Klimatické zmeny neúprosne zvyšujú frekvenciu a závažnosť extrémnych horúčav, ktoré už dnes predstavujú hlavnú príčinu úmrtnosti súvisiacej s počasím. Pri hľadaní riešení sa často zabúda na jeden z najefektívnejších nástrojov adaptácie, ktorým sú presné predpovede počasia. Najnovší výskum ukazuje, že zlepšovanie krátkodobých teplotných predpovedí zohráva kritickú úlohu pri znižovaní úmrtnosti a v budúcnosti môže zachrániť tisíce životov ročne.

Smrtiace následky nepresných predpovedí

Keď ľudia vedia, že sa blíži extrémne počasie, môžu pohotovo upraviť svoje denné plány a prijať potrebné preventívne opatrenia. Rozsiahla analýza historických dát o úmrtnosti, teplotách a denných predpovediach v USA odhalila, že presné predpovede už dnes výrazne znižujú úmrtnosť, a to primárne počas teplých a horúcich dní. Naopak, chyby v predpovediach dokážu byť mimoriadne nebezpečné. Ak sa vyskytne chyba v predpovedi v dňoch, keď priemerná denná teplota prekročí 20 °C, úmrtnosť rapídne stúpa.

Je zaujímavé, že vplyv chýb meteorológov je vysoko nelineárny. Počas extrémnych horúčav sú pre ľudský organizmus mimoriadne smrtiace predpovede, ktoré avizovali chladnejšie počasie, než aké v skutočnosti nastalo, zatiaľ čo príliš teplé predpovede v tieto dni úmrtnosť významne neovplyvňujú. Presnejšie predpovede samy osebe nepredstavujú fyzickú ochranu pred teplom, no sú absolútne nevyhnutné, pretože uľahčujú každodenné adaptačné rozhodnutia bežnej populácie, záchranných zložiek či osôb pracujúcich v exteriéri.

Budúcnosť meteorológie a dôležitosť dát

Dobrou správou je, že odborníci očakávajú neustále zlepšovanie kvality predpovedí. Už medzi rokmi 2005 a 2023 sa presnosť teplotnej predpovede na jeden deň vopred zlepšila o fantastických 34 %. Rozsiahly prieskum medzi profesionálnymi prognostikmi naznačuje, že do roku 2100 by sa mohla chybovosť predpovedí znížiť na polovicu v porovnaní so súčasnosťou.

Za týmto očakávaným pokrokom stojí najmä integrácia umelej inteligencie (AI) a strojového učenia, ako aj vylepšovanie numerických modelov a výpočtovej techniky. Odborníci však zároveň dvíhajú varovný prst. Zníženie zhromažďovania primárnych dát a nedostatok kvalitných pozorovaní Zeme by mohli viesť k dramatickému zhoršeniu presnosti predpovedí. Modely umelej inteligencie sú totiž úplne závislé od presných vstupných údajov. Ďalším vážnym limitujúcim faktorom v nadchádzajúcich rokoch bude poddimenzovaný personálny stav a nedostatok vysokokvalifikovaných meteorológov.

Tisíce zachránených životov a miliardové úspory

Dôležitosť presných predpovedí dramaticky rastie ruka v ruke s otepľovaním planéty. Predpokladá sa, že ak sa presnosť predpovedí zlepší v súlade s centrálnymi expertnými projekciami, do roku 2100 by sa ročná úmrtnosť súvisiaca s teplom znížila o 18 %. V prípade optimistickejšieho zrýchleného vývoja technológií by tento pokles mohol predstavovať až 25 %. V absolútnych číslach to znamená tisíce zachránených ľudských životov každý jeden rok. Pri scenári s extrémnym otepľovaním (SSP5-8.5) by presnejšie predpovede zabránili o 1 900 úmrtiam viac len počas samotných horúcich dní v porovnaní so situáciou, ak by sa klíma nemenila.

Tento benefit má obrovský význam nielen pre verejné zdravie, ale aj pre ekonomiku. Ak by sme zachránené životy vyjadrili v peňažnej hodnote v rámci vládnych analýz, dosiahnutie lepšej presnosti predpovedí má do konca tohto storočia hodnotu viac ako 30 miliárd dolárov ročne. Naopak, ak sa do týchto inovácií nebude investovať, bude nás to stáť desiatky miliárd dolárov ročne vo forme zbytočných úmrtí. Tieto zistenia dokonca menia spôsob, akým by sa v budúcnosti mali počítať celospoločenské náklady na emisie uhlíka. Výhody lepších prognóz sa tiež skvelo dopĺňajú s inými formami adaptácie, ako je napríklad čoraz častejšie využívanie klimatizácie v domácnostiach.

Záver je jednoznačný: včasné a presné informácie sú naším najsilnejším štítom. Nepretržité verejné financovanie a investície do pozorovaní počasia, výpočtového výkonu a vzdelávania expertov predstavujú kriticky dôležitý nástroj na zvládnutie budúcich klimatických výziev. JRi&CO2AI