Мюллера-Геккеля).

— Значит о каком происхождении человека можно говорить, анализируя данную схему? (О животном).

— Тогда назовите признаки животных у зародыша человека. (Жаберные щели, сердце в виде пульсирующей трубки, клоака, развит хвост, большой палец ноги короче других пальцев и расположен под углом, как у обезьяны, мозг состоит из пяти отделов (мозговых пузырей) и напоминает мозг рыбы).

— Еще какие факты говорят о животном происхождении человека? (Наличие рудиментов и атавизмов).

(Учащиеся дают определения и показывают на слайдах примеры).

— А теперь вспомним положение человека в системе органического мира (Учащиеся записывают на доске и объясняют, по каким признакам человека относят к той или иной систематической категории).

Царство……………….Животные

Подцарство………….Многоклеточные

Тип……………………..Хордовые

Подтип………………..Позвоночные

Класс………………….Млекопитающие

Подкласс……………..Плацентарные

Отряд………………….Приматы

Подотряд……………..Человекообразные

Семейство…………….Люди(Гоминиды)

Род……………………..Человек (Ноmo)

Вид……………………..Человек разумный (Homo sapiens)

Подвид………………..Человек разумный разумный (Homo sapiens sapiens)

II Изучение нового материала.

Скажите, кто является создателем современной теории эволюции? (Ч. Дарвин) В журнале «Hornet», 1871 г. была помещена карикатура на Ч. Дарвина. Как вы думаете, почему художник изобразил его в таком виде? (Слайды).(Учащийся показывает на слайде сходство скелетов человека и человекообразной обезьяны). Да, действительно, Дарвин в своей работе обратил внимание на сходство с животными, особенно с человекообразными обезьянами, пришел к выводу о наличии у обезьян и человека общего предка. Именно об этом и пойдет речь на сегодняшнем уроке. Мы выясним особенности строения и жизнедеятельности древнейших, древних и ископаемых людей современного анатомического типа и попробуем решить проблему: как черты строения и образ жизни обезьяноподобных предков предопределили развитие признаков Человека разумного? Давайте посмотрим, как происходила эволюция человека (показ слайдов). Так выглядит родословная человека:

(Учащиеся делают схему в тетради) А сейчас, используя параграф 70 учебника, дайте сравнительную характеристику предков современного человека на разных стадиях развития. (заполняют таблицу). Название стадии Хронологический возраст Места находок Особенности строения Образ жизни, орудия

Австралопитеки

Древнейшие люди

Древние люди

Люди современного анатомического типа

Ну а теперь сделаем выводы: — Почему древнейших людей отнесли к подроду обезьянолюдей (питекантроп – обезьяночеловек). (Сходство строения головного мозга, рост, отсутствие речи). Какова причина сходства? (Образ жизни).

— Почему кроманьонец более развит в социальном плане, чем неандерталец? Какова причина такого различия? (Образ жизни).

О том, что эволюция человека имеет место можно судить и по изменению в строении черепа. Определите, каковы различия в строении черепа антропоидов? О чем говорит наличие подбородочного выступа у кроманьонца? (Слайд).

Чтобы ответить на проблемный вопрос, заполните таблицу: (Вторую колонку учащиеся заполняют сами)Образ жизни Черты строения и признаки человека разумного

1. Древесный, лазающий, прыгающий с помощью хватательных движений Первый палец в кисти противопоставлен остальным; Развитие плечевого пояса, позволяющего совершать движения в размахом 180?; Грудная клетка широкая и уплощенная в спинно-брюшном направлении.

2. Передвижение в разных направлениях с меняющейся скоростью Высокое развитие двигательных отделов мозга

3. Прыжки на большие расстояния Сближение глазниц в одной плоскости и появление бинокулярного зрения

4. Уменьшение численности потомства, в связи с жизнью на деревьях Тщательный уход за потомством

5. Жизнь в стаде Защита от врагов

Учитель: А теперь можете ответить на поставленную проблему? (Ответы учащихся).

III Закрепление.

Выполнение небольшого тестового задания по новой теме.

IV Домашнее задание: § 70

Антропогенная модификация лесов означает, что только 40% оставшихся лесов обладают высокой целостностью экосистемы

Для расчета нашего глобального индекса целостности лесных ландшафтов (FLII) мы объединили четыре набора пространственно явных наборов данных, представляющих: (i) площадь лесов ²³; (ii) наблюдаемое давление со стороны сильнодействующей, локализованной деятельности человека, для которой существуют наборы пространственных данных, в частности: инфраструктура, сельское хозяйство и недавнее обезлесение ²⁷; (iii) предполагаемое давление, связанное с краевыми эффектами ²⁷ и другими диффузными процессами, (e.g., такие виды деятельности, как охота и выборочные лесозаготовки) ²⁷ смоделировано с использованием близости к наблюдаемым давлениям; и iv) антропогенные изменения в соединяемости лесов из-за потери лесов ²⁷ (источники данных см. в дополнительной таблице 1). Эти наборы данных были объединены, чтобы получить индексную оценку для каждого пикселя леса (300 м), причем самые высокие оценки отражают наивысшую целостность леса (рис. 1), и применены к площади леса на начало 2019 года. Мы используем согласованные на глобальном уровне параметры для все элементы (т.е., параметры не меняются географически). Все расчеты проводились в Google Earth Engine (GEE) ⁶⁰.

Протяженность лесов

Мы составили глобальную карту протяженности лесов на 2019 год путем вычитания из продукта «Глобальный лесной покров за 2000 год» ²³ Ежегодная потеря древесного покрова за 2001–2018 годы, за исключением потерь, отнесенных Кертисом и его коллегами ²⁴ к категории вероятных быть временными по своему характеру (т. е. вызванными пожарами, сменной обработкой земли и вахтовым лесным хозяйством).Мы применили порог купола в 20% на основе соответствующих исследований, например. ^31,61, с повторной дискретизацией до разрешения 300 м и использовал это разрешение в качестве основы для остальной части анализа (см. Дополнительные методы в дополнительном примечании 1).

Наблюдаемое антропогенное давление

Мы количественно оцениваем наблюдаемое антропогенное давление (P) в пределах одного пикселя как взвешенную сумму воздействия инфраструктуры (I; представляет собой совокупный эффект 41 типа инфраструктуры, взвешенный по их предполагаемому общему относительному воздействию на леса (дополнительная таблица) 3), сельское хозяйство (A), взвешенное по интенсивности посевов (указывается уровнями орошения), и недавнее обезлесение за последние 18 лет (H; исключая обезлесение в результате пожара, см. Обсуждение).В частности, для пикселя i:

$$ {\ mathrm {P}} _ {\ mathrm {i}} = {\ mathrm {exp}} \ left ({- {\ upbeta} _1 {\ mathrm {I}} _ {\ mathrm {i}}} \ right) + {\ mathrm {exp}} \ left ({- {\ upbeta} _2 {\ mathrm {A}} _ {\ mathrm {i}}} \ right) + {\ mathrm {exp}} \ left ({- {\ upbeta} _3 {\ mathrm {H}} _ {\ mathrm {i}}} \ right) $$

(1)

, при этом значения β были выбраны так, чтобы медиана ненулевых значений для каждого компонента составляла 0,75. Такое использование показателей степени представляет собой способ масштабирования переменных с несоизмеримыми единицами измерения, чтобы их можно было численно комбинировать, при этом гарантируя, что мера наблюдаемого давления чувствительна к изменению (увеличению или уменьшению) величины любого из трех компонентов. , даже при больших значениях I, A или H.Это адаптация методологии «Человеческий след» ⁶². Дополнительную информацию см. В дополнительном примечании 3.

Предполагаемое антропогенное давление

Предполагаемое давление — это диффузные эффекты набора процессов, для которых не существует непосредственно наблюдаемых наборов данных, которые включают микроклимат и взаимодействия видов, связанные с созданием опушек леса ⁶³ и различные прерывистые или временные антропогенное воздействие, такое как выборочные лесозаготовки, сбор дров, охота; распространение пожаров и инвазивных видов, загрязнения и выпаса скота ^64,65,66.Мы смоделировали коллективные кумулятивные воздействия этих предполагаемых эффектов через их пространственную связь с наблюдаемым человеческим давлением в близлежащих пикселях, включая снижение интенсивности эффекта в зависимости от расстояния и разделение на более сильные краткосрочные и более слабые дальнодействующие эффекты. Предполагаемое давление (P ′) на пиксель i из исходного пикселя j составляет:

$$ P \ prime _ {i, j} = P_j \ left ({w_ {i, j} + v_ {i, j}} \ right) $$

(2)

, где w _{i, j} — это весовой коэффициент, присвоенный модификации, возникающей из-за краткосрочного давления, как функция расстояния от исходного пикселя, а v _{i, j} — весовой коэффициент, присвоенный модификация, возникающая из-за дальнодействующих давлений.

Краткосрочные эффекты включают большинство перечисленных выше процессов, которые вместе потенциально влияют на большинство биофизических характеристик леса и преобладают на более коротких расстояниях. В нашей модели они уменьшаются экспоненциально, приближаются к нулю на 3 км и обрезаются до нуля на 5 км (см. Дополнительное примечание 4).

$$ \ begin {array} {l} {\ mathrm {w}} _ {i, j} = \ alpha \, {\ mathrm {exp}} (- \ lambda {\ mathrm {d}} _ { i, j}) \, \, \, \, \, \, [{\ mathrm {for}} \, {\ mathrm {d}} _ {{\ mathrm {i, j}}} \ le {\ mathrm {5km}}] \\ {\ mathrm {w}} _ {i, j} = {\ mathrm {0}} \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \ , \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, [{\ mathrm {for}} \, {\ mathrm {d}} _ {i, j}> {\ mathrm {5km}}] \ end {array} $$

(3)

, где α — константа, установленная для обеспечения того, чтобы сумма весов по всем пикселям в диапазоне равнялась 1.85 (см. Ниже), λ — постоянная затухания, равная 1 (см. ⁶⁷ и другие ссылки в дополнительном примечании 4), а d _{i, j} — евклидово расстояние между центрами пикселей i и j выражены в единицах км.

Долгосрочные эффекты включают чрезмерную эксплуатацию животных и растений, имеющих высокую социально-экономическую ценность, изменения в схемах миграции и ареала, а также отдельные случаи пожаров и загрязнения. Мы смоделировали эффекты дальнего действия на однородном уровне на всех расстояниях ниже 6 км, а затем они линейно уменьшаются с расстоянием, консервативно достигая нуля в радиусе 12 км ^65,68 (и другие ссылки в дополнительном примечании 4):

$$ \ begin {array} {l} {\ mathrm {v}} _ {i, j} = \ gamma \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, [для \, d_ {i, j} \ le 6 км] \\ {\ mathrm {v}} _ {i, j} = \ gamma \ left ({12 — d_ {i, j}} \ right) / 6 \, \, \, \, [{\ mathrm {for}} \, 6 {\ mathrm {km}} \, <\, {\ mathrm {d}} _ {i, j} \ le 12 {\ mathrm {km}}] \\ { \ mathrm {v}} _ {i, j} = 0 \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, \, [для \, {\ mathrm {d}} _ {i, j}> 12 {\ mathrm {km}}] \ end {array} $$

(4)

, где γ — постоянный набор, гарантирующий, что сумма весов по всем пикселям в диапазоне равна 0.15 и d _{i, j} — евклидово расстояние между центрами пикселей i и j , выраженное в километрах.

Форма весовых функций для краткосрочных и долгосрочных эффектов и сумма весов (α + γ) были указаны на основе гипотетического эталонного сценария, в котором прямая опушка леса примыкает к большой территории с равномерным воздействием человека. и обеспечение того, чтобы в этом случае общее предполагаемое давление непосредственно внутри опушки леса было равно давлению непосредственно снаружи, прежде чем уменьшаться с расстоянием.γ установлен на 0,15, чтобы гарантировать, что долгосрочные эффекты консервативно вносят не более 5% в окончательный индекс в том же сценарии, на основе мнения экспертов и поддержки, например, Berzaghi et al . ⁶⁹ относительно приблизительного уровня воздействия на ценности, на которые может повлиять серьезная дефаунация и другие долгосрочные эффекты.

Совокупный эффект от предполагаемого давления (Q) на пиксель i от всех n пикселей в пределах диапазона ( j = 1 до j = n ), тогда является суммой этих отдельных, нормализованных , взвешенные по расстоянию давления, т.{n} {\ left ({{\ mathrm {F}} _ j {\ mathrm {G}} _ {i, j}} \ right)} $$

(6)

, где F _j — протяженность леса — это двоичная переменная, указывающая, есть ли лес (1) или нет (0), а G _{i, j} — вес, присвоенный расстоянию между пикселями i и j . G _{i, j} использует нормализованную кривую Гаусса с σ = 20 км и распределением, усеченным до нуля при 4σ для удобства вычислений (см. Дополнительное примечание 2).Большое значение σ отражает паттерны связности ландшафта, действующие в более широком масштабе, чем процессы, захваченные другими уровнями данных. C _i изменяется от 0 до 1 (C _i ∈ [0,1]).

Текущая конфигурация (CC _i) протяженности леса в пикселе i была рассчитана с использованием окончательной карты протяженности леса и сравнена с потенциальной конфигурацией (ПК) протяженности леса без значительного вмешательства человека, так что области с естественно низкой связностью , д.g., побережье и мозаика из естественной растительности не наказываются. ПК рассчитывался по модифицированной версии карты Laestadius et al. ³⁸. и передискретизирован до разрешения 300 м (подробности см. в дополнительном примечании 2). Используя эти две меры, мы рассчитали потерянную конфигурацию леса (LFC) для каждого пикселя как:

$$ {\ mathrm {LFC}} _ i = 1 — \ left ({{\ mathrm {CC}} _ i / {\ mathrm { ПК}} _ i} \ right) $$

(7)

Значениям CC _i / PC _i> 1 присваивается значение 1, чтобы гарантировать, что LFC не чувствителен к явному увеличению связности лесов из-за неточности в оценке потенциальной площади лесов — низкие значения представляют наименьшие потери, большие значения наибольшие потери (LFC _i ∈ [0,1]).

Расчет индекса целостности лесного ландшафта

Три составляющих показателя, LFC, P и Q, представляют все более изменяемые условия, чем больше становятся их значения. Поэтому для расчета индекса целостности леса, в котором большие значения представляют менее ухудшенные условия, мы вычитаем сумму этих компонентов из фиксированного большого значения (здесь 3). Было выбрано три, поскольку наша оценка показывает, что значения LFC + P + Q, равные 3 или более, соответствуют наиболее сильно деградированным областям.Показатель также масштабируется до удобного масштаба (0-10) путем умножения на произвольную константу (10/3). Таким образом, FLII для пикселя леса и рассчитывается как:

$$ {\ mathrm {FLII}} _ i = \ left [{10/3} \ right] (3 — {\ mathrm {min}} (3, \, [P_i + Q_i + {\ mathrm {LFC}} _ i])) $$

(8)

, где FLII _i варьируется от 0 до 10, лесные участки без каких-либо модификаций, которые можно обнаружить с помощью наших методов с оценкой 10, а с наибольшим количеством баллов 0.

Иллюстративные классы целостности леса

Хотя ключевым преимуществом индекса является его непрерывный характер, результаты также могут быть разделены на категории для различных целей. В этом документе три иллюстративных класса были определены, нанесены на карту и суммированы, чтобы дать обзор общих моделей целостности мировых лесов. Эти три категории были определены следующим образом.

Целостность высокого леса (баллы ≥ 9,6) Внутренние части и естественные края более или менее немодифицированные, восстановленные естественным путем (т.д., незаселенные) лесные экосистемы, полностью или почти полностью состоящие из местных видов, встречающиеся на больших территориях в виде сплошных блоков или естественной мозаики с нелесной растительностью; обычно малоинтенсивное использование человеком, кроме малоинтенсивного отдыха или духовного использования и / или низкоинтенсивное извлечение растительных и животных продуктов и / или очень редкое присутствие инфраструктуры; ключевые функции экосистемы, такие как хранение углерода, биоразнообразие, а также защита и устойчивость водосборов, как ожидается, будут очень близки к естественным уровням (исключая любые последствия изменения климата), хотя возможно некоторое снижение по наиболее чувствительным элементам (например,g., некоторые ценные промысловые виды).

Средняя целостность леса (баллы> 6,0, но <9,6) Внутренние части и естественные окраины естественно возобновляемых лесных экосистем блоками меньше их естественной протяженности, но достаточно большими, чтобы на некоторых основных территориях не было сильных антропогенных краевых эффектов (например, лесных угодий, фрагментированные охраняемые территории), где преобладают местные виды, но существенно изменяются людьми посредством разнообразных процессов, которые могут включать фрагментацию, создание границ и близость к инфраструктуре, умеренный или высокий уровень добычи продуктов растительного и животного происхождения, значительные вывозки древесины , отдельные случаи замены насаждений, такие как внезапные и / или умеренные изменения пожарного и гидрологического режимов; ключевые функции экосистемы, такие как хранение углерода, биоразнообразие, защита водосборов и устойчивость, как ожидается, будут несколько ниже естественных уровней (без учета любых последствий изменения климата).

Низкая целостность лесов (оценка ≤ 6,0): Разнообразный диапазон сильно измененных и часто внутренне фрагментированных экосистем, в которых преобладают деревья, включая (i) естественным образом возобновляемые леса, расположенные внутри кварталов или на окраинах, которые испытали многократное сильное антропогенное давление. , которые могут включать частые мероприятия по замене древостоя, достаточные для значительного упрощения структуры и видового состава и, возможно, приводящие к значительному присутствию неместных видов, (ii) плантации деревьев и, (iii) агролесы; во всех случаях ожидается, что ключевые функции экосистемы, такие как хранение углерода, биоразнообразие, защита водосборов и устойчивость, будут значительно ниже естественных уровней (исключая любые последствия изменения климата).

Числовые границы категорий были получены путем проверки баллов FLII для широкого выбора контрольных участков, целостность леса которых в соответствии с определениями категорий была известна авторам, см. Текст S6 и таблицу S4.

