В этом исследовании представлен глобальный анализ аномалий городских осадков, охватывающих более тысячи городов по всему миру. В то время как предыдущие исследования были сосредоточены на влиянии урбанизации на осадки для конкретных городов или отдельных случаев гроз, это исследование открывает инновационные возможности, посредством картирования глобальных очагов городских осадков за последние 20 лет. Оно предоставляет глобальные доказательства заметных аномалий городских осадков, особенно в жарком и влажном климате. Помимо ожидаемого влияния местного климата, полученные результаты показывают, что более высокие уровни урбанизации усиливают эти аномалии городских осадков. Это исследование не только углубляет понимание того, как города формируют осадки, но и закладывает основу для включения соображений урбанизации в будущие прогнозы осадков.

Урбанизация резко ускорилась во всём мире за последние десятилетия. Городское влияние на температуру поверхности теперь рассматривается как поправочный член в климатологических наборах данных. Хотя предыдущие исследования изучали городское влияние на осадки для конкретных городов или отдельных случаев гроз, всестороннее изучение аномалий городских осадков в глобальном масштабе остаётся ограниченным. Это исследование представляет собой глобальный анализ аномалий городских осадков для более чем тысячи городов по всему миру. Обнаружено, что более 60% городов мира и их подветренных регионов получают больше осадков, чем окружающие сельские районы. Более того, величина этих городских влажных островов почти удвоилась за последние 20 лет. Аномалии городских осадков имеют различия на разных континентах и в разных климатических условиях, например, города в Африке демонстрируют самые большие городские годовые и экстремальные аномалии осадков. Города более подвержены существенным аномалиям городских осадков в тёплом и влажном климате по сравнению с холодным и сухим климатом. Города с большим населением, выраженными эффектами городских островов тепла и более высокими аэрозольными нагрузками также показывают заметное увеличение осадков. Это исследование картирует глобальные городские «горячие точки» осадков, создавая основу для рассмотрения поправок на городские осадки в наборах климатологических данных. Это достижение обещает прогнозирование экстремальных осадков и содействие развитию более устойчивых городов в будущем.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2311496121

Разработка будущих климатических прогнозов начинается с выбора будущих сценариев выбросов. Хотя сценарии часто основаны на сюжетных линиях, здесь вместо этого авторы создали вероятностный ансамбль из нескольких миллионов членов прогнозов радиационного воздействия для оценки релевантности его будущих пороговых значений. Они соединили вероятностную базу данных будущих сценариев выбросов парниковых газов с вероятностно откалиброванной климатической моделью пониженной сложности. В 2100 году прогнозируется медианное воздействие в размере 5,1 Вт/м² (с 5-ого по 95-й процентиль от 3,3 до 7,1) с вероятностью примерно 0,5% превышения 8,5 Вт/м² и вероятностью 1% ниже 2,6 Вт/м². Хотя вероятность сценариев с 8,5 Вт/м² низка, эти результаты подтверждают их постоянную полезность для калибровки функций ущерба, характеристики климата в XXII веке (вероятность превышения 8,5 Вт/м² возрастает примерно до 7% к 2150 году) и оценки маловероятного/сильного отклика в будущем.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-52437-9

