Самые высокие температуры воздуха у поверхности Земли служат эталоном для верхнего хвоста экстремальных температур на суше. Используя моделирование CMIP6, авторы сравнивают исторические экстремальные значения с данными Berkeley Earth и прогнозируют будущие изменения в условиях сценария SSP2-4.5 и резкого увеличения концентрации CO₂ в 4 раза. Историческая достоверность оценивается по пространственному распределению 99-го процентиля суточной максимальной температуры (𝑝99𝑇_max) над сушей с использованием центрированной среднеквадратичной ошибки, среднего смещения и пространственного R². Анализируются три ежегодных тропических индекса температуры суши: средняя температура тропической суши (𝑇_𝑇𝐿), среднесуточная температура в самый жаркий день каждого года (𝑇_𝐷𝑀) и максимум суточной максимальной температуры (𝑇_𝐷𝑋). В разных моделях 𝑇_𝐷𝑀 и 𝑇_𝐷𝑋 нагреваются на 30–40% быстрее, чем 𝑇_𝑇𝐿, как в переходных трендах, так и в равновесных реакциях, что согласуется с усиленным потеплением в верхней части спектра. Карты частоты горячих точек годового глобального максимума температуры суши показывают его устойчивость в субтропических засушливых и полузасушливых регионах. Авторы определяют фиксированный пороговый эталон, подобный рекордному значению, для самой высокой температуры суши и связывают вероятность превышения с потеплением тропической суши; объединённые модели показывают, что вероятность превышения возрастает примерно на 35% на 1°C.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2026GL122540

Метеорологическая засуха, характеризующаяся дефицитом атмосферной влаги, представляет собой широко распространённую угрозу для экосистем, сельского хозяйства и водных ресурсов. Хотя стандартизированный индекс осадков (Standardized Precipitation Index, SPI), индекс засухи, обусловленной испарительным спросом (Evaporative Demand Drought Index, EDDI), и стандартизированный индекс осадков и испарения (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI) являются устоявшимися инструментами мониторинга, дефицит глобальных долгосрочных прогнозных наборов данных ограничивает возможности по оценке рисков засухи в условиях глобального потепления. В представленной работе авторы разработали новый глобальный набор данных по метеорологической засухе (GHM_drought) с пространственным разрешением 0,5° за период 1961–2100 гг., полученный из набора данных Climatic Research Unit (CRU) и 16 моделей Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) с коррекцией смещения. Этот набор данных рассчитывает SPI, EDDI и SPEI на основе единой структуры, обеспечивая согласованность и сопоставимость между индексами. Кроме того, набор данных предоставляет несколько временных масштабов накопления (1, 3, 6, 9, 12 месяцев и 1 год) и несколько сценариев, включая исторические (1961–2024 гг.) и будущие сценарии общего социально-экономического пути SSP1-2.6, SSP2-4.5 и SSP5-8.5 (2025–2100 гг.). Крайне важно, что набор данных предоставляет диапазоны неопределённости для будущих прогнозов, что повышает надёжность. Результаты валидации показывают, что GHM_drought надёжно отражает исторические засушливые события и сохраняет высокую согласованность с существующими эталонными наборами данных. Для будущих прогнозов применяемый метод квантильного отображения на основе пороговых значений эффективно корректирует систематические ошибки. GHM_drought способствует глобальному мониторингу и прогнозированию засух, тем самым поддерживая оценку климатических рисков и адаптацию.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-026-08068-4

Городское население особенно уязвимо к смертности и заболеваемости, связанным с жарой. Градостроительство, учитывающее климатические особенности, которое может включать в себя создание зелёных и водных зон, потенциально может компенсировать последствия изменения климата. По сравнению с зелёными зонами, влиянию водных зон на температуру в городах уделяется сравнительно мало внимания, и существует неопределённость относительно величины городского охлаждения. В этом исследовании авторы разработали модель энергетического баланса для оценки теплового воздействия каналов и применили её к сети каналов Великобритании и Ирландии. Было показано, что моделируемая сеть каналов обеспечивает средний годовой дневной охлаждающий эффект ~0,8 °C (0,7–1 °C) в непосредственной близости от сети каналов, с более выраженным охлаждением весной и в начале лета (~1,2–1,4 °C) и во время аномальной жары (~1,5–2,3 °C). Хотя тепловое воздействие не всегда бывает положительным, полученные результаты показывают, что каналы могут улучшить тепловой комфорт и снизить риск перегрева, что, в свою очередь, положительно сказывается на здоровье и благополучии населения.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-75731-0

Многолетняя мерзлота Северного полушария хранит вдвое больше углерода, чем атмосфера. По мере оттаивания многолетней мерзлоты из-за глобального потепления она становится потенциальным источником выбросов метана, вызванных микробным разложением органического углерода почвы в болотистых местах, что может привести к дальнейшему потеплению. Чжу и др. (Zhu et al.) сообщают, что выбросы метана в Сибири увеличивались примерно на 5% в год с 2010 года из-за сочетания пожаров и таяния многолетней мерзлоты. Прогнозируется, что этот источник метана станет ещё более важным по мере дальнейшего потепления климата.