Анализ охраняемых территорий

Данные о местоположении, границах и году включения охраняемых территорий были получены из Всемирной базы данных по охраняемым территориям за февраль 2018 г. ⁷¹. Следуя аналогичным глобальным исследованиям, например, ⁷², мы извлекли охраняемые территории из базы данных WDPA, выбрав те районы, которые имеют статус «обозначенные», «внесенные в список» или «установленные» и не обозначенные как человеческие и биосферные заповедники ЮНЕСКО.Мы включили в базу данных только охраняемые территории с подробной географической информацией, за исключением тех, которые представлены только в виде точек. Чтобы оценить целостность охраняемого леса, мы извлекли все 300-метровые пиксели леса, которые были по крайней мере на 50% покрыты официально охраняемой территорией, и измерили средний балл FLII.

Краткое изложение отчета

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Резюме отчета об исследовании природы, связанном с этой статьей.

Факты — Изменение климата: жизненно важные признаки планеты

›на испанском языке

Климат Земли менялся на протяжении всей истории.Только за последние 650 000 лет произошло семь циклов наступления и отступления ледников, причем резкое завершение последнего ледникового периода около 11700 лет назад ознаменовало начало современной климатической эры — и человеческой цивилизации. Большинство этих климатических изменений объясняется очень небольшими изменениями орбиты Земли, которые изменяют количество солнечной энергии, получаемой нашей планетой.

Научные доказательства потепления климатической системы однозначны.
— Межправительственная группа экспертов по изменению климата

Текущая тенденция к потеплению имеет особое значение, потому что большая часть этого потепления с большой вероятностью (вероятность более 95%) является результатом деятельности человека с середины 20-го ^-го-го века и продолжается с беспрецедентной скоростью за тысячелетия.¹

Спутники на околоземной орбите и другие технологические достижения позволили ученым увидеть общую картину, собирая множество различных типов информации о нашей планете и ее климате в глобальном масштабе. Эти данные, собранные за многие годы, выявляют сигналы об изменении климата.

Удерживающая тепло природа углекислого газа и других газов была продемонстрирована в середине 19 века. ² Их способность влиять на передачу инфракрасной энергии через атмосферу является научной основой многих инструментов НАСА.Нет никаких сомнений в том, что повышенный уровень парниковых газов должен в ответ вызвать нагревание Земли.

Керны льда, взятые из Гренландии, Антарктиды и тропических горных ледников, показывают, что климат Земли реагирует на изменения в уровнях парниковых газов. Древние свидетельства также можно найти в кольцах деревьев, океанских отложениях, коралловых рифах и слоях осадочных пород. Эти древние, или палеоклиматические, свидетельства показывают, что нынешнее потепление происходит примерно в десять раз быстрее, чем средняя скорость потепления во время ледникового периода.Углекислый газ в результате деятельности человека увеличивается более чем в 250 раз быстрее, чем из природных источников после последнего ледникового периода. ³

Доказательства быстрого изменения климата убедительны:

Рост глобальной температуры

Средняя температура поверхности планеты с конца 19 века повысилась примерно на 2,12 градуса по Фаренгейту (1,18 градуса по Цельсию), что в значительной степени обусловлено увеличением выбросов углекислого газа в атмосферу и другой деятельностью человека.⁴ Большая часть потепления произошла за последние 40 лет, причем семь последних лет были самыми теплыми. 2016 и 2020 годы считаются самыми теплыми годами за всю историю наблюдений. ⁵

Потепление океана

Океан поглотил большую часть этого повышенного тепла, при этом с 1969 года в верхних 100 метрах (около 328 футов) океана наблюдается потепление более чем на 0,6 градуса по Фаренгейту (0,33 градуса Цельсия). ⁶ Земля сохраняет 90% дополнительной энергии В океане.

Термоусадочная пленка

Масса ледяных щитов Гренландии и Антарктики уменьшилась. Данные NASA Gravity Recovery and Climate Experiment показывают, что Гренландия теряла в среднем 279 миллиардов тонн льда в год в период с 1993 по 2019 год, в то время как Антарктида теряла около 148 миллиардов тонн льда в год. ⁷
Изображение: Талая вода с ледникового покрова Гренландии

и др.

Индикатор текущего объема ледяных щитов Антарктиды и Гренландии с использованием данных со спутника НАСА Grace.
Интерактивное исследование того, как глобальное потепление влияет на морской лед, ледники и континентальные ледяные щиты во всем мире.

Ледниковое отступление

Ледники отступают почти повсюду по всему миру — в том числе в Альпах, Гималаях, Андах, Скалистых горах, на Аляске и в Африке. ⁸
Изображение: Исчезающий снежный покров горы Килиманджаро из космоса.

Снижение снежного покрова

Спутниковые наблюдения показывают, что количество весеннего снежного покрова в Северном полушарии уменьшилось за последние пять десятилетий, а снег тает раньше.⁹

Повышение уровня моря

За последний век глобальный уровень моря поднялся примерно на 8 дюймов (20 сантиметров). Тем не менее, за последние два десятилетия этот показатель почти вдвое больше, чем в прошлом веке, и с каждым годом он немного увеличивается. ¹⁰
Изображение: Мальдивская Республика: Уязвимость к повышению уровня моря

Нисходящий арктический морской лед

Как протяженность, так и толщина арктического морского льда быстро уменьшились за последние несколько десятилетий.¹¹
Изображение: Визуализация минимума морского льда в Арктике в 2012 г., самого низкого за всю историю наблюдений

и др.

Индикатор изменения минимума морского льда в Арктике во времени. Протяженность морского льда в Арктике как влияет, так и подвержена влиянию глобального изменения климата.
Интерактивное исследование того, как глобальное потепление влияет на морской лед, ледники и континентальные ледяные щиты по всему миру.
Операция IceBridge NASA позволила получить беспрецедентно подробные изображения полярного льда Земли, чтобы лучше понять процессы, которые связывают полярные регионы с глобальной климатической системой.

Экстремальные события

Число явлений с рекордно высокой температурой в Соединенных Штатах увеличивается, в то время как количество явлений с рекордно низкой температурой снижается с 1950 года. В США также наблюдается рост числа случаев сильных дождей. ¹²

и др.

Официальный веб-сайт исследовательских миссий НАСА, изучающих осадки и другие типы осадков по всему миру.
Земляная вода хранится во льду и снеге, озерах и реках, атмосфере и океане. Что вы знаете о круговороте воды на нашей планете и о решающей роли, которую она играет в нашем климате?

Подкисление океана

С начала промышленной революции кислотность поверхностных вод океана увеличилась примерно на 30%. ^13, ¹⁴ Это увеличение является результатом того, что люди выбрасывают больше углекислого газа в атмосферу и, следовательно, больше поглощаются океаном.За последние десятилетия океан поглотил от 20% до 30% общих антропогенных выбросов углекислого газа (от 7,2 до 10,8 миллиардов метрических тонн в год). ^15,16

Список литературы

Основные парниковые газы | Центр климатических и энергетических решений

Основные парниковые газы

Множественные газы способствуют парниковому эффекту, который определяет температуру Земли с течением геологического времени. Небольшие изменения в концентрации этих газов в атмосфере могут привести к изменениям температуры, которые определяют разницу между ледниковыми периодами, когда мастодонты бродили по Земле, и изнуряющей жарой, в которой жили динозавры.

Две характеристики атмосферных газов определяют силу их парникового эффекта.

Во-первых, это их способность поглощать энергию и излучать ее (их «радиационная эффективность»). Второй — время жизни в атмосфере, которое измеряет, как долго газ остается в атмосфере, прежде чем естественные процессы (например, химические реакции) удалят его.

Эти характеристики включены в потенциал глобального потепления (GWP), меру радиационного воздействия (т.е. сила их парникового эффекта) каждой единицы газа (по весу) за определенный период времени, выраженная относительно радиационного эффекта диоксида углерода (CO ₂). Часто это рассчитывается за 100 лет, хотя это можно сделать за любой период времени. Газы с высоким ПГП нагреют Землю более чем на такое же количество CO ₂ за тот же период времени. Газ с длительным сроком службы, но относительно низкой радиационной эффективностью, может в конечном итоге оказывать большее согревающее влияние, чем газ, который покидает атмосферу быстрее, чем интересующее временное окно, но имеет сравнительно высокую радиационную эффективность, и это будет отражаться в более высоком GWP.

В таблице ниже представлены время жизни в атмосфере и значения ПГП для основных парниковых газов из Пятого оценочного доклада МГЭИК (ДО5), выпущенного в 2014 году. Эти значения периодически обновляются научным сообществом по мере того, как новые исследования уточняют оценки радиационных свойств и механизмов удаления из атмосферы (поглотители ) для каждого газа.

Несмотря на сравнительно низкий ПГП углекислого газа среди основных парниковых газов, значительное антропогенное увеличение его концентрации в атмосфере вызвало большую часть глобального потепления.Точно так же метан ответственен за большую часть недавнего потепления, несмотря на то, что его ПГП намного ниже, чем у некоторых других парниковых газов, поскольку выбросы резко увеличились.

% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 5 0 obj > / LastModified (D: 20030421153910-07’00 ‘) / ArtBox [-4.40137 -25.39453 3188.72168 2500.13574] / Группа 46 0 р / Большой палец 47 0 R / Содержание 49 0 руб. / Ресурсы> / Шрифт> / ExtGState> / ProcSet [/ PDF / Text] >> >> эндобдж 7 0 объект > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > ручей %! PS-Adobe-3.0 %% Создатель: Adobe Illustrator (R) 10.0 %% AI8_CreatorVersion: 10.0 %% Для: (Джеффри Комсток) (Indus Corp.) %% Заголовок: (TN_Back8) %% CreationDate: 21.04.03, 15:39 %% BoundingBox: -5-26 3189 2501 %% HiResBoundingBox: -4.4014 -25.3945 3188.7217 2500.1357 %% DocumentProcessColors: голубой, пурпурный, желтый, черный % AI5_FileFormat 6.0 % AI3_ColorUsage: Цвет % AI7_ImageSettings: 0 %% CMYKCustomColor: 1 0 0,55 0 (Бирюзовый) %% + 1 0,5 0 0 (синий) %% + 0,5 0,4 0,3 0 (сине-серый) %% + 0.8 0,05 0 0 (Голубое небо) %% + 0,5 0,85 1 0 (коричневый) %% + 1 0,9 0,1 0 (темно-синий) %% + 1 0,55 1 0 (зеленый лес) %% + 0,05 0,2 0,95 0 (золото) %% + 0,75 0,05 1 0 (зеленая трава) %% + 0 0,45 1 0 (оранжевый) %% + 0,15 1 1 0 (красный) %% + 0,45 0,9 0 0 (фиолетовый) %% CMYKProcessColor: 1 1 1 1 ([Регистрация]) %% AI6_ColorSeparationSet: 1 1 (набор цветоделения AI6 по умолчанию) %% + Варианты: 1 16 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 18 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 %% + PPD: 1 21 0 0 60 45 2 2 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 () % AI3_TemplateBox: 1591.8477 1241.3555 1591.8477 1241.3555 % AI3_TileBox: 1087.8481 -1040.6445 1639.8477 -312.6445 % AI3_DocumentPreview: нет % AI5_ArtSize: 3456 2592 % AI5_RulerUnits: 0 % AI9_ColorModel: 2 % AI5_ArtFlags: 0 0 1 1 0 0 0 0 0 % AI5_TargetResolution: 2400 % AI5_NumLayers: 8 % AI9_OpenToView: -414.6523 2647.8555 0.28 1137 839 18 1 0 7 40 0 0 1 1 1 0 % AI5_OpenViewLayers: 33333333 %% PageOrigin: 1087.8481 -1040.6445 % AI7_GridSettings: 72 8 72 8 1 0 1 0,29 1 1 0,65 1 % AI9_Flatten: 0 %% EndComments конечный поток эндобдж 11 0 объект > ручей %% BoundingBox: -5-26 3189 2501 %% HiResBoundingBox: -4.4014 -25.3945 3188.7217 2500.1357 % AI7_Thumbnail: 128 104 8 %% BeginData: 16606 шестнадцатеричных байтов % 00003300006600009

CC00330000333300336600339

CC0033FF % 00660000663300666600669

CC0066FF009

9933009966009999 % 0099CC0099FF00CC0000CC3300CC6600CC9900CCCC00CCFF00FF3300FF66 % 00FF9900FFCC3300003300333300663300993300CC3300FF333300333333 % 3333663333993333CC3333FF3366003366333366663366993366CC3366FF % 339

99333399663399993399CC3399FF33CC0033CC3333CC6633CC99 % 33CCCC33CCFF33FF0033FF3333FF6633FF9933FFCC33FFFF660000660033 % 6600666600996600CC6600FF6633006633336633666633996633CC6633FF % 6666006666336666666666996666CC6666FF669

