Точный выбор сельскохозяйственных культур — ключевой фактор, определяющий продуктивность фермерского хозяйства с учётом различных характеристик почвы и климатических условий. Большинство современных рекомендательных систем на базе искусственного интеллекта ограничиваются прогнозами или общими советами, не обеспечивая достаточной прозрачности в отношении обоснования конкретных рекомендаций по выбору культур. В данной статье представлена ​​система KRISHI.AI (название образовано от слова «krishi», означающего на хинди «сельское хозяйство», и аббревиатуры AI — «искусственный интеллект») — платформа на базе объяснимого искусственного интеллекта, предназначенная для рекомендаций по выбору сельскохозяйственных культур на основе анализа данных. Система подбирает подходящие культуры, используя семь агрономических и экологических параметров: содержание азота (N), фосфора (P) и калия (K), уровень pH почвы, температуру, влажность и количество осадков. Решение объединяет модель многоклассового прогнозирования на базе алгоритма LightGBM с методами интерпретации признаков (SHAP) и контрфактическим анализом («что, если») с учётом агрономических ограничений; это позволяет объяснить причины выбора конкретной культуры и показать, как возможные изменения входных условий могут повлиять на рекомендацию. Система использует ансамбль деревьев решений с градиентным бустингом (LightGBM) для формирования высокоточных рекомендаций по 22 классам культур, достигая точности на тестовой выборке 99,39% и макро-усреднённого показателя F1, равного 0,9900. Прогнозы дополняются визуализацией вклада признаков (на основе метода SHAP) и контрфактическим анализом, разъясняющим влияние входных факторов на рекомендации и то, как изменение условий на поле сказывается на пригодности культур. Количественная оценка модуля контрфактического анализа, проведённая на 100 тестовых примерах, показала уровень валидности 94,60%, среднее расстояние изменений признаков по метрике L1, равное 0,18, и среднее число изменённых признаков (2,10) на сценарий, что подтверждает практическую достоверность и лаконичность (разреженность) генерируемых объяснений. Функциональные возможности системы реализованы через интерактивную веб-панель на базе Streamlit, обеспечивающую интуитивно понятную обратную связь в реальном времени и позволяющую фермерам и специалистам сельского хозяйства анализировать различные сценарии принятия решений без необходимости обладать техническими знаниями. Объединяя высокую точность прогнозирования с ориентированной на пользователя интерпретируемостью в рамках единого легковесного решения (модель объемом 4,3 МБ, время отклика 187 мс), KRISHI.AI способствует внедрению доступных и надёжных систем поддержки принятия решений в высокотехнологичном сельском хозяйстве, что особенно актуально для мелких фермерских хозяйств Индии. Показатель 189,3 мс соответствует конфигурации, использованной для профилирования методом абляции, тогда как 187 мс отражает типичную сквозную задержку развёрнутого конвейера обработки данных, зафиксированную в ходе основного эксперимента по вычислительному профилированию. Указанную точность следует рассматривать как эталонный показатель эффективности, а не как свидетельство готовности прогностической модели к непосредственному применению в полевых условиях. поскольку равномерно сбалансированный набор данных не учитывает такие факторы, как шум измерений, пропущенные значения, пространственная неоднородность и сезонная изменчивость, характерные для реальных условий сельского хозяйства. Тем не менее, конвейер интерпретируемости и архитектурные решения создают воспроизводимую основу для прозрачных систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-026-68815-w

Повышение температуры увеличивает продолжительность вегетационного периода за пределами тропиков, что потенциально может привести к росту общей биомассы деревьев и, как следствие, к увеличению объёма углерода, депонируемого в лесах. Однако потепление может вызывать засуху, ограничивающую прирост древесины. Кабон и его коллеги (Cabon et al.) исследовали этот вопрос, сопоставив скорость и продолжительность формирования древесины с климатическими условиями на основе прямых измерений образования клеток камбия у 27 видов хвойных деревьев в более чем 100 точках наблюдения. Хотя более длительный вегетационный период в более тёплых районах способствовал увеличению годового выхода клеток, этот показатель в большей степени зависел от скорости роста. Скорость роста достигала максимума при температуре около 6°C; это позволяет предположить, что потепление может привести к снижению прироста древесины у хвойных пород, несмотря на увеличение продолжительности вегетационного периода.

