Ускоряющееся таяние Гренландского ледникового щита приводит к выбросу больших объёмов пресной воды в прибрежную зону океана, снижая щёлочность морской воды. Биогеохимические процессы, такие как фотосинтез, дыхание и растворение минералов в осадочных отложениях, также формируют динамику углерода в этих опреснённых водах, но их совокупное влияние на углеродный насос океана остаётся невыясненным. В данной работе авторы изолируют химические эффекты разбавления талой воды с помощью контролируемого эксперимента по смешиванию морской и пресной воды, предоставляя эмпирические доказательства нелинейного снижения парциального давления углекислого газа (pCO₂). Моделирование карбонатной системы выявило механизмы, лежащие в основе этой нелинейности, помогая объяснить 17-летнее низкое pCO₂ в гренландском фьорде. Анализ чувствительности показывает, что влияние биогеохимических процессов в основном определяется химической средой, в которой они протекают. Поступление пресной воды снижает буферную ёмкость и, следовательно, усиливает чувствительность системы к биологической активности и закислению. Представленные результаты показывают, как талая вода усиливает биогеохимический контроль pCO₂ в прибрежных системах Арктики.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-02685-4

В данном исследовании оцениваются три различных показателя радиационного воздействия (мгновенное: instantaneous IRF; с поправкой на стратосферную температуру: stratospheric-temperature adjusted SARF; эффективное: stratospheric-temperature adjusted ERF) для будущих изменений содержания озона. Для этого используется комбинация онлайн- и офлайн-методов. Авторы разделяют влияние изменений в предшественниках озона и озоноразрушающих веществах и настраивают модельные эксперименты таким образом, чтобы на эволюцию физических и динамических характеристик модели влияли только изменения озона (включая последующие изменения влажности, облачности и альбедо поверхности).

В рамках сценария SSP3-7.0 они наблюдали устойчивое увеличение содержания озона в связи с будущим ростом количества прекурсоров озона и снижением количества озоноразрушающих веществ, что приводит к увеличению радиационного воздействия с 2015 по 2050 гг. на 0,268 ± 0,084 Вт·м⁻² (ERF), 0,244 ± 0,057 Вт·м⁻² (SARF) и 0,288 ± 0,101 Вт·м⁻² (IRF). Это увеличение делает озон вторым по величине фактором, способствующим потеплению к 2050 году в этом сценарии, примерно половина которого обусловлена ​​восстановлением стратосферного озона, а другая половина — прекурсорами тропосферного озона.

Обнаружено, что увеличение содержания озона приводит к уменьшению доли облаков, вызывая общую отрицательную корректировку радиационного воздействия (положительную на коротких волнах и отрицательную на длинных). Необлачные корректировки, обусловленные изменениями водяного пара и альбедо, положительны. ERF немного превышает офлайновый SARF для изменения общего содержания озона, но примерно вдвое превышает SARF для изменения, вызванного озоноразрушающими веществами (ERF = 0,156 ± 0,071 Вт·м⁻², SARF = 0,076 ± 0,025 Вт·м⁻²). Следовательно, ERF является более подходящим показателем для диагностики климатических последствий изменений содержания стратосферного озона.

Ссылка: https://acp.copernicus.org/articles/25/9031/2025/

Эффективность использования углерода (ЭИУ) микробами характеризует отношение количества углерода, удерживаемого в биомассе, к его поглощению. Несмотря на свою важность для определения потерь и образования углерода в почве, изменение ЭИУ микробами при таянии многолетней мерзлоты остаётся недостаточно изученным. Обнаружено, что микроорганизмы верхнего слоя почвы (0–10 см) растут быстрее и обладают более высоким ЭИУ после резкого таяния многолетней мерзлоты. Ускоренный рост в первую очередь обусловлен изменениями в составе микробного сообщества (большая биомасса грибов по сравнению с бактериями и быстрее растущие таксоны) и повышением доступности почвенного фосфора. Эти результаты свидетельствуют о том, что повышение ЭИУ микробами после таяния многолетней мерзлоты потенциально способствует включению компонентов микробных клеток в почву и, следовательно, стимулирует образование стабильного почвенного углерода.

