Содержание атмосферного водяного пара, парникового газа, в Арктике увеличивается. Научная задача — понять причины этого увеличения и определить меры по адаптации и смягчению последствий для противодействия его климатическим последствиям. За последние десятилетия пространственное и временное покрытие спутниковых наблюдений водяного пара значительно увеличилось, а оценки содержания водяного пара в реанализах неуклонно улучшались. Однако скудное пространственное и временное покрытие в Арктике комплексными наблюдениями водяного пара на поверхности (integrated water vapor, IWV) ограничивает репрезентативность спутниковых наблюдений и валидацию оценок реанализа. Недавно авторы проверили наблюдения солнечного фотометра IWV (IWVsp) с помощью IWV с радиозондов в Арктике. Здесь они сравнивают почасовые средние значения IWVsp с 13 арктических станций AERONET и IWV из реанализов ERA-5 и MERRA-2. Сравнение проводится в часовом масштабе времени для отдельных станций для двух арктических регионов и для всей Арктики. Сравнение показало влажностное смещение IWV из реанализов относительно IWVsp. Индивидуальная схема по станциям показывает немного лучшую точность и достоверность для ERA5, чем для MERRA- 2, также очевидную в выбранном субрегиональном масштабе. Различия IWV от ERA5 и MERRA-2 и IWVsp не показывают зависимости от IWVsp или зенитного угла Солнца. Это исследование подтверждает, что IWVsp может использоваться для валидации спутниковых наблюдений IWV и продуктов реанализов IWV.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2024JD041120

Полная солнечная радиация (Total solar irradiance, TSI) является критически важным входным параметром для моделирования климатической системы Земли. Согласовывая прокси- и спутниковые наблюдения измерений TSI с использованием байесовской модели, авторы обнаружили отрицательную тенденцию в TSI в размере −0,15 Вт/м² за десятилетие в течение спутниковой эры с 1980 по 2023 гг. с 95%-ным доверительным интервалом от −0,17 до −0,13 Вт/м² за десятилетие. Эта тенденция больше по величине, чем большинство оценок солнечной радиации, и, следовательно, подразумевает больший антропогенный вклад в наблюдаемое повышение глобальной температуры.

Линейные тренды общей солнечной радиации между различными реконструкциями спутниковой эры, определяемой как 1978-2023 гг., расходятся на величину до 0,17 Вт/м² за десятилетие. Более того, высококачественные спутниковые радиометрические наблюдения последнего 24-ого солнечного цикла систематически отличаются от оценок, которые опираются на косвенные показатели TSI по причинам, которые неясны. Использование подхода байесовского фильтра Калмана для оценки TSI как по спутниковым наблюдениям, так и по косвенным показателям даёт два дополнительных объяснения: недавние спутниковые наблюдения TSI содержат неучтённые положительные линейные дрейфы, а реконструкции на основе регрессии подвержены влиянию обычно используемых солнечных магнитных косвенных показателей, которые становятся менее чувствительными к изменениям TSI при низких значениях. После учёта дрейфов спутниковых приборов и снижения чувствительности прямые и косвенные наблюдения согласуются и в совокупности указывают на линейную тенденцию общего TSI в размере -0,15 Вт/м² за десятилетие с 95%-ным доверительным интервалом от -0,17 до -0,13 Вт/м² за десятилетие в период с 1980 по 2023 гг.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2417155122

Засухи часто случаются во всём мире в условиях потепления климата, что оказывает неблагоприятное воздействие на безопасность воды, качество продовольствия, производство энергии и экологию и создаёт существенные проблемы для прогнозирования засухи. Однако мало что известно о будущих изменениях динамической предсказуемости сельскохозяйственной засухи по всему миру и доминирующих факторах, вызывающих это изменение. Авторы использовали байесовскую модель, усредняющую ансамблевую модель виноградной копулы*, чтобы выявить изменения в прогнозируемости сельскохозяйственной засухи во всём мире в тёплые сезоны при трёх прогнозируемых уровнях глобального потепления. Было обнаружено, что прогнозируемая динамическая предсказуемость сельскохозяйственной засухи значительно снизится более чем на 70% мировых площадей суши при температурах +2°C и +3°C, особенно в Северной Америке, Амазонии, Европе, Восточной и Южной Азии и Австралии. Это в первую очередь объясняется ослаблением памяти влажности почвы, фоновой засушливостью и ослаблением связи «земля-атмосфера». Подчёркивается, что заинтересованные стороны должны использовать динамическую адаптацию к климату, чтобы справиться с уменьшающейся предсказуемостью засухи в более тёплом климате.