Потепление климата увеличивает продолжительность продуктивного сезона в лесах внетропических широт. Однако данные о том, приводит ли это к усилению роста деревьев и повышению способности лесов депонировать углерод, остаются неоднозначными. В данном исследовании авторы использовали метод клеточных наблюдений за формированием древесины у хвойных пород (в диапазоне от бореальных до полузасушливых лесов), чтобы оценить относительную значимость скорости роста камбия и продолжительности сезона для годового выхода клеток — ключевого процесса, определяющего прирост древесины. Было установлено, что именно скорость роста является основным фактором, определяющим годовой выход клеток. Кроме того, если продолжительность вегетационного периода увеличивается вместе с ростом среднегодовой температуры, то скорость роста демонстрирует оптимум на уровне ~6°C; при превышении этого порога усиление засушливости нивелирует выгоды от увеличения периода роста. Таким образом, негативное влияние потепления на внутрисезонную динамику роста может в значительной степени перевесить преимущества, связанные с удлинением вегетационного периода, в контексте будущего накопления углерода в лесах.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec8866

Хотя морской лёд покрывает лишь около 9% Мирового океана, его наличие и отсутствие значительно изменяют энергетический баланс климата Земли. Из-за географических различий морской лёд в Арктике и Антарктике имеет разные доминирующие свойства и процессы, которые, в свою очередь, приводят к различным реакциям на естественную изменчивость и антропогенные изменения климата. В этом обзоре рассматриваются изменения свойств и процессов морского льда в Арктике и Антарктике. Сезон таяния в Арктике увеличился примерно на 7,4 дня за десятилетие в период 1979–2024 гг., наряду с уменьшением толщины зимнего морского льда (в среднем 1,6 м за период 1980–2023 гг.), летнего поверхностного альбедо (0,03 за десятилетие за период 1979–2020 гг.) и весенней глубины снега (2,5 см за десятилетие за период 1954–2024 гг.). Изменения в Антарктике меньше, чем в Арктике, из-за контрастных региональных и временных тенденций. С динамической точки зрения, движение морского льда в обоих полушариях увеличилось на 0,63 см/с за десятилетие в Арктике (1978–2024 гг.) и на 0,69 см/с за десятилетие в Антарктике (1982–2024 гг.), в то время как тенденции образования полыней различаются по регионам. В данном обзоре освещаются основные пробелы в знаниях и даются рекомендации по совместным усилиям в моделировании и наблюдении для улучшения понимания морского льда и его роли в климатической системе Земли.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-026-00816-9

Площадь арктического морского льда (ПМЛ), высокоточный наблюдаемый показатель, является ключевым индикатором для оценки состояния морского льда и его физической эволюции. Экстремальные потери ПМЛ часто вызывают дискуссии о потенциальном переломном поведении Арктики и нелинейных пороговых реакциях. Используя данные о ПМЛ Арктики за период с 1979 по 2025 гг., в данном исследовании изучались долгосрочное сокращение, аномальные годы, резкие изменения и фазы частичного восстановления. Авторы выявили три ключевых экстремальных года (2012, 2020 и 2025 гг.) в рамках тенденции к сокращению ПМЛ Арктики. Они характеризуются устойчиво низкими значениями, близкими к рекордно низким годовым минимумам и беспрецедентной частотой ежедневных рекордно низких значений соответственно. Ежемесячный ряд данных об площади морских экосистем был разложен на трендовую, сезонную и остаточную составляющие, и впоследствии авторы выявили 2001, 2007, 2012 и 2020 годы как точки резкого изменения (ТРП) в тренде. Однако за каждой ТРП следует частичное восстановление площади морских экосистем. Эти результаты показывают, что ТРП представляют собой значительные возмущения в годовом масштабе изменчивости площади морских экосистем.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2026GL122769

