Моделирование предсказывает кризис загрязнения воды к концу века.

По данным модельного исследования, к 2100 году до 5,5 миллиардов человек во всём мире будут подвергаться воздействию загрязнённой воды.
Исследователи нанесли на карту оценки качества поверхностных вод в соответствии с тремя различными представлениями о будущем климате и социально-экономическом развитии.
В каждом случае было показано, что страны Африки к югу от Сахары относятся к наиболее пострадавшим районам.
Прогнозы, опубликованные в журнале Nature Water 17 июля, предлагают «временной и пространственный анализ того, что до сих пор было неофициальными данными о качестве воды в странах Африки к югу от Сахары», — говорит Тафадзва Мабхауди (Tafadzwa Mabhaudhi), изучающий изменение климата и продовольственную безопасность в Университете Квазулу-Наталь в Дурбане, ЮАР.
Без адекватных инвестиций в водную инфраструктуру или очистку «мы определённо сидим на бомбе замедленного действия», — добавляет Джошуа Эдокпайи (Joshua Edokpayi), исследователь в области управления качеством воды из Университета Венда в Тохоянду, Южная Африка.

По оценкам Организации Объединённых Наций, два миллиарда человек во всём мире уже борются за доступ к безопасной питьевой воде. За последние несколько десятилетий в Восточной Азии и Тихоокеанском регионе произошло наибольшее загрязнение поверхностных вод из-за бума индустриализации и роста населения, что привело к увеличению спроса на воду в районах, не имеющих соответствующей инфраструктуры.

Прогноз воды

Чтобы изучить будущие последствия подобных тенденций, исследователи смоделировали качество воды в 20-летних периодах с 2005 по 2100 гг., используя существующие модели глобального качества воды.
Они рассмотрели три будущих климатических сценария, используемых Межправительственной группой экспертов по изменению климата, известных как SSP1-RCP2.6, SSP5-RCP8.5 и SSP3-RCP7.0. SSP означает «общие социально-экономические пути» и учитывает различные социальные факторы, тогда как RCP описывает «репрезентативные пути концентрации», имея в виду эволюцию концентрации парниковых газов. Например, SSP5-RCP8.5 обозначает предположение «обычного ведения бизнеса», определяемое продолжающимся сильным технологическим прогрессом с ограниченным вниманием к глобальному потеплению. SSP1-RCP2.6 соответствует оптимистичному «зелёному» будущему, в котором устойчивость становится глобальным приоритетом. Команда обнаружила, что во всех сценариях качество воды ухудшилось в странах с развивающейся экономикой в Южной Америке и Африке к югу от Сахары. Напротив, во многих богатых странах уровни органических загрязнителей и веществ, вызывающих заболевания, имеют тенденцию к снижению благодаря улучшению очистки воды.
Прогноз SSP3-RCP7.0, описывающий предстоящий «ухабистый путь» усиливающегося национального соперничества в сочетании с медленным экономическим и экологическим прогрессом, выделяется как наихудший сценарий (см. вышеприведённую карту «Прогнозы загрязнения»). В этой модели органическое загрязнение воды в странах Африки к югу от Сахары увеличивается более чем в четыре раза к 2100 году, в результате чего 1,5 миллиарда человек подвергаются воздействию небезопасной воды. Ухудшение качества воды в Южной Азии, на Ближнем Востоке и в Северной Африке также приводит к увеличению воздействия загрязнения в этих регионах.
Это стало неожиданностью, говорит соавтор исследования Эдвард Джонс (Edward Jones), геолог из Утрехтского университета в Нидерландах. Он добавляет, что, хотя сценарий «обычного ведения бизнеса» предполагает неустойчивую зависимость от ископаемого топлива, он также может привести к улучшению водной инфраструктуры и, следовательно, к улучшению качества воды, как это уже наблюдалось в некоторых странах. Сценарий SSP3-RCP7.0 характеризуется слабым экономическим ростом, серьёзным изменением климата и ростом населения, что приводит к значительному ухудшению управления качеством воды.

