Климатический центр Росгидромета

Новости партнеров

Элементы: Извержение вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай может привести к «вулканическому лету»

 


Рис. 1. Во время извержения 15 января 2022 года вулкан Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай выбросил в атмосферу огромное количество водяного пара. Кадр из видео Геологической службы Королевства Тонга

Считается, что извержение любого крупного вулкана влечет за собой похолодание вследствие загрязнения атмосферы пеплом и возникновения антипарникового эффекта. А активизация супервулканов, выбрасывающих огромное количество материала, вызывает длительное понижение температуры на планете, последствия которого могут стать губительными для всего живого. До сих пор гипотеза «вулканической зимы» не подвергалась сомнению. Однако извержение вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай в январе 2022 года, ставшее одним из самых мощных извержений на Земле за последние десятилетия, по мнению ученых, скорее всего приведет не к похолоданию, а к потеплению. Причина — в большом количестве водяного пара, выброшенного вулканом в атмосферу.

Сила извержения вулканов оценивается по шкале вулканической активности (VEI — Volcanic Explosivity Index) — от нуля до восьми баллов, в зависимости от объема выброшенного обломочного материала (тефры) и высоты столба пепла. Ноль баллов — невзрывное извержение с объемом выбросов менее 10 тысяч куб. м; восемь баллов — мегаколоссальное, при котором в атмосферу выбрасывается более 1000 куб. км тефры, а столб пепла поднимается на высоту более 25 км (рис. 2).


Рис. 2. Шкала вулканической активности VEI и сравнительный объем выброшенного материала для некоторых извержений. Рисунок с сайта ru.wikipedia.org

Извержения с индексом VEI 8 баллов характерны для супервулканов, которых на Земле сейчас около двадцати (подробнее о супервулканах см. новость Термомеханическое моделирование помогло объяснить формирование магматической системы Йеллоустонского супервулкана, «Элементы», 04.05.2018). Мегаколоссальные извержения происходят в среднем раз в 100 тысяч лет. Одним из крупнейших в истории было извержение Йеллоустонского супервулкана, которое случилось 2,1 млн лет назад и имело объем 2450 куб. км; самым мощным за последние 70 тысяч лет — извержение вулкана Таупо в Новой Зеландии (примерно 26 500 лет назад); а за последние 100 лет — извержение вулкана Пинатубо на филиппинском острове Лусон в 1991 году.
Колоссальные извержения с показателем VEI 6 баллов и более, по оценкам ученых, могут вызывать эффект вулканической зимы — заметного похолодания в планетарном масштабе. Отличие их от рядовых извержений заключается в том, что основная масса выбрасываемых продуктов представлена не текучими лавами, а тучами горячих газов (H2S, SO2, HCl, CO2, CO и др.) и пепла, состоящего из мелких частичек пирокластического материала. Попавшая в стратосферу смесь газов и пыли создает на годы (и даже десятилетия) слабопроницаемый для солнечного света экран, что приводит к охлаждению поверхности Земли.
Так, после извержения вулкана Кракатау в Индонезии в 1883 году, имевшего мощность 6 баллов VEI, значительное количество вулканического пепла оставалось в атмосфере на высотах до 80 км в течение нескольких лет. При извержении Пинатубо в атмосфере на протяжении месяцев наблюдался глобальный слой тумана из паров серной кислоты, было зарегистрировано падение температуры на 0,5°C и заметное сокращение озонового слоя, в частности, образование особо крупной озоновой дыры над Антарктидой.
Еще более тяжелые последствия повлекло за собой извержение вулкана Тамбора в Индонезии в 1815 году, достигшее 7 баллов VEI. На протяжении года глобальная средняя температура была ниже на 0,4–0,7°C, а в некоторых областях — на 3–5°C. В Европе 1816 год назвали годом без лета, так как заморозки наблюдали даже в середине июля. Вплоть до 1819 года непривычное похолодание стало причиной неурожаев и голода и способствовало активной миграции населения из Европы в Америку.
Извержение вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай в январе 2022 года стало одним из самых мощных за последние годы — его сила оценивается в 5 баллов VEI. Несмотря на это, может так получиться, что оно приведет не к похолоданию, а к глобальному потеплению. На это указывают результаты сразу нескольких исследований.
Дело в том, что обычно среди вулканических газов преобладают соединения серы. В результате в стратосфере образуются облака сульфатных аэрозолей, удерживающих мелкие частицы пепла. Покров облаков задерживает поток солнечной радиации, что приводит к охлаждению земной поверхности. Существует прямая зависимость между выбросами диоксида серы (SO2) и последующим падением температуры поверхности. Однако в случае Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай основной объем газов составлял не диоксид серы, а водяной пар. Это было извержение фреатического типа, главное событие которого — паровой взрыв, происходящий при взаимодействии магмы с большим количеством воды или льда.
Предыдущее извержение 2014–2015 годов закончилось тем, что между двумя маленькими островами Хунга-Тонга и Хунга-Хаапай, являющимися фрагментами края кальдеры старого вулкана, появился новый конус. Два острова объединились в один, что дало современное название вулкану. В ходе извержения 15 января 2022 года центральная часть острова в результате обрушения кальдеры опустилась под воду, и в жерло вулкана попало большое количество морской воды (рис. 3).

