Картирование загрязнения воздуха с высоким пространственным разрешением имеет важное значение для понимания, управления и смягчения неблагоприятных последствий загрязнения воздуха. Текущие подходы к мониторингу загрязнения воздуха страдают от ограниченного пространственного охвата и разрешения. Искусственный интеллект имеет большие перспективы для решения этих проблем, однако его применение в мониторинге загрязнения воздуха остаётся на начальной стадии, сталкиваясь с ограниченной переносимостью в отношении маркированных и неравномерно распределённых данных низкого качества. Здесь авторы представили функцию знакового расстояния Height-Field (HF-SDF), инновационное неявное трёхмерное представление, для реконструкции карт концентрации загрязнения воздуха из грубых, неполных данных, что обеспечивает как обширный пространственный охват, так и результаты мелкого масштаба с мощной переносимостью. HF-SDF изучает непрерывную и переносимую модель картирования, интегрирующую сеть автодекодера с геометрическим ограничением, предлагая гибкое разрешение. Оценка использует данные реанализа и спутниковые наблюдения, достигая показателей точности 96% и 91% соответственно. HF-SDF открывает огромные перспективы в совершенствовании мониторинга загрязнения воздуха, предоставляя информацию о пространственной неоднородности распределения загрязнений.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41612-025-01044-6

Глобальный рост растительности динамически зависит от гидрологических процессов и регулируется ими. Понимание реакций растительности на динамику наземных запасов воды имеет решающее значение для прогнозирования устойчивости экосистем и руководства управлением водными ресурсами в условиях изменения климата. В этом исследовании изучались глобальные реакции растительности на аномалию наземных запасов воды с использованием наборов данных нормализованного вегетационного индекса NDVI и аномалий наземных запасов воды с января 2004 года по декабрь 2023 года. Авторы предложили метод анализа временного лага Пирсона-ACF, сочетающий динамическое управление окнами и повышенную точность для захвата пространственных корреляций и эффектов временного лага в реакциях растительности на изменения наземных запасов воды. Результаты показали следующее: (1) Положительные корреляции NDVI и аномалий наземных запасов воды были заметны в низкоширотных тропических регионах, тогда как отрицательные реакции наблюдались в основном к северу от 30° с. ш. и в южноамериканских тропических лесах, охватывающих 38,96% мировых земель с растительностью. (2) Модели реагирования различались в зависимости от типа растительности: кустарники, луга и пахотные земли демонстрировали короткие задержки (1–4 месяца), в то время как древесный покров, травянистые водно-болотные угодья, мангровые заросли, мох и лишайники обычно демонстрировали отсроченные реакции (8–9 месяцев). (3) Значительная двунаправленная причинность по Грейнджеру была выявлена ​​в 16,39% растительных регионов, в основном в Восточной Азии, центральной части Северной Америки и центральной части Южной Америки. Эти результаты подчеркнули жизненно важную роль растительности в глобальном водном цикле, что подтверждает прогнозирование растительности, планирование водных ресурсов и адаптивное управление водными ресурсами в регионах с дефицитом воды.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/17/10/1701

Климатические модели дают самые разные прогнозы относительно того, что произойдет с этим важным океаническим течением, но большинство из них предсказывают, что оно ослабеет или прекратится.

По мере того как пресная вода от таяния ледников, речного стока и осадков попадает в Северный Ледовитый океан, круговое течение, называемое круговоротом Бофорта, удерживает её у поверхности, медленно выпуская воду в Атлантический океан в течение десятилетий. Рост глобальных температур может ослабить ветровые режимы, поддерживающие его вращение, что способно замедлить или даже остановить течение и высвободить поток пресной воды с объёмом, сопоставимым с объёмом Великих озёр. Этот потоп охладит и опреснит окружающие Северный Ледовитый океан и Северную Атлантику, повлияв на морскую жизнь и рыболовство и, возможно, нарушив погодные условия в Европе.

