:format(webp)/YXJ0aWNsZXMvaW1hZ2UvMjAyNi8xMC9mb25hcm55ai1zdG9sYi1vc2VuLXBhcmstcG9nb2RhX3FrWFdiYUUuanBn.webp)
Приметы о погоде больше не работают? Эксперт объяснила, чему стоит верить
Эксперт Сурсимова: изменение климата снижает надежность народных приметИзменение климата делает многие народные приметы менее надежными: привычные природные ритмы сдвигаются, а температура и влажность становятся нестабильными. Об этом ТАСС рассказала заведующая кафедрой физической географии и экологии Тверского государственного университета Ольга Сурсимова.
По словам эксперта, приметы вроде «дружный листопад — жди морозов» и «паутина летает в октябре — тепло задержится» часто не выдерживают научной проверки из-за отсутствия систематических наблюдений. При этом некоторые из них действительно отражают вероятностные природные закономерности.
Сурсимова пояснила, что раньше примета о вишне, согласно которой снег растает до опадания ее листьев, хорошо работала в средней полосе России. Теперь осень стала мягче и длиннее: листопад может продолжаться до ноября, а заморозки иногда наступают раньше. Возможна и обратная ситуация — листья уже опали, но тепло сохраняется.
Как отметила специалист, надежность таких наблюдений зависит от совпадения нескольких условий. Кроме того, люди склонны запоминать случаи, подтверждающие их веру в приметы, и забывать несовпадения.
Главное отличие природного наблюдения от суеверия заключается в наличии объяснимой и повторяющейся связи. Если механизм явления научно обоснован, его можно изучать, а магические объяснения относятся к суевериям.
По оценке Сурсимовой, использовать приметы для прогноза погоды сегодня нецелесообразно: метеорология опирается на физические модели и расчеты, тогда как приметы не дают количественной оценки. Их значение сохраняется прежде всего в культурной памяти и наблюдениях за сменой сезонов.
Эксперт добавила, что народные приметы могут становиться отправной точкой для научных гипотез и помогать изучать климатические особенности отдельных территорий. Однако без проверки они способны привести к ошибочным решениям, например при планировании сельскохозяйственных работ на основе неподтвержденных представлений о связи погоды в разные сезоны.