Северный регион многолетней мерзлоты, который хранит вдвое больше углерода, чем атмосфера, уязвим к ускоренному потеплению. Выбросы метана из тающей многолетней мерзлоты в конечном итоге могут привести к обратной связи между климатом и углеродом. Авторский анализ данных об атмосферном метане показывает, что выбросы метана в Сибири в течение вегетационного периода увеличились на 12,0 ± 1,9 тераграммов метана (ТгCH4) (5% в год) за период 2010–2023 гг. Были выявлены контрастные гидрологические тенденции в Сибири, связанные с системами высокого давления и различными взаимодействиями между атмосферой, морем и сушей. Более тёплые и сухие условия в Восточной Сибири усиливают выбросы, связанные с пожарами (0,7 ± 0,1 ТгCH4 год⁻²), а более влажные условия в Западной Сибири способствуют выбросам, связанным с водно-болотными угодьями (0,4 ± 0,1 ТгCH4 год⁻²). Слабо нелинейные зависимости между максимальными температурами и выбросами предполагают, что к 2050 году более высокие выбросы в Сибири могут компенсировать около 20% глобального сокращения метана, необходимого для достижения климатических целей, при этом Восточная Сибирь будет доминировать в прогнозируемом увеличении.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aea5828

Краткосрочные изменения морского ледяного покрова в Арктике (МЛП) в значительной степени обусловлены погодными условиями, и сильная потеря льда обычно происходит во время интенсивных арктических циклонов, вызывающих необычно тёплые и штормовые условия. Такие условия затягиваются, когда несколько циклонов быстро сменяют друг друга. Авторы анализируют изменения МЛП в такие периоды кластеризации последовательных циклонов, используя спутниковые наблюдения и данные реанализа за 1979-2024 гг. Хотя циклоны, как правило, уменьшают МЛП по сравнению с условиями без циклонов, кластеры циклонов влияют на лёд примерно в 2,5 раза дольше и вызывают в два раза более сильное общее снижение МЛП, чем одиночные циклоны. Величина потери МЛП из-за кластеров циклонов зависит от интенсивности и числа кластеризованных циклонов, и усиление потери МЛП наблюдается в период 2004-2024 гг. по сравнению с 1979-1999 гг., даже в рамках фиксированных категорий МЛП. Эти результаты подчёркивают значимость совокупного воздействия скоплений погодных явлений для изменчивости морского льда в Арктике и указывают на необходимость понимания факторов, определяющих последовательное образование скоплений циклонов в Арктике.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-76245-5

Явления Эль-Ниньо обычно развиваются медленно, но быстро затухают, однако процессы, вызывающие эту фазовую асимметрию, остаются недостаточно изученными. В данной работе авторы проводят анализ теплового баланса смешанного слоя на глубинах от 30 до 100 м и предлагают диагностическую модель с разрешением по глубине. Результаты показывают, что асимметрия возникает из-за термодинамического затухания, океанической зональной адвекции и обратной связи термоклина. Термодинамическое затухание в основном отражает пассивный линейный отклик на аномалии температуры поверхности моря, в то время как сезонная модуляция эффективности затухания добавляет усиление фазы затухания. Динамические обратные связи сильно меняются с глубиной и усиливаются в течение концентрированного периода года затухания, обусловленного корректировкой океанических волн и сезонно изменяющимися фоновыми условиями. Диагностика с учётом глубины показывает, что асимметрия фазы Эль-Ниньо зависит от вертикальной структуры теплового баланса, предоставляя физический ориентир для интерпретации эволюции Эль-Ниньо –Южного Колебания и выявления потенциальных предвестников, которые могут быть полезны для систем прогнозирования Эль-Ниньо.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41612-026-01498-2

Искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым фактором городского развития в цифровую эпоху. В то же время неравномерное развитие ИИ в разных городах создаёт новый «цифровой разрыв». Будучи одной из стран-пионеров в развитии ИИ, Китай воспользовался возможностями, которые предоставляет развитие ИИ в городах, одновременно столкнувшись с проблемой регионального разрыва в развитии ИИ. Это создаёт уникальный контекст для направления и пространственного распределения регионального развития ИИ. Однако существующие оценки индексов развития ИИ в масштабе городов, как правило, используют один показатель и имеют ограничения, такие как недостаточная релевантность показателя, короткий период охвата и отсутствие оценки регионального разрыва в развитии ИИ. В данном исследовании был создан набор данных для оценки индекса развития ИИ в масштабе китайских городов, включающий 283 города, а также набор данных о региональном разрыве в развитии ИИ в масштабе 26 провинций за период с 2003 по 2023 гг. Эти наборы данных охватывали комплексную систему показателей и метод оценки, включающие три метрики: число предприятий, занимающихся ИИ, число заявок на патенты и плотность установки промышленных роботов, а также использовали метод коэффициента Дагума-Джини для оценки регионального индекса разрыва в развитии ИИ. Эти наборы данных позволяют всесторонне оценить ситуацию и тенденции развития ИИ в китайских городах и региональный разрыв в развитии ИИ, предоставляя данные для академических исследований, связанных с региональным развитием ИИ, и для разработки государственной политики.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-026-08024-2

