Городская растительность, ключевое природоориентированное решение для смягчения теплового стресса, имеет решающее значение, поскольку глобальное потепление и городские острова тепла усиливают нагрев в городах, затрагивая более половины населения планеты. Тем не менее, её потенциальные эффекты остаются неизученными в глобальном масштабе, а механизмы неясными. Используя спутниковые данные высокого разрешения и климатические данные, авторы представляют первую глобальную оценку температурной регуляции растительностью в 761 мегаполисе в 105 странах, выявляя парадокс: охлаждение ослабевает в засушливых условиях; и в 22% городов с годовым количеством осадков менее 1000 миллиметров растительность, особенно луга и сельскохозяйственные угодья, вызывает суммарное потепление. Это происходит из-за более низкого альбедо и уменьшения накопления тепла, перевешивающих ограниченное испарение в засушливых регионах. В условиях экстремальной жары деревья не справляются с охлаждением 25% городов, в то время как луга и сельскохозяйственные угодья не справляются с этой задачей в 71 и 82% случаев соответственно из-за снижения испарения влаги при высоком дефиците давления водяного пара и ухудшения теплопроводности растительного покрова. Адаптивное к климату озеленение и орошение имеют решающее значение, а поверхности с высоким альбедо могут лучше смягчать жару в городах с дефицитом воды. Неправильное озеленение усугубляет глобальное потепление.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aea9165

Арктические экстремумы — не просто постепенные тенденции — меняют экосистемы. Постоянный мониторинг жизненно важен для выявления, понимания и реагирования на эти трансформационные события.

Арктика нагревается быстрее, чем любой другой регион на Земле (1), и этот факт десятилетиями доминировал в заголовках и научных исследованиях. Большинство исследований и моделей были сосредоточены на постепенных изменениях средней температуры и осадков (2). Эти средние значения лежат в основе нарративов о «зеленении Арктики», таянии многолетней мерзлоты и смещении ареалов видов (3). Однако, как показывает статья Аалто и его коллег в этом номере журнала Science Advances, такая перспектива упускает из виду критически важный аспект: экстремальные явления (4).

Авторы показывают, что Арктика вступила в новую эру биоклиматических экстремальных явлений; волны тепла, засухи, дожди на снегу и зимние потепления участились и распространились по пространству (5, 6). Эти явления — не просто аномалии; это экологические деструкторы, способные вызвать каскадные последствия, затмевающие десятилетия постепенных изменений (7). Понимание этого сдвига имеет важное значение для прогнозирования реакции экосистем, сохранения биоразнообразия и разработки стратегий адаптации для арктических сообществ.

Аалто и др. (4) вышли за рамки грубой климатологии и среднегодовых значений и изучили данные высокого разрешения за семь десятилетий из реанализа ERA5-Land, синтезированные в наборе данных ARCLIM (4). Такой подход позволяет выявлять кратковременные, но биологически значимые экстремальные явления, события, которые традиционные 30-летние средние значения скрывают.

Хотя долгосрочные тенденции потепления широко распространены, экстремальные явления демонстрируют поразительную пространственную неоднородность. Волны тепла резко участились в Канадском Высокоарктическом архипелаге (5), засухи – в континентальной Сибири, а дожди на снегу – в Северной Европе (6). Почти треть арктической территории сейчас испытывает экстремальные явления, которых не было в середине XX века (4).

Экстремальные события выводят организмы за пределы физиологических порогов, вызывая отмирание растительности, изменение потоков углерода и гибель диких животных (3, 8, 9). Один-единственный зимний дождь на снегу может опустошить популяции копытных, покрыв корма льдом (6, 8), в то время как волны тепла в сочетании с засухой ускоряют гибель кустарников и высыхание почвы (5). Эти последствия проявляются за несколько дней, но ощущаются на протяжении десятилетий (7).

Выявление и интерпретация экстремальных явлений требуют постоянного наблюдения в точном масштабе. В настоящее время ряд исследований, таких как работа Аалто и др. (4), используют данные реанализа, но полевые измерения остаются редкими и неравномерными (4). Без надёжного долгосрочного мониторинга мы рискуем столкнуться с «слепыми пятнами» в понимании экологических переломных моментов и не сможем предвидеть обратную связь с глобальными климатическими системами (8). Мониторинг должен одновременно связывать компоненты арктического ландшафта, ледники, пресную воду, а также наземные и прибрежные экосистемы.