Рис. 3. Изменение очертаний островов Хунга-Тонга и Хунга-Хаапай: до извержения 2015 года; после извержения 2015 года; 15 января 2022 года (основная фаза извержения); 18 января 2022 года (после окончания извержения). Рисунок из статьи J. Terry et al., 2022. Tonga volcanic eruption and tsunami, January 2022: globally the most significant opportunity to observe an explosive and tsunamigenic submarine eruption since AD 1883 Krakatau

Если магматический расплав поднимается сквозь морскую воду медленно, даже при температуре около 1200°C, между магмой и водой образуется тонкая пленка пара. Это обеспечивает слой изоляции, позволяющий внешней поверхности расплава остыть. Когда раскаленная магма вступает в непосредственный контакт с холодной водой, происходит гидротермальный взрыв — внезапное высвобождение большого объема перегретой, находящейся под давлением воды, и ее быстрое превращение в пар. Физическая природа гидротермальных взрывов аналогична образованию гейзеров, но высвобождаемая энергия больше — она разрушает перекрывающие слои пород и выносит на поверхность большое количество обломочного материала.
К крупным фреатическим извержениям, сопровождаемым гидротермальным взрывом, относятся извержения Кракатау 1883 года и вулкана Санторин в XVII веке до н. э. На территории Йеллоустонского национального парка в США гидротермальные взрывы с образованием кальдер происходят с периодичностью приблизительно раз в 700 тысяч лет.
Во время извержения Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай в 2014–2015 годах расплав медленно выходил через боковые каналы в краях кальдеры, а в этом году наблюдалось крупное взрывное извержение из основного жерла, расположенного в центре кальдеры (рис. 4).


Рис. 4. Кальдера вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай. Оттенки голубого — глубины, коричневого — высоты. Темно-коричневым показаны острова Хунга-Тонга и Хунга-Хаапай, светло-коричневым — конус, образовавшийся в результате извержения 2015 года. Рисунок с сайта theconversation.com

