वैज्ञानिकों ने ताजिकिस्तान के पामीर में अब तक के सबसे गहरे बर्फ के कोर को ड्रिल किया, प्राचीन बर्फ को पुनर्प्राप्त किया जो 30,000 साल पुरानी हो सकती है। Scientists drilled the deepest ice cores ever in Tajikistan’s Pamirs, retrieving ancient ice that may date back 30,000 years.

नवंबर 2025 में, रूसी ग्लेशियोलॉजिस्ट स्टैनिस्लाव कुतुज़ोव के नेतृत्व में वैज्ञानिकों की एक अंतर्राष्ट्रीय टीम ने ताजिकिस्तान में पामीर पहाड़ों से अब तक के सबसे गहरे बर्फ के कोर को सफलतापूर्वक निकाला, समुद्र तल से 5,810 मीटर की ऊँचाई पर 100 मीटर से अधिक गहराई में खुदाई की। In November 2025, an international team of scientists led by Russian glaciologist Stanislav Kutuzov successfully extracted the deepest ice cores ever recovered from the Pamir Mountains in Tajikistan, drilling over 100 meters deep at 5,810 meters above sea level. स्विस पोलर इंस्टीट्यूट और आइस मेमोरी फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित, अभियान ने कोन चुकुरबाशी आइस कैप से बर्फ के नमूने प्राप्त किए, जहां चरम परिस्थितियों और भंगुर, धूल से भरी बर्फ ने चुनौतियां पेश कीं। Funded by the Swiss Polar Institute and Ice Memory Foundation, the expedition retrieved ice samples from the Kon Chukurbashi ice cap, where extreme conditions and brittle, dust-laden ice posed challenges. गहरे पीले रंग की परतों और उच्च कण सामग्री को दिखाने वाले कोर 20,000 से 30,000 साल पहले के हो सकते हैं, जो संभावित रूप से पिछले जलवायु स्थितियों, वायुमंडलीय संरचना और मानसून के पैटर्न में दुर्लभ अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जहां ग्लेशियर ग्लोबल वार्मिंग को चुनौती दे रहे हैं। The cores, showing dark yellowish layers and high particulate content, may date back 20,000 to 30,000 years, potentially offering rare insights into past climate conditions, atmospheric composition, and monsoon patterns in a region where glaciers are defying global warming. भविष्य के विश्लेषण के लिए संरक्षित ये नमूने प्राकृतिक जलवायु परिवर्तनशीलता को स्पष्ट करने और दक्षिण और मध्य एशिया में जलवायु प्रभावों के लिए भविष्यवाणियों में सुधार करने में मदद कर सकते हैं। These samples, preserved for future analysis, could help clarify natural climate variability and improve predictions for climate impacts in South and Central Asia.