Модели поверхности суши, такие как модель Community Land Model версии 5 (CLM5), играют центральную роль в оценке климатических и углеродных процессов, но демонстрируют устойчивые отклонения по сравнению с наблюдениями на уровне отдельных участков. Остаётся неясным, в какой степени несоответствия между модельными оценками и данными возникают из-за неопределённости метеорологического воздействия, свойств почвы или характеристик растительности, и в какой степени они, наоборот, отражают структурные недостатки. Авторы оценили влажность почвы на поверхности и в корневой зоне (SM, SMr), эвапотранспирацию (ET), поток явного тепла (H), чистый экосистемный обмен (NEE) и валовую первичную продукцию (GPP) на 14 европейских пунктах наблюдения методом вихревой ковариации, используя ансамбли CLM5 из 128 элементов, в которых были изменены (а) атмосферные входные данные, (б) параметры почвы и (в) параметры растительности. Параметры почвы доминируют в разбросе ансамбля в SM/SMr, тогда как параметры растительности - в разбросе в ET, H, NEE и GPP. Несмотря на это, сохранялись существенные средние отклонения (0,18 см³ см⁻³ для SM, −0,22 мм сут⁻¹ для ET, −19,7 Вт м⁻² для H, −1,83 гC м⁻² сут−1 для GPP и 1,16 гC м⁻² сут⁻¹ для NEE), и 99%-ные ансамблевые интервалы не охватывали многие наблюдения. Процент охвата (CP; доля наблюдений в 99%-ном ансамблевом интервале) составил 74,3% (SM), 74,6% (SMr), 68,8% (ET), 47,7% (H), 65,1% (NEE) и 70,1% (GPP). В ходе сопутствующего эксперимента CLM5-SP (Satellite Phenology) с заданным индексом листовой поверхности (LAI) ICOS было подтверждено, что прогностические ошибки LAI в CLM5-BGC (Biogeochemistry) являются основной структурной причиной дефицита покрытия SM/SMr и GPP, в то время как связь углерода и азота в BGC лучше отражает изменчивость ET и H. Диагностика CP позволяет разграничить параметрические и структурные режимы ошибок для различных переменных и функциональных типов растений.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2026JG009768

Главными темами номера являются: 

• Очередное заседание Научно-технического совета Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, 23 сентября, Москва
• Программа ООН по окружающей среде (ЮНЕП): Доклад «Ограничение превышения»

Также в выпуске:

• • 12-я встреча министров окружающей среды стран БРИКС и Диалог высокого уровня БРИКС по борьбе с изменением климата
  • Запущена самая северная станция мониторинга парниковых газов в рамках национальной сети карбоновых полигонов
  •  Дальнейшее развитие сети карбоновых полигонов обсудили в Минобрнауки России
  • В Департаменте природопользования рассказали, какие меры позволят Москве успешно адаптироваться к изменению климата
  • В Тамбовской области готовят климатический атлас региона
  • В рамках Восточного экономического форума во Владивостоке прошла сессия «Экономика Дальневосточного региона в условиях глобального изменения климата»
  • Учёные расширят сеть автоматизированных станций для наблюдения за климатом в Арктике
  • Новые публикации в российских и зарубежных научных изданиях
  • ООН: Снижение риска стихийных бедствий занимает центральное место в переговорах по глобальному договору о борьбе со стихийными бедствиями 
  • ВМО опубликовала Доклад о состоянии мировых водных ресурсов за 2025 год 
  • Экономический урон от природных катастроф в первой половине 2026 составил около 100 миллиардов долларов

"Изменение климата" №122 за август - сентябрь 2026г.

Климатические экстремумы всё чаще нарушают морские экосистемы и рыболовство. Однако данные о влиянии экстремальных температур океана на рыбные запасы и рыболовство противоречивы, а совокупное воздействие экстремальных температур и продуктивности остаётся неясным. Используя данные за три десятилетия, охватывающие 6659 временных рядов для 1246 видов в 254 регионах, авторы провели анализ рисков, чтобы количественно оценить, как локальные экстремально высокие температуры и низкая продуктивность океана, которым подвергаются эти виды, по отдельности и в совокупности, влияют на местные уловы. Эти события, особенно в совокупности, резко увеличивают вероятность локальных экстремально низких уловов, особенно в тропических и субтропических регионах. Виды, имеющие решающее значение для продовольственной безопасности и сохранения биоразнообразия, страдают непропорционально сильно, при этом риски широко распространены в социально-экономически уязвимых странах. Без адаптации прогнозируется значительное усиление рисков экстремальных явлений к середине XXI века. Для повышения устойчивости крайне необходимы усиление мониторинга и управление рыболовством с учётом климатических изменений.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-77077-z