Глобальные усилия

И Эдокпайи, и Мабхауди говорят, что исследование подчёркивает необходимость более эффективной реализации региональной политики в области качества воды. В соответствии с Целями устойчивого развития ООН к 2030 году каждый человек во всём мире должен иметь доступ к безопасной питьевой воде. Однако Мабхауди говорит, что существует несоответствие между глобальной политикой и реальностью в меньшем масштабе, и что миру нужны объединённые подходы, которые «поставят людей и планету во главу угла».
Загрязнение не поддается национальным границам, отмечает Эдокпайи, и трансграничное сотрудничество будет иметь решающее значение для того, чтобы самые худшие прогнозы не сбылись.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/d41586-023-02337-7

Параметризация и настройка параметров являются центральными аспектами моделирования климата, и широко распространено мнение, что эти процедуры включают определённые субъективные элементы. Даже если использование этих субъективных элементов не обязательно является эпистемологически проблематичным, существует интуитивный призыв заменить их более объективными (автоматизированными) методами, такими как машинное обучение. Опираясь на несколько тематических исследований, авторы утверждают, что, хотя методы машинного обучения могут помочь улучшить параметризацию климатической модели несколькими способами, они по-прежнему требуют экспертной оценки, которая включает субъективные элементы, не столь отличающиеся от тех, которые возникают при стандартной параметризации и настройке. Использование машинного обучения в параметризации — это не только наука, но и искусство, требующее тщательного контроля.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-023-03532-1

Арктика нагревается со скоростью выше средней, и небольшие мелководные водоёмы, такие как пруды, уязвимы для этого потепления из-за их низкой тепловой инерции по сравнению с более крупными озёрами. В то время как пруды являются значимым источником метана в ландшафтном масштабе в нынешних климатических условиях, реакция выбросов метана из прудов на потепление остаётся неопределённой. Авторы используют новую модель выбросов метана из прудов (MeEP) для исследования реакции выбросов метана из полигональных тундровых прудов на северо-востоке Сибири на потепление. MeEP — это первая специализированная модель выбросов метана из прудов, в которой различаются три основных типа прудов: многоугольная тундра, ледяной клин, многоугольный центр и слитные полигональные пруды, а также определяются три основных пути выбросов метана — диффузия, вскипание, и растительно-опосредованный транспорт. Авторы провели идеализированные эксперименты по потеплению с повышением среднегодовой температуры на 2,5, 5 и 7,5°C сверх исторической. Моделирование показывает приблизительно линейное увеличение выбросов из водоёмов на 1,33 г CH₄ год^–1 °C^–1 м^–2 в этом температурном диапазоне. При годовой температуре на 5°C выше современной выбросы метана из прудов более чем в 3 раза выше, чем сейчас. Большая часть этого увеличения выбросов связана с дополнительным субстратом, обеспечиваемым увеличением чистой продуктивности сосудистых растений. Кроме того, транспорт, опосредованный растениями, является доминирующим путём выбросов метана во всех расчётах. Авторы пришли к выводу, что сосудистые растения как источник субстрата и эффективный путь метана должны быть включены в будущие панарктические оценки выбросов СН₄ из прудов.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/20/2837/2023/

