Авторы использовали спутниковые снимки с очень высоким разрешением для картирования развития ретрогрессивных протаиваний (retrogressive thaw slumps, RTS) на шести участках в российской высокоширотной Арктике за период с 2011 по 2020 гг. 3466 картированных RTS показали общую высокую активность с увеличением площади, затронутой RTS, на отдельных участках до +2700%, а числа RTS — до +1294%. Для прибрежных участков изменения площади, затронутой RTS, были обусловлены термической абразией у подножия уступа и термической денудацией у подножия. В целом наблюдалась сильная эрозия со средними годовыми скоростями отступания подножия уступа, достигающими до −6,3 м/год, и скоростями отступления подножия уступа до −5,2 м/год. Как и в предыдущих исследованиях, проведённых в канадской высокоширотной Арктике, полученные результаты свидетельствуют о быстрой деградации богатой льдом многолетней мерзлоты в быстро теплеющей российской высокоширотной Арктике.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2024GL113022

Океан поглощает около четверти антропогенно выбрасываемого углерода и, по прогнозам, останется основным поглотителем углерода после стабилизации глобальной температуры. Несмотря на важность этого естественного поглотителя углерода, оценки его мощности за последние десятилетия остаются неопределёнными, в основном из-за слишком малого числа и неравномерной выборки наблюдений и недостатков в моделях океана и их настройках. Здесь представлена основанная на композитной модели оценка среднегодового поглощения углерода океаном в период с 1959 по 2022 гг., полученная объединением более высокочастотной изменчивости среднегодовых оценок поглотителя углерода из моделей океана в ретроспективном режиме и долгосрочных тенденций из результатов моделей земной системы. Модели океана в ретроспективном режиме воспроизводят наблюдаемую изменчивость климата, но их стратегия раскручивания, вероятно, приводит к долгосрочным тенденциям, которые слишком слабы, тогда как модели земной системы имитируют свою собственную внутреннюю изменчивость климата, но лучше представляют долгосрочные тенденции. Объединяя эти два подхода к моделированию, автор сохраняет силу каждого подхода и устраняет соответствующие слабые стороны. Эта комплексная модельная оценка поглощения углерода океаном в период с 1959 по 2022 гг. составляет 125±8 ПгС и по величине близка к наилучшей оценке глобального углеродного бюджета, но на 70% менее неопределённа.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/22/1631/2025/

Десятилетия изменений в запасах воды на суше выявили необратимое снижение влажности почвы.

Понимание взаимосвязи между уровнями углерода в атмосфере и глобальной температурой восходит к 1895 году, когда шведский ученый Сванте Аррениус утверждал, что изменения в концентрации углекислого газа могут влиять на тепловой баланс Земли. То, как потепление климата влияет на гидрологический цикл Земли — непрерывное движение воды между Землёй и атмосферой — является ключевым вопросом для управления водными ресурсами и составления прогнозов погоды. Хотя наблюдались локальные и региональные изменения в водном цикле (1, 2), убедительные доказательства сдвига в глобальном масштабе были неуловимы. Ответ на этот вопрос требует многодесятилетних глобальных данных о среднем уровне моря и передового климатического и гидрологического моделирования. Сео и др. (3) сообщают, как интеграция нескольких глобальных геофизических наборов данных выявляет постоянное сокращение запасов наземной воды. Исследование предоставляет надёжные доказательства необратимого сдвига в наземных источниках воды при нынешних изменениях климата.

1. 1 L. Samaniego, R. Kumar, M. Zink, J. Hydrometeorol. 14, 47 (2013).
2. 2 G. Blöschl et al., Science 357, 588 (2017).
3. 3 K.-W. Seo et al., Science 387, 1408 (2025).

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw5851

По мере потепления климата изменения осадков и эвапотранспирации повлияли на потоки поверхностных вод суши. Какое влияние это оказало на запасы воды на суше, количество воды, хранящейся на суше и в ней? Seo et al. объединили данные о влажности почвы со спутников, измерения уровня моря и наблюдения за движением полюсов, чтобы оценить запасы воды на суше за последние четыре десятилетия, которые выявили резкое снижение. В период с 2000 по 2002 гг. запасы воды на суше сократились почти вдвое больше, чем потеря массы льда Гренландии за тот же период.