Шельфовые моря европейского северо-запада (NWS) поддерживают экономические интересы и предоставляют экологические услуги прибрежным странам. Расширение оффшорной деятельности, такой как инфраструктура возобновляемой энергии, аквакультура и рост международного судоходства, будет предъявлять всё более сложные требования к морской среде в ближайшие десятилетия. Умелое прогнозирование свойств NWS в сезонных временных масштабах поможет эффективно управлять этими видами деятельности. Авторы количественно оценивают качество оперативной большой ансамблевой глобальной системы прогнозирования, связанной с океаном и атмосферой (GloSea), а также эталонные предсказания инерционности для прогнозов температуры поверхности моря (SST) NWS с заблаговременностью 2–4 месяца зимой и летом. Определены источники и пределы предсказуемости SST с учётом того, какие дополнительные возможности могут быть доступны в будущем. Обнаружено, что качество GloSea NWS SST обычно высокое зимой и низкое летом. GloSea превосходит простые прогнозы инерционности, добавляя информацию об атмосферной изменчивости, но лишь в скромной степени, поскольку инерционность аномалий в начальных условиях вносит существенный вклад в предсказуемость. Там, где инерционность низкая, например, в сезонно стратифицированных регионах, прогнозы GloSea показывают более низкую точность. Точность GloSea может быть снижена из-за недостатков модели в относительно грубом компоненте глобального океана, в котором отсутствует учёт динамических приливов и который, следовательно, не может надёжно представлять локальную циркуляцию и перемешивание. Однако тесты «соответствия атмосферного режима» показывают потенциал для улучшения точности прогнозирования в настоящее время в низкоэффективных регионах, если прогнозы атмосферной циркуляции смогут быть улучшены. Это подчёркивает важность разработки сопряжённой модели «атмосфера-океан» для приложений сезонного прогнозирования NWS.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07439-0

Использование данных прошлого для улучшения будущих прогнозов требует понимания и количественной оценки отдельных вкладов аэрозолей и парниковых газов (ПГ) в наблюдаемое изменение климата, однако оно затруднено большими неопределённостями в аэрозольных воздействиях и реакциях в климатических моделях. Для оценки исторических аэрозольных реакций авторы применяют методы обнаружения и атрибуции, чтобы приписать воздействиям совместное изменение температуры и осадков путём объединения сигналов наблюдаемых изменений во влажных и сухих тропических регионах, межполушарной температурной асимметрии, глобальной средней температуры (global mean temperature, GMT) и глобальных средних осадков на суше (global mean land precipitation, GMLP). Отклики, представляющие реакцию климата на аэрозоли (AER) и оставшиеся внешние воздействия (noAER; в основном ПГ), получены из больших ансамблей исторических одного и всех одновременно воздействий из трёх моделей CMIP6 и выбраны с использованием идеального модельного исследования. Результаты несовершенного модельного исследования и анализа гидрологической чувствительности оправдывают объединение такого выбора «отпечатков» температуры и осадков в совместное исследование. Обнаружено, что диагностика, включающая температуру и осадки, немного лучше ограничивает сигнал noAER, чем диагностика, основанная исключительно на температуре или только на GMT, и позволяет приписывать охлаждение AER (даже когда GMT не включено в «отпечаток»). Эти результаты надёжны для «отпечатков» из разных климатических моделей. Оценочные вклады для AER и noAER согласуются с другими опубликованными оценками, включая оценки из последнего отчёта МГЭИК. Наконец, авторы выделяют наилучшую оценку 0,46 K ([−0,86, −0,05] K) охлаждения, вызванного аэрозолями, и 1,63 K ([1,26, 2,00] K) потепления вследствие остальных внешних воздействий noAER в 2010–2019 гг. относительно 1850–1900 гг., используя объединённые сигналы GMT и GMLP.

Ссылка: https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/37/20/JCLI-D-23-0347.1.xml