Атанас и др. (Athanase et al.) проанализировали структуры циркуляции круговорота Бофорта, используя 27 климатических моделей из проекта CMIP6, которые легли в основу последнего отчёта Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК).

Прежде чем попытаться предсказать будущее поведение круговорота, исследователи обратились к прошлому. Чтобы оценить, насколько хорошо модели CMIP6 отражают поведение круговорота, они сравнили данные того, как круговорот вёл себя на самом деле, с расчётами моделей CMIP6 того, как он себя вёл, учитывая известные условия в океане и атмосфере.

Оказывается, большинство моделей CMIP6 не очень хорошо отражают поведение круговорота. Некоторые модели не предсказывали никакой циркуляции, когда она явно имела место. Другие переоценивали площадь или силу круговорота, смещали его слишком далеко на север или неточно оценивали толщину морского льда в круговороте. Одиннадцать моделей дали оценки толщины морского льда, которые исследователи назвали «неприемлемыми».

Несмотря на эти проблемы, исследователи продвинулись вперёд, используя 18 моделей CMIP6, которые наиболее точно отражали истинное поведение круговорота, чтобы предсказать, как циркуляция может измениться при двух будущих сценариях выбросов: промежуточных и высоких. Большинство протестированных моделей показали, что циркуляция круговорота значительно снизится к концу этого столетия, но их прогнозы относительно точного времени начала этого процесса варьировались от 2030-х до 2070-х годов. Три модели предсказывали, что круговорот вообще не прекратит вращение.

Круговорот, скорее всего, исчезнет, ​​если выбросы останутся высокими, но он может стабилизироваться как меньший круговорот, если выбросы будут только умеренными, обнаружили исследователи. Несмотря на существенную неопределённость, результаты являются напоминанием о том, что когда дело доходит до предотвращения самых разрушительных последствий изменения климата, «каждая доля градуса имеет значение», пишут они.
(Journal of Geophysical Research: Oceans, https://doi.org/10.1029/2024JC021873, 2025)

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/the-uncertain-fate-of-the-beaufort-gyre

В работе оценивается, как три города в разных климатических условиях (Финикс, Торонто и Майами) могут лучше всего адаптироваться к всё более распространённым и интенсивным волнам тепла. Оцениваются влияние уличных деревьев, прохладных крыш (крыш с нанесённым на поверхность кровли специальным жидким составом), зелёных крыш, солнечных панелей на крышах и отражающих тротуаров на наружный тепловой стресс, потребление энергии для кондиционирования воздуха и вентиляцию загрязненного воздуха во время современных и будущих волн тепла. Уличные деревья затеняют пешеходов, снижая тепловой стресс в четыре раза эффективнее, чем любая другая стратегия. Солнечные панели на крыше с накоплением энергии могут генерировать достаточно энергии для систем кондиционирования воздуха. Прохладные и зелёные крыши умеренно улучшают результаты, в отличие от прохладных тротуаров. Там, где влияние выбросов на качество воздуха на уровне улицы вызывает меньше беспокойства, сочетание уличных деревьев и солнечных панелей на крыше является оптимальным во всех исследованных городах.