Повышение температуры атмосферы и океана вызвало существенные изменения в циркуляции воды на суше и потоках воды на поверхности суши, таких как осадки и эвапотранспирация, что может привести к резким изменениям в запасах воды на суше. Продукт Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) Reanalysis v5 (ERA5) влажности почвы показывает резкое истощение в начале XXI века. В период с 2000 по 2002 гг. влажность почвы снизилась примерно на 1614 гигатонн, что намного больше, чем потеря льда Гренландией около 900 гигатонн (2002–2006 гг.). С 2003 по 2016 гг. истощение влажности почвы продолжалось, с дополнительной потерей в 1009 гигатонн. Это истощение подтверждается двумя независимыми наблюдениями за повышением глобального среднего уровня моря (~4,4 миллиметра) и смещением полюсов Земли (~45 сантиметров). Дефицит осадков и стабильная эвапотранспирация, вероятно, стали причиной этого снижения, и влажность почвы не восстановилась по состоянию на 2021 год, и будущее восстановление маловероятно в нынешних климатических условиях.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq6529

Быстрое сокращение и нагрев арктического морского льда, особенно в сентябре, когда наступает годовой минимум его протяжённости, подтверждает проявление изменения климата в полярных регионах. Сентябрьская тенденция морского льда демонстрирует высокую вероятность безледового лета в Арктике в ближайшем будущем, что вызывает критические опасения для глобальных климатических систем. В этом исследовании систематически оценивается эффективность 22 моделей проекта CMIP6 при воспроизведении концентрации арктического морского льда в сентябре в период 1959–2014 гг. Используя расширенные метрики качества — среднеквадратичную ошибку, оценку качества межгодовой изменчивости, оценку качества Тейлора и M-оценку — комплексный рейтинг определяет десять наиболее эффективных моделей, включая EC-Earth3-Veg, ACCESS-CM2 и CESM2- WACCM. Анализ показывает, что модели CMIP6 эффективно отражают концентрацию арктического морского льда и изменчивость в сентябре, что обеспечивает уверенность в их прогностических возможностях. Используя наиболее эффективные модели, функции распределения плотности вероятности концентрации арктического морского льда сентября генерируются в соответствии с Общими социально-экономическими путями (SSP), прогнозируя значительное сокращение до 90% в концентрации арктического морского льда к концу столетия. Авторы подчёркивают критическое ускорение потери морского льда в сценариях с высоким уровнем выбросов, с глубокими последствиями для глобальных климатических обратных связей, полярных экосистем и социально-экономических систем. Устраняя ключевые пробелы в оценке моделей и будущих прогнозах, это исследование способствует продвижению усилий по моделированию климата и улучшению понимания динамики морского льда Арктики в течение этого ключевого месяца.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-025-07646-3

Биологический углеродный насос поглощает огромное количество углерода в океане, но его значение для сохранения, финансирования климата и международной политики не было должным образом оценено. Здесь, используя пространственный анализ и финансовую оценку услуги биологического углеродного насоса, авторы оценивают, что ежегодно он добавляет 2,81 ГтС (диапазон 2,44–3,53 ГтС) в океан со временем хранения не менее 50 лет (±25 лет). Эта экосистемная услуга стоит 545 млрд долл. США в год (471–694 млрд долл. США) в районах за пределами национальной юрисдикции и 383 млрд долл. США в год (336–471 млрд долл. США) во всех исключительных экономических зонах, где сумма её дисконтированных значений на 2023–2030 гг. составляет 2,2 трлн долл. США (диапазон 1,9–2,7 трлн долл. США). Представленные результаты количественно определяют климатическую и экономическую значимость биологического углеродного насоса и важную роль крупных океанических государств в секвестрации углерода. Эти выводы могут поддержать дискуссии по климатическому финансированию и глобальному подведению итогов Климатических Саммитов.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-025-02295-0

