Авторы оценивают региональные и межгодовые изменения содержания тропосферного озона в пяти химических реанализах: реанализе Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMSRA), реанализе Tropospheric Chemistry второго поколения (TCR-2), реанализе GEOS-Chem, региональном анализе Community Multiscale Air Quality (CMAQ) и реанализе качества воздуха в Китае (CAQRA). Обнаружено, что существуют большие региональные различия (около 10–15 нмоль моль^-1) в средней поверхностной концентрации озона между реанализами. GEOS-Chem имеет высокий уровень концентрации озона относительно ансамблевого среднего в большинстве континентальных регионов, тогда как CAMSRA имеет низкий уровень. Сравнение с наблюдениями за поверхностным озоном показывает, что реанализы имеют высокие смещения относительно наблюдений, при этом смещения концентрации поверхностного озона превышают 10 нмоль моль^-1 в GEOS-Chem. Оказалось, что CAMSRA имеет наименьшее смещение по отношению к наблюдениям, с отрицательными смещениями в Европе, а также в центральной и западной части США и положительными смещениями во всех остальных местах. В свободной тропосфере реанализы хорошо согласуются, а среднее смещение между реанализами и наблюдениями озонозонда невелико, менее 4 нмоль моль^-1 на уровне 500 гПа. Кроме того, корреляции между данными озонозондов и реанализов достигают 0,8 и 0,9 в южных и северных средних широтах соответственно. Результаты показывают, что химические реанализы должны предоставлять ценную информацию для количественной оценки изменений содержания озона в свободной тропосфере. Однако для повышения полезности анализов содержания поверхностного озона необходимы улучшения в реанализах, чтобы лучше использовать ассимилированные наблюдения для смягчения влияния расхождений в модельной химии и выбросах предшественников озона.

Ссылка: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2025/egusphere-2024-3759/

Стратегии снижения температуры на основе зелёной инфраструктуры могут помочь облегчить бремя перегрева для городских жителей. Хотя охлаждающий эффект парков изучался в отдельных спутниковых исследованиях, глобального многолетнего исследования не было. Это исследование даёт всестороннюю глобальную оценку климатологии дневного острова прохлады парка (surface park cool island , SPCI) с использованием температур поверхности земли из 2083 систематически отобранных парков по всему миру (2013–2022 гг.). Благодаря детальному выбору парков и стратификации данных выделяются ключевые факторы, влияющие на наблюдаемую интенсивность SPCI. Анализ показывает, что охлаждение тесно связано с типом парка, при этом в парках с обильными деревьями в среднем на 3,4°C прохладнее, чем в окружающей городской местности летом. Далее изучается, как на SPCI влияют сезонные колебания, засухи и городская морфология в различных фоновых климатах. Эти результаты, наряду с разработанным глобальным набором данных SPCI, предлагают критически важную информацию для проектирования устойчивых к изменению климата зелёных насаждений.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2024GL112887

Глобальный параметр климатической обратной связи температуры поверхности λ значительно варьируется в зависимости от выбора климатических моделей, и его реальное значение остаётся неопределённым. Исследования показали, что структура реакции температуры поверхности моря (ТПМ) и физика атмосферной модели могут влиять на параметр климатической обратной связи в исторических и идеализированных расчётах потепления. В этом исследовании авторы разработали и проанализировали серию целевых экспериментов с атмосферными глобальными климатическими моделями, чтобы количественно определить, насколько ТПМ (как структура потепления, так и базовая климатология) и физика атмосферной модели вносят вклад в межмодельный разброс параметра климатической обратной связи и обратной связи облаков в проекте CMIP6. Были использованы три атмосферные глобальные климатические модели, HiRAM, AM2.5 и AM4, разработанные в Лаборатории геофизической гидродинамики (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, GFDL), которые охватывают широкий спектр обратных связей в ответ на равномерное потепление поверхности. Три модели GFDL указывают на то, что исторические закономерности изменения ТПМ систематически изменяют λ, что подтверждает предполагаемую роль «эффекта закономерности» в исторической чувствительности климата. Однако также обнаружено, что использование одной атмосферной глобальной климатической модели с различными закономерностями потепления ТПМ, вызванного CO₂, или модельной климатологией ТПМ из набора климатических моделей из CMIP6 может воспроизвести только ∼10% межмодельного разброса λ, вызванного CO₂, в то время как используемая атмосферная модель определяет величину λ (∼45%). Это подчёркивает роль физики атмосферной модели в изменении λ, особенно схем, связанных с облаками. Кроме того, продемонстрировано, что нелинейное взаимодействие между ТПМ и атмосферной глобальной климатической моделью играет немалую роль в воздействии на λ.