Во всём мире города сталкиваются с растущей экстремальной жарой, влияющей на комфорт, здоровье людей и потребление энергии. Стратегии адаптации к теплу на основе инфраструктуры могут улучшить эти результаты, но каждая стратегия имеет уникальное сочетание преимуществ и недостатков. Здесь авторы применили урбанизированную метеорологическую модель (WRF) с новой интегрированной многослойной моделью уличных деревьев BEP-Tree для динамического даунскейлинга прогнозов модели земной системы и трёхмерную модель микроклимата (TUF-Pedestrian) для воспроизведения радиационной среды уличного масштаба, влияющей на пешеходов. Оценивалась эффективность пяти стратегий адаптации к теплу (уличные деревья, прохладные крыши, зелёные крыши, фотоэлектрические элементы на крышах и отражающие покрытия) во время экстремальных тепловых явлений в трёх городах с контрастным фоновым климатом (Торонто, Финикс и Майами) в современных и прогнозируемых на конец века климатических условиях на основе трёх показателей: тепловой стресс на открытом воздухе, энергопотребление для кондиционирования воздуха и вентиляция загрязнения воздуха транспортными средствами. Ни одна отдельная стратегия адаптации не улучшает все три результата. В то время как уличные деревья подавляют вентиляцию, они снижают наружный тепловой стресс в четыре раза эффективнее, чем следующая лучшая стратегия за счёт затенения, полностью компенсируя увеличение теплового стресса в климатическом сценарии с высоким уровнем выбросов в конце века во всех исследуемых городах. Прохладные крыши и зелёные крыши умеренно снижают тепловой стресс и потребление энергии. В качестве альтернативы, фотоэлектрические панели на крыше с накоплением энергии могут генерировать достаточно энергии для охлаждения пространства, но оказывают незначительное влияние на тепловой стресс. Светоотражающие покрытия наименее эффективны по всем показателям. Там, где вентиляция выбросов на уровне улицы вызывает меньшую озабоченность, полученные результаты явно подтверждают сочетание уличных деревьев и фотоэлектрических панелей на крыше как весьма взаимодополняющее и эффективное средство адаптивного смягчения в разных климатических условиях и с разной плотностью населения.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2411144122

В статье «Объединение вероятности с качественными показателями степени определённости в оценке» Хельгесон и др. (Helgeson et al.) представляют математическую модель отношения достоверности-правдоподобия в структуре неопределённости МГЭИК. Их цель — устранить двусмысленности в структуре и прояснить роли «доверия» и «вероятности» в принятии решений. В этой статье автор даёт концептуальную оценку их предложения. Он утверждает, что МГЭИК не может последовательно реализовать модель и что её принятие может привести к неясной и потенциально вводящей в заблуждение информации о неопределённости.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-025-03931-6

Сложные взаимодействия между снежным покровом и лесами имеют последствия для экосистем, водных ресурсов и климата Земли. Однако географическое распределение мест, где снег и лес пересекаются, остаётся плохо изученным. Авторы оценивают важность снегопада над лесными средами, его пространственную изменчивость в глобальном масштабе и пространственное разрешение 0,1°, используя существующий климатологический реанализ и спутниковую карту древесного покрова. Было обнаружено, что 23% суши (30,5·10⁶ км²) испытывают снегопад в лесных районах, в основном в бореальном лесу (15,8·10⁶ км²) и в других местах в горах (4,9·10⁶ км²). Там твёрдая фракция осадков в лесу превышает медианное значение 11,1% на 15,3·10⁶ км², достигает 64% локально и 23% при агрегации по гидрологическим бассейнам размером более 10⁵ км².

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2024GL113684

Модели на основе искусственного интеллекта для глобального прогнозирования погоды быстро развиваются, но исследования моделей ограниченной области на основе данных высокого разрешения остаются скудными. Здесь представлена модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта для ограниченной области с разрешением 3 км и 1 час, использующая параллельные глобально-локальные структуры для захвата многомасштабных метеорологических характеристик. Модель обучается с помощью анализа региональных данных высокого разрешения и использует глобальные прогнозы модели на основе искусственного интеллекта для бокового граничного условия во время прогнозирования и работает намного быстрее, чем динамическая модель прогнозирования. В двух выбранных ограниченных областях она превосходит динамические модели в прогнозировании скорости поверхностного ветра, но уступает в прогнозах поверхностной температуры и давления. Качество прогнозов в поверхностной температуре и давлении может быть дополнительно улучшено по сравнению с динамической моделью прогнозирования предоставлением лучших боковых граничных условий. Также изучаются вопросы, связанные с боковыми граничными условиями, такие как выбор ширины боковых граничных областей и объединение прогнозов с более точным и грубым разрешением в регионах.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-02347-5