Новая генеалогия, основанная на сходстве компьютерных кодов различных моделей климата, могла бы улучшить исследования, объединяющие прогнозы нескольких моделей.
Климатические модели — сложные инструменты, используемые для оценки и изучения того, каким был климат Земли в прошлом, как он ведёт себя сейчас и как он изменится в будущем.
Многие исследования объединяют результаты нескольких климатических моделей для расчёта средних оценок и количественной оценки разброса модельных прогнозов температуры, осадков и других характеристик земной системы. Однако многие климатические модели имеют общие части лежащих в их основе компьютерных кодов и других свойств, поэтому придание одинакового веса всем моделям, включенным в мультимодельное исследование, может привести к чрезмерному или недостаточному представлению некоторых кодов и, как следствие, к возможному искажению результатов исследования.
Чтобы помочь исследователям более адекватно учитывать взаимосвязь между моделями климата, Kuma et al. разработали основанную на компьютерном коде генеалогию 167 моделей, 114 из которых являются частью проекта CMIP (этапы 3, 5 и 6). Все эти модели воспроизводят несколько компонентов климатической системы Земли, таких как атмосферные, океанические и биологические процессы. Поскольку считается, что физика атмосферы, особенно описание облачных процессов, вносит наибольший вклад в неопределённости, связанные с чувствительностью климата, исследователи сосредоточили свой анализ на компонентах физики атмосферы в 167 моделях.
Анализ выявил 12 основных групп или семейств климатических моделей. В каждом семействе коды моделей имеют сходное наследие и, как правило, дают аналогичные оценки важных климатических свойств.
На основе этих «генеалогических деревьев» климатических моделей исследователи предлагают статистические методы, которые могут быть применены в будущих мультимодельных исследованиях для лучшего учёта кодовых взаимосвязей между различными моделями и уменьшения погрешностей в результатах исследований. Они также предполагают, что по мере разработки новых моделей эти модели могут быть добавлены для дальнейшего расширения новой генеалогии. (Journal of Advances in Modeling Earth Systems (JAMES), https://doi.org/10.1029/2022MS003588, 2023)

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/family-trees-clarify-relationships-among-climate-models

Учитывая несоответствие между большим объёмом данных, заархивированных для CMIP6, и ограниченными персоналом и вычислительными ресурсами для уменьшения масштаба, можно сократить только небольшую часть архива CMIP6. Авторы разработали подход к надёжной выборке спроецированных состояний гидроклимата в CMIP6 для уменьшения масштаба с целью проверить, достаточно ли выбора одного члена ансамбля начальных условий из каждой модели CMIP6 для охвата диапазона смоделированного гидроклимата над Соединёнными Штатами (CONUS) и их субрегионами. Они рассчитывают среднеквадратичную разницу аномалий членов ансамбля начальных условий, ориентированную на модель, относительно исторической климатологии каждой модели для прогнозов общей социально-экономической траектории (SSP) за 30-летние периоды времени и сравнивают отношение межмодельной и внутримодельной изменчивости для этой метрики. Независимо от SSP межмодельная изменчивость, как правило, намного больше внутримодельной в масштабах CONUS в целом, а также для большинства субрегионов CONUS. Однако для некоторых переменных и сценариев изменчивость между моделями и внутри моделей одинакова в масштабах субрегионов, что указывает на то, что выбора одного члена ансамбля начальных условий для каждой модели может быть достаточно для выборки диапазона прогнозируемых состояний гидроклимата в XXI веке в рамках CONUS, но для конкретных регионов и переменных может потребоваться более тщательный отбор членов ансамбля. Диаграммы Тейлора с региональным разрешением показывают, на чём должны быть сосредоточены дополнительные усилия по уменьшению масштаба членов ансамбля начальных условий, если для этого доступны ресурсы. Полученные результаты говорят о том, что при экономной выборке требуемые вычислительные затраты на уменьшение масштаба полей температуры и осадков по сравнению с CONUS для последующих действий CMIP могут увеличиться лишь незначительно, несмотря на значительное увеличение объёмов данных с каждой последующей фазой CMIP.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-023-06846-z