Извержение 15 января 2022 года сопровождалось землетрясением магнитудой 5,8 и цунами, которое достигло берегов Японии, Перу и Калифорнии. Ударные волны замечены из космоса и зарегистрированы в Новой Зеландии на расстоянии около 2000 км. Звук взрыва услышали за тысячи километров, на территории Юкон в Канаде, а инфразвуковые волны (ниже порога человеческого слуха) зафиксировали приборы по всему земному шару. Кроме того, извержение вызвало массивные колебания в атмосфере — так называемые атмосферные гравитационные волны.
Специалисты NASA оценили мощность взрыва Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай в десять мегатонн в тротиловом эквиваленте. Это в 500 раз сильнее, чем взрыв атомной бомбы, сброшенной на Хиросиму. Огромное облако пепла буквально «выстрелило» в атмосферу на высоту более 50 километров и достигло мезосферы. Это был самый высокий из когда-либо зарегистрированных вулканических шлейфов, в два с лишним раза выше, чем при извержении Сент-Хеленс в 1980 году.
Извержение также сопровождалось ошеломляющим количеством молний. Ученые считают, что при гидротермальном взрыве лава раскрошилась на микроскопические частицы пепла, к которым присоединились крошечные кристаллы льда, когда пар замерз в верхних слоях атмосферы. Движение этих частиц в высокоградиентном температурном поле привело к возникновению мощных электрических разрядов (D. A. Yuen et al., 2022. Under the surface: Pressure-induced planetary-scale waves, volcanic lightning, and gaseous clouds caused by the submarine eruption of Hunga Tonga-Hunga Ha'apai volcano).
По оценкам китайских геологов, опубликовавших результаты своих исследований в журнале Atmosphere, объем высвободившегося водяного пара составил 139 миллионов тонн, что привело к увеличению количества глобального стратосферного водяного пара на 8,9%. Выбросы достигли высоты 47,6 км, а область максимальной гидратации находилась на уровне 22,2–27 км. Снижение концентрации стратосферного водяного пара началось только спустя три месяца (рис. 5).


Рис. 5. Содержание водяного пара в стратосфере (SWV), в тераграммах. По горизонтали — дни после извержения. Рисунок из обсуждаемой статьи в Atmosphere

За изменениями в атмосфере после извержения вулкана наблюдали и американские ученые. Их результаты опубликованы в журнале Geophysical Research Letters. Авторы использовали данные, полученные с помощью микроволнового эхолота Microwave Limb Sounder (MLS), установленного на борту американского научно-исследовательского спутника Aura. Прибор измеряет естественное микроволновое тепловое излучение от лимба (видимого края) атмосферы Земли для дистанционного определения вертикальных профилей атмосферных газов, температуры, давления и объемов облачного льда.
Исследователи пришли к выводу, что после извержения количество водяного пара в стратосфере увеличилось на 10% или на 146 млн тонн. По их оценкам, атмосферные параметры полностью вернутся в норму только через 5–10 лет. Для сравнения, сульфатные аэрозоли вулканического происхождения полностью рассеиваются или выпадают в составе осадков в течение 2–3 лет.
«Это первое наблюдаемое извержение вулкана, воздействующее на климат не через охлаждение поверхности, вызванное аэрозолями вулканических сульфатов, а через нагревание поверхности, вызванное избыточным радиационным воздействием водяного пара», — пишут авторы работы.
Расчеты, которые представили в только что вышедшей статье в Science ученые из США, Франции и Австралии, несколько отличаются. По их данным, во время январского извержения в атмосферу попало около 50 млн тонн водяного пара, а содержание его в стратосфере увеличилось примерно на 5%. Несмотря на то, что эти цифры несколько меньше, чем давали предыдущие исследования, авторы согласны с тем, что увеличение количества водяного пара, скорее всего, будет способствовать охлаждению стратосферы и потеплению поверхности в течение как минимум нескольких месяцев. Для анализа использованы данные финского радиозонда Vaisala RS41, предназначенного для погодных наблюдений.
Изучив химический состав отложений вулканического пепла на острове Тонгатапу, расположенном в 65 км от вулкана, и сопоставив с данными радиоуглеродного датирования, ученые пришли к выводу, что крупные извержения вулкана Хунга-Тонга-Хунга-Хаапай, приводящие к обрушению кальдеры, происходят примерно каждые 1000 лет. Последнее произошло в 1100 году нашей эры.