Ссылка: https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/38/3/JCLI-D-23-0528.1.xml

Атлантическая меридиональная термохалинная циркуляция (АМТЦ) имеет решающее значение для глобального поглощения углерода и тепла океаном и контролирует климат вокруг Северной Атлантики. Несмотря на свою важность, количественная оценка прошлых изменений АМТЦ и оценка её уязвимости к изменению климата остаются крайне неопределёнными. Понимание прошлых изменений АМТЦ опиралось на косвенные данные, в первую очередь на аномалии температуры поверхности моря над субполярной Северной Атлантикой. Авторы использовали 24 модели земной системы из Проекта CMIP6, чтобы продемонстрировать, что эти температурные аномалии не могут надёжно реконструировать АМТЦ. Вместо этого было обнаружено, что аномалии потоков тепла «воздух-море» к северу от любой заданной широты в Северной Атлантике между 26,5° с.ш. и 50° с.ш. тесно связаны с аномалией АМТЦ на этой широте в десятилетних и столетних временных масштабах. В этих временных масштабах аномалии потока тепла «воздух-море» тесно связаны с вызванными АМТЦ аномалиями потока тепла на север, вследствие сохранения энергии. Однако в годовых временных масштабах аномалии потока тепла «воздух-море» в основном определяются изменчивостью атмосферы и в меньшей степени аномалиями АМТЦ. На основе выявленной здесь взаимосвязи и оценок прошлого потока тепла «воздух-море» в Северной Атлантике на основе наблюдений из продуктов реанализа, десятилетняя средняя АМТЦ на 26,5° с.ш. не ослабела с 1963 по 2017 гг., хотя существенная изменчивость присутствует на всех широтах.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-55297-5