9933669966669999 % 6699CC6699FF66CC0066CC3366CC6666CC9966CCCC66CCFF66FF0066FF33 % 66FF6666FF9966FFCC66FFFF9

9

9900CC9900FF % 9933009933339933669933999933CC9933FF996600996633996666996699 % 9966CC9966FF999

99339999669999999999CC9999FF99CC0099CC33 % 99CC6699CC9999CCCC99CCFF99FF0099FF3399FF6699FF9999FFCC99FFFF % CC0000CC0033CC0066CC0099CC00CCCC00FFCC3300CC3333CC3366CC3399 % CC33CCCC33FFCC6600CC6633CC6666CC6699CC66CCCC66FFCC9900CC9933 % CC9966CC9999CC99CCCC99FFCCCC00CCCC33CCCC66CCCC99CCCCCCCCCCFF % CCFF00CCFF33CCFF66CCFF99CCFFCCCCFFFFFF0033FF0066FF0099FF00CC % FF3300FF3333FF3366FF3399FF33CCFF33FFFF6600FF6633FF6666FF6699 % FF66CCFF66FFFF9900FF9933FF9966FF9999FF99CCFF99FFFFCC00FFCC33 % FFCC66FFCC99FFCCCCFFCCFFFFFF33FFFF66FFFF99FFFFCC110000001100 % 000011111111220000002200000022222222440000004400000044444444 % 550000005500000055555555770000007700000077777777880000008800 % 000088888888AA000000AA000000AAAAAAAABB000000BB000000BBBBBBBB % DD000000DD000000DDDDDDDDEE000000EE000000EEEEEEEE0000000000FF % 00FF0000FFFFFF0000FF00FFFFFF00FFFFFF % 524C45FFA8FD7BFFA8A8FFFFA8FD7CFF7DFFFFA8FDFCFFFDFCFFFD45FFA8 % FD6DFF7DF8F8F87DF8A8F87D527D27F8F87DF827F87D527DF87D52F87DF8 % 27F852F82727F87D52F8F8FDB3FF7D7DA8CFA87D7C7D7C7D7D7D7C7D7D7D % 7CCFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CF % A8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFAE7DAEFFAE7D7D7D27FD047DA7FD087DAEFF % AEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFFAEFF % AEFFAEFD0DFFA8527D527D5252FD047D527D7D7D277D7D52527D7D52527D % 527D7D7D5252527D7D7D5252527D5252527D52527D7DFD07527D527DCAFF % 7D7D527D5252FD047D527D7D7D52527DFD04527D527D527D527D527D527D % 7D7D527D277D5252277D527D277D5252527D2752527D527DA7FD0CFFA8FD % 04FF2727FD06FF7D5227527D527D527D277D527D5252527D527DFD045227 % 5252275227525227FD05FF52FD06FFCFAEFD04FF2727FD07FF2752277D52 % 7D527D5252527D527D277D527D527D277D5227522752522752527DFD05FF % 7DFD05FFCFFD0CFFA85252527D2751FD05527D275227FD065227527D5252 % 2727527D527DFD04527D7D277D277D52522752277D5227FD0452277DCFFF % 5252527D2727FD065227525227277D5252277D2752277D5252527D527D52 % 27527D277D527D5252527DF8FD04527D275252275252A7FD0CFFA8FD04FF % 7D52A8A8FD04FF7DA87DA8FFA8FFFFFF7DA8FD047DFD05FF7DFFFF52FFFF % 7DFF7DFFA852FFA8A87DFF52A8FD05FFCFAEFD04FF7D52FFA8FD05FF52FF % 52A8A8FFA8FFFF7DFD04FF7DFD05FF52FFFF7DFF7DFFFF52FFA8527DA87D % A8A8527DA852A8FD0EFFA75252527D2752527D527D527D277D2752277DFD % 07527D277D527D527D275252527D7D277D277D5252277D527D5252527D52 % 7D527DCAFF527D527D2727527D5252527D7D525227527D527D5252277D52 % 7D7D27527D527D7D52277D277D277D5252527D2752527D527D277D527D52 % 7DA8FD0CFFA8A87D7DA87D52A8A8A87DA8FD057D5252A87DA852A87DA8A8 % 7D7DA8A8FFFF7DA8A852FFFF7DFF7DFFA852A8A87DA8A852A87DFD04A8CF % A8FFA8A8FF7D52A827A8527D7DA852A827A8527D7D7DFF52A8A8FFFF52FD % 04A8FF52FFFF7DFF7DFFFF52A8A85252A8A8A8FF5252527DA87DFD0DFFA7 % 527D527D2727527D527D527D277D2752527D527D5252527D527D527D5252 % 527D27FD04527D527D277D5252527D527D5227527D527D527DCAFF527D52 % 7D272752522752277D525252275252277D527D277D527D7DFD04527D5227 % 527D527D277D5252527D277D527D527D277D527D527DA8FD0CFFA87D7DFF % FF7D27527D7D52527D277D7D52527D7D527D525252FD047DA8527DA87D7D % FF52FFFF7DFF7DFFFF7D7D525252A8277D27FD047DCFAEFFA87DA87D527D % 7D52527D52FF52A8275252A87D7D7D527DA8A8A852FFA8A8FFFF7DFFFF7D % FF7DFFFF7DA8A8277D52527D7DFD0452A8FD13FF7D7D7DFD05FF7DFF7DFD % 04A8FFA87DA8FFA8FF7DFD05FF7DFFFF7DFFFF7DFF7DFFFF7DFD05FF7DFD % 06FFCAFD05FF7D7DFD07FF7DFF7DFD06FF7DFD04FF7DFD05FF7DFFFF7DFF % 7DFFFF7DFFFF27FFA8FFA8FF7DFD05FFCFFD0CFF7DFD045227F827525227 % 52522752272752272752522752527DFD0752272752277D52525227525227 % FD04527D2752527D275252CFCFCFA8FFAEA8A8FFAECFA8FFAECFA8FFA8CF % A8FFAECFA8AEAECFA8FFA8CFA8FFAECFA8FFAEA8A8AEAECFA8FFAEA8A8FF % AECFA8AEAECFA8FFAEFD0DFFA8527D52522727527D527D527D2752275252 % 7D527D5252527D527D277D527D527DFD04527D7D277D277D5252527D527D % 7D27527D527D527DCFFD46FFA8FD04FF7D52A852A87D7D527D7D7D52527D % A827A852A8A8FFA87DA8FFA8A8FF7DFFFF52FFFF7DFF7DFFA852FD05FF52 % A8FD047DA8CFAE7DA8CFAE7D7C837C7D7D837D7D7C7D7D7DA8CFAECFA8CF % AECFA8CFAECFA8CFAECFA8CFAECFA8CFAECFA8CFAECFA8CFAECFA8CFAECF % A8CFAECFFD0CFFCFFD04FF7D7DFD06FF7DFF7DA852FD04A87DFD04FF7DFD % 05FF7DFFFF7DFFFF7DFF7DFFFF7DFD05FF7DA8FFA8FFFFFFCAFF7D7D527D % 5252FD047D52FD067D52527D7D7D52FD0D7D527D7D7D527D7D7D527DFD07 % 527D527DA7FD0CFFA8CFA8CFA8A77DCFA8CFA8CFA8A7A8A8A8CFA8CFA8CF % 7DCFA8CFA8A8A8CFA8CFA8A7A8CFA1CFA8A8A8A7A8CFA1CFA8CFA8CF7DCF % A8CFA8CFA8FFA8FD04FF5227FD07FF2752277D5252527D5252527D525227 % 7D5252527D275252FD04275227522752FFA8A8FF52FD06FFCFFD47FF5252 % 527D2727277D5252527D525252275252527D5252277D27FD06527D522752 % 7D527D277D5252527D2752527D2752277D2752527DA7FD46FFA8FF7DA8A8 % 7D527D7DA87DA87DFF52A852FFA8A8A8FFFF7DFD04FF27FF7DFFFFFF7DFF % FF7DFF7DFFFF7DA8A87DA8FFFFFF7DFD06FFCFFD46FFCFFD04FF7D7D7DFF % A8FF7DFFFF7DFF7DFD06FF7DFD04FF7DFD05FF7DFFFF7DFF7DFFFF7DFFFF % 7DFD04FF7DFD06FFAEFD46FFCFCFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CF % A8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CFA8CF % A8CFA8CFA8CFA8CFA8FDC7FFCFA1CAFFCFA77CFD047DA77D7D7CFFCFCFCA % FFCFCFCAFFCFCFCAFFCFCFCAFFCFCFCAFFCFCFCAFFCFCFCAFFCFCFCAFFCF % CFCAFFCFCFCAFFCFCFFD0CFFA87DFFFFFF7D847D7D7D847D7D7DA87D7D7D % FFFFFFAFFFFFFFAFFFFFFFAFFFFFFFAFFFFFFFAFFFFFFFAFFFFFFFAFFFFF % FFAFFFFFFFAFFD05FF7D7D527D5252FD047D52FD047D527D52527D7D7D52 % FD0D7D527D7D7D527D7D7D527DFD07527D527DA7FD0CFFA852527D525252 % 7D527D527D527D5252527D527D527D527D527D527D5252527D527D527D52 % 7D527D2752527D527D527D2752527D2752527D52FFCAFD04FF2727FD07FF % 2752277D5252527D5252527D5252277D5252527D275252FD042752275227 % 52FD04FF52FD06FFCFFD11FF2752FD06FF7D52277D7D7D527D7D52527D52 % 7D527D527D527D527D52515252275227525227FFFFA8FFFF7DFD08FF5252 % 527D2727527D2752527D525252275252527D5252277D52527D275252527D % 7D52527D527D277D5252527D2752527D5227277D5252277DA7FD0CFF7D52 % 527D7D27275227FD045227525227FD055227FD06527D527D5227277D277D % 52525227527D27FD0552F8FD0652FFCAFFA8A8FF7D52A87DA852A87DFF52 % A852FD06FF7DA8FFFFFF52FD05FF7DFFFF7DFF7DFFFF7DFFFF7DFD04FF7D % A87D527D7D7DFD0EFFA87DA8A87D5252A8A87DA8FF52FF527DA8FD04FF7D % FD04FF7DFD05FF7DFFFF7DFFFF7DFF7DFFA87D7D7D52A8A852A8A8A87DA8 % FFFFFF5252527D2752527D527D527D7D525227527D527D5252277D527D7D % 275252527D5252527D277D277D5252527D277D527D27522752277D2752A7 % FD0CFFA8FD04FF7D52FD06FF7DFF7DFD06FF52FD04FF7DFD05FF7DFFFF52 % FFFF7DFF7DFFFF527D7DA87D7D52A8A8FD05FFCAFF7DA87D7D52A852A852 % 7D52A852A852A8277D7DA8A8527DA87DA852A87DA8A8A852FFFF7DFF7DFF % FF52A8A8527DA87D7D52A852A87DA87DCFFD0CFFA85252527D2751FD0452 % 277D275227275252527D2752527D275227FD04527DFD05527D277D277DFD % 05527D2727527D5252527DFD06FF7D5252A8A87DA8A8A87DFF7DA87DA8FF % FFFF52A852FFA87DFD05FF7DFFFF7DFF7DFFFF7DFFFF27A87D7D527D7DA8 % A8FF7DFFCFFD0CFFA8FFA8A8FF7D527DA8FF7DA8A87DA87DA8FF7DA8FFFF % 7DFD04FF7DFD05FF7DFFFF52FFA87DFF7DFFA8527D527D7DA852A8A8FFA8 % A8FFFFCF7D527D7D27F8FD0752275227522752525227275252527DF85227 % 52527D27FD06527D277D52275252275227525252275252A8FD11FF7D7DFD % 06FF7DFF7DFD06FF7DFD04FF7DFD05FF7DFFFF7DFFFF7DFF7DFFFF7D52A8 % A8A8527DFD06FFAFFFFF7DA87D7D52A8A87D7DA8FFFF7DA87DA852A87DA8 % FF52FFA8FFFF52A8FD04FF7DFFFF7DFF7DFFFF7DA8FF527D527DA87DFD04 % A852A8CFFD0CFF7D5227525227275227522752FD092752275227FD06527D % 5252277D27FD0452275252272727525227F8272752275252FFCAFD04FF7D % 52FD04A87D7DA852FF52A8A8FD04FF7DFD04FF52FD05FF52FFFF7DFF7DFF % FF52FFFF527DA852A852FD05A8FFCFFD0DFFA8FFFFFF7D52A87DA8FFA87D % 52FF7DFD06FF7DFD04FF7DFD05FF7DFFFF7DFFFF7DFF7DFFFF7DFD05FF7D % A8FD07FF5252527D2727527D527DFD055227527D527D527D277D527D7D27 % 5252527D5252527D527D277D5252527D2752527D5252527D527D527DA7FD % 0CFF7D52527D7D27275227FD045227525227525252277D275227FD095227 % 7D277D52525227527D27FD055227FD0652FFCAFFA8A8FF7D527D52527D52 % 7DFF52A827527D52527D7D277D7D7DA827A8527D7DFF7DFFFF7DFF7DFFFF % 7DA8A8527DFD0452FD057DA8FD0EFF7D7D52A87D7DA87DA8FFA87D7DFF52 % A87DFD04A87DA8FFA8FF7DA8A8FFA8FF7DFFFF7DFFFF7DFF7DFFA87D52A8 % A8A87D52527DA8A8A8FD07FF7D7DFD07FF7DFF52A8A8A87D52A87DFD04FF % 7DFD05FF7DFFFF7DFF7DFFFF7DFFFF27FFA8FFA87DA87DA8A8A8FFCFFD0C % FFA8FD04FF7D52FD06FF7DFF7DFD06FF52FD04FF7DFD05FF7DFFFF52FFFF % 7DFF7DFFFF52A87DA87DA8527DA8FD05FFCAFD04522727FD04527D275227 % 7DF8FD055227275252527D2752527D525227FD0752277D5227527D525227 % 525252275252A8FD11FF7D7DFD06FF7DFF7DFD06FF7DFD04FF7DFD05FF7D % FFFF7DFFFF7DFF7DFFFF7DA8FFA8FFFF7DFD0AFFA8FF7D7D7DFD04A8FFA8 % 7DA852A87DA8FFA8FF27FD04A8527D7DFFFFFF7DFFFF7DFF7DFFFF7DA8FF % 27FD04A87DA87DA8A87DA8CFFD0CFFAFFFAFFFA8FFAFFFA8FFAFFFA8FFAF % FFA8FFAFFFA8FFAFFFA8FFAFFFA8FFAFFFA8FFAFFFA8FFAFFFA8FFAFFFA8 % FFAFFFA8FFAFFFA8FFAFFFA8FFCFFD04FF7D52FD07FF52FF7DFD06FF7DFD % 04FF7DFD05FF52FFFF7DFF7DFFFF52FFFF7DFD04FF52A87DA852A8A8CFFD % 47FFCFFFCFFFA7A8CFFFCFFFCFFFCFA8CFCACFFFCFFFCFFFA7FFCFFFCFCA % CFFFCFFFCFA8CFFFA7FFA7FFCFA8CFFFA7FFCFFFCFA8CFFFCFFFCFFFCFFD % FCFFFD4AFFCA52527D52272752275227522752275227522727527D7D7D52 % 7D7D7D527D527D527D7D7D527D7D7D5252527D527D527D277D527D277D52 % 7D52A8FD4BFF2752FD07FF5252527D7D527D527D277D527D5252527D527D % 7D525252277D27FD0652FFA8FFFF7DFD13FFCACFCACFCACFCACFCACFCACF % CACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCACF % CACFCACFCACFCACFCACFCACFCACFCAFFCB52277D5227277DFD0652275227 % 52527D525252275252527D2752527D527D27FD045227525227525227527D % 5252277D5252527D52A8FD0CFFA77DFFFFFFFD0A7DFD2AFFCFFFFF7DA8A8 % FD047DFD05A87DA87DFD06FF52A852A8A852A8A8A8FFFF7DA8FF7DFF7DFF % FF7DA8FF52A8A8FFA87DA8A8527DA8A8FD0DFFA17D527D5227277D527D52 % 7D5252272727522727275227272752FD0727522727F8522727F8272727F8 % 7D5252277D277D277D527D52CFFD05FF7D27A87DA8A8FFA8A852FF7DFD06 % FF527DA87DFF7DFD05FF52FFFF7DFF7DFFFF52FFFF7DFD04FF52FFA8A8A8 % FD0FFFCFFD04FF527DFD06FF7DA852FD06FF7DFD04FF7DFD05FF7DFFA87D % A8A852A8A87DA852FD05FF7DFD06FFCAFD05FFA8FD11FFA8FD0DFFA8FFA8 % FD05FFA8FD18FF7D5227525227F82727522752FD05275227522752F87DFD % 055227FD0452277D27FD05522752FD0627F8272752275252CFFD46FFCF7D % 7D7DA87D7D7DA8A8FFA8FF52FF7DFD06FF7DFD04FF7DFD05FF7DFFFF7DFF % FF7DFFFF7DFF7D52A8A8FFA87DFD06FFCAFF7DCFCAFF76A17DA17DA17DA7 % 7DA17DA17DA17DA77DA1CAFFCACFCAFFCACFCAFFCACFCAFFCACFCAFFCACF % CAFFCACFCAFFCACFCAFFCACFCAFFCAFD0CFF7D52527D5227277D527DFD06 % 52277D527D277D277D527D5252277DFD04522752277D5252527D277D277D % 527D5252277D5252527D7DCFCA7D527D527D527D527D527D527D7D7D527D % 527D527D7D52527D7D7D527D527D527D7D7D52527D7D5252527D5252527D % 277D527D277D527D52A8FD0CFFCFA8FFA8FF7D52A87DA87DA8A852A852A8 % 52A8A87DA87D52A8A8A87D7DA8FFA8FF7DFFA87DFFFF7DFFFF7DA87D7DA8 % A8FFA852A87D7D7D52A8CFCFFD04FF2752FD07FF5252527D7D527D527D27 % 7D527D5252527D527D7D525252277D27FD0652FFA8FFFF7DFD06FFCAFD0C % FF7DFD04522727FD0652275227277D5252277D27FD045227277DFD045227 % 52277D5252527D2752277DFD045227522752275252CFCAFD045227277D52 % 52527D5252275227FD0652275252527D2752527D525227FD045227525227 % 525227527D5252F8FD04527D52A7FD0DFFA8A8A8FF7D5252A87DA8A87D52 % A8527D527D52A8A87DA8FFA8FF7DFD05FF7DFFFF7DFFFF7DFFFF7DA87D52 % 7D527D7D27A8A8A87DA8FFCFCFFD04FF7D527DA852A87DA8A87DA8527D7D % 7DA87DA852A87DA8A87DFD05FF7DFFFF7DFF7DFFFF7DA8FF52A87D7DA87D % 7DA87D7D7DA8CAFD0CFFCAFD04FF7D52A8A8FFA8A87D7DA87D7DFFA8A87D % FF52A8A87DA87DA8FF7D7DFF7D7DA852FFA87DA8FF7DA852A87DA87D7D52 % A87DFF7DA8A8CFCAFD04FF7D527DA87D7DFFA8A852FF52A8FD05FF7DFD04 % FF7DFD05FF52FFFF7DFF7DFFFF52FFFF7DFD04FF52FD06FFCFFD0CFFA727 % 7D527D2752525227525252277D275227FD08527D27FD04527D277D7D527D % 7D277D7D525252275227525227527D527D527DCAFF527D527D2727527D27 % 52527D525252275252527D527D277DFD04522752277D5252277D277D277D % 5252527D27FD045227527D2752527DA7FD0CFFCAA8A8A8FF7D52A8A8A8FF % FFFF7DFF7D7DA8FD04FF52FD04FF7DFD05FF7DFFFF52FFFF7DFFFF52FF52 % A87DA87DA852FD06FFCFCAFD04FF7D27A87DA87D7D7DA852A852FD06FF52 % 7DA8A8FF52FD05FF52FFFF7DFF7DFFFF52A8A87DFD04A852A87DA87D7DA8 % CFFD0CFFCFCAFFCFCFA7CACFCFCAFFCFCFA7FFA7CFCAFFCFCFCACACFCFCA % FFA7CFCAFFCFCFA7FFCFA8CAFFA7CFCACACFA8CAFFCFCFCACACFCFCAFFCF % CFCFFFCACFCAFFA7A8CAFFCACFCAFFCAA8CACACACFCAFFCACFA7FFCACFCA % CACACFCAFFCAA8CAFFA7CFA7FFCAA8CAFFA7CFCAFFCAA8CAFFCACFCAFFCA % FDFCFFFD91FF7DFFA8FD10FF7D7DFFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF7DFFA8FFA8 % FFFD05A87DA87DFD07A8FFA8FFFD04A87DA8A8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF % A8FF7D7D527D7DA8A87DFD04A87DA852FD04A87D7D52FD09A87D7DA8A8A8 % 7DA8A8FD0DFFA852A8A8FFA87DA8FFA8A8A8FFA8A8A8FFA8A87D7DA87DA8 % FFA8A87DFF7DA87D7D7DA8A8FFA8A8A8FFA8A87DFFA87DA8FFA8A8A8FFA8 % A8A8FF7DA8A87DA8A8A8FF7DA8A8FFA8A8A8FFA8A8A8FFA8A8A8FF7DA8A8 % FFA87DA8FFA8A8FD04FF7DFFA8FD1EFFA8FFA87DA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF % A8FF7D7DFD04A87DFD06A8FFA8FFA8FFA87D7DFFA87DA8FFA8FFA8FD0CFF % A87D7DA87D7DFFA87DA8FFA8FF7DFF7D7DA8FF527DFD07A8FFA8FFA8FFA8 % FFA8FFA8A852A8A852A87D7D7DA87DA87DA8A8A87D7DFFA8FD0DFFA87DA8 % 7DA87DA87DFD0BA852FD047DA852FD05A87DFD04A87DA87D7D52527D2752 % 275252527D527D5252A87DA8527D7DA87DFD0CA87DA87D52A87D7D527D52 % A87DA87DFD05A87DA87D527DA87DA87DFD0DA8FD0DFFA8FFA8FFA8FFA8FF % A8FFA8FD08FF7DA8FFA8FF7DFFA8A8A87DA8FF7DFF7DFFA8FFA8FF7DFFA8 % FFA8FF7DFFA8FFA87DA8FFA87DA87DA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF7DFFA8FFA8 % FFA8FF7D7DA8FFA8FFA87DA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA87DA8FFA8FFA8 % FFA8FFA8FFA8FFA87D7DFFA8FD0DFFA87DA87DA87DA87DA87DFFA8A8A8FF % A8A8A8FFFD047D527DA8FFA87DA87DA8A8A87DA87DA8A87DA87DA87DA8A8 % FFA87DA8FFA8A8A8FF7DA8A87DA8A8A8FFA8A8FD0BFFA8A8FFA8A8A8FD0D % FFA8A87DFFA8A8A8FFA8A8FD17FFA87DA8FFA8FF7DFFA8FFA8FFA8FFA8FF % A8FFA87DA8FFA87DA8FFA8FFA87D7DFF7D7DA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF % A8FF7DFFA8FFA8FFA8FFA87DA87DA87DA8A8A87DA87DFD07A8FF7D7DA8A8 % 7DFD04A8FFA87D7DFFA8FFA8FFA8A8A87D52FD05A87DFFA8FFA8FFA8FF7D % 7DA8FD0DFFFD09A87DFD06A8FFFFFFFD06A87DFD05A8FD07FFA8A8A87DFD % 06A8FD09FF7DFD0EA87DA8A8A87DA87DFD04A87DFD09A87DA87DA87DFD05 % A87DFD09A87DA8FD0DFFFD04A87DFD04A852A87D7DFFA8FFA8FFA8A8A87D % FD04A852FD07A8527D7DA8A87DFD05A87DA87DA8A8A8FF7DFFA8FFA8FFA8 % FFA8FFA8FFA8FFA8FD09FFA8FFA8FFA8FD0FFFA8FFA8FFA8FD1CFFA8A87D % FFA8A8A8FF7DA8A8FFA8A87DFFA8FFA8FFA8FD10FFA8A8FFA8A87DFF7DA8 % A8FF7DA8A8FFA8A8A8FF52A87DA87DA87D7D52A87DA87DA8A8FFFD04A87D % A87D7D7DA87DA87DA87DA87DA87DA87DA87D5252A87DA87DA87DA87D7D7D % A87D7DA8FFA8A8FD0DFFA8FF7DFFA8FF7DFFA8FF7DFFA8FFA87D7DFFA8A8 % 52A87DA87DA8A8A852FFA8FF7DFFA8FFA8FFA87DA8FFA8FFA8FD0CFF7DA8 % FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF7D7DA8FFA8FF7D7DA8FFA87DA8FFA8FFA8FD09 % FF7D7DA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF7DFFA8FFA8FD0FFFA8A8A87D7DA8A8A87D % A87DFD05A8FFFFFFA87DA8A8A87DFD0EA87DA87D7D7DA87DA87DA8A8A87D % 7DFD04A87DFD06A8FD0CFFA8527D7DFD17A8FD19FFA87DA852FD05A87DA8 % FFA8FFA8FF7DFFA8FFA8FF7DFFA8FFA8FFA8FD09FFA8FF7DFFA8FFA8FF7D % 7DA8FFA8FFA8FFA8FFA87DA87DA8527D7DA87D7DA852A87DA8527D7DA87D % FFA8FFA8FFA87DA8FF7D7DA8FFA8FFA8FFA8A8527DA87DA8A87DA8A87DA8 % 7DA8A87DA8A8A8FD0EFFA8A8FFA8A8A8FFA8A8A87DA8A8A8FF7DA8A8FFA8 % 7D7DFF7DA87DFFA8A8A8FFA8A8A8FFA8A8A8FF7DA8A8FFA8A8A8FD0BFF7D % A852A87DFFA8A8A8FFA8A8A8FF7DA8A8FFA8A8A8FFA8FD0FFFA87DFD1FFF % A8FF7DFFA8FFA8FFA8FD0BFF7D7DA8FFA8FFA8FFA8FFA87DA8FFA8FFFFFF % FD08A85252A8A852527DFD04A87DA87DA87D7DFFA87DA8FFA8FFA8FFA8FF % A8FFA8A8A8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA87DA8FFA8FFA8A87D7D527DA87DA87D % A8A852A8A87DA8A8A8FD0FFFA852A87DA852A87DA87DA87DFD07A87D7D7D % A87DA87DFD17A8FD08FFA8A8A87DFD05A8FD0AFFA87DFD04A87DA8A8A87D % A8A87D7DFD0FA87DFD04A87DA8A8FD0EFFA87DA87D7DA8A8A87DFFA8FF7D % FFA8FFA8FFA8A87DA852FD06A8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8A8A87DA8A8A8FF % 7DFFA8FFA8FFA8FFA8FFFD05A852FD0BA8FFA8FFA87DFD05A87DA8FF7DFF % A8FFA8FFA87DFD05A87DA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FD10FF7DA8A8FF % A8A8A8FFA87DA87DA87DA8FFA8A8A8FF7D7DA8FF7DA87DFFA8A8A8FFA8A8 % A8FFA8A87DA852A87DA87DA87DA87DA8527DA8A8A8FF7DA87D7D7DA87DA8 % 7DA8A8FFA8A8A8FFFD07A8FFA8A8A8FFA8A8FD08FFA87DA8A8A8FFA8A8FD % 19FFA8FF7DFFA8FFA8FFA8FF7DFFA8FFA8FFA8FFFFFFA8FFA8FFA87DA8FF % A8FFA8FF7DFFA8FFFFFFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF % A8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF7D7DA8FF52A87D7DA8A87D7DFD05A87D % A8A8A852A87DFD04A852A8A8FFA8FFA8FFA8FFA8FF7DFD0FFFA87DA852A8 % 7DA87D7D7DFD09A87DA87DFD07A87DFD0CA87DFD05A8FD09FFFD0DA8FD06 % FFFD06A87DA8A8FD0AFF7D7DA8A87DA8A87DA8A87DFD08A8FD0EFFA8FFA8 % 7DA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FF7DFFA8FFA8FFA8FFA8FFA8 % FFA8FFA8FFA8A852FD08A87DA8FFA8FFA87DA87D7DFD08A87DA8FFA8FFA8 % FFA8FF52A87D7D52FD08A87D52FD04A8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA87DA8 % FFA8FFA8FD0FFFA8A87DA8A8A8FFA8A8A8FD09FFA8A8A8FFA8FD0FFFA8A8 % A8FFA8A8A8FFA8A8A87DA8A87DFFA8FF7D7DA8A87DFF7DA8A8FFA8A8A8FF % A8A8A8FFFFA8A8FF7DA8A8FD0DFF7DA8A8FFA8A8A8FF7D7DA8FF7DA8A8FF % A8A8FD0FFFA8A852A87D52A87D7DA8A8A87DFD0AA87DA8A8527DA87DFD09 % A8FF7DFFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA8FFA87D7DFFA8FFA8FF7DFF7DFF % A8FF7DFFA8FFA8FF7D7D527D7DFD09A8527DA8A8A87D7DFFA8FFA8FFA8FF % A8FF7DFFA8FFA8FFA8FD0FFF7DFD06A8FD0CFFFD04A87DFD06A8FD08FFA8 % A8A87DFD06A8FD09FFFD04A87DFD06A8FD08FFA8A8A87DA8A8FD0DFF7DA8 % 7DFD08A87DFD07A8FD0EFFA8A852A8A8A852A8A8FFA8FFA87DA87D7DFFA8 % A87DA852FD04A87DA8FF7DFFA8FFA8FFA8FFA8A8A87DA87DA8A852A8A8A8 % 527DFD05A87D52A8A87DA8A8A87DA8FFA8FF7DFFA8FFA8FF7D7D52FD09A8 % 52A852A87DA8A8FFA8FFA87DA8FFA8FD19FF7D7DA8A87DA8A8A8FFA8A8A8 % FFA8A8A87DA8A8A8FF7DA8A8FFA87DA8FFA8A8A8FD06FFA8A8FFA8FD23FF % A87DA8FD0FFF52A87DA87D7DA8A8A8FFA8A8A8FFA8A87DFFA8FD0EFFA8FF % A8FDFCFFFDFCFFFD70FFFD08A8FD07FFA8FD7CFF7DFFFFA8FD7BFFA8FDFC % FFFD85FFFF %% EndData конечный поток эндобдж 12 0 объект > ручей Hn ܸ C ] ER $ (@ ꒝ mc » 2⌅ч.% .Fu = CgP +: LtWms} «F’u!% X7; .j ̏7Ul? E ‘/ — 3ĮY