  1. Источники:
    1) Jingyuan Xu, Dan Li, Zhixuan Bai, Mengchu Tao, Jianchun Bian. Large Amounts of Water Vapor Were Injected into the Stratosphere by the Hunga Tonga–Hunga Ha’apai Volcano Eruption // Atmosphere. 2022. DOI: 10.3390/atmos13060912.
    2) L. Millán, M. L. Santee, A. Lambert, N. J. Livesey, F. Werner, M. J. Schwartz, H. C. Pumphrey, G. L. Manney, Y. Wang, H. Su, L. Wu, W. G. Read, L. Froidevaux. The Hunga Tonga-Hunga Ha'apai Hydration of the Stratosphere // Geophysical Research Letters. 2022. DOI: 10.1029/2022GL099381.
    3) Holger Vömel, Stephanie Evan, Matt Tully. Water vapor injection into the stratosphere by Hunga Tonga-Hunga Ha’apai // Science. 2022. DOI: 10.1126/science.abq2299.

 

Ссылка: https://elementy.ru/novosti_nauki/434019/Izverzhenie_vulkana_Khunga_Tonga_Khunga_Khaapay_mozhet_privesti_k_vulkanicheskomu_letu 

Печать

Nature Communications: Потери при дыхании в поздний вегетационный период определяют суммарное поглощение углекислого газа в северных районах многолетней мерзлоты 

  

Потепление в северных регионах высоких широт (СРВШ,  > 50° с.ш.) усилило как фотосинтез, так и дыхание, что приводит к значительной неопределённости в отношении суммарного баланса двуокиси углерода (CO2) в экосистемах СРВШ. Используя оценки, основанные на наблюдениях за атмосферой с 1980 по 2017 гг., обнаружено, что возрастающие тенденции суммарного поглощения CO2 в начале вегетационного периода имеют одинаковую величину по всему градиенту древесного покрова в СРВШ. Тем не менее, тенденция потерь CO2 через дыхательные пути в конце вегетационного периода значительно возрастает с увеличением древесного покрова, компенсируя большую часть фотосинтетического поглощения CO2 и, таким образом, приводя к более медленным темпам увеличения суммарного годового поглощения CO2 в районах с более высоким древесным покровом, особенно в центральных и южных бореальных лесных районах. Величина этого сезонного компенсационного эффекта объясняет разницу в тенденциях суммарного поглощения CO2 вдоль градиента СРВШ «растительность-многолетняя мерзлота». Такая динамика сезонной компенсации не отражается динамическими глобальными моделями растительности, которые отражают более слабый контроль дыхания за углеродным обменом в конце вегетационного периода и, таким образом, ставят под сомнение прогнозы увеличения суммарного поглощения CO2 по мере того, как экосистемы высоких широт реагируют на потепление.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-022-33293-x

Печать

Science Advances: Анализ небрежности при моделировании: выявление неопределённости параметров при подгонке математических моделей к данным  

 

В этой работе представлен комплексный подход к оценке чувствительности выходных данных модели к изменениям значений параметров, ограниченный комбинацией предшествующих мнений и данных. Этот подход выявляет жёсткие комбинации параметров, сильно влияющие на качество подгонки модели к данным, и одновременно выделяет, какие из этих ключевых комбинаций параметров в первую очередь зависят от данных или также существенно зависят от априорных значений. Авторы фокусируются на очень распространённом контексте в сложных системах, где объём и качество данных невелики по сравнению с числом параметров модели, подлежащих коллективной оценке, и демонстрируют преимущества этого метода для приложений в биохимии, экологии и электрофизиологии сердца. Также показано, как однажды идентифицированные жёсткие комбинации параметров обнажают управляющие механизмы, лежащие в основе моделируемой системы, и представлена информация, какие из параметров модели должны быть приоритетными в будущих экспериментах для улучшения вывода параметров из коллективной подгонки модели к данным.

 

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abm5952

Печать

EOS: Как мы меняем глобальные запасы воды  

 

Исследователи смоделировали и нанесли на карту, как восемь ключевых аспектов деятельности человеческого общества влияют на гидрологические циклы. 