Современные изменения глобального климата сопровождаются ростом температуры воздуха и почвы. Как они отражаются на почвенном дыхании и следует ли ожидать изменение эмиссии парниковых газов? На эти вопросы невозможно ответить без исследования газообмена почвы и атмосферы. В настоящей работе приводятся результаты анализа удельных потоков парниковых газов на границе раздела «почва – атмосфера», измеренных в обсерватории «Фоновая» в 2023 г. Для измерения потоков были использованы три статические камеры: прозрачная и непрозрачная – на участках почвы с растительностью, и ещё одна прозрачная – на участке почвы без растительности. Для СО₂ и СН₄ был зафиксирован устойчивый сток в течение всего вегетационного сезона, для N₂O, наоборот, – слабая положительная эмиссия. Устойчивый сток углекислого газа из атмосферы наблюдался в период с мая до середины августа, его величина достигала -600 мг × м^-2 × ч^-1 в июне и июле, а величина стока метана составляла -0,08 мг × м^-2 × ч^-1. Поток закиси азота колебался вблизи нуля, а его среднесуточные вариации почти укладывались в коридор ± 0,02 мг × м^-2 × ч^-1. Установлена нелинейная положительная зависимость увеличения интенсивности дыхания экосистемы, т.е. эмиссии СО₂, от температуры почвы. Для метана получены линейные отрицательные зависимости во всех трёх камерах – рост температуры почвы усиливает его поглощение. У N₂O очень слабые положительные зависимости в обеих прозрачных камерах (с растительностью и без неё). Оценки вклада эмиссии CO₂ из почвы показали, что в ночное время микробное дыхание может вносить вклад в общее дыхание экосистемы от 46,7 до 77,9%. В среднем за сутки доля поглощения метана почвой, обусловленного диффузией и свободной метанотрофией, изменяется от 5,3 до 48,3%. Меньше она становится в дневное время и увеличивается в ночное. Вклад почвы без растительности в общую эмиссию N₂O может составлять до 92,3%. Полученные результаты должны расширить сведения о газообмене «почва – атмосфера» в условиях меняющегося климата.

Ссылка: https://ao.iao.ru/ru/content/vol.37-2024/iss.09/6

Таяние арктической многолетней мерзлоты может кардинально изменить поверхность Земли в северных высоких широтах. Авторы используют вихреразрешающую (LES) модель пограничного слоя атмосферы для изучения деформаций нейтрально стратифицированного пограничного слоя под влиянием изменения структуры неоднородной подстилающей поверхности. Стохастическая модель поверхности основана на гауссовых случайных полях, моделирующих типичные ландшафты многолетней мерзлоты. Учтены характерные особенности двух классов земельного покрова: травянистые угодья и открытые водоёмы. Модельные различия отдельных участков поверхности задаются величиной шероховатости поверхности и поверхностного потока явного тепла. Проводится ряд экспериментов, в которых два параметра, доля площади озёр и величина масштаба корреляции между характеристиками разных участков поверхности, варьируются для изучения чувствительности структуры пограничного слоя к изменениям характеристик неоднородности поверхности. Основные выводы из моделирования следующие: доля суммарной площади озёр оказывает существенное влияние на агрегированный поток явного тепла на высоте перемешивания, где неоднородности поверхности сглаживаются. Чем больше доля площади озёр, тем меньше поток явного тепла. Этот результат приводит к потенциальному механизму обратной связи. Когда Арктика высыхает из-за потепления климата, взаимодействие с пограничным слоем атмосферы может ускорить таяние многолетней мерзлоты. Кроме того, высота перемешивания показывает значительную зависимость от величины масштаба корреляции поверхностных особенностей. Большая величина корреляции поверхности приводит к увеличению высоты перемешивания. Этот вывод имеет значение для моделей поверхности суши, связанных с многолетней мерзлотой Арктики, поскольку они обычно не учитывают метрику неоднородности, которая описывается масштабом корреляции характеристик отдельных участков поверхности.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2024JD040794

Северо-восточный шельф Гренландии — это регион, который в настоящее время считается ежегодным чистым поглотителем углекислого газа (CO₂) из атмосферы. Вода с северо- восточного шельфа Гренландии переносится в области формирования североатлантических глубинных вод; поэтому любой углерод, хранящийся в регионе, может сохраняться в мировых океанах в масштабах времени термохалинной циркуляции. Здесь представлено наиболее обширное на сегодняшний день исследование химии углерода на северо-восточном шельфе Гренландии, ставшее возможным благодаря оппортунистическому отбору проб из-за внезапного снижения концентрации морского льда в конце августа и сентябре 2017 года. Это первые измерения общей щёлочности и растворённого неорганического углерода на полной глубине на широтах между 75 и 79° с.ш., с дополнительными данными, собранными в районе Северо-Восточной водной полыньи и за пределами пролива Янг. Было обнаружено, что концентрации поверхностного слоя перемешивания изменчивы и (для многих станций) выше, чем интерполированная концентрация в атмосфере для региона в период отбора проб. Ниже поверхностного слоя перемешивания концентрации CO₂ увеличиваются линейно с уменьшением кажущегося использования кислорода. Слой перемешивания углубляется в течение периода исследования; это связано с кажущимися изменениями в поглощении CO₂. Северо-восточный шельф Гренландии является гидрологически сложным регионом со многими процессами, влияющими на карбонатную систему в меньших масштабах, чем плотность отбора проб авторами. Разброс в наборе данных представляет собой больше, чем просто выбросы, и отсутствие связи между выбросами и любой измеренной переменной указывает на сильное влияние в настоящее время неописанного (набора) переменных и/или процессов в масштабах отбора проб. Эти данные были собраны во время радикально низких концентраций морского льда для региона и могут быть показателем будущих условий. Поскольку они указывают на потенциал региона выступать в качестве сезонного источника выбросов CO₂ в атмосферу, это может изменить текущую оценку региона как мощного ежегодного чистого поглотителя, который относительно защищён от непосредственного влияния атмосферного потепления и изменения климата.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/21/4037/2024/