Воздействие антропогенного изменения климата на лесные пожары в лесах на западе США

Значимость

Повышенная активность лесных пожаров на западе США в последние десятилетия способствовала повсеместной гибели лесов, выбросам углерода, периодам деградации качество воздуха и значительные расходы на тушение пожара. Несмотря на то, что недавнему росту активности пожаров способствовали многочисленные факторы, наблюдаемое потепление и высыхание значительно повысили засушливость топлива в сезон пожаров, способствуя более благоприятной пожарной среде в лесных системах.Мы демонстрируем, что антропогенное изменение климата вызвало более половины задокументированного увеличения засушливости топлива с 1970-х годов и удвоило совокупную площадь лесных пожаров с 1984 года. Этот анализ предполагает, что антропогенное изменение климата будет продолжать хронически увеличивать вероятность возникновения лесных пожаров на западе США. активность, пока топливо не ограничивает.

Abstract

Рост активности лесных пожаров в западной части континентальной части Соединенных Штатов (США) в последние десятилетия, вероятно, был вызван рядом факторов, включая наследие тушения пожаров и населенных пунктов, естественную изменчивость климата и антропогенный климат. изменять.Мы используем смоделированные климатические прогнозы для оценки вклада антропогенного изменения климата в наблюдаемое увеличение восьми показателей засушливости топлива и площади лесных пожаров на западе США. Антропогенное повышение температуры и дефицит давления пара значительно увеличили засушливость топлива в лесах на западе США за последние несколько десятилетий и в течение 2000–2015 годов способствовали увеличению на 75% лесных площадей с высокой (> 1 σ) засушливостью топлива в сезон пожаров и в среднем девяти дополнительных дней в году с высокой пожароопасностью.На антропогенное изменение климата приходится около 55% наблюдаемого увеличения засушливости топлива в период с 1979 по 2015 год в лесах западной части США, что подчеркивает как антропогенное изменение климата, так и естественную изменчивость климата как важные факторы, способствующие увеличению потенциала лесных пожаров в последние десятилетия. По нашим оценкам, антропогенное изменение климата привело к появлению дополнительных 4,2 млн га площади лесных пожаров в период 1984–2015 годов, что почти вдвое превышает площадь лесных пожаров, ожидаемую в его отсутствие. Естественная изменчивость климата будет по-прежнему чередоваться между модуляцией и усугублением антропогенного увеличения засушливости топлива, но антропогенное изменение климата стало движущей силой увеличения активности лесных пожаров и должно продолжаться, пока виды топлива не ограничивают.

Широко распространенное увеличение активности пожаров, включая количество выгоревших площадей (1, 2), количество крупных пожаров (3) и продолжительность пожарного сезона (4, 5), было зарегистрировано на западе США (США) и в других странах. экосистемы умеренных и высоких широт за последние полвека (6, 7). Повышенная пожарная активность в лесах западной части США совпала с климатическими условиями, более способствующими возникновению лесных пожаров (2–4, 8). Сильная межгодовая корреляция между активностью лесных пожаров и засушливостью топлива в сезон пожаров, а также наблюдаемое увеличение дефицита давления пара (VPD) (9), показателей пожарной опасности (10) и климатического дефицита воды (CWD) (11) в течение Последние несколько десятилетий представляют собой убедительный аргумент в пользу того, что изменение климата способствовало недавнему увеличению активности пожаров.Предыдущие исследования предполагали, что антропогенное изменение климата (ACC) вносит вклад в наблюдаемое и прогнозируемое увеличение активности пожаров во всем мире и на западе США (12⇓⇓⇓⇓⇓⇓ – 19), однако ни одно исследование не позволило количественно оценить степень, в которой ACC способствовал наблюдаемому увеличению активности пожаров в лесах на западе США.

Изменения в пожарной активности из-за климата и ACC в нем модулируются одновременным возникновением изменений в землепользовании и человеческой деятельности, которые влияют на топливо, возгорание и тушение.Наследие борьбы с пожарами в двадцатом веке в лесах западной части континентальной США способствовало увеличению топливной нагрузки и потенциальному возгоранию во многих местах (20, 21), потенциально увеличивая чувствительность выгоревших территорий к изменчивости и изменению климата в последние десятилетия (22). Климат влияет на вероятность возникновения лесных пожаров, прежде всего, изменяя изобилие топлива в средах с ограниченным топливом, а также изменяя засушливость топлива в средах с ограниченной воспламеняемостью (1, 23, 24). Мы ограничиваем наше внимание климатическими процессами, которые способствуют засушливости топлива, которые включают характеристики поведения пожара, такие как воспламеняемость ландшафта, воспламеняемость и распространение огня через высыхание топлива в западных лесах США, в основном ограниченных по воспламеняемости, путем рассмотрения восьми показателей засушливости топлива, которые имеют четко установленные прямые межгодовые взаимосвязи. с участком гари в этом районе (1, 8, 24, 25).На основе ежемесячных данных за 1948–2015 гг. Были рассчитаны четыре показателя: ( i ) эталонная потенциальная эвапотранспирация (ETo), ( ii ) VPD, ( iii ) CWD и ( iv ) индекс суровости засухи Палмера (PDSI). ). Остальные четыре показателя представляют собой ежедневные индексы пожарной опасности, рассчитанные за 1979–2015 годы: ( v ) индекс пожарной погоды (FWI) из канадской системы оценки опасности лесных пожаров, ( vi ) компонент энерговыделения (ERC) из национального бюджета США. система оценки пожарной опасности, ( vii ) индекс пожарной опасности лесов МакАртура (FFDI) и ( viii ) индекс засухи Китча – Байрама (KBDI).Эти показатели дополнительно описаны в материалах и методах и Вспомогательная информация . Засушливость топлива была основным фактором региональной и субрегиональной межгодовой изменчивости площади лесных пожаров на западе США в последние десятилетия (2, 8, 22, 25). Это исследование основано на этих взаимосвязях и, в частности, направлено на определение частей наблюдаемого увеличения засушливости топлива и выгоревших площадей в лесах на западе США, связанных с антропогенным изменением климата.

Межгодовая изменчивость всех восьми показателей засушливости топлива, усредненных по лесным угодьям на западе США, значительно коррелировала ( R ² = 0,57–0,76, P <0,0001; Таблица S1) с логарифмом годового значения для западной части США. площадь лесов, выгоревших в 1984–2015 гг., полученная на основе продукта «Тенденции мониторинга степени тяжести ожогов» за 1984–2014 гг. и спектрорадиометра изображения среднего разрешения (MODIS) за 2015 г. ( Вспомогательная информация ). На запись о стандартизированной засушливости топлива, усредненной по восьми показателям (далее по всем показателям), приходится 76% дисперсии в записи о площади выгорания, причем оба показателя за 1984–2015 гг. Значительно увеличились (рис.1). Корреляция между засушливостью топлива и площадью лесных пожаров остается весьма значимой ( R ² = 0,72, все-метрическое среднее) после удаления тенденций линейных наименьших квадратов для каждого временного ряда за 1984–2015 годы, что подтверждает механистическую взаимосвязь между засушливостью топлива и лесной пожар. Отсюда следует, что одновременное увеличение засушливости топлива и площади лесных пожаров в течение нескольких десятилетий также было бы механически связано.

Рис. 1.

Зависимость годовой площади лесных пожаров на западе континентальной части США от засушливости топлива: 1984–2015 гг.Регрессия площади выгорания по среднему восьми показателям засушливости топлива. Серые столбцы ограничивают межквартильные значения показателей. Пунктирные линии, ограничивающие линию регрессии, представляют 95% доверительные границы, расширенные для учета временной автокорреляции отставания-1 и для ограничения доверительного диапазона для самого низкого показателя коррелирующей аридности. Два 16-летних периода выделяются, чтобы выделить их 3,3-кратную разницу в общей площади лесных пожаров. На вставке зеленым цветом показано распределение лесных угодий на западе США.

Таблица S1.

Коэффициенты корреляции Пирсона между стандартизованными метриками засушливости топлива и log-10 площадью сожженной площади (1984–2015 гг.) И линейным изменением стандартизованных показателей засушливости дуэлей в течение 1979–2015 гг.

Мы количественно оцениваем влияние ACC с помощью проекта взаимного сравнения связанных моделей, Мультимодель фазы 5 (CMIP5) означает изменения температуры и давления пара согласно Williams et al. (26) (Рис. S1; Методы ). Этот подход определяет сигнал ACC для любого данного местоположения как многомодельное среднее (27 моделей CMIP5) 50-летнюю запись месячных аномалий температуры и давления пара, прошедших фильтр нижних частот, по сравнению с базовым уровнем 1901 года.Другие антропогенные воздействия на переменные, такие как осадки, ветер или солнечная радиация, также могли внести свой вклад в изменения засушливости топлива, но антропогенный вклад в эти переменные во время периода нашего исследования менее определен (22). Мы оцениваем различия между метриками засушливости топлива, вычисленными по данным наблюдений, и метриками, вычисленными с помощью наблюдений, исключающих сигнал ACC, чтобы определить вклад ACC в засушливость топлива. Чтобы исключить сигнал ACC, мы вычитаем сигнал ACC из суточной и месячной температуры и давления пара, оставляя все другие переменные неизменными и сохраняя временную изменчивость наблюдений.Вклад ACC в изменения засушливости топлива показан для всей западной части Соединенных Штатов; однако мы ограничиваем фокус нашей атрибуции и анализа лесными средами на западе США (рис. 1, , вставка ; , методы, ).

Рис. S1.

Мультимодельный средний сигнал антропогенного изменения климата, состоящий из 50-летних сглаженных значений для 2015 г. минус значения для 1901 г. для ( слева до справа ) декабрь – февраль, март – май, июнь – август и сентябрь – ноябрь для ( верхний ) до Нижний ) максимальная температура, минимальная температура, давление пара, дефицит давления пара, средняя относительная влажность, максимальная относительная влажность и минимальная относительная влажность.Черными точками показаны ячейки сетки, в которых по крайней мере 20 (> 74%) из 27 моделей согласны с направлением тренда.

Антропогенное повышение температуры и VPD способствовало стандартизованному (σ) увеличению среднемасштабной средней засушливости топлива, усредненной для лесных регионов на +0,6 σ (диапазон от +0,3 σ до +1,1 σ по всем восьми показателям) за 2000–2015 гг. (Рис. 2). Мы нашли аналогичные результаты с продуктами реанализа (рост среднегодовой засушливости топлива на +0,6 σ для двух рассмотренных наборов данных реанализа; методы ), что свидетельствует об устойчивости результатов к структурной неопределенности в продуктах наблюдений (рис.S2 – S4 и Таблица S2). Наибольшее антропогенное увеличение стандартизированной засушливости топлива наблюдалось в межгорных районах на западе США, отчасти из-за более высоких смоделированных темпов потепления по сравнению с большим количеством морских территорий (27). Среди показателей засушливости наибольшее увеличение, связанное с сигналом ACC, было для VPD и ETo, поскольку межгодовая изменчивость этих переменных в основном обусловлена температурой на большей части исследуемой территории (28). Напротив, PDSI и ERC показали более слабое увеличение засушливости топлива, вызванное ACC, поскольку на эти показатели в большей степени влияет изменчивость осадков.

Рис. 2.

Стандартизованное изменение каждого из восьми показателей засушливости топлива из-за ACC. Влияние ACC на засушливость топлива в период 2000–2015 гг. Демонстрируется разницей между стандартизованными показателями засушливости топлива, рассчитанными на основе наблюдений, и теми, которые рассчитаны на основе наблюдений, исключая сигнал ACC. Знак PDSI изменен на противоположный для согласованности с другими показателями засушливости.