Они могут влиять друг на друга при возникновении экстремальных событий (7), как и при более постепенных изменениях (8). Они могут влиять друг на друга при возникновении экстремальных событий (7), как и при более постепенных изменениях (8). Связующим элементом между ландшафтами является тонкий баланс обмена углерода внутри экосистем. Тщательное понимание этих взаимосвязей, подверженных влиянию климата и экстремальных явлений, имеет огромное значение для понимания и смягчения изменения климата. Суммарный баланс углерода в экосистемах учитывает все потоки углерода, включая как вертикальный, так и горизонтальный обмен углерода между экосистемами и атмосферой (9). Он интегрирует такие процессы, как фотосинтез, автотрофное и гетеротрофное дыхание, а также горизонтальный перенос углерода. Однако эти компоненты часто рассматривались изолированно. Например, обмен между сушей и атмосферой, горизонтальные потоки растворённого органического углерода и их связь с гидрологическими путями или воздействием выпаса скота обычно рассматриваются отдельно.

Рассмотрение всех компонентов потока обеспечивает всестороннюю оценку способности экосистемы на ландшафтном уровне функционировать либо как поглотитель углерода, либо как его источник. Взаимосвязанные реакции могут быть глубоко затронуты как медленными, так и резкими изменениями факторов, влияющих на климат. Мониторинг и понимание всех отдельных компонентов необходимы для оценки состояния экосистемы, определяемого её устойчивостью и функциональной стабильностью, а также для понимания её роли в совокупной долгосрочной реакции на экстремальные события (9).

Почему это важно не только для Арктики? Потому что благодаря этим взаимосвязанным процессам экстремальные явления усиливают обратную связь, влияющую на глобальный климат. Отмирание растительности снижает поглощение углерода (3); таяние многодетней мерзлоты высвобождает парниковые газы (7); изменение снежного режима влияет на альбедо. Эти процессы чувствительны к кратковременным событиям, а не только к медленным тенденциям (4, 7).

Более того, экстремальные явления бросают вызов стратегиям адаптации. Инфраструктура, рассчитанная на постепенное потепление, может выйти из строя при внезапном таянии или наводнении (9). Коренные общины, зависящие от предсказуемых сезонных циклов, сталкиваются с повышенным риском из-за непредсказуемой погоды. При планировании природоохранных мероприятий необходимо учитывать изменчивость, а не только средние значения (3).

Дальнейшие исследования должны проводиться по нескольким направлениям. Современные модели земной системы, долгое время анализируемые с точки зрения изменений среднего состояния, нуждаются в целенаправленной калибровке для динамики экстремальных событий, частоты, интенсивности и комплексных событий, чтобы улучшить прогнозы устойчивости экосистем и обратной связи углерода (4, 7).

Продукты реанализа бесценны, но проверка на местах остаётся крайне важной. Инвестиции в арктические метеостанции, дистанционное зондирование и экологический мониторинг уменьшат неопределённость и улучшат системы раннего предупреждения (4). Важно связать биоклиматические экстремальные явления с биологическими реакциями на разных уровнях, от экспрессии генов до изменений биомов (3). Понимание пороговых значений позволит проводить оценку рисков выбросов парниковых газов, биоразнообразия и средств к существованию (7).

Политики должны признавать экстремальные явления как движущие силы изменений. Стратегии адаптации, от проектирования инфраструктуры до управления дикой природой, должны включать сценарии острых нарушений, а не только постепенные тенденции (10). Арктика не просто нагревается; она становится более нестабильной. Экстремумы стали новой нормой, и их экологические последствия глубоки. Постоянный мониторинг и смена парадигмы, от средних значений к изменчивости, крайне важны как для науки, так и для общества.

