Эффективность использования углерода (ЭИУ) микробами характеризует отношение количества углерода, удерживаемого в биомассе, к его поглощению. Несмотря на свою важность для определения потерь и образования углерода в почве, изменение ЭИУ микробами при таянии многолетней мерзлоты остаётся недостаточно изученным. Обнаружено, что микроорганизмы верхнего слоя почвы (0–10 см) растут быстрее и обладают более высоким ЭИУ после резкого таяния многолетней мерзлоты. Ускоренный рост в первую очередь обусловлен изменениями в составе микробного сообщества (большая биомасса грибов по сравнению с бактериями и быстрее растущие таксоны) и повышением доступности почвенного фосфора. Эти результаты свидетельствуют о том, что повышение ЭИУ микробами после таяния многолетней мерзлоты потенциально способствует включению компонентов микробных клеток в почву и, следовательно, стимулирует образование стабильного почвенного углерода.

Динамика почвенного углерода при таянии многолетней мерзлоты представляет собой существенный фактор неопределённости в климатических прогнозах. Как потеря, так и образование почвенного углерода в регионах многолетней мерзлоты опосредованы микроорганизмами, и баланс этих двух процессов можно охарактеризовать синтетической метрикой, называемой эффективностью использования микробного углерода (ЭИУ). Однако то, как микробная ЭИУ реагирует на таяние многолетней мерзлоты, остаётся неясным из-за отсутствия прямых экспериментальных данных. Здесь, основываясь на последовательности данных таяния многолетней мерзлоты продолжительностью около 27 лет и пяти дополнительных участках, подвергшихся термокарсту на северо-востоке Тибетского нагорья, авторы исследовали реакцию микробной ЭИУ на резкое таяние многолетней мерзлоты, используя подход, независимый от субстрата, слежения за ¹⁸O. Результаты, полученные в ходе последовательности таяния и на дополнительных участках в региональном масштабе, последовательно показывают, что микробная ЭИУ верхнего слоя почвы (от 0 до 10 см) увеличивается после разрушения многолетней мерзлоты в результате ускоренного роста. Повышенный рост микроорганизмов и ЭИУ обусловлены изменениями в микробных сообществах с увеличением соотношения грибковой и бактериальной биомассы и увеличением количества копиотрофов. Кроме того, повышенная доступность почвенного фосфора также может способствовать росту микроорганизмов и ЭИУ. Эти результаты показывают, что более высокая ЭИУ микроорганизмов при резком таянии многолетней мерзлоты потенциально повышает стабильность углерода в почве, способствуя отложению углерода, полученного микробным путём. Таким образом, модели земной системы должны подробно описывать микробную ЭИУ и её факторы для точного прогнозирования обратной связи между углеродом многолетней мерзлоты и климатом.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2419206122

Спутниковые оценки выбросов углекислого газа от ископаемого топлива (fossil fuel carbon dioxide, FFCO₂) имеют решающее значение для глобальной инвентаризации, но ограничены разреженным покрытием. Поскольку наблюдения за диоксидом азота (NO₂) могут улучшить оценки выбросов CO₂, авторы использовали наблюдения за NO₂ с двух спутников на полярной орбите (GaoFen-5B и DaQi-1) для ограничения оценок выбросов углерода на основе измерений OCO-3 XCO₂. По сравнению с предыдущими оценками эмиссии CO₂, ограниченными полярно-орбитальными спутниками (например, Tropospheric Monitoring Instrument), этот подход позволяет обнаружить на 40% больше ежедневных выбросов и снизить неопределённость до 12%, в основном за счёт уменьшения временных различий и более частого наблюдения. Усовершенствованные оценки охватывают 69 глобальных случаев выбросов, в основном в Восточной Азии, Европе, на Ближнем Востоке и в Северной Америке. Около 45% оценочных выбросов ниже значений, рассчитанных по методу «снизу вверх», что потенциально отражает влияние локальных усилий по контролю выбросов. Эти результаты подчёркивают важность спутникового мониторинга выбросов FFCO₂ и ценность будущих миссий с высокоточными комбинированными измерениями NO₂/CO₂.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL116877

Ожидается, что экстремальные явления, превосходящие исторические пределы, будут происходить чаще в условиях будущего потепления. Однако время возникновения рекордно интенсивных комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, когда экстремальные осадки следуют вскоре после волн тепла, редко количественно определялось. В данной работе представлен первый глобальный анализ времени возникновения рекордно интенсивных комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, а также их зависимости от валового внутреннего продукта и численности населения с использованием нескольких крупных ансамблей. В очагах комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, как правило, время возникновения наступает раньше. Согласно сценарию SSP2-4.5, ожидается, что к 2100 году 71% территорий мира испытает рекордную частоту комбинированных волн тепла и экстремальных осадков, по сравнению с менее чем 10% к 2030 году. Однако в большинстве регионов с ограниченными водными ресурсами признаки комбинированных волн тепла и экстремальных осадков не проявляются как минимум до 2100 года. Социально-экономические риски демонстрируют тревожную тенденцию к росту на протяжении всего XXI века. К концу XXI века ожидается значительное снижение валового внутреннего продукта и численности населения, при этом наиболее масштабные последствия коснутся беднейших регионов, что указывает на острую необходимость разработки стратегий адаптации, учитывающих специфику региона.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL116884