Рис. S2.

То же, что и на рис. 2, но для реанализа ( A – H ) ERA-INTERIM и ( I – P ) NCEP – NCAR.Влияние ACC на засушливость топлива в период 2000–2015 гг. Демонстрируется разницей между стандартизованными показателями засушливости топлива, рассчитанными на основе наблюдений, и теми, которые рассчитаны на основе наблюдений, исключая сигнал ACC. Знак PDSI изменен на противоположный для согласованности с другими показателями засушливости.

Рис. S3.

То же, что и на рис. 3, но для ERA-INTERIM. ( A ) Временные ряды ( верхний, ) стандартизированных годовых показателей засушливости топлива и ( нижний ) процент площади лесов со стандартизированной засушливостью топлива, превышающей одно стандартное отклонение.Красные линии показывают наблюдения, а черные линии показывают записи после исключения сигнала ACC. Только четыре ежемесячных показателя относятся к 1950 году. Ежедневные индексы пожарной опасности ограничены периодом 1979–2015 годов. Жирные линии обозначают средние значения по показателям засушливости топлива. ( B ) Линейные тренды в стандартизованных показателях засушливости топлива в период 1979–2015 гг. Для (красный) наблюдений и (черный) записей, исключая сигнал ACC (черный). Звездочки указывают на положительные тенденции на уровнях значимости (*) 95% и (**) 99%.

Рис. S4.

То же, что и на рис. 3, но для повторного анализа NCEP – NCAR. ( A ) Временные ряды ( верхний, ) стандартизированных годовых показателей засушливости топлива и ( нижний ) процент площади лесов со стандартизированной засушливостью топлива, превышающей одно стандартное отклонение. Красные линии показывают наблюдения, а черные линии показывают записи после исключения сигнала ACC. Только четыре ежемесячных показателя относятся к 1950 году. Ежедневные индексы пожарной опасности ограничены периодом 1979–2015 годов. Жирные линии обозначают средние значения по показателям засушливости топлива.( B ) Линейные тренды в стандартизованных показателях засушливости топлива в период 1979–2015 гг. Для (красный) наблюдений и (черный) записей, исключая сигнал ACC (черный). Звездочки указывают на положительные тенденции на уровнях значимости (*) 95% и (**) 99%.

Таблица S2.

Линейный тренд относительной продолжительности сезона пожаров и количества дней с высокой пожароопасностью (превышающих 95-й процентиль наблюдений) на 37 лет, усредненный по западным лесам с 1979 по 2015 гг. увеличиваются за последние три десятилетия с линейным трендом +1.2 σ (достоверность 95%: 0,42–2,0 σ) в среднем за 1979–2015 гг. (Рис. 3 A , Top и таблица S1). Среднеметрический вклад ACC с 1901 г. составил +0,10 σ к 1979 г. и +0,71 σ к 2015 г. Годовая площадь лесных угодий с высокой засушливостью топлива (> 1 σ) значительно увеличилась в течение 1948–2015 гг., Особенно с 1979 г. (рис. . 3 A , снизу ). Наблюдаемая среднегодовая площадь лесных угодий с высокой засушливостью в период 2000–2015 гг. Была на 75% больше для всех показателей (диапазон от + 27% до + 143% по показателям), чем в случае исключения сигнала ACC.

Рис. 3.

Эволюция и тенденции показателей засушливости лесного топлива на западе США за последние несколько десятилетий. ( A ) Временной ряд ( Верхний ) стандартизированных годовых показателей засушливости топлива и ( Нижний ) процент площади лесов со стандартизированной засушливостью топлива, превышающей одно стандартное отклонение. Красные линии показывают наблюдения, а черные линии показывают записи после исключения сигнала ACC. Только четыре ежемесячных показателя относятся к 1948 году. Ежедневные индексы пожарной опасности начинаются с 1979 года. Жирные линии обозначают средние значения по показателям засушливости топлива.Столбцы на заднем плане A показывают годовые засаженные деревьями площади, выгоревшие в период 1984–2015 гг., Для визуального сравнения с засушливостью топлива. ( B ) Линейные тенденции в стандартных показателях засушливости топлива в период 1979–2015 гг. Для (красный) наблюдений и (черный) записей, исключая сигнал ACC (различия приписываются ACC). Звездочки указывают на положительные тенденции на уровнях значимости (*) 95% и (**) 99%.

Значительные положительные тенденции топливной засушливости за 1979–2015 гг. На лесных угодьях наблюдались по всем показателям (рис.3 B и Таблица S1). Положительные тенденции в засушливости топлива сохраняются после исключения сигнала ACC, но оставшаяся тенденция была значимой только для ERC. На антропогенное воздействие приходилось 55% наблюдаемой положительной тенденции в среднем показателе засушливости топлива в период 1979–2015 гг., Включая не менее двух третей наблюдаемого увеличения ETo, VPD и FWI, и менее трети наблюдаемого увеличение ERC и PDSI. Никаких существенных тенденций в ежемесячных показателях засушливости топлива за 1948–1978 гг. Не наблюдалось.

Продолжительность сезона пожаров и пожаров значительно увеличилась в лесах на западе США (+ 41%, 26 дней для среднего всех показателей) в период 1979–2015 гг., Аналогично предыдущим результатам (10) (рис. 4 A и Таблица S2). Наш анализ показывает, что на ACC приходится ~ 54% увеличения продолжительности сезона пожаров в среднем по всем показателям (15–79% по отдельным показателям). В период 1979–2015 гг. В среднем по всем показателям наблюдалось увеличение на 17,0 дня в год высокого пожароопасности (увеличение на 11,7–28,4 дня для отдельных показателей), что более чем вдвое превышает скорость увеличения, рассчитанную на основе показателей, исключающих сигнал ACC (рис. .4 B и Таблица S2). Это означает в среднем дополнительные 9 дней (7,8–12,0 дней) в год высокой вероятности пожара в течение 2000–2015 годов из-за ACC.

Рис. 4.

Изменение продолжительности пожарно-погодного сезона и количества дней повышенной пожарной опасности. Временные ряды средней продолжительности сезона пожаров в лесу на западе США ( A ) и количества дней в году ( B ), когда суточные индексы пожарной опасности превышали 95-й процентиль. Базовый период: 1981–2010 гг. С использованием записей наблюдений, исключающих сигнал ACC.Красные линии показывают наблюдаемую запись, а черные линии показывают запись, которая исключает сигнал ACC. Жирные линии показывают средний сигнал, выраженный по показателям засушливости топлива.

Учитывая тесную взаимосвязь между засушливостью топлива и ежегодной площадью лесных пожаров в западной части США, а также обнаруживаемое влияние ACC на засушливость топлива, мы используем регрессионную зависимость на рис. за последние три десятилетия (рис. 5 и рис. S5). Увеличение засушливости топлива за счет ACC, по оценкам, добавило ∼4.2 миллиона га (95% достоверность: 2,7-6,5 миллиона га) площади лесных пожаров на западе США в период 1984–2015 годов, аналогично объединенным районам Массачусетса и Коннектикута, что составляет почти половину общей смоделированной площади выгоревших пожаров, полученной из всех метрическая средняя засушливость топлива. Повторение этого расчета для отдельных показателей засушливости топлива дает вклад ACC в размере 1,9–4,9 млн га, но большинство отдельных показателей засушливости топлива имеют более слабую корреляцию с площадью сгоревшего топлива и, таким образом, могут быть менее подходящими заменителями для определения площади сгоревшего топлива.Влияние ACC на засушливость топлива увеличилось в этот период, увеличив площадь сгоревших участков в ~ 5,0 (доверительный интервал 95%: 4,2-5,9) в 2000–2015 гг., Чем в 1984–1999 гг. (Рис. 5 B ). В период 2000–2015 гг. Площадь вынужденного пожара, вызванного ПУД, вероятно, превысила площадь выгорания, ожидаемую при отсутствии ПДК (Рис. 5 B ). Более консервативный метод, использующий взаимосвязь между данными о площади сгорания и засушливостью топлива (2), по-прежнему указывает на существенное влияние ACC на общую площадь сгорания с уменьшением доли от общей площади выгорания, приходящейся на АКК (рис.S5).

Рис. 5.

Отнесение зоны лесных пожаров на западе США к ACC. Кумулятивная площадь лесных пожаров, оцененная на основе (красный) наблюдаемого среднеметрического отчета о засушливости топлива и (черный) отчета о засушливости топлива после исключения ACC (без ACC). Разница (оранжевая) — это площадь лесных пожаров, вызванная антропогенным увеличением засушливости топлива. Жирные линии в A и горизонтальные линии на прямоугольных диаграммах в B указывают средние оценочные значения (значения регрессии на рис. 1). Прямоугольники в B ограничивают 50% доверительный интервал.Заштрихованные области в A и усы в B ограничивают 95% доверительные интервалы. Темно-красные горизонтальные линии в B указывают на наблюдаемые площади лесных пожаров в течение каждого периода.

Рис. S5.

Взаимосвязи между средними метрическими аномалиями засушливости топлива и площадью выгоревших лесов в западных лесах США ( A и B ) используются для моделирования годовой реакции площади лесных пожаров на засушливость топлива ( C и D ) в соответствии с наблюдаемые условия засушливости топлива и пересчитанные после удаления ACC.Для получения реакции площади лесных пожаров используются два метода: ( A ), полученный из необработанных данных (как представлено в статье), и ( B ), полученных из данных с исключенным трендом за 1984–2015 гг. Этот альтернативный подход является более консервативным, поскольку он снижает риск предположения об искусственно прочных отношениях, вызванных общими, но не связанными между собой тенденциями. ( E ) Расчетное относительное воздействие ACC на совокупную площадь сгорания, рассчитанное как относительная разница между площадью сгорания, смоделированной на основе наблюдаемой засушливости топлива, и площадью сгорания, смоделированной в отсутствие ACC.В A – D области, ограничивающие центральные линии, соответствуют 95% доверительным интервалам вокруг линий регрессии. В E прямоугольники и усы обозначают доверительные интервалы 50% и 95% соответственно.

Наша атрибуция явно предполагает, что антропогенное увеличение засушливости топлива является добавкой к масштабам лесных пожаров, которые возникли бы в результате естественной изменчивости климата в период 1984–2015 гг. Поскольку влияние засушливости топлива на площадь сгорания носит экспоненциальный характер, влияние заданного воздействия ACC больше в уже засушливый пожарный сезон, такой как 2012 год (рис.5 A и рис. S5 C ). Ожидается, что антропогенное увеличение засушливости топлива продолжит оказывать наиболее заметное воздействие, когда оно накладывается на естественные экстремальные климатические аномалии. Хотя многочисленные исследования прогнозировали изменения площади выгоревших участков в течение XXI века из-за ACC, нам неизвестны другие исследования, в которых пытались количественно оценить вклад ACC в недавно возникшие лесные выгоревшие площади на западе Соединенных Штатов. Почти удвоение площади выгоревших лесов, которую мы приписываем ACC, превышает изменения площади выгоревших лесов, прогнозируемые некоторыми усилиями по моделированию, которые произойдут к середине XXI века (29, 30), но пропорционально согласуется с увеличением площади в середине XXI века. площадь гари, спроектированная другими моделями (17, 31⇓ – 33).

Помимо антропогенных климатических изменений, с 1970-х годов несколько дополнительных факторов привели к увеличению засушливости топлива и площади лесных пожаров. Отсутствие тенденций засушливости топлива в течение 1948–1978 годов и сохранение положительных тенденций в течение 1979–2015 годов даже после устранения сигнала ACC подразумевает естественную многолетнюю изменчивость климата как важный фактор, который сдерживал антропогенные воздействия в 1948–1978 годах и усугублял антропогенные воздействия в период 1979–2015 годов. . Например, в период 1979–2015 гг. Наблюдаемое давление пара в марте – сентябре значительно снизилось во многих лесных районах США, в отличие от смоделированного антропогенного увеличения (рис.S6) (34). Значительное уменьшение количества осадков весной (март – май) на юго-западе США и летом (июнь – сентябрь) осадков во всех частях северо-запада США в период 1979–2015 годов (рис. S7 A и B ) ускорило рост пожаров. -сезонная засушливость топлива, соответствующая наблюдаемому увеличению количества последовательных засушливых дней в регионе (10). Естественная изменчивость климата, включая сдвиг к холодной фазе междесятилетнего Тихоокеанского колебания (35), вероятно, была доминирующей движущей силой наблюдаемых региональных трендов осадков (36) (рис.S7 B и D ).

Рис. S6.

Наблюдения (синие) в сравнении с проекциями CMIP5 (черные и серые) аномалий давления пара за март – сентябрь (относительно среднего значения за 1948–1990 годы) в лесных районах западной части США. Толстая черная линия представляет собой мультимодельное ( n = 27) среднее, а серая область ограничивает межквартильные значения. В проекциях CMIP5 применен 50-летний фильтр нижних частот для исключения высокочастотных колебаний, вызванных естественной изменчивостью климата.

Рис. S7.

Линейный тренд ( A ) март – май и ( B ) июнь – сентябрь (изолинии) геопотенциальная высота 250 гПа (в метрах, источник данных: ERA-INTERIM) и (фон) количество осадков (в процентах от 1979 г.) –2015 в среднем, источник данных: PRISM an81m) в период 1979–2015 гг.Показаны только тренды осадков, значимые на уровне P <0,1. Нижний показывает средние по ансамблю тенденции CMIP5 для тех же переменных в период 1979–2015 годов для ( C ) март – май и ( B ) июнь – сентябрь ( n = 39 моделей). Для осадков тренды отображаются только в том случае, если по крайней мере 75% моделей согласны со знаком тренда. Тенденции представлены в единицах за 37 лет. Расположение лесов на западе США показано серым цветом в A и B .

Наша количественная оценка вклада ACC в наблюдаемое увеличение активности лесных пожаров на западе США дополняет ограниченное количество исследований, связанных с изменением климата, связанных с лесными пожарами на сегодняшний день (37). Предыдущие попытки атрибуции были ограничены одной GCM и биофизической переменной (14, 16). Мы дополняем эти исследования, демонстрируя влияние ACC, полученного из ансамбля GCM, на несколько биофизических показателей, которые демонстрируют тесную связь с зоной лесных пожаров. Однако в наших усилиях по атрибуции АКК рассматривается только как проявление тенденций в средних климатических условиях, что может быть консервативным, поскольку климатические модели также прогнозируют антропогенное увеличение временной изменчивости климата и засухи на западе США (34, 38, 39).Сосредоточившись исключительно на прямом воздействии ACC на засушливость топлива, мы не рассматриваем несколько других путей, которыми ACC мог повлиять на лесные пожары. Например, используемые нами показатели засушливости топлива могут неадекватно отражать роль гидрологии снежного покрова в горах на влажность почвы. Мы также не учитываем влияние изменения климата на грозовую активность, которая может усиливаться с потеплением (40). Мы также не учитываем, как на риск пожара могут повлиять изменения в биомассе / топливе из-за увеличения содержания CO в атмосфере ₂ (41), смертности растительности, вызванной засухой (42), или вспышек насекомых (43).

Кроме того, мы рассматриваем воздействие ACC на пожар как независимое от эффектов управления пожарами (например, политики тушения пожаров и использования природных пожаров), возгораний, земного покрова (например, застройка загородной местности) и изменений растительности, выходящих за пределы той степени, в которой они регулируют взаимосвязь между засушливостью топлива и площадью лесных пожаров. Эти факторы, вероятно, увеличили площадь выгоревших лесов на западе США и потенциально усилили чувствительность лесных пожаров к изменчивости и изменению климата в последние десятилетия (2, 22, 24, 44).Такие смешанные влияния, наряду с нелинейными отношениями между площадью выгорания и ее движущими силами (например, рис. 1), вносят неопределенность в наше эмпирическое отнесение региональной площади выгорания к ACC. Наш подход зависит от сильной наблюдаемой региональной взаимосвязи между площадью сгоревшего топлива и засушливостью топлива в большом региональном масштабе на западе США, поэтому количественные результаты этой попытки атрибуции не обязательно применимы в более мелких пространственных масштабах, для отдельных пожаров или изменений. в нелесных районах.Динамические модели растительности со встроенными моделями пожаров демонстрируют новые перспективы в качестве инструментов для диагностики воздействия более обширного набора процессов, чем рассмотренные здесь (41, 45), и могут использоваться в тандеме с эмпирическими подходами (46, 47) для лучшего понимания вклада наблюдал и прогнозировал изменения в региональной пожарной активности. Однако динамические модели растительности, деятельности человека и пожаров не лишены собственного длинного списка предостережений (2). Учитывая сильную эмпирическую взаимосвязь между засушливостью топлива и активностью лесных пожаров, выявленную здесь и в других исследованиях (1, 2, 4, 8), а также значительное увеличение засушливости топлива в западных США и продолжительности сезона пожаров в последние десятилетия, это становится очевидным из эмпирических исследований. Одни только данные о том, что повышенная засушливость топлива, которая является надежно смоделированным результатом ACC, является ближайшей движущей силой наблюдаемого увеличения площади лесных пожаров на западе США за последние несколько десятилетий.

Выводы

С 1970-х годов вызванное деятельностью человека повышение температуры и дефицита давления пара увеличило засушливость топлива в лесах западной континентальной части США, что составило примерно более половины наблюдаемого увеличения засушливости топлива в этот период. Это антропогенное увеличение засушливости топлива примерно вдвое увеличило площадь лесных пожаров на западе США по сравнению с тем, что ожидалось только в результате естественной изменчивости климата в течение 1984–2015 годов. Прогнозируется, что растущее влияние ACC на засушливость топлива будет в большей степени способствовать развитию лесных пожаров в западных лесах США в ближайшие десятилетия и представлять угрозу для экосистем, углеродного бюджета, здоровья человека и бюджетов на тушение пожаров (13, 48), что в совокупности будет способствовать развитию. огнестойких ландшафтов (49).Хотя ограничения на топливо, вероятно, в конечном итоге возникнут из-за повышенной активности пожаров (17), этот процесс еще не существенно нарушил взаимосвязь между площадью лесных пожаров на западе США и засушливостью. Мы ожидаем, что антропогенное изменение климата и связанное с ним увеличение засушливости топлива окажут все более доминирующее и заметное воздействие на лесные пожары в западной части США в ближайшие десятилетия, в то время как топлива по-прежнему будет в изобилии.