*Модель виноградной копулы - графическая модель, позволяющая добавлять условные зависимости между переменными поверх дерева Маркова.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-025-02289-y

Антропогенно выбрасываемый CO₂ от использования ископаемого топлива и изменения землепользования частично поглощается наземными экосистемами и океаном, в то время как остальная часть, удерживаемая в атмосфере, добавляется к продолжающемуся увеличению концентрации CO₂ в атмосфере. Модели земной системы могут воспроизводить такую динамику глобального углеродного цикла и учитывать её взаимодействие с физической климатической системой. Модели земной системы, участвовавшие в проекте CMIP6, выполнили историческое моделирование для воспроизведения прошлой динамики системы «климат-углеродный цикл». В этом исследовании изучалась причина смещений концентрации CO₂ в моделях земной системы и определялись способы их уменьшения. Во- первых, авторы сравнили моделируемые исторические бюджеты углерода в двух типах экспериментов: один с заданными выбросами CO₂ (эксперимент, управляемый выбросами, «E-HIST»), а другой с заданной концентрацией CO₂ (эксперимент, управляемый концентрацией, «C-HIST»). Поскольку рассматривается дизайн CMIP7, важно изучить любые различия или последствия, связанные с такими изменениями. Результаты этого исследования подтвердили, что мультимодельные средние значения бюджетов углерода, смоделированные одним типом эксперимента, в целом показали хорошее согласие с теми, которые были смоделированы другим. Однако мультимодельное среднее значение совокупной совместимой эмиссии ископаемого топлива, диагностированное в эксперименте C-HIST, было на 35 ПгС ниже, чем то, которое использовалось в качестве предписанных входных данных для управления экспериментом E-HIST; мультимодельное среднее значение моделируемой концентрации CO₂ для 2014 года в E-HIST было на 7 млн-1 выше, чем то, которое использовалось для управления C-HIST. Что касается отдельных моделей, некоторые из них показали отчётливо отличающуюся величину поглощения углерода океаном из C-HIST, поскольку настройка E-HIST позволяет потокам углерода океана зависеть от потоков углерода на суше через концентрацию CO₂. Во-вторых, авторы исследовали потенциальные связи двух типов индексов углеродного цикла: моделируемой концентрации CO₂ в E- HIST и совместимой эмиссии ископаемого топлива в C-HIST. Было количественно подтверждено, что два индекса являются разумными индикаторами общей эффективности модели в контексте обратных связей углеродного цикла, хотя большинство моделей не могут точно воспроизвести кумулятивные совместимые выбросы ископаемого топлива и, таким образом, не могут точно воспроизвести концентрацию CO₂. В-третьих, анализ концентрации CO₂ в атмосфере в пяти исторических эпохах позволил идентифицировать периоды, которые вызвали смещение концентрации в отдельных моделях. В-четвёртых, предполагается, что этот «не-CO₂ эффект», вероятно, является причиной того, что величину естественного стока углерода на суше в исторических симуляциях трудно объяснить на основе анализа идеализированных экспериментов. Наконец, точное воспроизведение выбросов от изменения землепользования имеет решающее значение для лучшего воспроизведения глобального углеродного бюджета и концентрации CO₂. Величина смоделированных выбросов от изменения землепользования не только влияет на уровень суммарного поглощения углерода на суше, но и определяет величину стока углерода в океане в эксперименте, обусловленном выбросами. Это исследование подтвердило, что E-HIST позволяет оценить полный диапазон неопределённости, охватывающий всю систему «углерод-климат», и позволяет явно моделировать процесс взаимосвязи углеродного цикла между сушей и океаном. При выделении вынужденных реакций и процессов обратной связи процессов углеродного цикла была подтверждена полезность C-HIST для выяснения систем «климат–углеродный цикл» и выявления причин отклонений содержания CO₂.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/22/1447/2025/