Динамика почвенного углерода при таянии многолетней мерзлоты представляет собой существенный фактор неопределённости в климатических прогнозах. Как потеря, так и образование почвенного углерода в регионах многолетней мерзлоты опосредованы микроорганизмами, и баланс этих двух процессов можно охарактеризовать синтетической метрикой, называемой эффективностью использования микробного углерода (ЭИУ). Однако то, как микробная ЭИУ реагирует на таяние многолетней мерзлоты, остаётся неясным из-за отсутствия прямых экспериментальных данных. Здесь, основываясь на последовательности данных таяния многолетней мерзлоты продолжительностью около 27 лет и пяти дополнительных участках, подвергшихся термокарсту на северо-востоке Тибетского нагорья, авторы исследовали реакцию микробной ЭИУ на резкое таяние многолетней мерзлоты, используя подход, независимый от субстрата, слежения за ¹⁸O. Результаты, полученные в ходе последовательности таяния и на дополнительных участках в региональном масштабе, последовательно показывают, что микробная ЭИУ верхнего слоя почвы (от 0 до 10 см) увеличивается после разрушения многолетней мерзлоты в результате ускоренного роста. Повышенный рост микроорганизмов и ЭИУ обусловлены изменениями в микробных сообществах с увеличением соотношения грибковой и бактериальной биомассы и увеличением количества копиотрофов. Кроме того, повышенная доступность почвенного фосфора также может способствовать росту микроорганизмов и ЭИУ. Эти результаты показывают, что более высокая ЭИУ микроорганизмов при резком таянии многолетней мерзлоты потенциально повышает стабильность углерода в почве, способствуя отложению углерода, полученного микробным путём. Таким образом, модели земной системы должны подробно описывать микробную ЭИУ и её факторы для точного прогнозирования обратной связи между углеродом многолетней мерзлоты и климатом.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2419206122

Спутниковые оценки выбросов углекислого газа от ископаемого топлива (fossil fuel carbon dioxide, FFCO₂) имеют решающее значение для глобальной инвентаризации, но ограничены разреженным покрытием. Поскольку наблюдения за диоксидом азота (NO₂) могут улучшить оценки выбросов CO₂, авторы использовали наблюдения за NO₂ с двух спутников на полярной орбите (GaoFen-5B и DaQi-1) для ограничения оценок выбросов углерода на основе измерений OCO-3 XCO₂. По сравнению с предыдущими оценками эмиссии CO₂, ограниченными полярно-орбитальными спутниками (например, Tropospheric Monitoring Instrument), этот подход позволяет обнаружить на 40% больше ежедневных выбросов и снизить неопределённость до 12%, в основном за счёт уменьшения временных различий и более частого наблюдения. Усовершенствованные оценки охватывают 69 глобальных случаев выбросов, в основном в Восточной Азии, Европе, на Ближнем Востоке и в Северной Америке. Около 45% оценочных выбросов ниже значений, рассчитанных по методу «снизу вверх», что потенциально отражает влияние локальных усилий по контролю выбросов. Эти результаты подчёркивают важность спутникового мониторинга выбросов FFCO₂ и ценность будущих миссий с высокоточными комбинированными измерениями NO₂/CO₂.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL116877