Существование глобального потепления общеизвестно. Однако, исходя из механизма земных биофизических процессов, можно предсказать, что во всём мире могут быть зоны охлаждения. Для изучения тенденций охлаждения, времени резких изменений, периодичности и будущей устойчивости изменений температуры в различных зонах охлаждения с момента 1900-х гг. на основе набора данных CRU использовались медианный тренд Тейла-Сена, метод проверки тренда Манна-Кендалла, непрерывное вейвлет-преобразование и показатель Херста. Авторы обнаружили удивительный результат: 8 305 500 км² земной поверхности охлаждались с 1900-х годов, охватывая пять континентов и 32 страны, что соответствует 86% площади суши Китая и распределено по 16 зонам. Средняя скорость охлаждения в этих зонах составила -0,24°С/столетие, а максимальная достигала -1,40°C/столетие, что в 1,43 раза превышало среднюю скорость глобального потепления суши (0,98°C/столетие). Приморские зоны охлаждения находились под сильным влиянием океанских течений и в основном подвергались влиянию небольшой временной шкалы с периодичностью менее 30 лет, тогда как холодные зоны, расположенные относительно далеко от моря и менее подверженные океанским течениям, в основном подвергались влиянию средних временных масштабов с периодом более 30 лет. При этом 32,33% зон охлаждения, охватывающих 2 684 900 км², в будущем будут непрерывно охлаждаться, а остальные, вероятно, прогреются к 2114, 2041, 2096, 2099, 2119, 2073, 2048 и 2101 годам соответственно. Исследование поможет лучше понять основные характеристики глобального изменения климата и найти больше теоретических основ для смягчения последствий глобального потепления и изучения механизмов охлаждения поверхности.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2073-4433/14/7/1156

Научно-исследовательские институты хотят отдать профильным министерствам

 
Сегодня большинство научно-исследовательских учреждений находится в подчинении Минобрнауки, из-за чего медицинские, сельскохозяйственные и другие НИИ оторваны от профильных министерств. По мнению экспертов, без тесной связи с отраслями прикладная наука неэффективна, что негативно сказывается на планах достижения технологического суверенитета. К осенней сессии сенаторы проведут мониторинг научных организаций и решат, закреплять ли НИИ за профильными министерствами.

Ученые в отрыве

Сегодня в подчинении Минобрнауки находится 446 научных организаций самого разного профиля — от библиотек до институтов научной информации, нанотехнологий, микроэлектроники, исследований в области физики, химии и биологии, кристаллографии и фотоники, физиологии растений, картофельного хозяйства, медицинских центров и так далее. Эта ситуация сложилась после реорганизации Российской академии наук. Согласно закону от 27 сентября 2013 года, 826 научных организаций и 181 предприятие — опытных, экспериментальных и социальных организаций, подведомственных академии, — передали в подчинение тогда же созданному Федеральному агентству научных организаций. В 2018 году президент своим указом упразднил ФАНО, его функции частично перешли в Министерство науки и высшего образования, образованное в мае того же года.
Но это решение со временем стало вызывать все больше вопросов в экспертном сообществе: эффективность исследовательских учреждений, оторванных от отраслевых министерств, снизилась. На проблему обратили внимание и в палате регионов.

Не дело, когда исследовательское медицинское учреждение находится в Минобрнауки, заявила Валентина Матвиенко на заседании Совета Федерации 5 июля. Спикер поддержала предложение члена Комитета палаты по международным делам Виктора Кресса о пересмотре системы ведомственной подчиненности научно-исследовательских учреждений. Реформаторский зуд иногда заводит в тупик и ухудшает ситуацию, отметила спикер. «Если мы ошиблись, не надо бояться, давайте поправим», — сказала она на «правительственном часе» вице-премьеру Татьяне Голиковой.

Было бы хорошо вернуть медицинские научные институты Минздраву, сельскохозяйственные — Минсельхозу, учреждения культуры — Министерству культуры. Это будет лучше для отраслевой науки и государства, считает Виктор Кресс.
«Я высказал эту идею, потому что у меня наболело, — объяснил сенатор «Парламентской газете». — Взять нашу Томскую область, где шесть НИИ медицинского профиля. Когда я возглавлял регион, мы немало делали для их поддержки. Они сначала подчинялись Академии меднаук СССР, затем — АМН РФ и работали в теснейшем контакте с Минздравом. И дело двигалось».

Реорганизация вызвала проседание исследовательских учреждений, констатировал сенатор, ссылаясь на свой регион. Реформа РАН перевела институты в Минобрнауки, где управлять научно-исследовательским процессом стали люди, которые не имеют к медицине вообще никакого отношения, посетовал Кресс. А у медицинских НИИ своя специфика, клиники, без которых они мертвы. Например, в томском НИИ кардиологии — клиника на 440 мест, в НИИ онкологии — на 300 с лишним. Они не получают из Минобрнауки достаточного финансирования. И учреждения разной подчиненности оказываются в неравной конкуренции.

