Grönland 2025: olvadás, adatok és AI az energetikában

Grönland jégtakarója 2024.09.01. és 2025.08.31. között összesen 105 milliárd tonna jeget veszített. Ez nem „távoli sarki sztori”: a jégveszteség tengeri szintemelkedést gyorsít, szélsőségeket erősít, és végső soron drágábbá, kockázatosabbá teszi az energiaellátást is.

A legijesztőbb jel 2025-ben nem csak a mínusz mérleg volt, hanem a ritmus: a nyár hosszabbodik, a szezon „kicsúszik” szeptemberre, és közben a jégtakaró rekord méretű területen olvad egyszerre. Nekem az a tanulság, hogy a klímakockázatot már nem lehet „éves átlagokkal” menedzselni. Finom időléptékű, előrejelzés-alapú döntések kellenek – és itt jön képbe a mesterséges intelligencia az energetikában és fenntarthatóságban.

Egy mondatban: ha a nyár hosszabb és hektikusabb, akkor az energiatervezésnek is hosszabbnak és okosabbnak kell lennie.

Mit mutatnak a 2025-ös grönlandi számok?

Válasz először: 2025-ben egyszerre láttunk átlag feletti felszíni tömegmérleget (SMB) és mégis nettó jégveszteséget, mert a part menti folyamatok (jéghegy-borjadzás, óceáni olvadás) továbbra is erősen negatívak.

A grönlandi jégtakarót gyakran „egy számmal” próbáljuk elintézni, pedig valójában több mérleg rakódik egymásra:

• Felszíni tömegmérleg (SMB): hó hozzáad, olvadás elvisz.
• Tengeri tömegmérleg (MMB): gleccserek frontján olvadás + jéghegyek leválása (mindig negatív).
• Alapi tömegmérleg (BMB): a jég alján zajló veszteség (kisebb, de szintén negatív).

2024–25-ben a számítások szerint az SMB kb. +404 milliárd tonna volt (a 45 éves adatsorban a 15. legmagasabb), mégis a teljes mérleg mínuszba fordult: -105 milliárd tonna.

Miért lehet „jó” az SMB, miközben fogy a jég?

Azért, mert a part menti veszteségek felzabálják a felszíni nyereséget. A melegedő óceán és a gyorsuló jégáramlás olyan, mint egy állandó „lefolyó” a rendszerben: hiába esik több hó egyes időszakokban, a jég a peremen gyorsabban távozik.

Energetikai párhuzam: ez olyan, mintha egy vállalatnál nőne a bevétel, de közben a fix költségek és a veszteségek még gyorsabban emelkednének. A felszíni mutató nem elég a teljes képhez.

A nyár hosszabbodik: ez a legnagyobb figyelmeztetés

Válasz először: 2024 őszén szeptemberben is folytatódott az olvadás, 2025-ben pedig a szezon szokatlanul korán, 2025.05.14-én indult (az 1981–2025-ös átlaghoz képest 12 nappal korábban).

A grönlandi „tömegmérleg év” hagyományosan szeptember 1-jén kezdődik, mert korábban ez volt az a pont, amikor a jég jellemzően már gyarapodni kezdett. A friss megfigyelések szerint ez az alapfeltevés egyre kevésbé stabil.

Rekord területi olvadás: amikor egyszerre olvad szinte minden

2025 nyarán a jégtakaró olvadó területe három és fél hónapon át (kb. június közepe–szeptember vége) nagyobb volt a 1981–2010-es átlagnál. Július közepén pedig három egymást követő napon a jégtakaró több mint 80%-án volt felszíni olvadás, csúcsértéken 81,2%.

Ez azért fontos, mert a területi kiterjedés sokszor többet mond a kockázatról, mint a „szezonátlag”. Ha egyszerre olvad nagy terület, akkor:

• több olvadékvíz jut a felszínre és a jég alá,
• gyorsulhat a jégáramlás,
• a tengerparti rendszerek (gleccserfrontok) is más terhelést kapnak.

Mitől „trükkös” a 2025-ös év: hó is több, olvadás is több

Válasz először: 2025-ben a hó és az olvadás is az átlag fölé ment, ami összhangban van azzal, amit melegedő klímában várunk: a melegebb levegő több vízgőzt tart meg, így nőhet a csapadék, miközben nő az olvadás is.

A beszámoló szerint:

• az ősz elejétől télig (szeptember–január) hóhiány volt, főleg délkeleten;
• később bőségesebb havazás közelebb húzta a szezont az átlaghoz;
• május vége és június hűvösebb volt, ami fékezte a korai veszteséget;
• július második fele és augusztus közepe viszont erős olvadást hozott.

A tanulság energiaszemmel: a kockázat nem lineáris. Egyszerre lehet „több megújuló-termelés” (több szél, több víz), miközben egyszerre nő a rendszer stressze (hőhullám, csúcsterhelés, hálózati hibák). A szélsőségek együtt járnak a változékonysággal.

Mi köze ennek az energetikához? Több, mint elsőre gondolnád

Válasz először: a grönlandi olvadás nem csak a tengerszint kérdése, hanem kockázati jelzőfény: azt mutatja, hogy a klímarendszer gyorsabban és hektikusabban viselkedik, ami az energiarendszerek tervezését és üzemeltetését közvetlenül érinti.

Három konkrét kapcsolódási pont, amit a magyar piacon is érdemes komolyan venni:

1. Infrastruktúra-kockázat és biztosíthatóság

   • A tengerszintemelkedés és a szélsőségesebb viharok növelik a kikötők, tenger alatti kábelek, parti létesítmények kitettségét. Magyarország nem parti ország, de az ellátási láncok (import, komponensek, logisztika) igenis érintettek.