Ссылки
1 M. Rantanen, A. Y. Karpechko, A. Lipponen, K. Nordling, O. Hyvärinen, K. Ruosteenoja, T. Vihma, A. Laaksonen, The Arctic has warmed nearly four times faster than the globe since 1979. Commun. Earth Environ. 3, 168 (2022).
2 I. H. Myers-Smith, J. T. Kerby, G. K. Phoenix, J. W. Bjerke, H. E. Epstein, J. J. Assmann, C. John, L. Andreu-Hayles, S. Angers-Blondin, P. S. A. Beck, L. T. Berner, U. S. Bhatt, A. D. Bjorkman, D. Blok, A. Bryn, C. T. Christiansen, J. H. C. Cornelissen, A. M. Cunliffe, S. C. Elmendorf, B. C. Forbes, S. J. Goetz, R. D. Hollister, R. de Jong, M. M. Loranty, M. Macias-Fauria, K. Maseyk, S. Normand, J. Olofsson, T. C. Parker, F. J. W. Parmentier, E. Post, G. Schaepman-Strub, F. Stordal, P. F. Sullivan, H. J. D. Thomas, H. Tømmervik, R. Treharne, C. E. Tweedie, D. A. Walker, M. Wilmking, S. Wipf, Complexity revealed in the greening of the Arctic. Nat. Clim. Chang. 10, 106–117 (2020).
3 G. K. Phoenix, J. W. Bjerke, Arctic browning: Extreme events and trends reversing Arctic greening. Glob. Change Biol. 22, 2960–2962 (2016).
4 J. Aalto, M. Kämäräinen, M. Rantanen, P. Niittynen, G. Phoenix, J. Lenoir, I. Maclean, M. Luoto, A new era of bioclimatic extremes in the terrestrial Arctic. Sci. Adv. 12, eadw5698 (2026).
5 S. Dobricic, S. Russo, L. Pozzoli, J. Wilson, E. Vignati, Increasing occurrence of heat waves in the terrestrial Arctic. Environ. Res. Lett. 15, 024022 (2020).
6 J. Cohen, H. Ye, J. Jones, Trends and variability in rain-on-snow events. Geophys. Res. Lett. 42, 7115–7122 (2015).
7 T. R. Christensen, M. Lund, K. Skov, J. Abermann, E. López-Blanco, J. Scheller, M. Scheel, M. Jackowicz-Korczynski, K. Langley, M. J. Murphy, M. Mastepanov, Multiple ecosystem effects of extreme weather events in the Arctic. Ecosystems 24, 122–136 (2021).
8 N. M. Schmidt, J. Reneerkens, J. H. Christensen, M. Olesen, T. Roslin, An ecosystem-wide reproductive failure with more snow in the Arctic. PLoS Biol. 17, e3000392 (2019).
9 E. López-Blanco, M. Väisänen, E. Salmon, C. P. Jones, N. M. Schmidt, H. Marttila, A. Lohila, S. Juutinen, J. Scheller, T. R. Christensen, The net ecosystem carbon balance (NECB) at catchment scales in the Arctic. Front. Environ. Sci. 13, 1544586 (2025).
10 J. E. Box, K. P. Nielsen, X. Yang, M. Niwano, A. Wehrlé, D. van As, X. Fettweis, M. A. Ø. Køltzow, B. Palmason, R. S. Fausto, M. R. van den Broeke, B. Huai, A. P. Ahlstrøm, K. Langley, A. Dachauer, B. Noël, Greenland ice sheet rainfall climatology, extremes, and atmospheric river rapids. Meteorol. Appl. 30, e2140 (2023).

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aee7980

Комплексные наводнения, возникающие в результате одновременного разлива рек и повышения уровня моря, становятся всё более непредсказуемыми по мере усиления климатических экстремальных явлений. Однако большинство оценок риска наводнений по-прежнему не учитывают неопределённость, связанную с их одновременным возникновением. Авторы количественно оценивают потенциальный риск комплексных прибрежных наводнений с разрешением 0,1° путём интеграции опасности наводнений, подверженности населения и эмпирической уязвимости. В частности, они вводят показатель комплексного наводнения, суммирующий объёмы речных и океанических наводнений за несколько периодов повторяемости при физически правдоподобном предположении об одновременном возникновении. Кроме того, выведена эмпирическая функция уязвимости, основанная на соотношении между наблюдаемой и максимальной потенциальной опасностью наводнений. Результаты показывают, что в Азии наблюдается самый высокий процент внутренних зон высокого риска (35,22%), за ней следуют Африка (20,21%), Европа (17,02%), Южная Америка (9,89%) и Северная Америка (2,31%), при этом дельты рек и низменные побережья становятся глобальными очагами риска. Это исследование предлагает консервативную комплексную оценку риска наводнений в условиях высокой неопределённости, что способствует принятию более обоснованных инвестиционных решений.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-03155-7