Лечебные деньги из бюджета идут в основном Минздраву, и он тратит их на свои научные учреждения, продолжил сенатор. Их у него 43. А в Минобрнауки, в ведении которого около 30 научных организаций медпрофиля, видимо, финансовых ресурсов недостаточно. В результате здания, построенные 35—50 лет назад, ветшают. Их физический износ достиг 80 процентов. Целевых субсидий на капремонты нет. Оборудование устарело. Операционные блоки, реанимационные залы и вентиляционные системы палат не отвечают санитарным нормам. В нацпроект здравоохранения подведомственные Минобрнауки медорганизации Томской области не вошли.
В то же время, привел пример сенатор, в соседних регионах — Красноярском крае, Новосибирской области — точно такие же НИИ, но под зонтиком Минздрава, чувствуют себя совершенно иначе. У них современная инфраструктура, техническое и инструментальное оснащение, лучше условия труда и выше зарплата. Поэтому научные специалисты из Томска, причем не только молодежь, но и профессионалы с опытом потянулись туда.
«Ну нельзя же разрушать то, что раньше надежно работало, — считает сенатор. — Имеет смысл рассмотреть вопрос о ведомственной подчиненности отраслевой науки».

Гарантия технологического суверенитета

Валентина Матвиенко назвала поднятую проблему системной и отметила, что такая ситуация не только в Томске, но и, например, в Крыму. Она поручила разобраться в ней Комитету по науке, образованию и культуре и Комитету по социальной политике при участии вице-премьера Татьяны Голиковой.

«Валентина Ивановна абсолютно права, — сказал «Парламентской газете» заместитель президента РАН Владимир Иванов. — В совсем недавнее время научные институты и были закреплены за министерствами. Именно поэтому нам удавалось обеспечить технологический суверенитет, о котором мы сейчас много говорим».

Кроме того, напомнил ученый, имелся орган, координирующий все научные исследования, — Госкомитет по науке и технике, а возглавлял его первый зампред Совмина СССР. Эта идеальная для того времени схема позволила нам за 15 лет после разрушительной войны превратиться в ведущую технологическую державу. Но с 1990-х годов мы взяли курс на копирование западной системы организации науки. В 2004 году наука как самостоятельная отрасль была ликвидирована и включена в социальный сектор как услуга, а руководство ею передано созданному тогда же Министерству образования и науки. Сейчас не только прикладная, но и вся фундаментальная наука подчинена Минобрнауки, напомнил заместитель президента РАН.
Это вполне нормальный подход, полагает Иванов, если говорить о развитии государства по ресурсному типу или когда оно не претендует на технологическое лидерство. Но сейчас вполне очевидно, что Россия этого делать не может, убежден он. Этого требуют интересы сохранения нашего исторического существования.

Цель уже не та

В 2023 году исполняется 10 лет реформы Российской академии наук. Наверное, она была оправдана, размышляет Владимир Иванов. Ее основной тезис: наукой должны управлять ученые, а хозяйственными делами — администраторы. Но в итоге, заметил он, всю науку передали в Минобрнауки, то есть в руки администраторов, причем не самых близких науке. И это стало большой проблемой.
«Если, к примеру, Госкомитетом по науке и технике руководили академик Гурий Марчук, ставший потом президентом РАН, академик Николай Лаверов, впоследствии вице-президент РАН, то сейчас уровень руководства наукой ограничивается, ну, кандидатом наук», — пояснил Владимир Иванов.

Вывод простой: развитием науки должны руководить специалисты, а не эффективные менеджеры. «Мы должны восстановить фундаментальную науку именно под управлением Академии наук, — полагает заместитель президента РАН. — Ученые не претендуют управлять имуществом, но развитием науки должна управлять РАН. Без собственной фундаментальной науки, на которой базируются все технологии, нельзя создать технологические заделы».