2. Víz- és hőstressz a termelésben

   • A szélsőségek a vízerőművek, hűtővizes termelés, ipari fogyasztók vízigénye felől is nyomást adnak. A rendszertervezés egyre inkább összekapcsolt víz–energia problémává válik.

3. Időjárásfüggő megújulók integrációja

   • Ha a légköri mintázatok (blokkolás, jet stream hullámzás) gyakoribbak, akkor nő a termelés- és fogyasztás-előrejelzés hibája. Ez közvetlen pénz: kiegyenlítő energia, tartalék, szabályozás.

Hol segít az AI a legtöbbet? Konkrét, megvalósítható feladatok

Válasz először: az AI akkor ad üzleti értéket, ha előrejelez, optimalizál és riaszt – mégpedig percek–napok időtávon, és döntési folyamatokba beépítve.

1) Rövidtávú előrejelzés: terhelés és megújuló termelés

A hosszabbodó „nyári” mintázatok és a szélsőségek miatt a klasszikus statisztikák (átlaghőmérséklet, tipikus napok) egyre kevésbé elégségesek. Az AI-alapú modellek (idősoros ML, probabilisztikus előrejelzés) itt két dolgot tudnak:

• valószínűségi sávokat adnak (nem egy számot),
• jobban kezelik a nemlineáris hatásokat (például hirtelen felhőzetváltás → napelem-termelés esés).

Gyakorlati KPI-k, amiket érdemes mérni:

• előrejelzési hiba csökkenése (%),
• kiegyenlítő energia költsége (Ft/MWh),
• tartalékkapacitás lekötésének aránya.

2) Prediktív karbantartás és klímakitettség

A „hosszabb nyár” a berendezéseknek is hosszabb stressz. Trafók, inverterek, hűtőrendszerek, kábelek: mind érzékenyek a hőre és a terhelési ciklusokra. AI-val:

• anomáliaészlelés (szokatlan melegedés, rezgés, veszteség),
• meghibásodás valószínűségének becslése,
• karbantartási időablakok optimalizálása.

A legnagyobb nyereség általában nem a „szenzációs” pontosságban van, hanem abban, hogy kevesebb nem tervezett leállás történik.

3) Hálózati optimalizálás: veszteség, feszültség, rugalmasság

A több megújuló, több villamosítás és több szélsőség egy irányba mutat: rugalmasabb hálózat kell.

AI-típusú megoldások:

• feszültség- és meddőteljesítmény-optimalizálás,
• terhelésátrendezés (demand response) célzottan,
• tárolók (akkumulátor, hőtárolás) vezérlése ár- és rendszerjel alapján.

Egy működő alapelv: ne a csúcsot told meg erőművel, ha lehet a csúcsot eltolni adatokkal.

„People also ask” – gyors válaszok a tipikus kérdésekre

Mennyi az a 105 milliárd tonna jég a gyakorlatban?

105 Gt nagyságrendileg 105 köbkilométer jégnek felel meg. Ez akkora térfogat, amit intuitívan nehéz elképzelni – de a rendszer szempontjából a lényeg: folyamatos, évtizedes trend része.

Miért számít, hogy szeptemberben is olvad?

Mert a szeptemberi olvadás jelzi, hogy kitolódik a szezon, így nő az éves veszteség esélye, és csökken a „helyreállítási idő” a jég számára.

Miért kerül elő itt a mesterséges intelligencia?

Mert a klímarendszer változékonysága az energiarendszerben előrejelzési és optimalizálási probléma. Az AI nem klímapolitika helyett van, hanem a mindennapi döntések pontosságát javítja.

Mit érdemes most lépni (ha energiában vagy fenntarthatóságban dolgozol)?

Válasz először: 2026-ra nem az a jó cél, hogy „legyen AI projekt”, hanem az, hogy legyen 2–3 döntési pont, ahol az AI mérhetően csökkenti a költséget vagy a kockázatot.

Egy praktikus, 30–60 napos kezdőlista:

1. Válassz egy üzleti problémát, ami pénzben mérhető (kiegyenlítő költség, csúcsdíj, leállás).
2. Készíts adatleltárt: időjárás, SCADA/AMR, karbantartás, piaci árak.
3. Állíts fel egy baseline-t (jelenlegi hiba/költség), különben nem lesz ROI.
4. Pilot modell: probabilisztikus előrejelzés vagy anomáliaészlelés.
5. Integráció: a modell outputja kerüljön be menetrendezésbe, diszpécseri nézetbe, vagy karbantartási rendszerbe.

Záró gondolat: a gyorsuló olvadás gyorsabb döntéseket kér

Grönland 2025-ös számai világosak: 29. egymást követő év nettó jégveszteséggel, rekord közeli olvadási kiterjedéssel, hosszabbodó szezonnal. A klíma nem „később” lesz kihívás – már most is az.

A „Mesterséges intelligencia az energetikában és fenntarthatóságban” sorozatban pont ezért foglalkozunk azzal, hogyan lehet a klímakockázatot mérhető, operatív döntésekké fordítani: jobb előrejelzés, okosabb hálózati szabályozás, célzott rugalmasság.

Ha most kellene egyetlen kérdést feltennem a saját csapatomnak, ez lenne: melyik energiás döntésünket rontja el leginkább a bizonytalan időjárás – és hogyan tennénk azt 20%-kal pontosabbá adat és AI segítségével?