Изменение климата оказывает глубокое влияние на здоровье человека. Инфекции патогенных бактерий человека (ПБЧ), опосредованные окружающей средой, считаются существенной причиной глобальных потерь здоровья. Однако биогеография ПБЧ и их реакция на изменение климата остаются в значительной степени неизвестными. Авторы создали и проанализировали глобальный атлас потенциальных ПБЧ, используя 1 066 584 образца по всему миру. ПБЧ широко представлены в глобальной окружающей среде, и их распределение следует широтному градиенту разнообразия. Климат и антропогенные факторы определены как основные движущие силы глобального распространения ПБЧ. Прогнозы авторов показали, что к концу этого столетия богатство, распространённость и риск инвазии (процесса внедрения паразита в организм хозяина) ПБЧ возрастут во всём мире, причём эта тенденция к росту станет более выраженной по мере снижения устойчивости развития. Таким образом, угроза экологически опосредованных инфекций ПБЧ для здоровья человека может быть более серьёзной в мире, где антропогенная деятельность усиливается, а глобальный климат теплеет.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ads4355

Традиционные структуры управления рисками не подходят для долгосрочной адаптации к изменению климата, вследствие существенной неопределённости в климатических прогнозах. Исследование подчёркивает большой потенциал обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) в моделировании и информировании об адаптивном принятии решений по климату. Сосредоточившись на стратегиях защиты от прибрежных наводнений для Манхэттена в Нью-Йорке, которые включают непрерывные наблюдения за повышением уровня моря, авторы исследования демонстрируют существенную способность проектов на основе RL к снижению затрат по сравнению с традиционными численными методами. Более того, они демонстрируют способность RL справляться со сложными политическими проектами, экстремальными экономическими потерями, потенциальными ошибочными суждениями экспертов и, в более широком смысле, критическую роль систематического обучения и обновления в адаптации к изменению климата.

Традиционные вычислительные модели структур адаптации к климату неадекватно учитывают способность лиц, принимающих решения, учиться, обновлять и улучшать решения. Авторы исследуют потенциал обучения с подкреплением RL, метода машинного обучения, который эффективно получает знания из окружающей среды и систематически оптимизирует динамические решения, при моделировании и информировании об адаптивном принятии климатических решений. Рассматриваются меры по смягчению риска прибрежных наводнений для Манхэттена, Нью-Йорк, США и иллюстрируются преимущества постоянного включения наблюдений за повышением уровня моря в систематические разработки адаптивных стратегий. Было обнаружено, что при проектировании адаптивных морских дамб для защиты Нью-Йорка стратегия, полученная с помощью RL, значительно снижает ожидаемую суммарную стоимость на 6–36% при сценарии умеренных выбросов SSP2-4.5 (на 9–77% при сценарии высоких выбросов SSP5-8.5) по сравнению с традиционными методами. При рассмотрении нескольких адаптивных политик, включая размещение и отступление, а также защиту, подход RL приводит к дополнительному снижению затрат на 5% (15%), демонстрируя его гибкость в скоординированном решении сложных проблем разработки политики. RL также превосходит традиционные методы в контроле остаточного риска (т.е. низкой вероятности, но сильного воздействия) и в предотвращении потерь, вызванных дезинформацией о состоянии климата (например, глубокой неопределённостью), демонстрируя важность систематического обучения и обновления при решении экстремальных ситуаций и неопределённостей, связанных с адаптацией к изменению климата.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2402826122

Сельское хозяйство играет ключевую роль в глобальной продовольственной безопасности, тесно связанной с водными ресурсами для роста урожая. Однако управление взаимодействием между сельским хозяйством и доступностью воды создаёт проблемы, особенно в антропоцене, где традиционные взгляды часто упускают из виду влияние сельского хозяйства на водный цикл. Понимание и интеграция влияния сельского хозяйства на динамику воды становится обязательным условием для решения современных проблем. Это исследование подчёркивает контрастные воздействия сельскохозяйственной деятельности в умеренном и снежном климате. В умеренных водосборах сельское хозяйство ослабляет связь между осадками и стоком (precipitation-streamflow, P- Q), способствуя отклонениям от водно-энергетического баланса, вызванным осадками, в то время как в снежных водосборах сельскохозяйственная деятельность усиливает связь P-Q. Эти результаты дают представление о формировании эффективных стратегий управления водными ресурсами, обеспечении продовольственной безопасности и содействии устойчивому развитию во всём мире.