Модельное представление поглощения и хранения углерода имеет важное значение для точного прогнозирования реакции арктическо-бореальной зоны на быстро меняющийся климат. Модельные оценки индекса площади листвы LAI и надземной биомассы, которые могут оказывать заметное влияние на модельные прогнозы поглощения и хранения углерода, существенно различаются в арктической и бореальной зоне, что затрудняет правильную интерпретацию модельных оценок валовой первичной продуктивности. Чтобы понять и исправить смещение LAI и надземной биомассы в модели CLM (Community Land Model), авторы ассимилировали 8-дневное наблюдение LAI спектрорадиометром с умеренным разрешением (MODIS) и продукт машинного обучения годовой надземной биомассы в CLM с использованием фильтра Калмана с поправкой ансамбля в экспериментальном регионе, включая Аляску и Западную Канаду. Ассимиляция LAI и надземной биомассы снизила эти модельные оценки на 58% и 72% соответственно. Изменение надземной биомассы согласуется с независимыми оценками высоты верхней части полога как на региональном, так и на локальном уровнях. Оценка системы International Land Model Benchmarking показала, что ассимиляция данных значительно улучшила производительность CLM при моделировании углеродного и гидрологического циклов, а также при представлении функциональных связей между LAI и другими переменными. Чтобы ещё больше уменьшить оставшееся смещение в валовой первичной продуктивности после коррекции смещения LAI, авторы перепараметризовали CLM для учёта подавления фотосинтеза при низких температурах. Модель с поправкой на смещение LAI, включающая новую параметризацию, показала наилучшее соответствие с эталонными показателями модели. Объединение ассимиляции данных с параметризацией модели обеспечивает полезную основу для оценки фотосинтетических процессов в моделях, описывающих явления на поверхности суши.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2024JG008004

