Klimatická zmena vedie k nárastu frekvencie a intenzity extrémnych meteorologických udalostí, čo predstavuje značné fyzické a ekonomické riziká pre globálnu populáciu, pričom ročné náklady sa odhadujú na 143 miliárd USD. Hoci sú krajiny globálneho Juhu obzvlášť zraniteľné, väčšina výskumov sa doteraz zameriavala na globálny Sever. Nová rozsiahla štúdia, zahŕňajúca údaje zo 68 krajín a 71 922 účastníkov, sa zamerala na vzťah medzi vystavením sa týmto udalostiam, subjektívnym pripísaním týchto udalostí klimatickej zmene a podporou klimatickej politiky.

Väčšinová podpora klimatických politík

Štúdia zistila, že väčšina ľudí po celom svete podporuje klimatické politiky. Konkrétne boli posudzované a indexované nasledujúce politiky: zvyšovanie daní na potraviny s vysokým obsahom uhlíka (napr. hovädzie mäso), zvyšovanie uhlíkových daní z fosílnych palív, rozširovanie infraštruktúry verejnej dopravy, zvyšovanie využívania udržateľnej energie (vietor a slnko) a ochrana lesov a pôdy.

Najvyššiu podporu získala ochrana lesov a pôdy (82 % ju veľmi podporuje), nasledovaná zvyšovaním využívania udržateľnej energie (75 % veľmi podporuje). Naopak, najmenšiu podporu mali uhlíkové dane z potravín (22 % veľmi podporuje) a fosílnych palív (29 % veľmi podporuje), čo je v súlade s predchádzajúcimi výskumami.

Priemerná globálna podpora klimatických politík bola 2,37 na trojbodovej škále (kde 1 = vôbec nie, 2 = mierne, 3 = veľmi), čo potvrdzuje, že jasná väčšina ľudí požaduje intenzívnejšie politické kroky v oblasti klimatických zmien. Zistili sa však regionálne rozdiely, pričom podpora bola obzvlášť vysoká v afrických a ázijských krajinách, priemerná v Austrálii, Kostarike a Spojenom kráľovstve a pod globálnym priemerom v niektorých európskych krajinách. Medzi demografické skupiny, ktoré s väčšou pravdepodobnosťou podporujú klimatické politiky, patrili muži, mladší ľudia, veriaci, ľudia s vyšším vzdelaním a príjmom, s ľavicovou politickou orientáciou a obyvatelia mestských oblastí.

Subjektívne pripisovanie extrémnych udalostí klimatickej zmene

Účastníci hodnotili, do akej miery veria, že klimatická zmena zvýšila dopad šiestich typov extrémnych meteorologických udalostí v ich krajine za posledné desaťročia: suchá, vlny horúčav, lesné požiare, silné dažde, povodne a silné búrky. Globálne bolo subjektívne pripisovanie extrémnych udalostí klimatickej zmene vysoko nad strednou hodnotou škály (priemer 3,80 na päťbodovej škále, kde 1 = vôbec nie, 5 = veľmi).

Medzi typmi extrémnych udalostí sa zistili len malé rozdiely v subjektívnom pripisovaní, pričom vlny horúčav boli pripisované najviac a lesné požiare najmenej. Najsilnejšie pripisovanie sa zaznamenalo v juhoamerických krajinách, obzvlášť v Brazílii a Kolumbii, zatiaľ čo najnižšie bolo v severoeurópskych a afrických krajinách. Nižšie pripisovanie v Afrike môže súvisieť s celkovo nižšou informovanosťou a vierou v klimatické zmeny spôsobené človekom.

Kľúčový vplyv subjektívneho pripisovania, nie samotného vystavenia

Štúdia priniesla kľúčové zistenie: subjektívne pripísanie extrémnych meteorologických udalostí klimatickej zmene je pozitívne spojené s podporou klimatických politík. Naopak, samotné vystavenie populácie väčšine typov extrémnych meteorologických udalostí (päť zo siedmich) nepredpovedalo podporu politiky. To naznačuje, že iba skúsenosť s extrémnymi udalosťami nemusí stačiť na zvýšenie podpory politiky, ak si jednotlivci tieto udalosti nespájajú s klimatickou zmenou.

Výnimkou boli lesné požiare, kde vystavenie populácie pozitívne predpovedalo podporu klimatických politík. Tento vzťah sa však oslabil po kontrole iných premenných. Lesné požiare často spôsobujú rozsiahle a viditeľné škody a sú spojené s obavami o zdravie, čo môže vysvetľovať ich vplyv na správanie. Naopak, krajiny viac vystavené silným zrážkam boli menej ochotné podporovať klimatické politiky, čo môže byť spôsobené tým, že ľudia tieto udalosti menej často spájajú s klimatickou zmenou.