Фундаментальную науку — в РАН, прикладную — отраслям

По мнению Владимира Иванова, который оговорился, что представляет не позицию академии, а свое экспертное видение, нормализовать ситуацию помогут два простых шага. Необходимо учредить Госкомитет по науке и технологиям во главе с первым вице-премьером Правительства с привлечением туда ученых и вернуть Российской академии наук управление фундаментальной наукой. По его оценке, прошедшие 10 лет реформы показали, что ее минусы превзошли плюсы.
Проблему подведомственности научных структур следует разделить на две части, полагает первый зампред Комитета Госдумы по науке и высшему образованию Олег Смолин: институты, которые занимаются фундаментальными исследованиями, передать РАН. После того как их забрали из академии, в них резко выросли не результаты, а бюрократия и бумагооборот, — на два порядка, то есть в 100 раз, по оценке академика Валерия Черешнева, экс-главы профильного комитета Госдумы V и VI созывов.
Смолин убежден, что ученые хотя тоже ошибаются, управляя наукой, но наверняка делают это лучше, чем чиновники. А вот институты, ориентированные на прикладные исследования, по мнению депутата, должны быть у профильных министерств. Прикладная наука без тесной связи с отраслями неэффективна. Но решать вопрос ведомственной подчиненности НИИ, добавил он, надо не с плеча, а квалифицированно.

Тотального передела не будет

Последнее, пояснил Смолин, означает: конкретно учитывать, какие отношения выстроились у научных учреждений с министерствами. «Я знаю очень успешный институт, специализирующийся на проблемах семеноводства, которому, как ни странно, очень удобно работать с Минобрнауки, и он не рвется в Минсельхоз», — привел пример парламентарий.
Сейчас аграрное ведомство, сообщила «Парламентской газете» его пресс-служба, курирует 20 научных организаций. Задача — выстроить стратегическое партнерство между НИИ и производителями для сокращения разрыва между наукой и потребностями рынка. Для этого создан Национальный селекционно-семеноводческий консорциум с включением в него ВНИИ масличных культур имени В. С. Пустовойта. В 2022 году Минсельхозу передано 11 научных организаций, девять из которых занимаются селекцией отечественных сортов и гибридов стратегически важных сельхозкультур. Это позволит уже скоро увеличить объемы производства и качество семян.
Кроме того, вырабатывается алгоритм взаимодействия отраслевых НИИ с аграрными вузами по подготовке специалистов для АПК и науки. Многие исследовательские структуры уже заключили договоры с вузами о создании советующих кафедр, о практической подготовке и стажировках преподавателей и студентов.

К осенней сессии сенаторы глубоко изучат тему и проведут мониторинг научных организаций, чтобы, взвесив все за и против, предложить решение об их ведомственной принадлежности, сказала «Парламентской газете» глава Комитета Совфеда по науке, образованию и культуре Лилия Гумерова. Сенатор дала понять, что вопрос «все забрать и передать» не стоит.

