Швейцарські льодовики втратили понад 5% льоду після рекордної спеки

Відредаговано: Svitlana Velhush

Швейцарські льодовики в 2026 році втратили понад 5% свого об'єму льоду — 5,5% за оцінками вчених. Це другий за величиною показник за всю історію спостережень після рекордного 2022 року.

Причиною стали малосніжна зима та серія інтенсивних хвиль спеки з травня по вересень. За даними GLAMOS і Швейцарської академії наук, середня товщина льодовиків зменшилася на 2,5–4 метра, а на язиках деяких — до 10 метрів.

Кілька невеликих льодовиків зникли повністю й безповоротно. Серед них Bella Tola в кантоні Вале та Griessfirn у кантоні Гларус. Найбільші — Алеч і Рона — показали рекордну для себе втрату льоду.

З травня по вересень температура замерзання піднімалася вище 4000 метрів 76 днів — удвічі більше за звичайне. Навіть на висоті 3500 метрів до кінця літа не залишилося снігу.

Між липнем і вереснем льодовики віддали близько 2,2 трильйона літрів талої води — більш ніж у чотири рази більше за річне споживання питної води у Швейцарії.

За п'ять років загальний об'єм льоду в швейцарських Альпах скоротився майже на 20%. «Ми не очікували побачити такі величезні втрати, особливо за такий короткий строк», — зазначив голова GLAMOS Маттіас Хусс.

Як вплине прискорене танення на водопостачання та туризм в Альпах у найближчі роки?

Вчені наголошують: за таких умов альпійським льодовикам у довгостроковій перспективі не вижити. Екстремальні роки танення стають нормою.

108 Перегляди

Джерела

  • Swiss glaciers lose more than 5% of ice after record heatwave

Коментарі

Читайте більше статей на цю тему:

Korea Aerospace Industries says its AI module on the 12U BEE-1012 CubeSat, launched on Nuri Oct 7, passed an orbital pilot Oct 20. Given a simulated fault, it diagnosed cause and scope and sent back a fix plan. A main demo starts in December. Image Credit: Yonsei University

Image
Reply

Great paper from Anthropic on AI agents doing ML-for-science research. (bookmark it) If you build AI-scientist systems, this one is worth your time. They propose Agent4Sci, which gives frontier coding agents 20 scientific ML benchmarks across 11 domains and asks them to beat

Image
Reply
Знайшли помилку чи неточність?Ми розглянемо ваші коментарі якомога швидше.