Изменения в землепользовании и почвенном покрове изменили условия хранения углерода в наземных экосистемах, но их влияние на чувствительность экосистем к засухе и колебаниям температуры не оценивалось пространственно по всему миру. Авторы оценивают чувствительность экосистем к засухе и колебаниям температуры, используя зелёность растительности из спутниковых наблюдений и биомассу растительности из оценок динамической глобальной модели растительности. Используя замену пространства на время (метод, предполагающий, что пространственные и временные вариации эквивалентны) со спутниковыми данными, авторы сначала иллюстрируют влияние изменений растительного покрова на чувствительность к засухе и колебаниям температуры и сравнивают их с эффектами, оценёнными с помощью вышеупомянутой модели. Также сравниваются результаты моделирования, вызванного сценариями с изменениями почвенного покрова и без них с целью оценить исторические эффекты изменения почвенного покрова. Спутниковые данные и модели растительности показывают, что преобразование лесов в луга приводит к более отрицательной или уменьшенной положительной чувствительности зелени растительности или биомассы к засухе. Существует значительная изменчивость между моделями для других типов переходов почвенного покрова. Выявлены существенные эффекты исторических изменений земельного покрова на чувствительность к засухе из модельных расчётов с общим положительным направлением в глобальном масштабе. Вырубка лесов может привести либо к повышенной отрицательной чувствительности, поскольку устойчивые к засухе леса заменяются лугами на основе модельного ансамблевого среднего, либо к уменьшению отрицательной чувствительности, поскольку леса под текущим земельным покровом, как прогнозируется, будут демонстрировать большую устойчивость к засухе по сравнению с лесами под доиндустриальным земельным покровом. В целом подчёркивается важная роль лесов в поддержании стабильности экосистемы и устойчивости к засухе и колебаниям температуры, тем самым подразумевается их важность в стабилизации запаса углерода во всё более экстремальных климатических условиях.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2024GB008378

Это исследование фокусируется на оценке физического роста городов и изменений в почвенно-растительном покрове, которые в результате этого играют решающую роль в понимании воздействия на окружающую среду и управлении такими явлениями, как интенсивность дневного теплового острова на поверхности города (Daytime Urban Surface Heat Island Intensity, DSUHII). Прогнозирование тенденций этих изменений в будущем даёт ценную информацию для городского планирования и смягчения термических эффектов в засушливых условиях. Это исследование направлено на оценку пространственных и временных изменений интенсивности городских тепловых островов на поверхности в различных климатических условиях, вызванных изменениями почвенно-растительного покрова в прошлом, и на прогнозирование будущих тенденций. Для этой цели были использованы спутниковые данные Landsat, включая отражательную способность поверхности с разрешением 30 м и температуру поверхности земли (Land Surface Temperature, LST) изначально с разрешением 100 (120) метров для Landsat 8 (Landsat 5) (передискретизированную до 30 м для совместимости), а также база данных основных критериев, влияющих на рост городов, для анализа изменений земельного покрова и LST. Классификация земельного покрова проводилась с использованием алгоритма машины опорных векторов (Support Vector Machine, SVM), и была оценена её точность. Пространственные и временные изменения в LST и классах земельного покрова были количественно оценены с использованием моделей перекрёстных таблиц и операторов вычитания. Затем было проанализировано влияние изменений земельного покрова на LST в различных климатических условиях, а тенденции изменений земельного покрова и DUSHII были оценены на будущее с использованием модели CA–Markov. Результаты показали, что во влажном климате (Баболь и Решт, Babol and Rasht) застроенные площади увеличились более чем на 100% с 1990 по 2023 гг. и, по прогнозам, будут расти дальше к 2055 году, в то время как зелёные насаждения значительно сократились. В холодном и сухом климате (Мешхед, Mashhad) городское развитие резко возросло, а зелёные насаждения сократились почти вдвое. В жарком и сухом климате (Йезд и Керман, Yazd and Kerman) застроенные площади утроились, и сокращение зелёных насаждений продолжится. Кроме того, в городах с жарким и сухим климатом значительная площадь бесплодных земель была преобразована в застроенные территории, и эта тенденция, как прогнозируется, сохранится в будущем. DSUHII в Баболе увеличилась с 2,5°C в 1990 году до 5,4°C в 2023 году и, по прогнозам, вырастет до 7,8°C к 2055 году. В Раште это значение увеличилось с 2,9°C до 5,5°C и, как ожидается, достигнет 7,6°C. В Мешхеде DSUHII была отрицательной, снизившись с −1,1°C в 1990 году до −1,5°C в 2023 году, и, по прогнозам, снизится до −1,9°C к 2055 году. В Йезде DSUHII также оставалась отрицательной, снизившись с −2,5°C в 1990 году до −3,3°C в 2023 году, с ожидаемым падением до −6,4°C к 2055 году. Аналогичным образом, в Кермане DSUHII снизилась с −2,8°C до −5,1°C, и, как ожидается, достигнет −7,1°C к 2055 году. В целом выводы подчёркивают, что во влажном климате DSUHII значительно увеличилась, в то время как зелёные зоны сократились. В умеренном, холодном и сухом климате наблюдается постепенное снижение DSUHII. В условиях жаркого и сухого климата наблюдается наиболее существенное снижение DSUHII, что указывает на различное влияние изменений почвенно-растительного покрова на DSUHII в этих регионах.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/17/10/1730