Наблюдения за осадками на поверхности Земли имеют решающее значение для улучшения оценок количества осадков, скорректированных по данным приборов, особенно в эпоху миссии Global Precipitation Measurement. Однако более 60% стран не имеют полноценной сети наземных датчиков количества осадков, что серьёзно ограничивает точность глобальных спутниковых данных об осадках. В данной работе представлена модель, объединяющая интеллектуальную оптимизацию регионального масштаба, топографический анализ и сквозную нейронную сеть для совокупного использования данных об осадках из нескольких источников и реконструкции глобальных пространственно-временных полей количества осадков с устранением пробелов в данных в разных масштабах. Анализ показывает, что модель существенно повышает точность спутниковых данных об осадках, увеличивая коэффициент корреляции с 0,66 до 0,77. В частности, спутниковые оценки при высоком уровне количества осадков и на сложных рельефах демонстрируют заметное улучшение при применении модели. Эти результаты свидетельствуют о том, что предлагаемый подход обладает большим потенциалом для будущего применения в мониторинге штормов и прогнозировании наводнений, особенно в горных регионах с ограниченным количеством данных наблюдений.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-02624-3

Изучается потенциал моделей машинного обучения сверхвысокого разрешения для даунскейлинга количества осадков со 100 до 12,5 км в часовом масштабе с использованием данных конформно-кубической атмосферной модели (Conformal Cubic Atmospheric Model, CCAM) над Австралией. Были рассмотрены два подхода: идеальный подход, при котором модель машинного обучения обучается на входных данных с огрублённым высоким разрешением (т.е. данные CCAM с разрешением 12,5 км, огрублённые до разрешения 100 км), и несовершенный подход, при котором в качестве входных данных используются исходные данные с низким разрешением (т.е. использование CCAM с разрешением 100 км), и в обоих случаях в качестве целевых данных используются данные с высоким разрешением (т.е. расчёты CCAM с разрешением 12,5 км). В идеальном случае модель машинного обучения (ML_Perfect) точно воспроизводит климатологию с высоким разрешением и экстремальные явления. Однако модель ML_Perfect с данными CCAM 100 км в качестве входных данных (т. е. в несовершенной обстановке) занижает величину выходных данных и вносит пространственные несоответствия, в то время как модель ML_Imperfect фиксирует структуры с высоким разрешением, но занижает экстремальные значения. Это говорит о том, что подход с использованием модели ML_Perfect сверхвысокого разрешения не подходит для даунскейлинга количества осадков из-за пространственных несоответствий между грубыми и высокоразрешёнными модельными реализациями. Кроме того, авторы ввели основанную на чувствительности диагностику, выходящую за рамки стандартных методов оценки, чтобы понять поведение модели и выявить структурные проблемы. Эта диагностика показывает, что обе модели нелинейно увеличивают входные данные об осадках, не создавая ложных пространственных связей. Однако модель ML_Imperfect выводит данные об осадках в высокогорных регионах независимо от входных данных, что подчёркивает структурную проблему модели ML_Imperfect. В этом исследовании рассматриваются проблемы использования моделей машинного обучения сверхвысокого разрешения для даунскейлинга количества осадков, предлагается несколько полезных диагностических методов для оценки моделей машинного обучения сверхвысокого разрешения и их физического реализма, а также предлагаются идеи для изучения с целью улучшения даунскейлинга количества осадков на основе машинного обучения.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-025-05880-7

Засуха, характеризующаяся водообеспеченностью ниже среднего уровня, оказывает глубокое влияние на региональные водные ресурсы и различные экосистемные услуги. Индекс интенсивности засухи Палмера (Palmer Drought Severity Index, PDSI) является широко используемой метрикой для мониторинга засух и оценки изменения климата, но страдает от присущих ему климатических противоречий и не обеспечивает всесторонних и надёжных оценок в условиях меняющегося климата. В данной работе разработан ежемесячный мультимодельный и мультисценарный набор данных самокалиброванного PDSI за период 1850–2094 гг., полученный на основе 11 результатов климатических моделей в рамках Проекта сравнения сопряжённых моделей 6 (PDSI_CMIP6). Традиционная двухслойная модель ведра в PDSI заменяется прямыми гидрологическими результатами моделей CMIP6, что обеспечивает согласованность с прогнозами CMIP6. Оценки PDSI проверяются с помощью моделирования влажности почвы посредством корреляционно-регрессионного анализа. Применение набора данных выявляет выраженную пространственную неоднородность долгосрочных тенденций засух на разных континентах с ограниченным изменением глобального среднего, но заметным региональным усилением в условиях изменения климата. Этот набор данных обеспечивает ограниченную неопределённостью количественную оценку условий влажности суши в условиях меняющегося климата, точно отражая прогнозируемые CMIP6 гидрологические изменения.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-05790-3