Изменение количества осадков в зависимости от высоты (Elevation-Dependent Precipitation Change, EDPC) всё чаще признаётся ключевой особенностью изменения климата в горных районах, однако его глобальные характеристики и представление в климатических моделях остаются недостаточно изученными. В данной работе авторы оценивают способность современных глобальных климатических моделей воспроизводить EDPC и давать прогнозы его будущей эволюции. Они анализируют высотные тенденции среднегодовых, интенсивных и экстремальных суточных осадков за исторический (1951–2020 гг.) и будущий (2015–2099 гг.) периоды в пяти горных регионах — Тибетском плато, Скалистых горах США, Большом Альпийском регионе, северных Андах и южных Андах — используя 28 моделей CMIP6 и данные реанализа ERA5 в качестве эталона. Результаты моделирования анализируются с помощью кластерного подхода для выявления групп моделей, демонстрирующих схожие закономерности EDPC. Результаты показывают межмодельную изменчивость, при этом состав кластеров различается в зависимости от регионов и индексов осадков. В течение исторического периода наблюдаются различные структуры поведения EDPC: в некоторых регионах (например, на Тибетском плато) по крайней мере один кластер точно воспроизводит профиль ERA5, тогда как в других (например, в Андах и Скалистых горах США) ни один кластер не соответствует ERA5. Прогнозы показывают зависимость сигналов EDPC от региона и кластера, что препятствует надёжной характеристике будущего EDPC. Модели, которые наилучшим образом воспроизводят поведение EDPC в рамках ERA5, не ограничивают прогнозируемые будущие изменения. Тем не менее, принадлежность к кластерам остаётся стабильной во всех сценариях выбросов (SSP2–4,5 и SSP5–8,5), при этом величина EDPC усиливается в сценарии с более высокими выбросами, что указывает на модуляцию интенсивностью изменения климата. Наконец, хотя среднее значение ансамбля нескольких моделей достаточно хорошо воспроизводит данные ERA5 в исторический период, оно, как правило, переоценивает изменения осадков в прогнозах, подчёркивая ценность кластеризации для оценки EDPC в прогнозах климатических моделей.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-026-08292-z

Пространственно-временные изменения арктического морского ледового покрова являются одним из ключевых индикаторов изменения полярного климата. В данном исследовании использовались данные реанализа NOAA/NSIDC Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration, Version 5, and Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) для количественного анализа пространственно-временных закономерностей и основных факторов изменений площади, начала таяния и плотности арктического морского льда в период с 1979 по 2025 гг. Результаты показывают значительное сокращение площади морского льда: ежегодное уменьшение составляет 1,98 × 10⁴ км², а плотность снижается со скоростью 2,6% за десятилетие. Плотность на границе ледового покрова падает ниже 25% с июня по сентябрь. Пространственные различия выражены особенно сильно: наиболее интенсивное сокращение площади морского льда наблюдается в регионах Гренландии и Баренцева моря, в то время как центральная Арктика остаётся относительно стабильной. Частота наличия многолетнего ледового покрова снизилась с 6,7% до 3,5%, что привело к изменению структуры морского льда с «преобладания толстого льда» на «преобладание тонкого льда». Данное исследование обеспечивает научную основу для раннего предупреждения об изменении климата в Арктике и разработки региональных стратегий адаптации.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2073-4433/17/8/764

В данной работе представлен эталонный набор данных наблюдаемых и смоделированных временных рядов количества осадков для 70 дождемеров в бассейне реки Арно (центральная Италия). Для каждой станции набор данных включает: (i) 20 лет непрерывных 15-минутных и суточных наблюдений за осадками; (ii) 2000-летний синтетический ряд суточных осадков, сгенерированный с использованием стохастической модели CoSMoS-2s; и (iii) соответствующий 2000-летний синтетический 15-минутный ряд, полученный путём мультифрактальной канонической дезагрегации, откалиброванной по наблюдаемым кривым интенсивности-длительности-частоты. Интегрированная модель позволяет генерировать ряды осадков с интервалом менее часа из суточных данных. Хотя ARNO-RAIN предназначен специально для бассейна реки Арно, этот подход может быть перенесён на другие регионы с аналогичной доступностью данных. ARNO-RAIN — это воспроизводимый, хорошо документированный и общедоступный набор данных, предназначенный для поддержки сравнительного анализа, оценки и сопоставления стохастических генераторов осадков и методов дезагрегации. Набор данных дополняется метаданными станций и блокнотами для проверки достоверности, что повышает прозрачность и способствует воспроизводимости исследований.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-026-07991-w