Сельское хозяйство является краеугольным камнем мирового производства продовольствия, на него приходится значительная часть забора воды во всём мире. По мере роста населения в мире растёт и спрос на воду в сельском хозяйстве, что приводит к изменениям в региональных водно-энергетических балансах. Авторы представляют подход к выявлению влияния сельского хозяйства на водно- энергетический баланс с использованием эмпирических данных. Они изучают отклонение от кривой Будыко для водосборов с расширением сельского хозяйства и их связи с изменениями водно- энергетического баланса с использованием алгоритма причинно-следственной связи. Анализируя данные по 1342 водосборам в трёх климатических классах Кёппен-Гейгера — умеренных, снежных и других — с 1980 по 2014 гг., авторы показывают, что умеренные и снежные водосборы, на которые приходится более 90% станций, демонстрируют различные закономерности. Процент пахотных земель (CL%) выступает в качестве доминирующего фактора, объясняя 47 и 37% дисперсии отклонений от кривой Будыко в умеренных и снежных водосборах соответственно. В умеренных водосборах CL% показывает сильную отрицательную корреляцию с силой причинной связи между осадками и стоком (P- Q) (Спирмен ρ = -0,75), что говорит о том, что пахотные земли усугубляют отклонения, вызванные осадками. Умеренная отрицательная корреляция с силой причинной связи между засушливостью и стоком (AR-Q) (ρ = -0,42) указывает на дополнительное влияние пахотных земель через взаимодействия, вызванные засушливостью. В заснеженных водосборах CL% оказывает аналогичное влияние с положительной корреляцией с силой причинной связи между P-Q (ρ = 0,51). Однако отрицательная корреляция с силой причинной связи между AR-Q (ρ = -0,45) подчёркивает роль засушливости как вторичного фактора. Хотя растительность и сезонность осадков также вносят вклад в отклонения, их воздействие сравнительно меньше. Эти результаты свидетельствуют о необходимости включения сельскохозяйственной деятельности в изменение водно-энергетического баланса для обеспечения будущих поставок воды.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2410521122

Национальные картографические продукты со средним разрешением (30 м) имеют ограниченную возможность представлять мелкомасштабные, неоднородные городские формы и процессы, однако улучшения от включения данных прогнозирования с более высоким разрешением остаются редкими. В этом исследовании авторы применили модели случайного леса к данным о земном покрове с высоким разрешением для 71 городской территории США, к данным о древесном покрове (Tree Canopy Cover, TCC) Национальной базы данных о земном покрове со средним разрешением (National Land Cover Database, NLCD) и к дополнительным пояснительным климатическим и структурным данным для разработки расширенного набора данных о древесном покрове для городских территорий США. С коэффициентом детерминации (R²) 0,747 эта модель оценила TCC в пределах 3% для 62 городских территорий и добавила на 13,4% больше TCC на уровне города в среднем по сравнению с собственным продуктом NLCD TCC. Перекрёстные проверки показали стабильность модели, подходящую для построения набора данных TCC национального масштаба (медианным R² 0,752, 0,675 и 0,743 для 1000- кратной перекрёстной проверки, перекрёстной проверки с исключением одного в городской местности и перекрёстной проверки по медианному году построения группы блоков переписи, соответственно). Кроме того, этот код модели может быть использован для улучшения TCC среднего разрешения в других частях мира, где данные о земельном покрове высокого разрешения имеют ограниченную пространственно-временную доступность.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-04816-0