Во всём мире люди используют около 4 триллионов кубометров пресной воды каждый год для самых разных целей: от орошения сельскохозяйственных культур до охлаждения производственного оборудования и выработки электроэнергии. В недавнем исследовании Kåresdotter et al. смоделировали, как наша неутолимая потребность в воде влияет на четыре гидрологические переменные: сток, суммарное испарение, влажность почвы и общий запас воды. 

Исследователи рассмотрели использование воды человеком в отношении восьми объектов и процессов: межбассейновые переброски (системы, которые перемещают воду между бассейнами рек), плотины, водохранилища, непроницаемые поверхности, такие как дороги, потребность в воде для бытовых и промышленных нужд, потребность в воде для скота, орошаемое земледелие и водоснабжение, водная «добыча» (извлечение подземных вод для орошения). Они обнаружили, что эти восемь факторов изменяют все четыре гидрологические переменные, но в разных районах мира имеют место разные направления и масштабы изменений. 

В тропических и умеренных регионах, например, деятельность человека увеличивает сток воды и эвапотранспирацию, что привело исследователей к выводу, что люди сильно влияют на количество воды, хранящейся на Земле в этих регионах. С другой стороны, люди оказывают относительно небольшое влияние на гидрологические циклы в засушливых районах, таких как центральная и западная Африка. Авторы пришли к выводу, что, хотя человеческая деятельность несколько увеличивает запасы поверхностных вод во многих частях мира — вывод, противоречащий некоторым предыдущим исследованиям, — эта деятельность уменьшает общие глобальные запасы воды, причём наибольшее сокращение происходит в тропических регионах. 

Уровень населённости и плотины появились в исследовании как два фактора, оказывающих огромное влияние на гидрологию. Однако не все плотины влияли на одни и те же гидрологические параметры. Исследователи обнаружили, что плотины гидроэлектростанций в первую очередь увеличивают общий запас воды на Земле, тогда как ирригационные плотины в первую очередь увеличивают влажность почвы. 

В работе есть оговорка: авторы предположили, что климат останется прежним, если исключить влияние человека, что, возможно, объясняет несоответствие между их и другими результатами. Будущая работа могла бы оценить обоснованность этого предположения и, возможно, включить в модели изменение климата, вызванное деятельностью человека. Исследователи говорят, что надеются, что их работа сделает шаг к устойчивому планированию управления водными ресурсами. (Earth’s Future, https://doi.org/10.1029/2022EF002848, 2022 г.)

 

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/how-were-reshaping-global-water-storage

Печать

Nature Communications: Чёрный углерод и пыль изменяют реакцию горного снежного покрова на изменение климата  

 

Затемняя поверхность снега, минеральная пыль и осаждение чёрного углерода усиливают таяние снега и вызывают многочисленные обратные связи. Оценки их долгосрочного воздействия в региональном масштабе всё ещё в значительной степени отсутствуют, несмотря на экологические и социально-экономические последствия изменений снежного покрова. Авторы, используя численное моделирование, показали, что пыль и осаждение чёрного углерода опережали таяние снега в среднем на 17 ± 6 дней во французских Альпах и Пиренеях за период 1979–2018 гг. Чёрный углерод и пыль также на 10-15 дней опережают пик стока талых вод, что существенно влияет на сроки доступности водных ресурсов. Также показано, что уменьшение отложений чёрного углерода с 1980-х годов смягчает влияние текущего потепления на сокращение снежного покрова. Следовательно, учёт изменений в осаждении светопоглощающих частиц необходим для повышения точности реанализов снежного покрова и прогнозов климата, имеющих решающее значение для лучшего понимания прошлой и будущей эволюции горных социально-экологических систем.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-022-32501-y

Печать

Climate Dynamics: Объективное объединение данных о чувствительности к климату 

 