Пожар считается важной климатической переменной, выделяющей парниковые газы в процессе горения. Текущие глобальные оценки выбросов при пожарах традиционно опираются на грубые данные дистанционного зондирования выжженных территорий, а также на полноту сгорания и коэффициенты выбросов для конкретного биома. Однако сохраняются большие неопределённости относительно выжженных территорий, затронутой биомассы и коэффициентов выбросов. Недавнее повышение разрешения улучшило предыдущие оценки выжженных территорий и надземной биомассы, одновременно увеличив информационное содержание, используемое для получения коэффициентов выбросов, дополненных бортовыми датчиками, размещёнными в тропиках. На сегодняшний день лесам умеренного пояса, характеризующимся меньшей частотой пожаров и более строгими ограничениями воздушного наблюдения вблизи лесных пожаров, уделялось меньше внимания. В этом исследовании авторы использовали характерный пожарный сезон 2022 года, повлиявший на леса умеренного пояса Западной Европы, для изучения выбросов при пожарах, отслеживаемых сетью атмосферных вышек. Изучалась роль тления почвы, ответственного за более высокие выбросы углерода, о которых локально сообщали пожарные, но которые не учитывались в балансах выбросов при пожарах умеренного пояса. Оценено соотношение CO/CO₂, выделяемое крупными пожарами в средиземноморских, атлантических сосновых и атлантических умеренных лесах Франции. Полученные результаты выявили низкую модифицированную эффективность сгорания для двух атлантических умеренных регионов, что подтверждает предположение о сильном тлеющем горении. Этот тип горения был связан с определёнными характеристиками пожара, такими как длительные тепловые сигналы пожара, и затронул экосистемы, охватывающие виды хвойных листьев, торфяники и поверхностные залежи лигнита в почвах. Благодаря данным с высоким разрешением (приблизительно 10 м) по выжженным площадям, биомассе деревьев, торфяникам и органическому веществу почвы, авторы предложили пересмотренную структуру выбросов при горении, соответствующую наблюдаемой модифицированной эффективности сгорания. Их оценки показали, что было выброшено 6,15 Мт CO₂ (±2,65), при этом подземный запас составил 51,75% (±16,05). Кроме того, была рассчитана общая эмиссия в размере 1,14 Мт CO (±0,61), из которых 84,85% (±3,75) приходится на подземное сжигание. В результате выбросы углерода от пожаров 2022 года во Франции составили 7,95 Мт CO₂-экв (±3,62). Эти значения в два раза превышают оценки Глобальной системы ассимиляции пожаров (GFAS) для страны, достигая 4,18 Мт CO₂-экв (CO и CO₂). Пожары составляют 1,97% (±0,89) годового углеродного следа страны, что соответствует сокращению на 30% поглощения углерода лесами в этом году. Отсюда следует вывод, что текущие европейские оценки выбросов от пожаров должны быть пересмотрены с учётом сжигания почвы в лесах умеренного пояса. Также рекомендуется использовать отношения смеси атмосферных газов в качестве эффективной системы мониторинга продолжительных почвенных пожаров, которые могут вновь вспыхнуть в последующие недели.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/22/213/2025/

Растёт интерес к применению методов машинного обучения для прогнозирования суммарного обмена экосистем (СОЭ) на основе информации о местоположении и климатических переменных. Авторы применили четыре модели машинного обучения (кубист, случайный лес, усреднённые нейронные сети и линейную регрессию) для прогнозирования СОЭ экосистем бореальных лесов на основе климатических и ландшафтных переменных. Были использованы наборы данных с двух станций в финском бореальном лесу (южный участок Хюютиля и северный участок Вярриё) и смоделирован СОЭ в течение пикового сезона роста и в течение всего года. Для Хюютиля все нелинейные модели продемонстрировали схожие результаты с R₂ = 0,88 для пикового сезона роста и R₂ = 0,90 для всего года. Для Värriö нелинейные модели дали R₂ = 0,73–0,76 для пикового сезона роста, тогда как случайный лес и кубист с R₂ = 0,74 были несколько лучше, чем усреднённые нейронные сети с R₂ = 0,70 для всего года. Используя объяснимые методы искусственного интеллекта, авторы показали, что наиболее важными входными переменными в пиковый сезон являются фотосинтетически активная радиация, диффузная радиация и дефицит давления пара (или температура воздуха), тогда как в годовом масштабе дефицит давления пара (или температура воздуха) заменяется температурой почвы. Когда наборы данных с обеих станций были смешаны, содержание влаги в почве, единственная переменная, явно отличающаяся между наборами данных Hyytiälä и Värriö, оказалось одной из наиболее важных переменных, но её важность уменьшилась, когда были добавлены входные переменные, маркирующие участки. Кроме того, был проведён анализ зависимости СОЭ от входных переменных с учётом существующего теоретического понимания драйверов СОЭ. Показано, что даже если статистические оценки некоторых моделей могут быть очень хорошими, к результатам следует относиться с осторожностью, особенно при их применении к масштабированию. В настройке модели с несколькими взаимозависимыми переменными, повсеместно присутствующими в атмосферных измерениях, некоторые модели демонстрируют сильные противоположные зависимости от этих переменных. Такое поведение может иметь неблагоприятные последствия, если модели применяются к наборам данных в будущих климатических условиях. Эти результаты подчёркивают важность объяснимых методов искусственного интеллекта для интерпретации результатов моделей машинного обучения, особенно когда в качестве входных данных модели используется набор, содержащий взаимозависимые переменные.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/22/257/2025/