Быстрое получение трёхмерных данных о зданиях, включая геометрические атрибуты, такие как крыша, высота и ориентация, а также показательные атрибуты, такие как функция, качество и возраст, имеет важное значение для точного городского анализа, моделирования и обновления политики. Текущие наборы данных о зданиях страдают от неполного охвата мультиатрибутов зданий. В этой статье представлен первый набор данных о зданиях с несколькими атрибутами (CMAB) национального масштаба, охватывающий 3667 городов, 31 миллион зданий и 23,6 миллиарда м² крыш с F1-оценкой 89,93% при извлечении на основе OCRNet, что в общей сложности составляет 363 миллиарда м³ фонда зданий. Авторы обучили агрегированные модели XGBoost с помощью бутстрапа с административными классификациями городов, включая морфологию, местоположение и функциональные особенности. Используя данные из нескольких источников, включая миллиарды изображений дистанционного зондирования и 60 миллионов изображений с видом на улицу, они сгенерировали атрибуты крыши, высоты, структуры, функции, стиля, возраста и качества для каждого здания с помощью машинного обучения и больших мультимодальных моделей. Точность была подтверждена с помощью эталонных тестов модели, существующих аналогичных продуктов и ручной проверки изображений с видом на улицу, в основном выше 80%. Этот набор данных и результаты имеют решающее значение для глобальных целей устойчивого развития и городского планирования.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-04730-5

Городские деревья известны своей способностью смягчать городской тепловой стресс, поэтому включение их эффектов имеет решающее значение для исследования городского климата. Однако из-за ограничений дистанционного зондирования LAI (leaf area index) в городских районах, как правило, маскируется (например, в данных MODIS), что, в свою очередь, ограничивает его применение в моделях городского полога. Чтобы устранить этот пробел, авторы разработали набор данных LAI городских деревьев с высоким разрешением (500 м) и длительным временным рядом (2000–2022 гг.), полученный с помощью модели случайного леса, обученной с данными MODIS LAI, с помощью метеорологических переменных и наборов данных высоты деревьев. Результаты показывают, что этот набор данных имеет высокую точность при проверке по справочным картам участка с коэффициентом корреляции R = 0,85 и среднеквадратическим отклонением RMSE = 1,03 м²/м². По сравнению с повторно обработанным MODIS LAI, этот смоделированный LAI показывает RMSE в диапазоне от 0,36 до 0,64 м²/м² и R в диапазоне от 0,89 до 0,97 в глобальном масштабе. Этот набор данных обеспечивает разумное представление LAI городских деревьев с точки зрения величины и сезонных изменений, тем самым потенциально расширяя его применение в моделях городского полога и исследованиях городского климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-04729-y

