Ученые из Института полярных и морских исследований Альфреда Вегенера в Потсдаме (AWI) и Кельнского университета сотрудничают с экспертами из других учреждений, чтобы выяснить причины этого парадокса. Они исследовали пыльцу, возраст которой составляет миллионы лет. Согласно их результатам, которые будут опубликованы в «Nature Communications», степень холода предыдущего ледникового периода определяет, насколько быстро растительность затем адаптируется к межледниковому климату.
Поскольку последний ледниковый период 10 000 лет назад был чрезвычайно холодным, сегодняшняя растительность еще не полностью адаптировалась к текущему климату.Чтобы расшифровать эти корреляции, исследователям пришлось оглянуться на 3,5–2,1 миллиона лет истории Земли — до перехода от плиоцена к плейстоцену. Это стало возможным только потому, что исследователи смогли взять достаточно старый образец из озера Эльгыгытгын в российской Арктике в 2009 году.
Анализ пыльцы в отложениях, проведенный в Кельнском университете, позволил детально реконструировать историю климата региона. Это также позволило исследователям сравнить эти результаты с существующими моделями средних температур в ледниковые периоды и межледниковые периоды того времени.Статистический анализ, проведенный в AWI в Потсдаме, выявляет четкую закономерность. «Сравнение наших данных показывает, что растительности требуются тысячи лет, чтобы адаптироваться от холода к более теплому периоду», — говорит исследователь Ульрике Херцшу из AWI.
В прошлом исследователи предполагали, что период адаптации намного короче. Но данные ясно показывают, что чем холоднее был предшествующий ледниковый период, тем дольше растениям требовалось адаптироваться к климату межледникового периода.
Основной причиной этого считается вечная мерзлота в Арктике, которая не сразу тает после особенно холодной фазы. «Новые результаты также актуальны для прогнозов будущего развития Арктики», — говорит профессор Мартин Меллес, немецкий координатор исследовательского проекта Эльгыгытгын из Кельнского университета. «В будущем их следует учитывать при разработке новых климатических моделей для улучшения наших прогнозов».