GRIT обеспечивает гораздо более подробный взгляд на то, как реки сливаются и разделяются, что может улучшить гидрологическое моделирование, прогнозирование наводнений и управление водными ресурсами.

Глобальные наборы данных о реках представляют реки, текущие вниз по течению по одному руслу, следуя рельефу поверхности, но они часто пропускают разветвлённые речные системы, обнаруженные в таких областях, как поймы, каналы и дельты. Разветвлённые или бифуркационные реки также часто встречаются в густонаселённых районах, поэтому их масштабное картирование имеет решающее значение, поскольку изменение климата делает наводнения более серьёзными.

Вортманн и др. (Wortmann et al.) стремились заполнить пробелы в существующих глобальных речных картах с помощью своей новой сети Global River Topology (GRIT), первой разветвлённой глобальной речной сети, которая включает бифуркации, многопоточные русла, речные рукава и крупные каналы. GRIT использует новую цифровую модель рельефа с улучшенным горизонтальным разрешением 30 метров, что в три раза лучше разрешения предыдущих наборов данных, и включает спутниковые снимки высокого разрешения.

Сеть GRIT фокусируется на водных путях с площадью водосбора более 50 квадратных километров и бифуркациях на реках шириной более 30 метров. GRIT состоит из векторных карт, использующих вершины и пути для отображения таких объектов, как речные сегменты и границы водосбора, и растровых слоёв, которые состоят из пикселей и фиксируют постоянно меняющуюся информацию, такую ​​как накопление потока и высота над рекой.

В общей сложности, было картировано около 19,6 миллионов километров водных путей, включая 818000 слияний, 67000 бифуркаций и 31000 выходов — 6500 из которых впадают в замкнутые бассейны. Большинство нанесённых на карту бифуркаций находятся на внутренних реках, около 30000 в Азии, более 12000 в Северной и Центральной Америке, около 10000 в Южной Америке и около 4000 в Европе.

Авторы утверждают, что GRIT обеспечивает более точное и полное представление о форме и связности речных систем, чем предыдущие справочные наборы данных, что открывает потенциал для улучшения гидрологического и речного моделирования среды обитания, прогнозирования наводнений и управления водными ресурсами во всём мире.

(Water Resources Research, https://doi.org/10.1029/2024WR038308, 2025)

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/new-global-river-map-is-the-first-to-include-river-bifurcations-and-canals