Синхронизированные засухи угрожают глобальной продовольственной безопасности, вызывая опасения по поводу увеличения их частоты и продолжительности в условиях изменения климата. Однако их долгосрочная эволюция и физические пределы остаются неизвестными. Авторы анализируют 61 сеть засух за 120 лет (1901–2020 гг.) на основе данных самокалибрующегося индекса тяжести засухи Палмера (sc-PDSI), используя набор мер синхронизации сети и эмпирические ортогональные функции, чтобы выявить физические факторы и ограничения синхронности засух. Полученные результаты показывают, что, вопреки утверждениям о том, что синхронизированные засухи могут затрагивать до одной шестой части мировой суши, максимальная синхронизированная площадь колеблется от 1,84% до 6,5% от общей площади суши. Хотя наблюдается сильная зависимость между началом засухи и локальными неурожаями, глобальная синхронность засух формируется дихотомией: температурные тенденции усугубляют её, в то время как изменчивость осадков, модулируемая колебаниями температуры поверхности моря, ограничивает её. Это говорит о том, что, хотя количество очагов засухи увеличивается, крупномасштабная синхронизация между несколькими сельскохозяйственными регионами распространена менее широко, чем ожидалось, что влияет на глобальные стратегии обеспечения продовольственной безопасности.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-03111-5

Глобальное изменение климата усиливает гидрологический цикл, что проявляется в увеличении частоты экстремальных осадков, представляющих существенную угрозу водной безопасности и устойчивости экосистем. Индикаторы концентрации осадков имеют решающее значение для диагностики этих изменений, однако их применение ограничено недостатками данных: зависимостью от фрагментированных наблюдений на станциях и критическим несоответствием между историческими данными и прогнозами на будущее. Чтобы преодолеть этот разрыв, авторы представляют набор данных по индикаторам концентрации осадков (MPCID) для материкового Китая — пространственно-временной непрерывный ресурс, охватывающий период с 1961 по 2100 гг. MPCID объединяет исторические данные наблюдений на местах и ​​данные в виде сетки (1961–2022 гг.) с высокоточными (0,25°) статистически детализированными прогнозами CMIP6 по четырём сценариям SSP (2015–2100 гг.). Набор данных включает четыре ключевых показателя: степень концентрации осадков (precipitation concentration degree, PCD), период концентрации осадков (precipitation concentration period, PCP), суточный индекс концентрации осадков (daily precipitation concentration index, DPCI) и месячный индекс концентрации осадков (monthly precipitation concentration index, MPCI). Тщательная проверка по данным станций показала, что PCD является наиболее надёжным показателем, характеризующимся минимальными ошибками, почти оптимальной корреляцией и незначительным смещением как в исторических данных, так и в оценках в рамках будущих сценариев. Хотя DPCI продемонстрировал умеренный контроль ошибок, его ограниченная корреляция в суточном масштабе указывает на присущую краткосрочным осадкам стохастичность. MPCI продемонстрировал пониженную чувствительность к экстремальным осадкам, в то время как PCP показал систематические ограничения в согласовании временных фаз, несмотря на сохранение способности распознавания образов. Интегрируя историческую достоверность с будущими сценариями, MPCID преодолевает предыдущую фрагментацию данных и создаёт незаменимую основу для исследования динамики осадков, оценки воздействия климата на гидрологию и сельское хозяйство, а также для разработки стратегий адаптивного управления.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-06515-2

Мёрзлые почвы, включая сезонно мёрзлую землю и многолетнюю мерзлоту, быстро изменяются в условиях потепления климата, что приводит к каскадным последствиям для круговорота воды, энергии и углерода. Авторы обобщают последние достижения в физике, наблюдениях и моделировании гидрологии мёрзлых почв, уделяя особое внимание динамике замерзания-оттаивания, режимам инфильтрации и преимущественному потоку, взаимодействию грунтовых вод и многолетней мерзлоты (включая образование таликов и адвективный нагрев) и результирующим изменениям сезонности речного стока. Прогресс в области натурных измерений, геофизики и дистанционного зондирования позволяет теперь определять незамёрзшую воду, фронты замерзания и динамику активного слоя в различных масштабах, в то время как гидрологические модели поверхности земли и модели с использованием трассеров всё чаще учитывают фазовые переходы, обход макропор и перенос пара. Активация подземных путей, вызванная оттаиванием, изменяет подпитку и базовый сток, влияет на растительность и биогеохимию, а также модулирует выбросы парниковых газов. Сохраняются ключевые неопределённости в масштабировании микромасштабных процессов, параметризации гидравлики, затруднённой льдом, и представлении динамики резкого таяния и водно-болотных угодий. Предложена многоуровневая модель, приоритетные наблюдения и интеграция процессов растительности, гидрологии и углерода для улучшения прогнозов водных ресурсов холодных регионов и климатических обратных связей.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2024RG000839

Массовое таяние ледников, возможно, привело к коллапсу этой важной системы океанических течений в конце последнего ледникового периода. Два исследования с использованием моделей изучают, как такой коллапс может повлиять на растворённый неорганический углерод и изотопы углерода в океанах Земли.