По сравнению с засухой и волнами тепла влияние зимнего потепления на потоки CO₂ в лесах изучено меньше, несмотря на его высокую значимость в более холодных регионах с более высоким содержанием углерода в почве. Целью авторов было проверить влияние исключительно тёплой зимы 2020 года на зимний бюджет CO₂ в вечнозелёных хвойных лесах, адаптированных к холоду, по всей Европе и определить вклад климатических факторов в изменения зимних потоков CO₂. Рабочая гипотеза заключалась в том, что потепление зимой приводит к более высоким выбросам на более холодных участках из-за усиления дыхания экосистемы. Для проверки этой гипотезы авторы использовали 98 измерений вихревой ковариации по годам в 14 вечнозелёных хвойных лесах, распределённых с севера на юг Европы (от Швеции до Италии). Был использован подход, основанный на данных, для количественной оценки влияния радиации, температуры воздуха и температуры почвы на изменения потоков CO₂ во время тёплой зимы 2020 года. Полученные результаты показали, что потепление зимой значительно снизило суммарную продуктивность лесной экосистемы на большинстве участков. Вклад климатических переменных в потоки CO₂ различался на разных участках: в южных регионах с более высокими средними температурами радиация оказывала большее влияние на суммарную продуктивность лесной экосистемы. Напротив, на более холодных участках температура воздуха играла более важную роль в воздействии на суммарную продуктивность лесной экосистемы. Во время тёплой зимы 2020 года в более холодных регионах наблюдались более значительные аномалии температуры воздуха по сравнению с другими участками; однако не наблюдалось значительно большего увеличения на более холодных участках из-за зимнего потепления. Различная реакция суммарной продуктивности лесной экосистемы на разных участках свидетельствует о сложных взаимодействиях между климатическими переменными, такими как температура воздуха, температура почвы и радиация. Эти результаты подчёркивают важность интеграции эффектов зимнего потепления для более точного прогнозирования воздействия изменения климата на динамику углерода в лесах.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/22/1393/2025/

Климатические данные высокого разрешения важны для понимания воздействия изменения климата на множество секторов по всему миру. В этом исследовании на основе последних опубликованных метеорологических записей за 1991–2020 гг. и недавно обновлённых моделей общей циркуляции авторы создали 30-летний усреднённый набор данных с шагом 0,01° (≈1 км) из 5 основных климатических переменных и 23 биоклиматических переменных, используя программное обеспечение ANUSPLIN, масштабирование с помощью дельта-коррекции и метод кубической сплайновой повторной выборки. Каждая переменная содержит ежемесячные исторические данные на сетке за период 1991– 2020 гг. и скорректированные по смещению данные за три будущих периода (2021–2040, 2041–2070, 2071–2100 гг.), три сценария (SSP1-2.6, SSP2-4.5 и SSP5-8.5) и 10 моделей общей циркуляции (включая ансамблевую модель). Исторические интерполяции, созданные программным обеспечением ANUSPLIIN, показали хорошее соответствие (выше 0,91) наблюдениям. Дельта-коррекции улучшила точность большинства исходных прогнозов моделей общей циркуляции, уменьшив смещение на 0,69– 58,63%. Таким образом, этот новый набор данных демонстрирует надёжное качество данных и дополнительно предоставляет высокоточные и скорректированные по смещению долгосрочные усреднённые исторические и будущие климатические данные по всему Китаю для исследований экологического и климатического воздействия.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-04761-y

Исследователи демонстрируют метод оценки того, как повышение уровня моря может сказаться на повышении уровня грунтовых вод, что может привести к распространению опасности наводнений далеко вглубь суши. Поскольку изменение климата продолжает приводить к повышению уровня Мирового океана, многие люди, живущие в прибрежных районах, уже видят его последствия. Эрозия побережья ускоряется и смещает береговые линии вглубь страны, а штормовые нагоны усиливаются. Но под поверхностью скрывается ещё одно важное последствие, которое пока плохо изучено: повышение уровня грунтовых вод. Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что в некоторых низменных прибрежных районах с неглубоким залеганием грунтовых вод повышение уровня моря приведёт к одновременному повышению уровня грунтовых вод, что может повлечь за собой серьёзные риски для домов, предприятий и другой инфраструктуры. В новой статье, посвящённой прибрежному городу Данидин, Новая Зеландия, Кокс и др. (Cox et al.) демонстрируют метод прогнозирования того, как повышение уровня моря может изменить уровень грунтовых вод и тем самым увеличить опасность затопления внутренних территорий. Южный Данидин уже переживает периодические наводнения, которые станут ещё более серьёзными с повышением уровня моря; исследователи описывают город как пример для новозеландских сообществ, реагирующих и адаптирующихся к изменению климата и повышению уровня моря. Исследователи использовали данные за 2019–2023 гг. из сети из 35 датчиков грунтовых вод, установленных на низменных прибрежных землях Данидина, где расположена большая часть городской инфраструктуры. Они сравнили данные датчиков с данными о приливах, осадках и других факторах, чтобы спрогнозировать будущее влияние повышения уровня моря на грунтовые воды. Результаты показывают, что повышение уровня моря сначала приведёт к повышению уровня грунтовых вод, что снизит способность земли поглощать осадки. При дальнейшем повышении уровня моря грунтовые воды могут подняться ещё больше и начать вызывать проблемы, ещё находясь под землей, такие как переполнение систем сточных вод, просачивание в подвалы и дестабилизация фундаментов зданий. В конечном итоге грунтовые воды могут подняться достаточно высоко, чтобы выйти в виде источников и вызвать наводнение. Исследователи приходят к выводу, что опасность наводнений, возникающая в результате повышения уровня грунтовых вод, может распространяться гораздо дальше вглубь страны, чем многие ожидают. Кроме того, если предположить, что защитный рельеф песчаного барьера дюн Данидина не претерпит существенных изменений, эти эффекты грунтовых вод произойдут раньше, чем любое прямое затопление из-за поднимающегося моря. Исследователи отмечают, что их подход содержит ключевые предположения и неопределённости — например, что уровень грунтовых вод и моря будет повышаться с одинаковой скоростью, а уровень грунтовых вод сохранит примерно ту же форму, но что консервативные прогнозы ценны для планирования и управления опасностями в Данидине. Поскольку метод относительно прост и недорог, его также можно применять в аналогичных прибрежных регионах по всему миру, говорят они. (Earth’s Future, https://doi.org/10.1029/2024EF004977, 2025)