Понимание и мониторинг экологических реакций важны, поскольку засухи длятся дольше

Засухи имеют серьёзные социальные и экологические последствия, включая нехватку питьевой воды, неурожаи, гибель деревьев, лесные пожары и снижение продуктивности экосистем. Изменения в гидрологическом цикле и продолжающееся потепление с изменением климата приводят к быстро развивающимся засухам, которые становятся более интенсивными и продолжительными. Экстремальные, но кратковременные засухи (<1 года) могут иметь широкий спектр последствий в зависимости от серьёзности и времени засухи, а также устойчивости экосистемы. Однако по мере того, как засуха становится многолетним событием, эти экологические эффекты могут усиливаться, поскольку кратковременная буферизация от физиологических адаптаций или запасов воды может ослабевать, что приводит к более долгосрочным результатам. Ниже Чен и др. (Chen et al.) показывают, что рост аномалий осадков и потребности в атмосферной влаге приводит к многолетним засухам с увеличивающимся воздействием на растительность. Это подчёркивает необходимость лучшего понимания экологической реакции на подобные засухи.

Глобальный рост частоты и воздействия многолетних засух

Засухи становятся всё более частыми и сильными по мере потепления климата. Вопрос в том, происходят ли самые продолжительные и самые сильные из них, называемые «мегазасухами», чаще, и если да, то где? Чен и др. использовали морфологический подход для выявления мегазасух во всём мире за последние 40 лет и применили индексы засухи и зелени растений для определения их воздействия на растительность. Авторы пришли к выводу, что мегазасухи также становятся всё более частыми и сильными в глобальном масштабе, и определили регионы, где растительность сильно страдает от них.

События устойчивых многолетних засух (УМЗ) представляют растущую угрозу для природы и людей в условиях меняющегося климата. Авторы идентифицировали и инвентаризировали глобальные УМЗ, обнаруживая пространственно-временные смежные климатические аномалии, показывая, что УМЗ стали суше, жарче и привели к всё большему сокращению зелёной растительности. Глобальная площадь суши, затронутая УМЗ, увеличивалась со скоростью 49 279 ± 14 771 квадратных километров в год с 1980 по 2018 гг. Луга в умеренных широтах продемонстрировали наибольшее снижение зелёной растительности во время УМЗ, тогда как бореальные и тропические леса - сравнительно незначительные реакции. Поскольку УМЗ становятся всё более распространёнными, этот глобальный количественный перечень возникновения, серьёзности, тенденций и воздействия УМЗ обеспечивает важный ориентир для содействия более эффективной и совместной готовности к смягчению последствий и адаптации к таким экстремальным событиям.

Ссылки: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu7419 https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado4245

Используя результаты расчётов глобальных климатических моделей CMIP6, авторы оценивают прогнозируемые изменения различных видов арктических циклонов в XXI веке и изучают характеристики, связанные с арктическими циклонами, в рамках двух сценариев (SSP1-2.6, SSP5-8.5). Зимой наблюдается значительное снижение числа арктических циклонов над южной Гренландией, Баренцевым морем и заливом Аляска. Летом число арктических циклонов показывает значительное круговое снижение в большинстве континентальных регионов. К концу XXI века ожидается увеличение доли более сильных, с большим радиусом и большой продолжительностью жизни арктических циклонов, в то время как число экстремальных арктических циклонов в будущем уменьшится. Однако тенденции интенсивности арктических циклонов зависят от используемой меры их интенсивности. Более слабая бароклинная нестабильность в будущем является основной причиной снижения плотности циклонов зимой. Напротив, летом ситуация более сложная. На число арктических циклонов летом влияют такие факторы, как полярный вихрь тропопаузы и среднеширотные циклоны, проникающие в Арктику, в то время как положительные аномалии в скорости роста Иди* могут привести к взрывному развитию циклонов. *Скорость роста Иди оценивает бароклинную нестабильность через вертикальный градиент горизонтальной скорости ветра в тропосфере и меру статической устойчивости.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07531-5