Методы

Мы сосредотачиваемся на климатических переменных, которые напрямую влияют на влажность топлива над лесными территориями на западе континентальной части Соединенных Штатов, где пожарная активность имеет тенденцию ограничиваться воспламеняемостью, а не топливом или возгоранием (1) (регион исследования показан на Инжир.1, Врезка ). Существует множество основанных на климате показателей, которые использовались в качестве заместителей для определения засушливости топлива, однако универсально предпочтительного показателя для различных типов растительности не существует (24). Мы рассматриваем восемь часто используемых показателей засушливости топлива, которые хорошо коррелируют с переменными пожарной активности, включая годовые площади выгорания (рис. 1 и таблица S1) в лесах на западе США.

Показатели засушливости топлива рассчитываются на основе ежедневных приземных метеорологических данных (50) на сетке 1/24 ° за 1979–2015 годы для западной части США (к западу от 103 ° з.д.).Хотя мы рассчитывали показатели по всей западной части Соединенных Штатов, мы фокусируемся на лесных землях, определяемых стадиями кульминационной сукцессии растительности «лес» или «лесной массив» в продукте «Потенциальный экологический объект» сайта LANDFIRE (landfire.gov). Ячейки сетки, покрытые лесом 1/24 °, определяются как минимум 50% лесного покрова, полученного из LANDFIRE. Мы расширили показатели засушливости, рассчитанные в месячном масштабе времени (ETo, VPD, CWD и PDSI), до 1948 года, используя месячные аномалии относительно общего периода 1981–2010 годов из набора данных, разработанного группой параметризованной регрессии на независимых склонах (51). для температуры, осадков и давления пара, а также путем билинейной интерполяции повторного анализа NCEP – NCAR для скорости ветра и приземной солнечной радиации.Мы агрегировали данные в годовые временные ряды средних ежедневных FWI, KBDI, ERC и FFDI с мая по сентябрь; Март – сентябрь — VPD и ETo; Июнь – август PDSI; и январь – декабрь CWD. Мы также рассчитали показатели засушливости строго на основе результатов реанализа ERA-INTERIM и NCEP-NCAR за 1979–2015 годы, охватывающих эпоху спутников ( Вспомогательная информация ).

Количество дней в году с высокой пожароопасностью определяется с помощью ежедневных индексов пожарной опасности (ERC, FWI, FFDI и KBDI), которые превышают порог 95-го процентиля, определенный в 1981–2010 годах на основе наблюдений после удаления сигнала ACC.Наблюдательные исследования показали, что рост пожара преимущественно происходит в периоды повышенной пожарной опасности (52, 53). Мы также рассчитываем продолжительность сезона пожарной погоды для четырех дневных индексов пожарной опасности, следуя предыдущим исследованиям (10).

Сигнал ACC получен от членов ансамбля, взятых из 27 глобальных климатических моделей (GCM) CMIP5, зарегистрированных с общим разрешением 1 ° для 1850–2005 гг. С использованием исторических экспериментов по форсированию и для 2006–2099 гг. С использованием пути репрезентативной концентрации (RCP) 8.5 сценарий выбросов (Таблица S3 и вспомогательная информация ). Эти GCM были выбраны на основе наличия ежемесячных выходных данных для максимальной и минимальной дневной температуры ( T _max и T _min, соответственно), удельной влажности ( huss ) и давления на поверхности. Давление насыщенного пара ( e _s), давление пара ( e ) и VPD были рассчитаны с использованием стандартных методов ( Вспомогательная информация ).Существует множество подходов к оценке сигнала ACC (26). Мы определяем антропогенные сигналы в T _max, T _min, e , e _s, VPD и относительную влажность с помощью 50-летнего временного ряда фильтра нижних частот (с использованием 10-точечный фильтр Баттерворта), усредненный по 27 GCM с использованием следующей методологии: для каждой GCM, переменной, месяца и ячейки сетки мы преобразовали каждый годовой временной ряд в аномалии относительно базового уровня 1901–2000 гг.Мы усреднили годовые аномалии по всем реализациям (прогонам модели) для каждого GCM и рассчитали один годовой временной ряд с фильтром нижних частот за 50 лет для каждого из 12 месяцев за 1850–2099 гг. Мы усреднили временные ряды отфильтрованных нижних частот каждого месяца по 27 GCM и аддитивно скорректировали так, чтобы все сглаженные записи проходили через ноль в 1901. Результирующий сигнал ACC представляет смоделированное CMIP5 антропогенное воздействие с 1901 года для каждой переменной, ячейки сетки и месяца. ( Вспомогательная информация ).

Таблица S3.

Список 39 климатических моделей из CMIP5, использованных в исследовании. наблюдаемые дневные и месячные временные ряды. Мы рассматриваем оставшиеся записи после вычитания сигнала ACC для обозначения климатических записей, свободных от антропогенных тенденций (26).

Годовые изменения показателей засушливости топлива представлены в виде стандартизованных аномалий (σ) для учета различий по географическим регионам и показателям.Все показатели засушливости топлива стандартизированы с использованием среднего значения и стандартного отклонения с 1981 по 2010 год для наблюдений, которые исключили сигнал ACC. Хотя выбор базисного периода может смещать результаты (54), наши результаты были аналогичными при использовании полного периода времени с 1979 по 2015 г. или данных наблюдений (без удаления ACC) за базисный период. Влияние антропогенного воздействия на показатели засушливости топлива количественно оценивается как разница между показателями, рассчитанными с помощью наблюдений, и показателями, рассчитанными с помощью наблюдений, исключающих сигнал ACC.Стандартные аномалии, взвешенные по площади, и пространственная протяженность лесных угодий на западе США, которые испытали высокую (> 1 σ) засушливость, вычисляются для каждого показателя засушливости. Годовая сожженная площадь, а также агрегированные показатели засушливости топлива, рассчитанные на основе данных из исх. 50 и два продукта реанализа представлены в наборах данных S1 – S3.

Мы используем регрессионную зависимость между годовой площадью лесных пожаров в западной части США и средним метрическим индексом засушливости топлива на рис. 1 для оценки воздействия антропогенного увеличения засушливости топлива на площадь лесных пожаров в 1984–2015 годах.Неопределенности в соотношении регрессии из-за несовершенной корреляции и временной автокорреляции распространяются как оценочные доверительные границы антропогенного воздействия на площадь лесных пожаров. Этот подход был повторен с использованием более консервативного определения отношения регрессии, где мы удалили линейный тренд наименьших квадратов за 1984–2015 годы как из временных рядов выгоревшей площади, так и из временных рядов засушливости топлива перед регрессией, чтобы уменьшить вероятность ложной корреляции из-за общих, но не связанных между собой тренды (рис.S5). Статистическая значимость всех линейных тенденций и корреляций, представленных в этом исследовании, оценивается с использованием как ранга Спирмена, так и статистики тау Кендалла. Тенденции считаются значимыми, если оба теста дают P <0,05.

Показатели засушливости топлива

Мы используем восемь показателей в качестве прокси для засушливости топлива, которые установили межгодовые связи с площадью, выгоревшей в лесных системах: ( i ) эталонное эвапотранспирация (ETo) (55, 56), ( ii ) пар дефицит давления (VPD) (25), ( iii ) индекс пожарной погоды (FWI) из канадской системы оценки опасности лесных пожаров (57), ( iv ) компонент энерговыделения (ERC) из национального рейтинга пожарной опасности США система (8), ( v ) климатический водный дефицит (CWD) (17), ( vi ) индекс опасности лесных пожаров МакАртура (FFDI) (10), ( vii ) индекс засухи Китча – Байрама (KBDI) (25) и ( viii ) индекс суровости засухи Палмера (PDSI) (58).Каждая метрика различается с точки зрения входных требований, последовательной корреляции и чувствительности к движущим метеорологическим полям (59⇓ – 61).

Ежедневные приземные метеорологические данные из исх. 50 используются для расчета показателей засушливости топлива. Эти данные объединяют временные атрибуты и несколько переменных из набора данных о метеорологическом воздействии Североамериканской системы ассимиляции земельных данных 2 (NLDAS2; ссылка 62) и пространственные атрибуты ежемесячного набора данных, разработанного группой параметризованной регрессии на независимых склонах (PRISM) в Государственный университет Орегона (51).

Ежемесячные климатические данные используются для расчета PDSI, ETo, CWD и VPD. Мы рассчитываем ЕТо по методу Пенмана – Монтейта (63). PDSI рассчитывается с использованием ежемесячного ETo, осадков и водоудерживающей способности почвы, полученных из базы данных State Soil Geographic (STATGO) и агрегированных с сеткой 1/24 ° (26). CWD рассчитывается с использованием модели ежемесячного водного баланса стока, которая была модифицирована с учетом динамики снежного покрова (11, 64).

Среднемесячное давление пара ( e ) рассчитывается на основе среднемесячной удельной влажности и оценки приземного давления на основе высоты над уровнем моря (63).Среднемесячное давление насыщенного пара ( e _с) рассчитывается из средней суточной максимальной и минимальной температуры ( T _max и T _min, соответственно), что приводит к максимальному и минимальному значениям давления насыщенного пара ( e _{s_max} и e _{s_min} соответственно). Среднемесячное значение e _s рассчитывается как среднее значение e _{s_max} и e _{s_min}.Среднемесячный VPD рассчитывается как e _s минус e .

Ежедневные метеорологические поля используются для расчета ERC, FWI, KBDI и FFDI. ERC является результатом национальной системы оценки пожарной опасности США и представляет потенциальную суточную интенсивность пожара для статического вида топлива [мы используем модель G (65), которая представляет собой плотное хвойное дерево с тяжелым топливом], подверженного кумулятивному эффекту высыхания на 100 — и 1000-часовое топливо, вызванное температурой, осадками, относительной влажностью и солнечной радиацией (66).FWI является результатом канадской системы оценки опасности лесных пожаров, которая объединяет несколько индексов пожарной опасности для получения числовой оценки интенсивности лобового пожара, которая учитывает сухость топлива и возможное распространение пожара. KBDI — это показатель совокупного дефицита влаги в почве, рассчитанный с использованием осадков, температуры и широты. FFDI — это эмпирический подход к оценке пожарной опасности, разработанный в Австралии, который использует температуру, скорость ветра, влажность и коэффициент засухи (67, 68).Чтобы соответствовать требованиям ERC и FWI, которые включают наблюдения в 13:00 и 12:00 по местному стандартному времени, соответственно, мы используем дневную T _max и минимальную относительную влажность. Каждый индекс пожарной опасности имеет разные входные требования и чувствительность к изменениям отдельных метеорологических переменных. Например, скорость ветра не влияет на вычисленные ERC или KBDI, но влияет на FWI и FFDI.

Мы повторили наш анализ с использованием продуктов повторного анализа Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ERA-INTERIM) и Национальных центров экологического прогнозирования — Национального центра атмосферных исследований (NCEP – NCAR) для оценки структурной неопределенности в наблюдениях. и, как результат, влияние на наше исследование.Повторные анализы из ERA-INTERIM и NCEP-NCAR получают с пространственным разрешением 0,75 и 2,5 градуса соответственно. Суточную максимальную и минимальную относительную влажность трудно получить из повторного анализа, и вместо этого они оцениваются с использованием средней суточной удельной влажности (или температуры точки росы), а также максимальной и минимальной температуры (69). Любые отклонения в расчетной относительной влажности, вызванные этим подходом, не должны существенно влиять на расчетные тенденции. Лесной или лесной покров с экологической площадки. Потенциальный продукт LANDFIRE агрегируется до исходного разрешения ERA-INTERIM, где ячейки сетки ERA-INTERIM считаются засаженными деревьями, если они состоят не менее чем на 50% из лесных массивов или лесов.Чтобы поддерживать относительно одинаковый пространственный охват в продуктах реанализа, мы билинейно интерполируем агрегированный лесной покров из сетки ERA-INTERIM в сетку NCEP-NCAR.

На рис. S7 A и B показаны линейные тренды наименьших квадратов для геопотенциальной высоты 250 гПа и количества осадков за 1979–2015 годы для марта – мая и июня – сентября. Тренды геопотенциальной высоты рассчитываются с использованием данных продуктов реанализа ERA-INTERIM. Сезонные тренды осадков рассчитываются с использованием данных PRISM (версия продукта AN81m: M3) (51).

Годовые временные ряды стандартизированных индексов засушливости топлива, количества дней в году с высокой пожарной опасностью и продолжительности сезона пожаров, агрегированные для лесных территорий на западе США, как на основе наблюдений, так и на основе наблюдений после исключения антропогенного климатического сигнала. в дополнительных наборах данных S1 – S3.

Данные о пожарах

Спутниковые данные о площади выгорания за 1984–2014 гг. Получены из мониторинга тенденций тяжести ожогов (MTBS; ссылка 70). Этот рекорд состоит только из крупных лесных пожаров размером не менее 404 га, но на эти пожары приходится более 92% общей площади выгоревших лесов на западе США (2).Площадь выгоревших участков за 2015 год оценена с использованием продукта MODIS версия 5.1 (71) выгоревшей площади. Годовые значения выгоревших площадей MODIS были скорректированы по данным MTBS за период перекрытия (2001–2014 гг.). Годовые записи логарифма площади лесных пожаров на западе США, полученные на основе MTBS и MODIS, сильно коррелировали ( r = 0,97, P <0,01) в период перекрытия.

Климатические модели

Мы получили ежемесячные средние дневные 2-метровые T _max ( tasmax ), T _max ( tasmin ), удельную влажность ( huss ) и поверхностное давление ( пс ) из доступных членов ансамбля 27 GCM, участвующих в пятой фазе Проекта взаимного сравнения климатических моделей (Таблица S3).Мы добавили исторические модели моделирования для 1850–2005 годов с моделированиями для эксперимента RCP8.5 на 2006–2099 годы (72). Модели CMIP5 использовались для получения антропогенного климатического сигнала, который можно было исключить из данных наблюдений. Кроме того, мы оценили CMIP5 тренды сезонных осадков ( pr ) и геопотенциальную высоту 250 гПа ( gz ₂₅₀) для 39 моделей, чтобы оценить величину антропогенного воздействия на осадки в период 1979–2015 годов по сравнению с наблюдаемыми тенденции в этот период.

Благодарности

Мы благодарим Дж. Манкина, Б. Осборна и двух рецензентов за полезные комментарии к рукописи и соавторов ссылки. 26 за помощь в разработке схемы эмпирической атрибуции. A.P.W. финансировался Центром климата и жизни Колумбийского университета и Земной обсерваторией Ламонта-Доэрти (вклад Ламонта 8048). J.T.A. был поддержан финансированием Программы по экологии суши Национального управления по аэронавтике и исследованию космического пространства в рамках премии NNX14AJ14G и Программы Национального научного фонда по науке, технике и образованию в интересах устойчивого развития (SEES) в рамках премии 1520873.

Сноски

Вклад авторов: J.T.A. и A.P.W. разработал исследования, провел исследования, предоставил новые реагенты / аналитические инструменты, проанализировал данные и написал статью.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.
См. Комментарий на стр. 11649.
Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073 / pnas.1607171113 / — / DCSupplemental.

Данные NWFSC PARR — Словарь данных по экологическим проблемам

908 общее местообитание или разнообразие местообитаний из-за прекращения доступа 908 общее местообитание или разнообразие местообитаний из-за исключения доступа История Изменения в поведении индивидуумов, что приводит к потере адаптивности населения в целом, включая изменения в составе типов жизненного цикла или времени миграции и воспроизводства.

Количество местообитаний

Недостаточное количество общей среды обитания или разнообразия местообитаний из-за прекращения доступа

Связь, доступ, структура, упрощение, доступность

Антропогенные барьеры

Утрата доступа к среде обитания и / или подтипам среды обитания из-за антропогенной деятельности.Включает частичные или временные барьеры.

Доступ, барьеры, откидные ворота, приливные ворота, водоотводы, препятствия, препятствия, проблемы с проходом, заблокированы

Компенсация / пропускная способность / пространственная структура и разнообразие

1,4,5,8

Ряд 1 из 34

Дата обращения 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Barnas Torpey, Katie; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA.Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Недостаточное количество местообитаний

Связность, доступ, структура, упрощение, доступность

Естественные барьеры

Устойчивые естественные препятствия для доступа к ручью или устью, включая водопады, песчаные отмели, бревенчатые заторы, в достаточной степени крутые уклоны или недостаточное количество воды.Может означать конец среды обитания хорошего качества. 34

По состоянию на 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Недостаточное количество местообитаний

Связь, доступ, структура, упрощение, доступность

HQ-Competition

Ограниченное физическое пространство и защита от хищников или физических сил, которую оно обеспечивает, благодаря дополнению конкурирующих запасов лососевых, видов или рыбы, выращенной в инкубатории.

Refugia, инкубаторная рыба, хищничество, зарыбление, заболачивание

Компенсация / несущая способность / пространственная структура и разнообразие

4,5,6

Ряд 3 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Травмы и смертность

Летальные и сублетальные эффекты от других организмов92 908 Смерть 908 Травма, хищничество

Хищничество

Появление хищников лосося или изменения среды обитания, которые увеличивают численность местных хищников или увеличивают успех хищников.

Инвазивные / экзотические рыбы или беспозвоночные хищники Местные рыбы, местные птицы, местные ластоногие, рыболовство

Зависимые от плотности — положительные и отрицательные — при низкой численности / высокой численности

1,2,3,4,5,6,7,8

Ряд 4 из 34

Дата обращения 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Травмы и смертность

и 908 сублетальные эффекты, вызванные другими организмами, включая деятельность человека

Смерть, травмы, хищничество

Патогены

Повышенная смертность из-за болезнетворных организмов или паразитов.