Будучи крупнейшим в мире источником выбросов CO₂, Китай нуждается в точных данных об уровне выбросов углекислого газа для разработки эффективной низкоуглеродной политики. Однако в предыдущих исследованиях учитывались в основном выбросы от сжигания ископаемого топлива и не учитывались выбросы CO₂, связанные с технологическими процессами в промышленном производстве (например, в производстве минеральных, химических и металлических продуктов), на долю которых приходится около 13% от общего объёма выбросов в Китае. В данном исследовании авторы создали первый набор данных временных рядов по выбросам CO₂, связанным с технологическими процессами, для 289 китайских городов за период с 2000 по 2021 гг. Набор данных охватывает 11 промышленных продуктов и соответствует методологии, рекомендованной Межправительственной группой экспертов по изменению климата. Авторы использовали коэффициенты выбросов, характерные для Китая, и скомпилировали данные о промышленном производстве из городских статистических ежегодников и бюллетеней. Недостающие данные о производстве были приписаны с помощью моделей missForest. Оценочная неопределённость выбросов, связанных с технологическими процессами, в этом наборе данных составляет от 3,87% до 3,91%. Он обеспечивает надёжную основу для анализа схем выбросов на уровне города и разработки целевой низкоуглеродной политики.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-05782-3

Чтобы лучше понять смещения волн тепла в региональных климатических моделях (РКМ), авторы применили новый подход к изучению их как трёхмерного явления. Волны тепла над Средней Европой классифицируются по вертикали с помощью четырёх типов в зависимости от их вертикальных сечений температурных аномалий. Показано, что большинство РКМ CORDEX, основанных на реанализе, склонны переклассифицировать волны тепла как нижнетропосферные в ущерб другим типам. Это смещение связано с чрезмерно частой южной адвекцией, оказывающейся слишком тёплой по сравнению с данными реанализа ERA5, особенно на уровне 850 гПа, что указывает на более слабый температурный градиент между уровнями 2 м и 850 гПа. Авторы также обнаружили существенные различия между результатами РКМ в частоте приземных и вертикально распространённых волн тепла, которые частично объясняются моделируемыми характеристиками восточной адвекции. Это говорит о тесной взаимосвязи между взаимодействием суши и атмосферы и теми типами волн тепла, для которых важны аномалии приземной температуры.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025GL115352

С изменением климата проблемы, связанные с экстремальной жарой в городах, становятся всё более серьёзными. Необходимы точные прогнозы изменения климата для городов и надёжная количественная оценка изменений экстремальных температур под совокупным воздействием глобального потепления и городской жары. В настоящем исследовании ансамбль существующих климатических моделей высокого разрешения используется для мультимодельного анализа городского климата и его эволюции в регионе Парижа. Семь членов, представляющих различные региональные климатические модели, допускающие конвекцию (Convection-Permitting Regional Climate Models, CP-RCM), предоставляют 10-летние расчёты для общего исторического периода и двух будущих периодов со сценарием выбросов парниковых газов RCP8.5. Ансамбль анализируется для оценки CP-RCM в зависимости от конфигурации, особенно базы данных о поверхности и моделирования поверхности земли, включающего или не включающего специализированную городскую параметризацию (на основе метода слэбов или модели городского полога). Все модели CP-RCM для урбанизированных территорий отражают городской остров тепла и его сезонные колебания. Более точная оценка моделей CP-RCM в зависимости от типа параметризации остаётся сложной задачей и сильно зависит от типа и разрешения базы данных о земном покрове. Анализ прогнозов показывает, что результаты всех моделей согласуются с учащением случаев возникновения волн тепла в регионе Парижа, с более выраженным влиянием на сельские районы, окружающие город. Таким образом, большинство прогнозов предполагают значительное меньшее повышение дневных температур в городах по сравнению с окружающими сельскими районами в дневное время в сезонном масштабе летом и в ночное время во время волн тепла.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-025-03990-9

Урбанизация влияет на региональный климат и экстремальные погодные условия. Хотя предыдущие исследования документировали вызванные городскими условиями осадки для конкретных городов или случаев штормов, аномалии суточного количества городских осадков в различных ландшафтах остаются недостаточно изученными. Анализируя суточные и сезонные колебания аномалий городских осадков в 175 городах США, авторы обнаружили сильное влияние городской среды на количество осадков, особенно летом во второй половине дня. В крупных городах, расположенных вдали от побережья, летом во второй половине дня может выпадать на 10% больше осадков, и эта тенденция меняется в зависимости от наличия городских островов тепла и ветровых условий. В прибрежных городах, под влиянием морского бриза, суточный прирост количества городских осадков в три раза больше, чем в городах, расположенных вдали от побережья. Влияние городской среды также отмечено в горных городах, что сказывается на их рельефно-обусловленном режиме осадков. С ростом пороговых значений экстремальных осадков в большинстве городов США наблюдается более интенсивный ливень по сравнению с сельской местностью. Данное исследование расширяет понимание ранее плохо документированных суточных аспектов городских осадков посредством географически распределённых, ландшафтно-специфических аномалий осадков.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ads5046