Хорошо установлено, что аномальные температуры поверхности моря, вызванные Эль-Ниньо и Южным колебанием (ЭНЮК), могут влиять на концентрацию полярного стратосферного озона в течение 2–3 месяцев. В последние годы климатическое воздействие стратосферного озона привлекло всеобщее внимание. Некоторые исследования даже предполагают, что арктический стратосферный озон (АСО) может влиять на интенсивность ЭНЮК. Итак, существует ли потенциальная двусторонняя обратная связь между ЭНЮК и АСО? Основываясь на данных наблюдений и реанализа, это исследование подтверждает возможное существование такой двусторонней обратной связи. Кроме того, обнаружено, что эта обратная связь может зависеть от изменения климата. Сравнив обратную связь между ЭНЮК и АСО в течение двух периодов: 1984–2000 гг. (P1) и 1984–2022 гг. (P2), авторы обнаружили, что двусторонняя обратная связь между ЭНЮК и АСО ослабла во время P2 по сравнению с P1. Это ослабление может быть обусловлено изменениями аномалий Арктического колебания, связанных с АСО во время P2, что привело к значительному снижению взаимосвязи между АСО и температурой поверхности моря в северной части Тихого океана. В будущем, если взаимосвязь между АСО и Арктическим колебанием снова усилится, эта обратная связь может стать более выраженной. Кроме того, была оценена способность нескольких моделей CMIP6 с высоким модельным максимумом имитировать обратную связь между ЭНЮК и АСО. Результаты показывают, что, за исключением IPSL- CM6A-LR, большинство моделей не могут точно воспроизводить эту обратную связь. Это может быть одной из причин значительных расхождений между смоделированными и наблюдаемыми межгодовыми изменениями в ЭНЮК и АСО в текущих моделях CMIP6.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07574-8

Изменчивость гидроклимата относится к внезапным, большим и/или частым переходам между очень сухими и очень влажными условиями. В этом обзоре авторы рассматривают, как, в соответствии с ожиданиями, преобразится изменчивость гидроклимата с антропогенным потеплением. Использован показатель «гидроклиматического хлыста», основанный на стандартизированном индексе испарения осадков, в результате исследования глобальные средние субсезонные (трёхмесячные) и межгодовые (двенадцатимесячные) хлысты увеличились на 31–66% и 8–31% соответственно с середины ХХ века. Ожидается дальнейшее увеличение с продолжающимся потеплением, включая увеличения - субсезонные на 113% и межгодовые на 52% над территориями суши с потеплением на 3°C; эти изменения являются самыми большими в высоких широтах и от Северной Африки на восток до Южной Азии. Обширные данные связывают эти увеличения в первую очередь с термодинамикой, а именно с растущей способностью удерживать водяной пар и потенциальной потребностью атмосферы в испарении. Увеличение гидроклиматической нестабильности усилит опасности, связанные с быстрыми колебаниями между влажными и сухими состояниями (включая внезапные наводнения, лесные пожары, оползни и вспышки болезней), и может ускорить сдвиг в управлении водными ресурсами в сторону совместного управления рисками засух и наводнений. Более чёткое понимание вероятных будущих прогнозов гидроклиматической нестабильности требует расширенного внимания к реакции атмосферной циркуляции на региональные и глобальные воздействия, а также учёта обратных связей «суша-океан-атмосфера» с использованием крупномасштабных климатических моделей, моделей высокого разрешения для описания штормов и новых методов машинного обучения.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-024-00624-z