Болезнь, морские вши, интродуцированные заболевания, местные болезни, кружащаяся болезнь, Myxobolus Cerebralis, Gyrodactylus, морские вши, язвенный дермальный некроз (UDN), IHNV, VHSV, Kudoa, Henneguya, Negill 92, Densmo907 Зависимость — эффекты высокого изобилия

1,2,4,5,6,7,8

Строка 5 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Травмы и смертность

и 908 сублетальные эффекты, вызванные другими организмами, включая деятельность человека

Смерть, травмы, хищничество

Механическое повреждение

Смертность или травма из-за антропогенных структур или в результате механических сил, вызванных антропогенными сооружениями

Неадекватное экранирование, барботаж, зацепление, посадка на мель, увлечение

Компенсация / несущая способность

4,5,6 , 8

Row 6 of 34

Доступно 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016.Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Травмы и летальность

и 908 сублетальные эффекты, вызванные другими организмами, включая деятельность человека

Смерть, травмы, хищничество

Загрязненная пища

Токсичные вещества, обнаруженные в добыче, которые отрицательно влияют на лосося.Включает стойкие токсичные вещества, которые концентрируются по мере потребления и переходят на следующий трофический уровень.

Токсичность биоаккумуляции, ПБДЭ, ПХД, масла, хлорорганические соединения, пестициды

Не зависит от плотности

4,5,6,7

Строка 7 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https : //www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA.Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Продовольствие

Недостаточное питание или недостаток пищи для лососевых.

Конкуренция, доступность добычи, взаимодействие видов

Изменение первичной продуктивности

Изменение экологической динамики, влияющее на количество, качество и / или видовой состав фитопланктона или детрита, приводящее к недостаточности корма для лососевых или кормовых видов.

Поступления микро- и макроэлементов, потеря питательных веществ, полученных из морской среды, туши, опускание, условия океана, детрит, фитопланктон

Компенсация / переносимость

4,5,6,7

Ряд 8 из 34

Дата обращения 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Продовольствие

Недостаточное питание или недостаток пищи для лососевых.

Конкуренция, доступность добычи, взаимодействие видов

Конкуренция продуктов питания

Недостаток корма из-за добавления конкурирующих запасов лососевых, видов или рыбы, выращенной в инкубаториях.

Инкубационная рыба, увеличение естественных конкурентов, инвазивные виды

Компенсация / пропускная способность

4,5,6,7

Строка 9 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https: //www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Еда

Недостаточный или несоответствующий корм для лососевых.

Конкуренция, доступность добычи, взаимодействие видов

Измененный состав и разнообразие видов добычи

Изменение экологической динамики, влияющее на видовой состав, распределение или качество питания зоопланктона, макробеспозвоночных, кормовых рыб или других жертв, приводящее к недостатку пищи для лососевых.

Видовое разнообразие, изобилие кормовых видов, инвазивные виды, измененная динамика пищевой сети

Компенсация / пропускная способность

4,5,6,7

Строка 10 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23: 15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Состояние прибрежной зоны

Деградация среды обитания рядом с ручьями, реками, озерами и прибрежной средой. Ухудшение прибрежной среды для поддержки растений, включая большие деревья, которые помогают стабилизировать берега ручьев, обеспечивают тень, добавляют первичную продукцию в водную экосистему и включают подачу зрелых деревьев в ручьи как LWD.

Нарушение функции / состояния прибрежья, микроклимат, отсутствие тени

Прибрежная растительность

Нарушение экологических взаимоотношений вдоль берега реки, включая, помимо прочего, потерю флоры, эрозию и повышенное освещение и повышение температуры Свет, потеря естественного оттенка

Компенсация / Несущая способность / Влияние большого количества

1,2,3,4,5,6,8

Строка 11 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23: 15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Состояние прибрежной зоны

среда обитания, прилегающая к ручьям, рекам, озерам и прибрежным районам.Ухудшение прибрежной среды для поддержки растений, включая большие деревья, которые помогают стабилизировать берега ручьев, обеспечивают тень, добавляют первичную продукцию в водную экосистему и включают подачу зрелых деревьев в ручьи как LWD.

Нарушение функции / состояния прибрежья, микроклимат, отсутствие тени

Пополнение LWD

Утрата зрелых прибрежных деревьев, которые могут стать структурами в русле реки, и связанное с этим снижение сложности среды обитания

Обеспечение LWD, зрелые прибрежные, зрелые деревья

Компенсация / пропускная способность

1,2,3,4,5,6,8

Строка 12 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Peripheral and Lossitional Habitats

и / или деградация периферийной среды обитания ручьев и рек, включая стоячую воду, соединенные каналы и территории, которые периодически затопляются во время высоких потоков.

Высококачественная среда для выращивания в зимний период, Летняя среда для выращивания, Периферийная среда обитания, Разнообразие местообитаний, (Ключ) Количество / качество среды обитания, Среда обитания рефугиумов

Боковой канал и условия водно-болотных угодий периферийная пресноводная среда обитания, включая боковые русла и пресноводные водно-болотные угодья.

Боковые каналы, потеря периферийной среды обитания, пресноводные водно-болотные угодья, болота, бычьи пруды, пруды, альковы

Компенсация / пространственная структура и разнообразие

4,5,6

Ряд 13 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Peripheral and Lossitional Habitats

Высококачественная среда для выращивания на зиму, Летняя среда для выращивания, Периферийная среда обитания, Разнообразие местообитаний, (Ключ) Количество / качество среды обитания, Среда обитания рефугиумов

Состояние поймы

Деградация, уничтожение и потеря доступа к за пределами береговых местообитаний ручьев и рек, которые периодически затапливаются во время высоких паводков.

Пойма, состояние берега, прибрежная зона, обваловка

Компенсация / пространственная структура и разнообразие

4,5,6

Строка 14 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Peripheral and Lossitional Habitats

Высококачественная среда для выращивания в зимнее время, Летняя среда для выращивания, Периферийная среда обитания, Разнообразие местообитаний, (Ключ) Количество / качество среды обитания, Среда обитания в убежище

Условия эстуария

Утрата и деградация переходной зоны морской воды

Зона перехода от соленой воды, лагуна, устье реки, дельта, опала, устье Кармана

Компенсация / пропускная способность

6,8

Ряд 15 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Peripheral and Lossitional Habitats

Прибрежные условия

Утрата и деградация прибрежных участков на мелководье

, Приливные отмели, заросли угря, луга угря, лес водорослей, нерестилища приманки

Компенсация / пропускная способность

7,8

Ряд 16 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https : // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Структура и форма каналов

к реке, ручью, озеру, устью притока и форме водораздаточного канала, включая структурную сложность в русле, соотношение ширины и глубины, извилистость и движение русла, такое как потеря (размыв) или заполнение (разрастание) русла.

Состояние русла, форма русла, морфология русла, нестабильность русла, стабильность русла, потеря нерестового субстрата из-за высокого потока, перемещение донных отложений

Форма русла и русла

Изменения в реке, ручье, озере, устье притока и форма распределительного канала, включая отношение ширины к глубине, извилистость и движение нагрузки, такое как потеря (размыв) или заполнение (разрастание) канала.

Потеря извилистости, упрочнение берегов, врезание канала, формирование каналов, ухудшение, устойчивость основания дна, броня, переходы мостов, ограждение, потеря наносов на берегу, эрозия пляжа

Компенсация / несущая способность

1,2,3,4,5 , 6,8

Строка 17 из 34

Проверено 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Структура и форма каналов

Условия русла, форма русла, морфология русла, нестабильность русла, стабильность русла, потеря нерестового субстрата из-за высокого потока, движение грунтовых вод

Структурная сложность в русле

Снижение качества среды обитания в русле реки. В зависимости от степени сложности и разнообразия местообитаний включает количество и изменчивость глубины ручья и бассейнов различного размера и глубины.

LWD, бассейны, валуны, выступ берега, покрытие, структура среды обитания, среда обитания в русле, среда обитания, сложность ручья, разнообразие местообитаний, (ключ) количество / качество среды обитания, среда обитания рефугиумов, условия русла, неровность потока, плохая сортировка гравия / отложений, Rugosity

Компенсация / грузоподъемность

1,2,3,4,5,6,8

Ряд 18 из 34

По состоянию на 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Условия образования отложений

количество или качество нерестилищ из-за изменений фонового (естественного) количества, скорости и размера наносов, поступающих в систему водотока.

Осадки, среда нереста ручья, нерестовый гравий, среда нереста на пляже (озеро), субстрат, бентосная среда обитания

Уменьшение количества отложений

Уменьшение поступления наносов в систему ручья или какую-либо часть системы ручья.

Количество субстрата, размыв, окоп, потеря нерестилищ, отсутствие нерестового гравия, перенос наносов

Компенсация / пропускная способность

1,2,3,4,5,6

Ряд 19 из 34

Доступ на 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Условия образования отложений

Осадки, среда нереста ручья, нерестовый гравий, среда нереста берега (озеро), субстрат, бентосная среда обитания

Увеличенное количество отложений

Увеличенное поступление наносов в систему ручья.

Эрозия берегов, чрезмерное осаждение, аградация, нагрузка отложениями, избыточная мелочь, заделка, соотношение размеров отложений

Компенсация / несущая способность / положительная зависимость от плотности — эффекты высокой плотности

1,2,3,4,5,6

Строка 20 из 34

Проверено 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Качество воды

Качество воды ухудшилось. физические и биологические характеристики воды с точки зрения ее пригодности для лосося, за исключением токсинов и патогенов.

—

Температура

Отклонения температуры воды, либо по интенсивности, либо по продолжительности, достаточные для неблагоприятного воздействия на внесенных в список лососевых

Высокая температура

Независимо от плотности

1,2,3,4,5,6 , 8

Row 21 of 34

Доступно 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016.Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Качество воды

—

Кислород

Отклонения концентрации кислорода, достаточные для того, чтобы вызвать побочные эффекты у перечисленных лососевых.

Эвтрофикация, избыток питательных веществ, нижняя вода с низким содержанием кислорода

Независимость от плотности

1,2,3,4,5,6,8

Строка 22 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Качество воды

Ухудшенные химические, физические и биологические характеристики воды с точки зрения ее пригодности для лосося, исключая токсины и болезнетворные микроорганизмы.

—

Насыщение газом

Патологическое состояние из-за выхода насыщенных газов из раствора в ткани животных.

Болезнь газовых пузырей (GBD), растворенные газы, азот

Не зависит от плотности

1,2,3,4,5,6,8

Строка 23 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23 : 15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Качество воды

—

Мутность

Повышенные концентрации взвешенных мелких частиц, достаточные для неблагоприятного воздействия на внесенных в перечень лососевых, включая снижение их кормовой способности и / или ухудшение функции экосистемы.

Взвешенные отложения, Эффекты плюма,

Независимость от плотности

1,2,3,4,5,6,8

Строка 24 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https : //www.webapps.nwfsc.noaa.gov / apex / parrdata / inventory / tables / table / environmental_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Качество воды

—

Отклонения кислотности / щелочности, достаточные для неблагоприятного воздействия на лососевых или виды, которыми они питаются.

Щелочность, подкисление океана, CO2

Независимость от плотности

1,2,3,4,5,6,8

Строка 25 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https : //www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016.Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Качество воды

—

Соленость

Соленость при концентрациях, вредных для лосося

Избежание от режимов засоления

Независимость от плотности

Ряд 26 из 34

Дата обращения 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Качество воды

—

Токсичные загрязнители

Прямое воздействие токсичного вещества в толще воды.

Кратковременная токсичность, сброс ливневых вод, сбросы, сточные воды, загрязнение из неточечных источников, разливы, морской мусор, загрязнение из точечных источников, медь, ртуть

Независимый от плотности

1,2,3,4,5,6, 8

Строка 27 из 34

Проверено 2021-08-17 13:23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016.Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Количество воды

Вредоносное воздействие отклонения от фонового (естественного) количества и времени поступления воды в поток, включая снижение качества воды и препятствия для доступа.

Изменения в режиме стока, весенние паводки, водостоки поверхностных и грунтовых вод, отводы, связанные с потоками изменения шлейфов

Повышенное количество воды

Нарушение среды обитания, связанное с аномально (по сравнению с фоновым) большим расходом воды и повышенной «кричащей», включая потерю руслового субстрата и промывание молоди рыбы ниже по течению.

Высокий расход, Большой объем, Затопление, Повышенная скорость, Повышенные пиковые потоки, Уменьшение времени задержки наводнения, Очистка по Редду, Яркость, Повышенный сток, Возможность накопления воды, Плотность дороги

Независимая от плотности

1,2,3,4, 5,6

Строка 28 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Количество воды

Уменьшение количества воды

Нарушения среды обитания, связанные с аномально (по сравнению с фоновым) низким расходом воды, в том числе но не ограничиваясь этим, повышенная температура, потеря осадка, питательных веществ и препятствий на пути прохождения и красное обезвоживание.

Низкий объем, изменения шлейфа, обезвоживание Редда, водозабор, поверхностные запруды, отводы, уровень озера

Несущая способность / пространственная структура и разнообразие / плотность не зависят от

1,2,3,4,5,6,8

Строка 29 из 34

Проверено 17 августа 2021 г. 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Количество воды

Изменения в режиме стока, весенние паводки, водостоки поверхностных и подземных вод, водозаборы, связанные с потоками изменения шлейфов

Изменение времени стока

Изменения среды обитания, связанные с изменениями фонового (естественного) времени количества воды в потоке.

Водостоки, непроницаемые поверхности, урбанизация, низкие потоки, обезвоживание

Пространственная структура и независимость от разнообразия / плотности

1,2,3,4,5,6,8

Строка 30 из 34

Дата доступа 2021-2021 гг. 08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Влияние уровня населения

—

Сниженная генетическая адаптивность

Генетические изменения, которые приводят к потере приспособленности к среде обитания или набору сред обитания, с которыми сталкивается популяция.

Выбор приручения, выбор урожая, депрессия аутбридинга, потеря типов жизненного цикла

Пространственная структура и зависит от разнообразия / плотности

Строка 31 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13:23:15

https : //www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Влияние уровня популяции

—

Зависимость, потеря генетического разнообразия, инбридинг, генетический дрейф, повышение эффективности хищников

Пространственная структура и зависимость от разнообразия / плотности

1,2,3,4,5,6,7,8

Строка 32 из 34

Дата обращения 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Влияние уровня населения

—

Демографические изменения

Изменения возраста, размера или структуры развития популяции, которые приводят к сокращению численности, плодовитости или репродуктивной способности.

Меньший размер при возврате / зрелости, больший возраст при возврате / созревании, пониженное качество яиц

Пространственная структура и разнообразие / несущая способность

7,8

Ряд 33 из 34

Дата доступа 2021-08-17 13: 23:15

https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Влияние уровня населения

—

Изменения в сроках миграции, потеря репродуктивных стратегий, потеря типов жизненного цикла (время выпуска), увеличение количества остаточных / преждевременных самцов / самок, времени бега, увеличение количества гнезд / джиллов

Пространственная структура и зависимость от разнообразия / плотности

4,5,6,8,1

Строка 34 из 34

Проверено 2021-08-17 13:23:15

https: // www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary

Барнас Торпи, Кэти; 22.07.2016. Научный центр рыболовства Северо-Запада NOAA. Словарь данных по экологическим проблемам: Словарь данных по экологическим проблемам (https://www.webapps.nwfsc.noaa.gov/apex/parrdata/inventory/tables/table/ecological_concerns_data_dictionary)

Анализ: насколько хорошо климатические модели прогнозируют глобальное потепление ?

Ученые прогнозировали будущее глобальное потепление, используя климатические модели все большей сложности в течение последних четырех десятилетий.

Эти модели, основанные на физике атмосферы и биогеохимии, играют важную роль в нашем понимании климата Земли и его вероятных изменений в будущем.

Carbon Brief собирает важные прогнозы климатических моделей с 1973 года, чтобы увидеть, насколько хорошо они прогнозируют прошлые и будущие глобальные температуры, как показано на анимации ниже. (Нажмите кнопку воспроизведения, чтобы начать.)

В то время как некоторые модели прогнозировали меньшее потепление, чем мы испытали, а некоторые прогнозировали больше, все они показали повышение температуры поверхности в период с 1970 по 2016 год, которое было не слишком далеко от того, что произошло на самом деле, особенно с учетом различий в предполагаемых будущих выбросах.

Как преуспели прошлые климатические модели?

В то время как прошлые прогнозы климатических моделей основаны на знаниях о концентрациях парниковых газов в атмосфере, извержениях вулканов и других радиационных воздействиях, влияющих на климат Земли, переход в будущее по понятным причинам более неопределенный. Климатические модели можно оценивать как по их способности ретроспективно прогнозировать прошлые температуры, так и прогнозировать будущие.

Ретроспективные прогнозы — модели тестирования по сравнению с прошлыми температурами — полезны, потому что они могут контролировать радиационные воздействия.Прогнозы полезны, потому что модели нельзя неявно настроить так, чтобы они были похожи на наблюдения. Климатические модели не соответствуют историческим температурам, но разработчики моделей обладают некоторыми знаниями наблюдений, которые могут помочь им в выборе параметризации моделей, таких как физика облаков и эффекты аэрозолей.

В приведенных ниже примерах прогнозы климатических моделей, опубликованные в период с 1973 по 2013 год, сравниваются с наблюдаемыми температурами, полученными пятью различными организациями. Модели, используемые в прогнозах, различаются по сложности: от простых моделей энергетического баланса до моделей полностью связанных систем Земли.

(Обратите внимание, что в этих сравнениях моделей и наблюдений используется базовый период 1970–1990 гг. Для согласования наблюдений и моделей в первые годы анализа, что более четко показывает, как температура менялась с течением времени.)

Сойер, 1973

Один из первых прогнозов будущего потепления был сделан Джоном Сойером из Метеорологического бюро Великобритании в 1973 году. В статье, опубликованной в журнале Nature в 1973 году, он выдвинул гипотезу о том, что в период с 1969 по 2000 год мир нагреется на 0,6 ° C, а содержание CO2 в атмосфере увеличится. на 25%.Сойер утверждал, что чувствительность климата — насколько долгосрочное потепление произойдет при удвоении уровня CO2 в атмосфере — составляет 2,4 ° C, что не слишком далеко от лучшей оценки 3 ° C, используемой сегодня Межправительственной группой экспертов по изменению климата (МГЭИК).

В отличие от других прогнозов, рассмотренных в этой статье, Сойер не предоставил оценку потепления на каждый год, а только ожидаемое значение 2000 года. Его оценка потепления в 0,6 ° C была почти точной — наблюдаемое потепление за этот период было между 0.51C и 0,56C. Однако он переоценил атмосферные концентрации CO2 в 2000 году, предположив, что они составят 375-400 частей на миллион — по сравнению с фактическим значением 370 частей на миллион.