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/flooding-from-below-the-unseen-risks-of-sea-level-rise

Глобальные концентрации CO₂ в атмосфере, обусловленные антропогенными выбросами и динамикой естественного углеродного цикла, стали критическим ускорителем изменения климата. Однако из-за пространственно-временной неоднородности источников и поглотителей углерода оценка потока CO₂ остается крайне неопределённой. Точная количественная оценка вклада различных источников и стоков углерода в концентрацию CO₂ в атмосфере имеет важное значение для понимания углеродного цикла и глобального углеродного баланса. В этом исследовании модель GEOS-Chem (версия 13.2.1), основанная на метеорологических данных MERRA-2, использовалась для воспроизведения ежемесячных глобальных концентраций CO₂ с 2006 по 2010 гг. Модель была настроена с горизонтальным разрешением 2,5° долготы × 2,0° широты и 47 вертикальными гибридными сигма-слоями до уровня 0,01 гПа. Для оценки влияния различных источников выбросов и стоков был применен подход «Переключение и замена инвентаря», в котором была разработана серия численных экспериментов, в которых отдельные источники выбросов выборочно отключались. Вклад восьми основных компонентов потока CO₂, включая сжигание ископаемого топлива, сжигание биомассы, сбалансированную биосферу, суммарный обмен земель, авиацию, судоходство, обмен океанов и химические источники, был количественно определён путём сравнения базового моделирования (BASE) с экспериментами по возмущению, специфичными для источника. Результаты показывают, что глобальная концентрация CO₂ демонстрирует пространственную закономерность с более высокими концентрациями в Северном полушарии и на суше, причём Восточная Азия, Юго-Восточная Азия и восточная часть Северной Америки являются регионами с высокой концентрацией. Глобальная средняя концентрация CO₂ увеличивалась на 1,8 млн⁻¹ в год с 2006 по 2010 гг., при этом восточный регион Китая демонстрирует самый высокий темп роста в 3,0 млн⁻¹ в год. Сжигание ископаемого топлива определяется как крупнейший источник выбросов CO₂, за которым следует сжигание биомассы, в то время как океаны и суша служат значительными поглотителями CO₂. Влияние потока углерода на концентрацию CO₂ в атмосфере в первую очередь определяется пространственным распределением выбросов, при этом более высокая интенсивность потока в индустриальных регионах и регионах, где сжигается биомасса, приводит к более выраженному локальному увеличению концентрации. И наоборот, области с сильными поглотителями углерода, такие как леса и океаны, демонстрируют более низкое суммарное накопление CO₂.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/17/6/1009