Ожидается, что экстремальные явления, превосходящие исторические пределы, будут происходить чаще в условиях будущего потепления. Однако время возникновения рекордно интенсивных комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, когда экстремальные осадки следуют вскоре после волн тепла, редко количественно определялось. В данной работе представлен первый глобальный анализ времени возникновения рекордно интенсивных комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, а также их зависимости от валового внутреннего продукта и численности населения с использованием нескольких крупных ансамблей. В очагах комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, как правило, время возникновения наступает раньше. Согласно сценарию SSP2-4.5, ожидается, что к 2100 году 71% территорий мира испытает рекордную частоту комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, по сравнению с менее чем 10% к 2030 году. Однако в большинстве регионов с ограниченными водными ресурсами признаки комбинированных волн тепла и экстремальных осадков не проявляются как минимум до 2100 года. Социально-экономические риски демонстрируют тревожную тенденцию к росту на протяжении всего XXI века. К концу XXI века ожидается значительное снижение валового внутреннего продукта и численности населения, при этом наиболее масштабные последствия коснутся беднейших регионов, что указывает на острую необходимость разработки стратегий адаптации, учитывающих специфику региона.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL116884

Наблюдения за осадками на поверхности Земли имеют решающее значение для улучшения оценок количества осадков, скорректированных по данным приборов, особенно в эпоху миссии Global Precipitation Measurement. Однако более 60% стран не имеют полноценной сети наземных датчиков количества осадков, что серьёзно ограничивает точность глобальных спутниковых данных об осадках. В данной работе представлена модель, объединяющая интеллектуальную оптимизацию регионального масштаба, топографический анализ и сквозную нейронную сеть для совокупного использования данных об осадках из нескольких источников и реконструкции глобальных пространственно-временных полей количества осадков с устранением пробелов в данных в разных масштабах. Анализ показывает, что модель существенно повышает точность спутниковых данных об осадках, увеличивая коэффициент корреляции с 0,66 до 0,77. В частности, спутниковые оценки при высоком уровне количества осадков и на сложных рельефах демонстрируют заметное улучшение при применении модели. Эти результаты свидетельствуют о том, что предлагаемый подход обладает большим потенциалом для будущего применения в мониторинге штормов и прогнозировании наводнений, особенно в горных регионах с ограниченным количеством данных наблюдений.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-02624-3

Изучается потенциал моделей машинного обучения сверхвысокого разрешения для даунскейлинга количества осадков со 100 до 12,5 км в часовом масштабе с использованием данных конформно-кубической атмосферной модели (Conformal Cubic Atmospheric Model, CCAM) над Австралией. Были рассмотрены два подхода: идеальный подход, при котором модель машинного обучения обучается на входных данных с огрублённым высоким разрешением (т.е. данные CCAM с разрешением 12,5 км, огрублённые до разрешения 100 км), и несовершенный подход, при котором в качестве входных данных используются исходные данные с низким разрешением (т.е. использование CCAM с разрешением 100 км), и в обоих случаях в качестве целевых данных используются данные с высоким разрешением (т.е. расчёты CCAM с разрешением 12,5 км). В идеальном случае модель машинного обучения (ML_Perfect) точно воспроизводит климатологию с высоким разрешением и экстремальные явления. Однако модель ML_Perfect с данными CCAM 100 км в качестве входных данных (т. е. в несовершенной обстановке) занижает величину выходных данных и вносит пространственные несоответствия, в то время как модель ML_Imperfect фиксирует структуры с высоким разрешением, но занижает экстремальные значения. Это говорит о том, что подход с использованием модели ML_Perfect сверхвысокого разрешения не подходит для даунскейлинга количества осадков из-за пространственных несоответствий между грубыми и высокоразрешёнными модельными реализациями. Кроме того, авторы ввели основанную на чувствительности диагностику, выходящую за рамки стандартных методов оценки, чтобы понять поведение модели и выявить структурные проблемы. Эта диагностика показывает, что обе модели нелинейно увеличивают входные данные об осадках, не создавая ложных пространственных связей. Однако модель ML_Imperfect выводит данные об осадках в высокогорных регионах независимо от входных данных, что подчёркивает структурную проблему модели ML_Imperfect. В этом исследовании рассматриваются проблемы использования моделей машинного обучения сверхвысокого разрешения для даунскейлинга количества осадков, предлагается несколько полезных диагностических методов для оценки моделей машинного обучения сверхвысокого разрешения и их физического реализма, а также предлагаются идеи для изучения с целью улучшения даунскейлинга количества осадков на основе машинного обучения.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-025-05880-7