Брокер, 1975

Первая доступная проекция будущих температур из-за глобального потепления появилась в статье в журнале Science в 1975 году, опубликованной ученым из Колумбийского университета профессором Уолли Брокером. Брокер использовал простую модель энергетического баланса, чтобы оценить, что произойдет с температурой Земли, если после 1975 года содержание CO2 в атмосфере продолжит быстро расти.Прогнозируемое по Брокеру потепление было достаточно близко к наблюдениям в течение нескольких десятилетий, но в последнее время оно было значительно выше.

Это в основном связано с переоценкой Брокером того, как увеличатся выбросы CO2 и концентрации в атмосфере после публикации его статьи. Он был довольно точен до 2000 года, предсказав 373 ppm CO2 — по сравнению с фактическими наблюдениями на Мауна-Лоа 370 ppm. Однако в 2016 году он оценил, что CO2 будет 424 ppm, тогда как наблюдалось только 404 ppm.

Брокер также не учел в своей модели другие парниковые газы.Однако, поскольку воздействие метана, закиси азота и галоидоуглеродов на потепление было в значительной степени нивелировано общим охлаждающим воздействием аэрозолей с 1970 года, это не имеет большого значения (хотя оценки воздействия аэрозолей имеют большую неопределенность).

Как и в случае с Сойером, Брокер использовал равновесную чувствительность климата 2,4 ° C на удвоение CO2. Брокер предположил, что Земля мгновенно нагревается до уровня СО2 в атмосфере, в то время как современные модели учитывают отставание между скоростью нагрева атмосферы и океанов.(Более медленное поглощение тепла океанами часто называют «тепловой инерцией» климатической системы.)

Вы можете увидеть его проекцию (черная линия) по сравнению с наблюдаемым повышением температуры (цветные линии) на диаграмме ниже.

Прогноз потепления по Брокеру 1975 года (толстая черная линия) по сравнению с данными наблюдений о температуре от НАСА, NOAA, HadCRUT, Cowtan and Way и Земли Беркли (тонкие цветные линии) с 1970 по 2020 год. Базовый период 1970–1990. Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Брокер сделал свой прогноз в то время, когда многие ученые считали, что наблюдения показывают умеренное охлаждение Земли. Он начал свою статью с прозорливого заявления о том, что «есть веские основания полагать, что нынешняя тенденция к похолоданию в течение примерно десятилетия уступит место явному потеплению, вызванному углекислым газом».

Хансен и др., 1981

Доктор Джеймс Хансен и его коллеги из НАСА опубликовали в 1981 году статью, в которой также использовалась простая модель энергетического баланса для прогнозирования будущего потепления, но учитывалась тепловая инерция из-за поглощения тепла океаном.Они предположили, что чувствительность климата составляет 2,8 ° C на удвоение CO2, но также рассмотрели диапазон 1,4-5,6 ° C на удвоение.

Прогноз потепления от Хансена и др., 1981 (быстрый рост — толстая черная линия — и медленный рост — тонкая серая линия). Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Хансен и его коллеги представили ряд различных сценариев, варьирующих будущие выбросы и чувствительность климата. На приведенной выше диаграмме вы можете увидеть как сценарий «быстрого роста» (жирная черная линия), при котором выбросы CO2 увеличиваются на 4% ежегодно после 1981 г., так и сценарий медленного роста, при котором выбросы увеличиваются на 2% ежегодно (тонкая серая линия ).Сценарий быстрого роста несколько переоценивает текущие выбросы, но в сочетании с несколько меньшей чувствительностью климата он дает оценку потепления в начале 2000-х годов, близкую к наблюдаемым значениям.

Общая скорость потепления в период с 1970 по 2016 год, прогнозируемая Хансеном и др. В 1981 году в сценарии быстрого роста, была примерно на 20% ниже, чем наблюдаемые.

Хансен и др., 1988

Статья, опубликованная Хансеном и его коллегами в 1988 году, представляет собой одну из первых современных климатических моделей.Он разделил мир на дискретные ячейки сетки с восьмью градусами широты и 10 градусами долготы, с девятью вертикальными слоями атмосферы. Он включал аэрозоли, различные парниковые газы в дополнение к CO2 и основную динамику облаков.

Хансен и др. Представили три различных сценария, связанных с различными будущими выбросами парниковых газов. Сценарий B показан на диаграмме ниже в виде толстой черной линии, а сценарии A и C показаны тонкими серыми линиями. Сценарий A показал экспоненциальный рост выбросов, при этом концентрация CO2 и других парниковых газов значительно выше, чем сегодня.

Прогноз потепления по данным Хансена и др. 1988 г. (сценарий B — толстая черная линия — и сценарии A и C — тонкие сплошные и пунктирные серые линии). Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Сценарий B предполагал постепенное замедление выбросов CO2, но имел концентрации 401 ppm в 2016 году, что было довольно близко к наблюдаемым 404 ppm. Однако сценарий B предполагал продолжающийся рост выбросов различных галоидоуглеродов, которые являются мощными парниковыми газами, но впоследствии был ограничен Монреальским протоколом 1987 года.В сценарии C выбросы близки к нулю после 2000 года.

Из трех сценариев наиболее близким к реальному радиационному воздействию был сценарий B, хотя он все еще был примерно на 10% выше. Хансен и др. Также использовали модель с чувствительностью климата 4,2 ° C на удвоение CO2, что является лучшим показателем для большинства современных климатических моделей. Из-за сочетания этих факторов в сценарии B прогнозировалась скорость потепления в период с 1970 по 2016 год, которая была примерно на 30% выше, чем наблюдалась.

Первый оценочный доклад МГЭИК, 1990 г.

Первый оценочный доклад (FAR) МГЭИК за 1990 год содержал относительно простые модели энергетического баланса / восходящей диффузии океана для оценки изменений глобальной температуры воздуха.В представленном ими сценарии обычной работы (BAU) предполагается быстрый рост атмосферного CO2, достигнув 418 ppm CO2 в 2016 году по сравнению с 404 ppm в наблюдениях. В FAR также предполагается, что концентрация галоидуглерода в атмосфере будет расти намного быстрее, чем это произошло на самом деле.

FAR дал наилучшую оценку чувствительности климата как потепление на 2,5 ° C для удвоения CO2 с диапазоном 1,5-4,5 ° C. Эти оценки применяются к сценарию BAU на рисунке ниже, где толстая черная линия представляет наилучшую оценку, а тонкие пунктирные черные линии представляют верхнюю и нижнюю границы диапазона чувствительности климата.

Прогнозируемое потепление из Первого оценочного отчета МГЭИК (средняя проекция — толстая черная линия, верхняя и нижняя границы показаны тонкими пунктирными черными линиями). Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Несмотря на лучшую оценку чувствительности климата, которая немного ниже, чем 3C, используемая сегодня, FAR переоценил скорость потепления в период с 1970 по 2016 год примерно на 17% в своем сценарии BAU, показывая потепление на 1C за этот период по сравнению с наблюдаемым 0,85C. В основном это связано с прогнозированием гораздо более высоких концентраций CO2 в атмосфере, чем это было на самом деле.

Второй оценочный доклад МГЭИК, 1995 г.

Во втором отчете об оценке (SAR) МГЭИК опубликованы доступные прогнозы только с 1990 года. Они использовали чувствительность климата 2,5 ° C с диапазоном 1,5-4,5 ° C. В их сценарии средних выбросов «IS92a» прогнозируемые уровни CO2 в 2016 году составят 405 частей на миллион, что почти идентично наблюдаемым концентрациям. SAR также включает гораздо лучшую обработку антропогенных аэрозолей, которые оказывают охлаждающее воздействие на климат.

Прогноз потепления из Второго оценочного отчета МГЭИК (средняя проекция — толстая черная линия, верхняя и нижняя границы показаны тонкими пунктирными черными линиями).Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

Как вы можете видеть на приведенной выше диаграмме, прогнозы SAR оказались заметно ниже наблюдений, потепление примерно на 28% медленнее в период с 1990 по 2016 год. Вероятно, это было связано с комбинацией двух факторов: более низкой чувствительностью климата, чем найдено в современных оценках (2,5C против 3C) и завышена оценка радиационного воздействия CO2 (4,37 ватт на квадратный метр против 3,7, использованных в последующем отчете IPCC и до сих пор использующихся).

Третий доклад об оценке МГЭИК, 2001 г.

Третий доклад об оценке (ТДО) МГЭИК основан на моделях общей циркуляции атмосферы и океана (ОЦМ) семи различных групп моделирования.Они также представили новый набор сценариев социально-экономических выбросов, названный SRES, который включает четыре различных траектории будущих выбросов.

Здесь Carbon Brief исследует сценарий A2, хотя все они имеют довольно схожие выбросы и траектории потепления до 2020 года. Сценарий A2 прогнозирует концентрацию CO2 в атмосфере в 2016 году на уровне 406 ppm, почти так же, как наблюдалось. Сценарии СДСВ были с 2000 г. и далее, с моделями до 2000 г., использующими оценочные исторические воздействия.Пунктирная серая линия на рисунке выше показывает точку, в которой модели переходят от использования наблюдаемых выбросов и концентраций к прогнозируемым будущим.

Прогноз потепления из Третьего оценочного отчета МГЭИК (средняя проекция — толстая черная линия, верхняя и нижняя границы показаны тонкими пунктирными черными линиями). Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts. В прогнозе заголовка

TAR использовалась простая климатическая модель, которая была настроена так, чтобы соответствовать средним выходным данным семи более сложных GCM, поскольку в TAR не было опубликовано никакого конкретного многомодельного среднего, а данные для отдельных прогонов моделей не всегда доступны.Чувствительность к климату составляет 2,8 ° C на удвоение CO2 с диапазоном 1,5-4,5 ° C. Как показано на диаграмме выше, скорость потепления в период с 1970 по 2016 год в ТДО была примерно на 14% ниже, чем фактически наблюдалось.

Четвертый доклад об оценке МГЭИК, 2007 г.

В Четвертом отчете об оценке (AR4) МГЭИК представлены модели со значительно улучшенной атмосферной динамикой и разрешением моделей. В нем более широко использовались модели системы Земли, которые включают биогеохимию углеродных циклов, а также улучшенное моделирование поверхности суши и процессов льда.

ДО4 использовал те же сценарии СДСВ, что и ТДО, с историческими выбросами и атмосферными концентрациями до 2000 года и прогнозами после этого. Модели, использованные в ДО4, имели среднюю чувствительность климата 3,26 ° C с диапазоном от 2,1 ° C до 4,4 ° C.

Прогнозируемое потепление из Четвертого оценочного отчета МГЭИК (средняя проекция — толстая черная линия, верхняя и нижняя границы двух сигм показаны тонкими пунктирными черными линиями). Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

На рисунке выше показаны прогоны модели для сценария A1B (который является единственным сценарием с легкодоступными прогонами модели, хотя его концентрации CO2 в 2016 году почти идентичны таковым из сценария A2).Прогнозы AR4 между 1970 и 2016 годами показывают, что потепление довольно близко к наблюдениям, только на 8% выше.

Пятый оценочный доклад МГЭИК, 2013 г.

Самый последний отчет МГЭИК — Пятая оценка (ДО5) — содержит дополнительные уточнения климатических моделей, а также небольшое снижение неопределенности будущих моделей по сравнению с ДО4. Климатические модели в последнем отчете МГЭИК были частью Проекта взаимного сравнения связанных моделей 5 (CMIP5), в рамках которого десятки различных групп моделирования по всему миру запускали климатические модели с использованием одного и того же набора исходных данных и сценариев.

Прогнозируемое потепление из Пятого оценочного отчета МГЭИК (средняя проекция — толстая черная линия, верхняя и нижняя границы двух сигм показаны тонкими пунктирными черными линиями). Пунктирная черная линия показывает поля смешанной модели. Диаграмма от Carbon Brief с использованием Highcharts.

AR5 представил новый набор сценариев будущей концентрации парниковых газов, известных как репрезентативные траектории концентрации (RCP). У них есть прогнозы на будущее, начиная с 2006 года, с историческими данными до 2006 года. Серая пунктирная линия на рисунке выше показывает, где модели переходят от использования наблюдаемых воздействий к прогнозируемым будущим воздействиям.

Сравнение этих моделей с наблюдениями может быть довольно сложной задачей. Наиболее часто используемые поля климатических моделей — это глобальные температуры приземного воздуха. Однако наблюдаемые температуры зависят от температуры приземного воздуха над сушей и температуры поверхности моря над океаном.

Чтобы учесть это, совсем недавно исследователи создали поля смешанных моделей, которые включают температуру поверхности моря над океанами и температуру приземного воздуха над сушей, чтобы соответствовать тому, что фактически измеряется в наблюдениях.Эти смешанные поля, показанные пунктирной линией на рисунке выше, показывают немного меньшее потепление, чем глобальные температуры приземного воздуха, поскольку в моделях воздух над океаном нагревается быстрее, чем температура поверхности моря в последние годы.

Глобальные температуры приземного воздуха в моделях CMIP5 нагреваются примерно на 16% быстрее, чем наблюдаемые с 1970 года. Около 40% этой разницы связано с тем, что температура воздуха над океаном нагревается быстрее, чем температура поверхности моря в моделях; поля смешанной модели показывают потепление только на 9% быстрее, чем наблюдения.

Недавняя статья Иселина Медхауга и его коллег в журнале Nature предполагает, что остальная часть расхождения может быть объяснена сочетанием краткосрочной естественной изменчивости (в основном в Тихом океане), небольших вулканов и более низкой, чем ожидалось, солнечной энергии, которая не были включены в модели в их прогнозах на период после 2005 года.

Ниже приводится краткое изложение всех моделей, которые рассматривала компания Carbon Brief. В таблице ниже показана разница в скорости потепления между каждой моделью или набором моделей и данными наблюдений НАСА за температурой.Все данные наблюдений за температурой довольно похожи, но НАСА входит в группу, которая включает более полный глобальный охват в последние годы и, таким образом, более напрямую сопоставима с данными климатических моделей.

* Различия в тенденциях SAR рассчитываются за период с 1990 по 2016 год, поскольку оценки до 1990 года отсутствуют.
# Различия в скобках на основе смешанной модели полей суши / океана

Заключение

Климатические модели, опубликованные с 1973 года, в целом достаточно умело прогнозируют потепление в будущем.Хотя некоторые из них были слишком низкими, а некоторые — слишком высокими, все они показывают результаты, достаточно близкие к тому, что произошло на самом деле, особенно с учетом расхождений между прогнозируемыми и фактическими концентрациями CO2 и других климатических воздействий.

Модели

далеки от совершенства и со временем будут совершенствоваться. Они также показывают довольно большой диапазон будущего потепления, который нельзя легко сузить, используя только наблюдаемые нами изменения климата.

Тем не менее, близкое соответствие между прогнозируемым и наблюдаемым потеплением с 1970 года предполагает, что оценки будущего потепления могут оказаться столь же точными.

Методическая записка

Ученый-эколог Дана Нуччителли любезно предоставила список прошлых сравнений моделей / наблюдений, который доступен здесь. Программное обеспечение PlotDigitizer использовалось для получения значений из более старых цифр, когда данные не были доступны иным образом. Данные моделей CMIP3 и CMIP5 были получены из KNMI Climate Explorer.

Анимация Розамунд Пирс.
Линии публикации из этой истории
.

Таблица «Этапы эволюции человека»

Таблица основные стадии эволюции человека. Хронология эволюции человека. Основные этапы эволюции человека — Общая биология

Основные этапы антропогенеза (эволюция предков человека)

Австралопитеки

Человек умелый

Человек прямоходящий

Архантропы

Палеоантропы

Неоантропы и человек разумный

Человеческие рассы

Эволюционная теория: предки людей

Парапитеки

Дриопитеки

Австралопитеки

Человек умелый

Человек прямоходящий

Неандертальцы

Человек разумный

Люди и обезьяны: сходство

Люди и обезьяны: основные отличия

Альтернативные теории

Древнейшие люди (архантропы)

Древние люди (палеоантропы)

Современные люди (неоантропы)

Этапы эволюции человека

Образ жизни австралопитеков — пища, строение, характеристика

Образ жизни

Урок биологии по теме «Основные стадии антропогенеза». 11-й класс

У рок по теме основные этапы антропогенеза 11 класс

Практическая работа Анализ сходства и отличия человека от животных

Различия между человеком и антропоидами

Краткая характеристика антропогенеза

Рекомендуемая литература

Урок с презентацией «Основные стадии антропогенеза»

Антропогенная модификация лесов означает, что только 40% оставшихся лесов обладают высокой целостностью экосистемы

Протяженность лесов

Наблюдаемое антропогенное давление

Предполагаемое антропогенное давление

Расчет индекса целостности лесного ландшафта

Иллюстративные классы целостности леса

Анализ охраняемых территорий

Краткое изложение отчета

Факты — Изменение климата: жизненно важные признаки планеты

Доказательства быстрого изменения климата убедительны:

Рост глобальной температуры

Потепление океана

Термоусадочная пленка

Ледниковое отступление

Снижение снежного покрова

Повышение уровня моря

Нисходящий арктический морской лед

Экстремальные события

Подкисление океана

Список литературы

Основные парниковые газы | Центр климатических и энергетических решений

Основные парниковые газы

CC00330000333300336600339

9933009966009999 % 0099CC0099FF00CC0000CC3300CC6600CC9900CCCC00CCFF00FF3300FF66 % 00FF9900FFCC3300003300333300663300993300CC3300FF333300333333 % 3333663333993333CC3333FF3366003366333366663366993366CC3366FF % 339

9

Воздействие антропогенного изменения климата на лесные пожары в лесах на западе США

Значимость

Abstract

Выводы

Методы

Показатели засушливости топлива

Данные о пожарах

Климатические модели

Благодарности

Сноски

Данные NWFSC PARR — Словарь данных по экологическим проблемам

Анализ: насколько хорошо климатические модели прогнозируют глобальное потепление ?

Как преуспели прошлые климатические модели?

Сойер, 1973

Брокер, 1975

Хансен и др., 1981

Хансен и др., 1988

Первый оценочный доклад МГЭИК, 1990 г.

Второй оценочный доклад МГЭИК, 1995 г.

Третий доклад об оценке МГЭИК, 2001 г.

Четвертый доклад об оценке МГЭИК, 2007 г.