Атлантическая меридиональная термохалинная циркуляция (АМТЦ) — это система течений, ответственная за перемещение тёплой воды на север и более холодной, плотной воды на юг. Этот «конвейерный» процесс способствует перераспределению тепла, питательных веществ и углерода по всей планете.

Во время последнего ледникового периода, примерно от 120 000 до 11 500 лет назад, тысячелетние нарушения АМТЦ коррелировали со сдвигами температуры, атмосферного углекислого газа (CO₂) и круговорота углерода в океане, а также с изменениями изотопного состава углерода как в атмосфере, так и в океане. В конце последнего ледникового периода массовое таяние ледников вызвало приток холодной талой воды в северную часть Атлантического океана, что, возможно, привело к ослаблению или полному коллапсу АМТЦ.

Сегодня, по мере потепления климата, АМТЦ может снова ослабевать. Однако взаимосвязь между АМТЦ, уровнями углерода и изотопными вариациями до сих пор недостаточно изучена. В двух исследованиях Шмитнера и Болинга (Schmittner; Schmittner and Boling) были предприняты новые попытки моделирования, имитирующие коллапс АМТЦ, чтобы понять, как могут измениться запасы углерода в океане, изотопные характеристики и круговорот углерода в ходе этого процесса.

В обоих исследованиях использовалась версия климатической модели Университета Виктории штата Орегон (OSU-UVic) для воспроизведения источников и преобразований углерода в океане и атмосфере в ледниковые и доиндустриальные периоды. Затем исследователи применили к моделированию новый метод, позволяющий более точно анализировать результаты. Он разделяет растворённые неорганические изотопы углерода на предварительно сформированные и регенерированные компоненты. Кроме того, он различает изотопные изменения, происходящие из физических источников, таких как циркуляция океана и температура, от изменений, происходящих из биологических источников, таких как фотосинтез планктона.

Результаты обоих модельных расчётов показывают, что коллапс АМТЦ приведёт к перераспределению углерода по океанам, а также в атмосфере и на суше.

В первом исследовании в течение первых нескольких сотен модельных лет наблюдалось увеличение концентрации изотопов углерода в атмосфере. Примерно к 500 году она резко снизилась, при этом первоначальный рост был обусловлен океаническими процессами, а снижение – углеродом суши. Снижение особенно заметно в Северной Атлантике как в ледниковом, так и в доиндустриальном сценариях и обусловлено реминерализованным органическим веществом и предварительно образованными изотопами углерода. В Тихом, Индийском и Южном океанах наблюдалось небольшое увеличение концентрации изотопов углерода.

Во втором исследовании результаты моделирования показали, что концентрация растворённого неорганического углерода сначала увеличивалась, а затем уменьшалась, вызывая обратные изменения концентрации CO₂ в атмосфере. В течение первой тысячи модельных лет это увеличение концентрации растворённого неорганического углерода частично объясняется накоплением углерода, выделяемого в результате дыхания в Атлантике. Последующее снижение до 4000 года в основном обусловлено уменьшением количества предварительно образованного углерода в других океанических бассейнах.
(Global Biogeochemical Cycles, https://doi.org/10.1029/2025GB008527 и https://doi.org/10.1029/2025GB008526, 2025).