Недавние оценки чувствительности климата в расчёте на удвоение концентрации CO2 в атмосфере получены комбинированно из нескольких линий доказательств. Эти оценки нашли отражение в Шестом оценочном отчёте Межправительственной группы экспертов по изменению климата: оценка нижнего предела вероятного диапазона равновесной чувствительности климата в нём была повышена до 2,5°С (ранее было 1,5°С). Исследование Sherwood et al. оценивает методологию и результаты этой особенно важной оценки чувствительности климата, объединив несколько линий доказательств (Sherwood et al. (Review Geophysics, 58(4):e2019RG000678, 2020)). В этой оценке использовался субъективный байесовский статистический метод с предварительным распределением, выбранным авторами. Данное исследование оценивает чувствительность климата с использованием объективного байесовского метода с вычисленными математическими априорными значениями, поскольку субъективные байесовские методы могут давать диапазоны неопределённости, плохо соответствующие доверительным интервалам. Используются модельные уравнения и исходные значения, идентичные тем, что были в Sherwood et al. Это исследование исправляет оценку правдоподобия в Sherwood et al., тремя методами получены оценки, хорошо согласующимися друг с другом, но отличающиеся от тех, которые получили они. Окончательно, выбор входных значений пересматривается, где это уместно, принимая значения, основанные на более поздних данных или на иных основаниях, кажущихся более оправданными. Полученные в результате оценки долгосрочной чувствительности климата намного ниже и лучше ограничены (медиана 2,16°C, 17–83% в диапазоне 1,75–2,7°C, 5–95% в диапазоне 1,55–3,2°C), чем в Sherwood et al. и в Шестом оценочном отчёте (центральное значение 3°C, очень вероятный диапазон 2,0–5,0°C). Эта чувствительность к используемым допущениям означает, что чувствительность климата по-прежнему трудно оценить и что значения между 1,5°C и 2°C вполне правдоподобны.

 

Ссылка: https://doi.org/10.1007/s00382-022-06468-x

Печать

Nature Climate Change: Изменение климата увеличивает глобальный риск для городских лесонасаждений 

 

Изменение климата угрожает здоровью и выживанию городских деревьев, а также различным преимуществам, которые они приносят городским жителям. Авторы показывают, что для 56% и 65% видов в 164 городах в 78 странах в настоящее время превышены условия температуры и осадков, характерные для их географического ареала, соответственно. Авторы оценили 3129 видов деревьев и кустарников, используя три показателя, связанные с уязвимостью к изменению климата: воздействие, запас прочности и риск. К 2050 г., согласно сценарию RCP6.0, 2387 (76%) и 2220 (70%) видов будут подвергаться риску из-за прогнозируемых изменений среднегодовой температуры и годового количества осадков, соответственно. Прогнозируется, что наибольший риск будет в городах в низких широтах, таких как Нью-Дели и Сингапур, где все виды городских деревьев уязвимы к изменению климата. Эти результаты помогают оценить последствия изменения климата для обеспечения долгосрочных выгод, обеспечиваемых городскими лесонасаждениями.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-022-01465-8

Печать

Nature Geoscience: Засухоустойчивость повышается за счёт разнообразия древесных пород в мировых лесах 

 

Восстановление видового разнообразия предлагается в качестве стратегии повышения устойчивости экосистем к экстремальным засухам, но его влияние на устойчивость лесов мира не оценивалось. Авторы собрали базу данных, содержащую видовое богатство деревьев с более чем 0,7 миллиона лесных участков и спутниковую оценку засухоустойчивости. Используя эту базу данных, они предоставили пространственную карту влияния видового разнообразия на устойчивость к засухе. Обнаружено, что более высокое видовое разнообразие может заметно повысить засухоустойчивость примерно в половине мировых лесов, но сильно варьирует в пространстве. Режимы засухи (частота и интенсивность) и климатический дефицит воды являются важными факторами, определяющими различия в степени, в которой видовое разнообразие может повысить засухоустойчивость лесов между регионами, при этом такие преимущества больше проявляются в сухих и подверженных засухе лесах. Согласно прогностической модели эффекта разнообразия видов, преобразование нынешней монокультуры в плантации смешанных пород деревьев может повысить засухоустойчивость при значительном увеличении сухих лесов. Эти результаты свидетельствуют о том, что разнообразие видов может защитить глобальные леса от засухи. Поэтому восстановление видового разнообразия могло бы стать эффективным способом смягчения последствий экстремальных засух в крупных масштабах, особенно в засушливых и подверженных засухе регионах.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41561-022-01026-w