Ссылка: https://www.pnp.ru/economics/komu-vedat-otraslevoy-naukoy.html

Из-за своих потенциальных геополитических и экологических последствий климатическая миграция вызывает всё большую обеспокоенность международного сообщества. Однако, несмотря на то, что миграции в ответ на повышение уровня моря уделяется значительное внимание, существует ограниченное понимание мобильности людей из-за пресноводных и внутренних гидроклиматических изменений. Таким образом, цель этой статьи состоит в том, чтобы изучить существующие данные о миграции как стратегии адаптации к таким изменениям. Мета-обзор статей, опубликованных в период с 2014 по 2019 гг., выявил 67 статей, большинство из которых посвящено нескольким странам Глобального Юга. Засухи, наводнения, экстремальная жара и изменения сезонного характера осадков были выделены как наиболее распространенные факторы, вызывающие миграцию. Важно отметить, что в большинстве статей мобильность рассматривается как часть набора ответов. Мотивы миграции на уровне домохозяйств варьируются от выживания до поиска лучших экономических возможностей. Результаты миграции неоднозначны — от более высоких доходов до трудностей с поиском работы после переезда и борьбы с более высокой стоимостью жизни. Хотя денежные переводы могут быть полезными, миграция не всегда приносит положительный результат для тех, кто остался. Кроме того, этот мета-обзор показывает, что миграция, даже если она желательна, не является вариантом для некоторых из наиболее уязвимых домохозяйств. Эти многогранные результаты свидетельствуют, что, хотя мобильность климата, безусловно, происходит из-за пресноводных и внутренних гидроклиматических изменений, исследования, посвящённые этому, ограничены, и остаются существенные пробелы с точки зрения географического охвата, оценок реализации и результатов. Авторы утверждают, что эти пробелы должны быть заполнены для обоснования климатической и миграционной политики, которые всё больше должны быть взаимосвязаны, а не формироваться изолированно друг от друга.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-023-03573-6

Западная Сибирь содержит обширные водно-болотные угодья и водные экосистемы, что приводит к значительным выбросам метана (CH₄) в атмосферу. Тем не менее, оценки потоков CH₄ по региону плохо ограничены отчасти из-за неопределённостей данных по затопленным районам. В этом исследовании применялись две модели биогеохимии для количественной оценки выбросов из наземных и водных экосистем в регионе в период 2000–2021 гг. с использованием различных наборов данных о наводнениях. Для моделирования метана на суше авторы использовали одну статическую карту водно-болотных угодий и один динамический набор данных о площади водно-болотных угодий под названием «Площадь водно-болотных угодий и динамика для моделирования метана» (WAD2M) (2000–2020 гг.). Для моделирования озёрного метана они использовали площадь поверхности водных экосистем из трёх наборов данных: a) HydroLAKES; б) глобальные поверхностные воды (Global Surface Water, GSW); и в) затопление поверхностных вод активным пассивным методом почвенной влаги (Soil Moisture Active Passive, SMAP) (2016–2021 гг.). Используя эти наборы данных, авторы провели четыре модельных расчёта для сравнения выбросов в регионе. Обнаружено, что суммарные выбросы метана с земли при использовании статической карты водно-болотных угодий больше, чем при использовании WAD2M. SMAP и GSW оценивают более крупные выбросы, чем HydroLAKES, из водных экосистем. Общие выбросы по региону колеблются от 4,80 ± 0,43 до 8,29 ± 0,81 Тг CH₄/год с 2016 по 2020 гг., что является периодом пересечения четырёх расчётов. Это исследование - одно из первых, в котором исследуются выбросы метана от всего ландшафта в регионе. Это исследование подчёркивает важность динамических данных о водно-болотных угодьях и акватории для количественной оценки региональных выбросов метана.

Ссылка: researchgate.net/publication/372224449_Methane_emissions_from_land_and_aquatic_ecosystems_in_Western_Siberia_An_analysis_with_methane_biogeochemistry_models

В приложениях, связанных с погодой и климатом, широкий диапазон обычно используемых индексов интенсивности волн тепла строится либо на кумулятивных, либо на средних значениях переменных, основанных на температуре. В этом исследовании путём сравнения четырёх различных индексов интенсивности волн тепла, применённых к данным реанализа, авторы показывают, что индексы, основанные на кумулятивных или усреднённых значениях, приводят к важным различиям в обнаружении наиболее интенсивных явлений за период 1950–2021 гг. Это говорит о том, что необходимо уделять особое внимание использованию двух семейств показателей для оценки интенсивности волн тепла. Следует отдавать предпочтение индексам, построенным на кумулятивных значениях, а не индексам, основанным на средних временных значениях, поскольку они лучше позволяют сравнивать события разной продолжительности. С учётом этих соображений для характеристики волн тепла периода 1950–2021 гг. используется один из рассмотренных кумулятивных индексов, показывающий, что волны тепла, маловероятные до 1986 г., в последнее время стали почти в 10 раз более частыми и до трёх раз интенсивнее.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023GL103540