Зимние энергетические и влагозапасы Арктики в значительной степени контролируются адвекцией тёплых влажных воздушных масс из более низких широт; охлаждением и высыханием этих воздушных масс внутри Арктики; и экспортом холодных сухих воздушных масс. Климатические модели испытывают значительные трудности в представлении ключевых процессов в этих преобразованиях воздушных масс, включая турбулентность при устойчивой стратификации и процессы облачности смешанной фазы. Авторы использовали радиозондовые профили температуры и влажности, а также наблюдения за поверхностной радиацией из Ню-Олесунна, Шпицберген (1993–2014 гг.), чтобы оценить свойства воздушных масс, импортируемых в центральную Арктику и экспортируемых из неё в климатических моделях CMIP6. В свободной тропосфере модельные результаты, как правило, смещены в сторону холода, особенно для самых низких температур, а относительная влажность в большинстве оценок ближе к насыщению по отношению к льду, чем наблюдаемая. В проанализированных моделях пересыщение по отношению ко льду, как правило, лучше представляется с помощью двухмоментной микрофизики. Общее распределение интегрированной в столбе осаждаемой воды в моделях хорошо согласуется с наблюдениями. Холодные и сухие смещения сильнее в воздушных массах, экспортируемых из Арктики, чем в тех, которые поступают в Арктику. Это говорит о том, что ранее зарегистрированное холодное смещение в Арктике в моделях CMIP6, вероятно, вызвано ошибками в локальных термодинамических процессах.

Ссылка: https://acp.copernicus.org/articles/25/3269/2025/

Северный Ледовитый океан имеет уникальную сложную систему, связанную с тесными взаимодействиями океана, льда, атмосферы и суши. Северный Ледовитый океан считается крайне восприимчивым к глобальному изменению климата, с потенциалом для драматических воздействий на окружающую среду как в региональном, так и в глобальном масштабе, и его пространственные различия особенно обострились. Таким образом, для всестороннего понимания реакции окружающей среды Северного Ледовитого океана на изменение климата требуется его классификация на субрегионы, описывающие пространственную однородность кластеров и неоднородность между кластерами на основе физических свойств океана и реализации анализа в региональном масштабе. В этом исследовании, используя долгосрочные оптимальные интерполяционные наборы данных о температуре поверхности моря за период 1982–2023 гг., которые являются одним из основных показателей физических процессов, авторы применили алгоритм кластеризации K-средних для создания субрегионов Северного Ледовитого океана, отражающих различные физические характеристики. При использовании критерия дисперсионного отношения оптимальное число субрегионов для пространственной кластеризации составило 12 Используя такие методы, как информационное картирование и парный мультисравнительный анализ, авторы обнаружили, что 12 субрегионов Северного Ледовитого океана хорошо представляют пространственную неоднородность и однородность физических свойств, включая концентрацию морского льда, поверхностные океанические течения, температуру и солёность морской поверхности. Пространственные закономерности в изменениях температуры поверхности моря также хорошо совпадали с границами кластеризованных субрегионов. Такие недавно выявленные физические субрегионы Северного Ледовитого океана будут способствовать более полному пониманию экологической реакции Северного Ледовитого океана на ускоряющееся изменение климата.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/17/6/1065

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