Печать

Nature Scientific Data: Данные эксперимента MOSAiC по дрейфу в Северном Ледовитом океане 

 

Многопрофильная дрейфующая обсерватория для изучения арктического климата (MOSAiC) — это многонациональный междисциплинарный проект большого сообщества учёных, занимающихся изучением систем Земли. 

MOSAiC1 привёл к беспрецедентному числу и разнообразию данных наблюдений за морским льдом центральной Арктики (рис. 1): более 660 уникальных датчиков или измерительных устройств с более чем 8200 зарегистрированными событиями, в результате чего было получено более 90000 параметров в 73 утвержденных подпроектах (см. https://mosaic-expedition.org/). Для работы с данными зарегистрировано 122 персональные информационные системы. Круглогодичный эксперимент начался в сентябре 2019 года и завершился в октябре 2020 года после продолжительного этапа подготовки. Совещание по планированию внедрения, состоявшееся в ноябре 2017 года в Санкт-Петербурге, стало отправной точкой для его концепций логистики данных и управления данными, а его основным организационным компонентом стала Политика данных MOSAiC2, описанная ниже. В качестве основного технического компонента было разработано центральное хранилище MOSAiC (MCS), которое будет эксплуатироваться на борту исследовательского ледокола Polarstern3 и отражаться на суше шаг за шагом, что позволит обмениваться данными и сотрудничать между исследователями консорциума MOSAiC.

Рис. 1. Иллюстрация связанной арктической системы, наблюдаемая во время экспедиции MOSAiC 2019/2020.  (C) Alfred Wegener Institute/eventfive. 

Ещё одной важной вехой стала научная встреча в мае 2018 года в Потсдаме, на которой был придуман термин «Наследие данных MOSAiC», чтобы подчеркнуть важность уникальных принципов управления данными, технологий и совместных стратегий публикации в этом многонациональном консорциуме. В этом аспекте эксперимент SHEBA конца 1990-х рассматривался как эталон4. SHEBA Phase II представлял собой годовой эксперимент, проводившийся с октября 1997 года по октябрь 1998 года в Северном Ледовитом океане. Были получены опубликованные данные, которые легли в основу серии научных статей (см. https://www.eol.ucar.edu/node/644/publications). Наследие данных SHEBA было передано Арктическому центру данных в виде 184 индивидуально цитируемых наборов данных (https://arcticdata.io/catalog/data). 

Политика данных MOSAiC2 является центральным документом, определяющим членство учёных и пользователей данных в консорциуме MOSAiC, а также принципы сотрудничества в отношении хранения данных, их предоставления, совместного использования и публикации. Кроме того, он определяет крайний срок для членов консорциума MOSAiC, чтобы сделать свои данные общедоступными, а именно 31 января 2023 года. Общая цель состоит в быстром распространении научных данных среди разнообразного сообщества заинтересованных сторон, чтобы обеспечить научные исследования быстро меняющейся арктической системы. В консорциум входят крупные центры обработки данных и репозитории, такие как Pangea и Arctic Data Center. Проект MOSAiC выделяется своей огромной разнородностью наборов данных, включая наблюдения и образцы на месте, данные датчиков, данные дистанционного зондирования и аэрофотосъемки, а также результаты численного моделирования (см. изображение процесса на рис. 1). Все данные публикуются в соответствии с принципами FAIR*

Первая серия из трех обзорных статей научных групп MOSAIC, посвящённых морскому льду/снегу, физической океанографии и атмосфере, была опубликована в журнале Elementa5,6,7. Ожидаются дополнительные научные обзоры. 