Zistili sa aj komplexné interakcie:

• Pre vlny horúčav a tropické cyklóny bol vzťah medzi vystavením populácie a podporou politiky silnejší pre účastníkov s vyššou mierou subjektívneho pripisovania.
• Naopak, pre suchá, povodne a lesné požiare sa ukázal opačný interakčný efekt: ak je subjektívne pripisovanie vysoké, podpora politiky je už vysoká a menej závisí od vystavenia týmto udalostiam. Pre jednotlivcov s nízkym pripisovaním však podpora politiky rastie s vyššou expozíciou suchám, povodniam a lesným požiarom. Možné vysvetlenie je, že pre tieto udalosti existujú riadiace stratégie, ktoré priamo znižujú riziko (napr. protipovodňové opatrenia, zavlažovacie systémy), čo môže viesť k podpore iných typov politík namiesto mitigácie klimatickej zmeny.

Dôsledky a odporúčania

Celkovo výsledky naznačujú, že subjektívne pripisovanie by mohlo uľahčiť podporu klimatických politík. Štúdia zdôrazňuje potrebu budúcich výskumov zameraných na efektívne komunikačné stratégie na zvýšenie subjektívneho pripisovania extrémnych udalostí klimatickej zmene. Hoci sa spojitosti medzi extrémnymi udalosťami a klimatickou zmenou čoraz viac objavujú v médiách, je potrebný ďalší výskum v oblasti komunikácie, najmä v globálnom Juhu.

Je dôležité poznamenať, že v tejto štúdii bola miera „vystavenej populácie“ relatívna a neodrážala závažnosť expozície ani to, či boli jednotlivci opakovane vystavení udalostiam. Nezískali sa ani údaje o priamej individuálnej expozícii. Napriek tomu, schopnosť analyzovať expozíciu na populačnej úrovni umožnila študovať účinky presahujúce individuálne skúsenosti. Na určenie kauzálnej povahy vzťahu medzi subjektívnym pripisovaním a podporou politiky sú potrebné longitudinálne štúdie. JaroR

Štúdia uverejnená v časopise Nature Climate Change

Slovník kľúčových pojmov

• Extrémne poveternostné udalosti (Extreme Weather Events): Udalosti, ktoré sú v danom mieste a čase roka zriedkavé a ktorých frekvencia a intenzita sa zvyšuje v dôsledku klimatických zmien.
• Subjektívna atribúcia (Subjective Attribution): Viera jednotlivca v to, do akej miery klimatické zmeny zvýšili vplyv špecifickej extrémnej poveternostnej udalosti v ich krajine. V štúdii merané na 5-bodovej škále.
• Podpora klimatickej politiky (Climate Policy Support): Úroveň podpory verejnosti pre rôzne opatrenia zamerané na zmiernenie klimatických zmien, ako sú uhlíkové dane, rozšírenie verejnej dopravy, udržateľná energia a ochrana lesov. V štúdii merané na 3-bodovej škále.
• Vystavené obyvateľstvo (Exposed Population): Priemerný ročný podiel celkového obyvateľstva krajiny vystaveného špecifickému nebezpečenstvu súvisiacemu s počasím v danom časovom období. Je to relatívna miera na úrovni krajiny.
• Psychologická vzdialenosť klimatických zmien (Psychological Distance of Climate Change): Vnímanie, že klimatické zmeny sú priestorovo, časovo a sociálne vzdialené. Vyššia psychologická vzdialenosť môže viesť k nižšej angažovanosti a akcii.
• CLIMADA: Otvorená, pravdepodobnostná platforma na modelovanie rizík (CLIMate ADAptation), ktorá sa používa na výpočet priestorovo explicitného vystavenia obyvateľstva rôznym nebezpečenstvám.
• Global North (Globálny Sever): Súhrnný pojem pre bohatšie, rozvinutejšie krajiny, ktoré sú často v severných zemepisných šírkach. Výskum sa na ne historicky viac zameriaval.
• Global South (Globálny Juh): Súhrnný pojem pre rozvojové krajiny, často v južných zemepisných šírkach, ktoré sú často neúmerne postihnuté dopadmi klimatických zmien.
• Zmierňovanie (Mitigation): Opatrenia prijaté na zníženie alebo prevenciu emisií skleníkových plynov, aby sa spomalila alebo zastavila zmena klímy.
• Interakčný efekt (Interaction Effect): Situácia, keď účinok jednej nezávislej premennej na závislú premennú závisí od úrovne inej nezávislej premennej. V štúdii sa skúmalo, ako expozícia a subjektívna atribúcia navzájom ovplyvňujú podporu politiky.
• Teachable Moments (Vyučovacie momenty): Okamihy, keď sú jednotlivci alebo komunity obzvlášť vnímaví na učenie sa o klimatických zmenách a ich prepojení s extrémnymi poveternostnými udalosťami, často po priamej skúsenosti s takýmito udalosťami.
• Multilevel Regression Models (Viacúrovňové regresné modely): Štatistické modely používané na analýzu údajov, ktoré sú štruktúrované hierarchicky (napríklad jednotlivci v rámci krajín), čo umožňuje zohľadniť variácie na rôznych úrovniach.