Выбросы от сжигания биомассы являются значительным источником загрязнения воздуха, что может негативно повлиять на качество воздуха и экосистемы в тысячах километров по направлению ветра. Эти выбросы можно оценить с помощью подхода «снизу вверх», который опирается на потреблённое топливо и стандартизированные коэффициенты выбросов. Выбросы также обычно выводятся с помощью подхода «сверху вниз», используя наблюдаемую со спутника мощность излучения пожара в качестве косвенного показателя потребления топлива. Выбросы от сжигания биомассы также можно оценить напрямую с помощью спутниковых наблюдений за следами газов, включая оксид углерода (CO). Здесь исследуется потенциал полученных со спутника показателей выбросов CO от сжигания биомассы и предоставлены новые сведения о понимании полученных со спутника выбросов CO от пожара во всём мире с учётом различий в регионах и типах растительности. В частности, использованы наборы спутниковых данных с высоким пространственным разрешением TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument) для непосредственного получения величины выбросов CO при сжигании для отдельных пожаров в период с 2019 по 2021 гг. по всему миру. Используя синтетические данные (с известными выбросами), авторы показывают, что методология прямой оценки выбросов имеет 34% неопределённости для получения выбросов CO (и общую неопределённость 44%, включая неопределённость, обусловленную ветром и содержанием СО в столбе). Из выбросов CO, полученных с помощью TROPOMI, они выводят коэффициенты выбросов, специфичные для биома (выбросы относительно мощности излучения пожара), объединяя прямые оценки выбросов и наблюдаемую со спутника мощность излучения пожара с помощью спектрометра визуализации умеренного разрешения (MODIS). Эти коэффициенты выбросов используются для установления в подходе «сверху вниз» ежегодных кадастров выбросов CO от сжигания биомассы, показывающих, что в Африке Южного полушария самые высокие выбросы CO от сжигания биомассы (более 25% от общемирового объёма в 300–390 Мт CO год⁻¹ в период с 2003 по 2021 гг.), и почти 25% мировых выбросов CO от сжигания биомассы приходится на пожары широколиственных вечнозеленых деревьев. Всестороннее сравнение прямых оценок, в обоих подходах даёт представление о сильных и слабых сторонах каждого метода: FINN2.5 имеет более высокие выбросы CO (в 2–5 раз), чем все другие кадастры, оценённые в этом исследовании. Анализируются тенденции за последние два десятилетия в различных регионах мира, показывающие, что глобальные выбросы CO₂ от сжигания биомассы в целом сократились (на 5,1–8,7 млн т CO₂ в год), при этом в некоторых регионах наблюдается рост, а в других — снижение выбросов.

Ссылка: https://acp.copernicus.org/articles/24/10159/2024/

Чукотское море — открытый эстуарий в юго-западной Арктике. Его солёность приповерхностного слоя выше, чем в окружающих открытых арктических водах из-за ключевого притока более солёных и тёплых вод Тихого океана через Берингов пролив. Такое распределение солёности может указывать на то, что межгодовые изменения в переносе масс Берингова пролива являются единственным и доминирующим фактором, формирующим распределение солёности в нижнем течении Чукотского моря. Используя спутниковые данные о солёности поверхности моря (СПМ) и оценки переноса Берингова пролива на основе альтиметрии, авторы анализируют связь между переносом в проливе и распределениями СПМ Чукотского моря с 2010 года, уделяя особое внимание периоду без льда с лета по осень. Сравнение пяти различных спутниковых продуктов СПМ показывает, что аномальная СПМ, пространственно усреднённая по Чукотскому морю в период без льда, является постоянной среди них. Наблюдаемые межгодовые временные изменения в спутниковой СПМ подтверждаются сравнением с наборами данных корабельного термосалинографа. Известно, что изменчивость переноса в Беринговом проливе обусловлена локальным меридиональным ветровым напряжением и градиентом уровня моря между Тихим океаном и арктическими морями (напором). Этот напор, в свою очередь, связан с атмосферным средним уровнем моря, подобным арктическому колебанию, над высокоширотной Арктикой, которое управляет аномальными зональными ветрами над Чукотским морем и влияет на его уровень через динамику Экмана. Спутниковые аномалии СПМ, усреднённые над Чукотским морем, показывают положительную корреляцию с аномалиями переноса в проливе за предыдущие месяцы. Эта корреляция подтверждается с использованием двух более длительных (>40 лет) отдельных моделей ассимиляции океанических данных с более высоким (0,1°) или более низким (0,25°) пространственным разрешением. Связь между переносом в проливе и аномалиями СПМ в Чукотском море, как правило, сильнее в модели с низким разрешением. Область реакции СПМ, коррелирующая с переносом в проливе, расположена вдоль северного побережья Чукотского полуострова в Сибирском прибрежном течении и прилегающих зонах. Корреляция между ветровыми структурами, определяющими изменчивость в Беринговом проливе, и изменчивостью Сибирского прибрежного течения обусловлена корректировкой уровня моря в прибрежной зоне в ответ на изменяющиеся ветры, что, в свою очередь, инициирует перенос в проливе. Из-за конфигурации береговой линии Чукотки вклад вносят как зональная, так и меридиональная компоненты ветра.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/16/18/3397