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/what-could-happen-to-the-oceans-carbon-if-amoc-collapses

Лесные пожары влияют на поверхность земли и геоморфологическую активность после пожаров во всём мире, увеличивая поверхностный сток и эрозию почвы. Однако глобальная количественная оценка, учитывающая кумулятивный эффект нескольких лесных пожаров, до сих пор отсутствует. В данной работе представлена глобальная оценка эрозии почвы после пожаров с учётом кумулятивных вызванных лесными пожарами геоморфологических изменений за последние два десятилетия. Авторы оценивают глобальные тенденции эрозии почвы после пожаров, используя глобальную базу данных о возникновении и интенсивности лесных пожаров, а также модель на основе пересмотренного универсального уравнения потерь почвы (Revised Universal Soil Loss Equation) и данные дистанционного зондирования о восстановлении выгоревших ландшафтов. Полученные результаты показывают, что при рассмотрении множественных лесных пожаров глобальная эрозия почвы после пожаров достигает 8,1 ± 0,72 Пг в год, что составляет 19% от глобального бюджета эрозии почвы и дополнительно 5,1 ± 0,56 Пг эрозии почвы в год по сравнению с условиями до пожара. Более того, эрозия почвы, относящаяся к первому году после пожара, составляет 31% от общей эрозии почвы, тогда как оставшаяся доля может быть связана с предыдущими лесными пожарами. В глобальном масштабе Африка является континентом, наиболее пострадавшим от эрозии почвы после пожаров, учитывая её значительно большую площадь, охваченную огнём. Эти результаты иллюстрируют масштабы эрозии почвы после пожаров в глобальном масштабе и, следовательно, поддерживают меры по управлению последствиями пожаров, направленные на смягчение последствий и восстановление пострадавших территорий, а также политику, нацеленную на нейтрализацию деградации земель.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41561-025-01876-0

Изменение климата оказывает влияние на Северный Ледовитый океан, приводя к потере морского льда и потенциально к резким каскадным изменениям экосистем. Одним из недавних процессов является атлантификация — растущее влияние тёплых и солёных вод Атлантики на Арктику, при этом ключевую роль играет увеличение объёмного переноса воды из Северных морей в Баренцево море. Несмотря на свою важность и множество проверенных гипотез, эта тенденция остаётся в основном необъяснённой. Здесь авторы исследуют нелинейные эффекты и успешно связывают тенденцию течения через Баренцево море со сдвигом частоты атмосферной синоптики. Было показано, что часть течения через Баренцево море обусловлена ​​топографическими волнами Россби и что они очень чувствительно реагируют на частоту атмосферных колебаний над Северными морями. Эти результаты подчёркивают, как антропогенные изменения в атмосфере изменяют океанические процессы, что имеет последствия для площади морского льда и экосистем в Арктике.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-025-02535-3

Арктика быстро нагревается, при этом атмосферные реки (АР) усиливают таяние льдов, экстремальные осадки и резкие изменения температуры. Обнаружение АР в Арктике остаётся сложной задачей, поскольку алгоритмы их обнаружения, разработанные для средних широт, плохо работают в полярных регионах. В этом исследовании представлена ​​региональная модель сегментации изображений на основе глубокого обучения для обнаружения АР в Арктике, использующая климатические модели с большим ансамблем. Авторы анализируют исторические модели из проекта «Изменение климата в Арктике и Северной Атлантике и его воздействие на Великобританию» (Climate Change in the Arctic and North Atlantic Region and Impacts on the UK, CANARI), который предоставляет большую, внутренне согласованную выборку событий АР с 6-часовым разрешением и позволяет проводить тщательное сравнение климатологии АР в модельных и реанализных данных. Был адаптирован полярный алгоритм обнаружения АР на основе правил для их маркировки в моделируемых данных с использованием нескольких пороговых значений, что обеспечивает обучающие данные для модели сегментации и поддерживает анализ чувствительности. Модели на основе U-Net* обучаются на полях интегрированного переноса водяного пара, общего содержания водяного пара в столбе атмосферы и скорости ветра на уровне 850 гПа. Авторы количественно оценивают, как идентификация атмосферных рек зависит от выбора пороговых значений в алгоритме, основанном на правилах, и показывают, как это влияет на модели на основе U-Net. Это исследование представляет собой первое использование ансамбля CANARI для обнаружения атмосферных рек в Арктике и представляет собой единую структуру, объединяющую методы, основанные на правилах, и методы глубокого обучения для оценки чувствительности модели и устойчивости обнаружения. Полученные результаты показывают, что сегментация с использованием глубокого обучения обеспечивает высокую точность и устраняет необходимость в настройке пороговых значений, предоставляя согласованную и переносимую структуру для обнаружения атмосферных рек в Арктике. Этот единый подход улучшает оценку переноса влаги в высоких широтах и ​​способствует более качественной оценке экстремальных явлений в Арктике в условиях изменения климата.

* U-Net — это свёрточная нейронная сеть, созданная в 2015 году для сегментации биомедицинских изображений.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2073-4433/17/1/61