Следующая коллекция содержит описания первичных и производных наборов данных из MOSAiC. Будут включены комментарии по управлению данными и международному сотрудничеству с хранилищами данных, описывающие сложность и неоднородность наборов данных. Коллекция будет расширена дополнительными дескрипторами данных и комментариями, и авторы могут принять участие или инициировать такого рода публикации. Веб-сайт коллекции предоставит дополнительную информацию о текущей деятельности MOSAiC, такой как конференции и публикации (https://www.nature.com/collections/dcihcgabdc).

References

  1. MOSAiC Consortium. MOSAiC Implementation Plan, https://epic.awi.de/id/eprint/56333/ (2018).
  2. Immerz, A. et al. MOSAiC Data Policy. Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.4537178 (2019).
  3. Knust, R. Polar Research and Supply Vessel POLARSTERN operated by the Alfred-Wegener-Institute. JLSRF 3, https://doi.org/10.17815/jlsrf-3-163 (2017).
  4. Uttal, T. et al. Surface Heat Budget of the Arctic Ocean. Bull. Am. Meteorol. Soc. 83, 2 (2002).
  5. Nicolaus, M. et al. Overview of the MOSAiC expedition: Snow and sea ice. Elementa 10(1), https://doi.org/10.1525/elementa.2021.000046 (2022).
  6. Rabe, B. et al. Overview of the MOSAiC expedition: Physical oceanography. Elementa 10(1), https://doi.org/10.1525/elementa.2021.00062 (2022).
  7. Shupe, M.D. et al. Overview of the MOSAiC expedition - Atmosphere. Elementa 10(1), https://doi.org/10.1525/elementa.2021.00060 (2022).
  8. Nixdorf, U. et al. MOSAiC Extended Acknowledgement. Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.5541624 (2021).

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-022-01678-8

*FAIR-данные — это данные, соответствующие принципам Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability — находимости, доступности, совместимости и повторного использования, акроним FAIR можно также перевести как «честные», «справедливые». Данные принципы были представлены в мартовской статье 2016 года в журнале Nature Scientific Data консорциумом из нескольких учёных и организаций. 

Принципы FAIR фокусируются на возможностях автоматической обработки — то есть способность вычислительных систем находить, получать доступ, взаимодействовать и повторно использовать данные без вмешательства человека, или с минимальным его участием — это необходимо в связи с постоянным ростом объёма, сложности и скорости возникновения информации.

Печать

npj Climate and Atmospheric Science: Влияние долговременной памяти на реакцию климата на выбросы парниковых газов 

 

Глобальное потепление оказывает сильное влияние на систему Земли. Несмотря на недавний прогресс, модели системы Земли по-прежнему прогнозируют широкий диапазон возможных уровней потепления. Авторы используют обобщённую стохастическую модель климата с целью получения оператора отклика, вычисляющего глобальную среднюю температуру поверхности с учётом конкретных сценариев воздействия для количественной оценки воздействия прошлых выбросов на текущее потепление. Этот подход позволяет систематически разделять «прямые, вызванные принуждением» и «непрямые, вызванные памятью» тенденции. Основываясь на исторических записях, авторы обнаружили, что реакция прямого воздействия слаба, в то время как бо́льшая часть наблюдаемой тенденции глобального потепления приходится на косвенные реакции памяти, накопленные из прошлых выбросов. По сравнению с моделированием CMIP6 этот подход, основанный на данных, прогнозирует более низкие уровни глобального потепления в течение следующих нескольких десятилетий. Представленные результаты показывают, что модели CMIP6 могут иметь более высокую чувствительность к переходному климату, чем это оправдано данными наблюдений, из-за того, что они обладают большей долговременной памятью, чем наблюдаемая.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41612-022-00298-8

Печать