Климатический центр Росгидромета

Новости партнеров

Climatic Change: Оценка прогнозов углеродного цикла на основе сложных и простых моделей в рамках сценариев SSP

 

Как полноценные модели системы Земли (ESM), так и простые климатические модели (SCM) использовались в целях изучения изменения климата для определения будущих репрезентативных путей концентрации CO2 в рамках шестого этапа проекта взаимного сравнения связанных моделей. Авторы исследуют, в какой степени сложные и простые модели согласуются с реакцией углеродного цикла в расчётах, основанных на концентрации. Хотя ESM и SCM демонстрируют схожие совместимые выбросы CO2 от ископаемого топлива, ESM систематически оценивают более низкое поглощение углерода океаном, чем SCM, в исторический период и в будущих сценариях. Различия ESM и SCM особенно велики при сценариях низкой концентрации и превышения уровня. Более того, ESM и SCM различаются в своих оценках поглощения углерода поверхностью, но эти различия зависят от сценария. Эти различия частично обусловлены несколькими выбросами моделей (ESM и SCM) и процедурой ограничения наблюдений, которая присутствует в большинстве SCM, но не применяется в ESM. Различия в землепользовании возникают из-за различий в способах расчёта выбросов в результате изменений в землепользовании и разных предположений о том, как определяются обратные связи углеродного цикла, что, возможно, отражает подход к ограничению роста биомассы по азоту и историческую калибровку SCM. Различия в поглощении океаном, которые особенно велики в сценариях превышения, могут возникать из-за более быстрого смешивания углерода с поверхности в глубины океана в SCM, чем в ESM. Также обсуждаются несоответствия, возникающие при преобразовании выбросов CO2 из моделей комплексной оценки (IAM) во входные данные о концентрациях CO2 для ESM, которые обычно полагаются на одну SCM. Авторы подчёркивают расхождения в оценках выбросов при изменениях в землепользовании между моделями различной сложности, особенно ESM и IAM, и призывают группы по моделированию климата рассмотреть эти потенциальные области для улучшения моделей.

 

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-023-03639-5

Печать