Засуха, характеризующаяся водообеспеченностью ниже среднего уровня, оказывает глубокое влияние на региональные водные ресурсы и различные экосистемные услуги. Индекс интенсивности засухи Палмера (Palmer Drought Severity Index, PDSI) является широко используемой метрикой для мониторинга засух и оценки изменения климата, но страдает от присущих ему климатических противоречий и не обеспечивает всесторонних и надёжных оценок в условиях меняющегося климата. В данной работе разработан ежемесячный мультимодельный и мультисценарный набор данных самокалиброванного PDSI за период 1850–2094 гг., полученный на основе 11 результатов климатических моделей в рамках Проекта сравнения сопряжённых моделей 6 (PDSI_CMIP6). Традиционная двухслойная модель ведра в PDSI заменяется прямыми гидрологическими результатами моделей CMIP6, что обеспечивает согласованность с прогнозами CMIP6. Оценки PDSI проверяются с помощью моделирования влажности почвы посредством корреляционно-регрессионного анализа. Применение набора данных выявляет выраженную пространственную неоднородность долгосрочных тенденций засух на разных континентах с ограниченным изменением глобального среднего, но заметным региональным усилением в условиях изменения климата. Этот набор данных обеспечивает ограниченную неопределённостью количественную оценку условий влажности суши в условиях меняющегося климата, точно отражая прогнозируемые CMIP6 гидрологические изменения.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-05790-3

Будучи крупнейшим в мире источником выбросов CO₂, Китай нуждается в точных данных об уровне выбросов углекислого газа для разработки эффективной низкоуглеродной политики. Однако в предыдущих исследованиях учитывались в основном выбросы от сжигания ископаемого топлива и не учитывались выбросы CO₂, связанные с технологическими процессами в промышленном производстве (например, в производстве минеральных, химических и металлических продуктов), на долю которых приходится около 13% от общего объёма выбросов в Китае. В данном исследовании авторы создали первый набор данных временных рядов по выбросам CO₂, связанным с технологическими процессами, для 289 китайских городов за период с 2000 по 2021 гг. Набор данных охватывает 11 промышленных продуктов и соответствует методологии, рекомендованной Межправительственной группой экспертов по изменению климата. Авторы использовали коэффициенты выбросов, характерные для Китая, и скомпилировали данные о промышленном производстве из городских статистических ежегодников и бюллетеней. Недостающие данные о производстве были приписаны с помощью моделей missForest. Оценочная неопределённость выбросов, связанных с технологическими процессами, в этом наборе данных составляет от 3,87% до 3,91%. Он обеспечивает надёжную основу для анализа схем выбросов на уровне города и разработки целевой низкоуглеродной политики.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-05782-3

Чтобы лучше понять смещения волн тепла в региональных климатических моделях (РКМ), авторы применили новый подход к изучению их как трёхмерного явления. Волны тепла над Средней Европой классифицируются по вертикали с помощью четырёх типов в зависимости от их вертикальных сечений температурных аномалий. Показано, что большинство РКМ CORDEX, основанных на реанализе, склонны переклассифицировать волны тепла как нижнетропосферные в ущерб другим типам. Это смещение связано с чрезмерно частой южной адвекцией, оказывающейся слишком тёплой по сравнению с данными реанализа ERA5, особенно на уровне 850 гПа, что указывает на более слабый температурный градиент между уровнями 2 м и 850 гПа. Авторы также обнаружили существенные различия между результатами РКМ в частоте приземных и вертикально распространённых волн тепла, которые частично объясняются моделируемыми характеристиками восточной адвекции. Это говорит о тесной взаимосвязи между взаимодействием суши и атмосферы и теми типами волн тепла, для которых важны аномалии приземной температуры.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL115352