Морские волны тепла (МВТ) нарушают потоки CO₂ между атмосферой и океаном, но их совокупное воздействие на глобальный прибрежный углеродный сток остаётся малоизученным. Используя четыре набора данных о потоках CO₂, основанных на наблюдениях, с приоритетом на глобальный прибрежный продукт, авторы обнаружили, что МВТ увеличивали чистое поглощение CO₂ в глобальных шельфовых морях на 11,0 ± 1,6% в период с 1985 по 2020 гг., в отличие от снижения поглощения в открытом океане. Это увеличение в значительной степени объясняется полярными и субполярными шельфовыми морями, где частые МВТ совпадают с потерей морского льда и нетепловым уменьшением растворённого неорганического углерода, что перевешивает снижение поглощения или усиление дегазации в регионах более низких широт, где преобладает потепление. Анализ с использованием глобальной океанической биогеохимической модели показывает, что наблюдаемое снижение содержания растворённого неорганического углерода в значительной степени связано с усилением биологической фиксации углерода. Полученные результаты выявляют региональные особенности воздействия МВТ на динамику углерода в прибрежных районах, подчёркивая критическую роль высокоширотных шельфовых систем в глобальном углеродном балансе в условиях продолжающихся изменений климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-77165-0

Понимание взаимосвязи между изменением климата и сельскохозяйственной производительностью имеет решающее значение для разработки стратегий обеспечения продовольственной безопасности. В этом исследовании изучаются долгосрочные взаимосвязи между изменчивостью температуры и осадков и совокупной факторной производительностью (СФП) пшеницы, риса, сои и кукурузы в Китае с использованием данных по провинциям за период с 1978 по 2018 гг. Использован трёхэтапный аналитический подход: во-первых, построение границы производительности с помощью анализа эффективности данных; во-вторых, разложение роста СФП на технологический прогресс, сдвиги границы, связанные с погодой, корректировки ресурсов и изменения эффективности; и в-третьих, использование панельной регрессии для выявления нелинейных, специфичных для каждой культуры связей с климатическими переменными. Результаты анализа показывают, что изменение климата отрицательно связано с ростом общей факторной производительности, приводя к снижению на 4,8% для пшеницы, на 15,4% для риса, на 21,3% для сои и на 10,5% для кукурузы, с заметной региональной изменчивостью. Значительное снижение СФП наблюдалось при превышении температур пороговых значений для конкретных культур, в то время как зависимость между осадками и СФП имела форму перевернутой буквы U, указывая на неблагоприятные последствия как засухи, так и чрезмерных осадков. Исследование подчёркивает необходимость разработки стратегий адаптации к изменению климата с учётом специфики культур и региональных особенностей, в частности, оптимизации пространственного размещения посевов, приоритетного использования жароустойчивых сортов и внедрения стратегии двойного регулирования водных ресурсов для повышения устойчивости сельского хозяйства в условиях продолжающегося изменения климата.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-026-04282-6

Авторы использовали моделирование с помощью нелинейного осциллятора перезарядки (ОП) на основе идеальной модели и большого ансамбля результатов моделей для количественной оценки внутренней изменчивости ЭНЮК и обнаруживаемости вынужденных изменений его характеристик. Моделирование с фиксированными параметрами показывает, что линейные тренды стандартного отклонения, периода и асимметрии ЭНЮК, достигающие значений, наблюдавшихся с 1955 года, могут возникать из-за внутренней изменчивости в 10% моделирований. Параметры ОП, оценённые по отдельным реализациям, демонстрируют ложные дрейфы даже без внешнего воздействия, что подчёркивает необходимость привлечения ансамблей. Используя ансамбли из 100 членов, сопоставимые с крупнейшими ансамблями результатов климатических моделей, авторы выявляют обнаруживаемые тренды параметров. Для амплитуды ЭНЮК пороговые значения обнаруживаемости вынужденных изменений в лежащих в основе процессах составляют 15% в столетие для стохастического воздействия, 25% в столетие для корректировки бассейна и 50% в столетие для обратной связи Бьёркнеса. Для периода ЭНЮК порог обнаружения вынужденных изменений в лежащих в основе процессах пополнения-разряда и задержек в океанической обратной связи составляет 15% за столетие. Эти результаты предоставляют площадку для проверки интерпретации изменений ЭНЮК, диагностированных с помощью ОП, в ансамблях климатических моделей.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2026GL123789