Биогеохимические модели океана и суши являются ключевыми компонентами моделей системы Земли, используемых для прогнозирования будущих изменений окружающей среды. Однако их длительная адаптация препятствует эффективному использованию моделей системы Земли из-за потребности в огромных вычислительных ресурсах, необходимых при интегрировании до доиндустриального равновесия. Здесь показано, что основанное на «последовательном ускорении» решение этой проблемы «разгона» ускоряет приведение в равновесие современных морских биогеохимических моделей более чем на порядок. Эту технику можно применить к существующим моделям по принципу «чёрного ящика». Даже в случаях сложных протоколов «разгона», используемых для моделирования Межправительственной группы экспертов по изменению климата, этот алгоритм работает в пять раз быстрее. Предварительные результаты показывают, что наземные модели могут быть ускорены аналогичным образом, что позволит количественно оценить основные параметрические неопределённости в моделях системы Земли, улучшить оценки таких показателей, как чувствительность климата, и повысить разрешение модели, чем это возможно в настоящее время.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn2839

Несмотря на значительные успехи в прогнозировании наводнений за последние десятилетия, современные оперативные системы раннего предупреждения о наводнениях должны быть оснащены механизмами прогнозирования наводнений, их близких к реальному времени последствий и связанных с ними неопределённостей. Основанные на воздействии прогнозы наводнений с высоким разрешением предоставляют ценную информацию для более обоснованных решений и адаптационных действий в чрезвычайных ситуациях. Ценная информация в виде близких к реальному времени карт с высоким разрешением ​​ теперь может быть предоставлена местным органам власти для принятия решений с учётом рисков и потенциальных воздействий на здания и инфраструктуру. Авторы демонстрируют комплексный ретроспективный прогноз затопления пойм во время европейского летнего паводка 2021 года, иллюстрирующий эти возможности для повышения готовности к стихийным бедствиям, предлагая 17-часовой запас времени для информационных и целесообразных действий.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-48065-y

Авторы количественно оценивают среднегодовые выбросы метана в сопредельных США (CONUS) за 2019 год с разрешением 0,25° × 0,3125° путём инверсионного анализа атмосферных столбов метана, измеренных с помощью инструмента тропосферного мониторинга (TROPOMI). Базой для предварительной оценки инверсии служат данные инвентаризации выбросов парниковых газов на координатной сетке (GHGI) Агентства по охране окружающей среды США (EPA). Авторы оптимизируют выбросы и количественно определяют информационное содержание системы наблюдений для инверсионного ансамбля из восьми членов посредством аналитической минимизации байесовской функции стоимости. Высокое разрешение достигается за счёт характеристики системы наблюдения пониженного ранга, оптимально сохраняющей информационное содержание. Оптимальная (апостериорная) оценка антропогенных выбросов в CONUS составляет 30,9 (30,0–31,8) Тг/год, где значения в скобках дают разброс ансамбля. Это на 13% больше, чем оценка GHGI, сделанная в 2023 году для CONUS в 2019 году. Обнаружено, что выбросы от домашнего скота составляют 10,4 (10,0–10,7) Тг/год, от нефти и газа – 10,4 (10,1–10,7) Тг/год, от угля 1,5 (1,2–1,9) Тг/год, от свалок 6,9 (6,4–7,5) Тг/год, от сточных вод 0,6 (0,5–0,7) Тг/год, из других антропогенных источников 1,1 (1,0–1,2) Тг/год. Наибольшее увеличение относительно GHGI происходит для свалок (51%), с меньшим увеличением для нефти и газа (12%) и животноводства (11%). На эти три сектора приходится 89% последующих антропогенных выбросов в CONUS. Наибольшее снижение (28%) приходится на уголь. Использовано высокое разрешение инверсии для количественной оценки выбросов на 70 отдельных свалках, где обнаружено, что выбросы в среднем на 77% превышают значения, сообщаемые в Программе отчётности по парниковым газам Агентства по охране окружающей среды (GHGRP), ключевом источнике данных для GHGI. Авторы связывают эту заниженную оценку с завышенной оценкой эффективности утилизации на свалках и с недостаточным учётом эксплуатационных изменений и утечек на конкретных объектах. Также количественно оценены выбросы для 48 отдельных штатов в CONUS, которые сравниваются с новыми кадастрами GHGI на уровне штатов и с независимыми кадастрами, составленными штатами. Полученные апостериорные выбросы в среднем на 27% превышают оценки GHGI в 10 крупнейших штатах-производителях метана, при этом наибольшая корректировка в сторону повышения наблюдается в штатах с большими выбросами нефти и газа, включая Техас, Нью-Мексико, Луизиану и Оклахому. Также рассчитаны выбросы для 95 географически разнообразных городских территорий в CONUS. Выбросы для этих городских территорий составляют 6,0 (5,4–6,7) Тг/год и в среднем на 39 (27–52)% превышают данные GHGI 2023 года с координатной сеткой, что авторы связывают с недооценкой выбросов на свалках и при распределении газа.

Ссылка: https://acp.copernicus.org/articles/24/5069/2024/

Глобальное изменение климата усугубило изменения в городской тепловой среде, существенно влияя на повседневную жизнь и здоровье городских жителей. Измерение и понимание температуры поверхности городской земли (ТПГЗ) и факторов, влияющих на неё, важны для решения проблемы глобального изменения климата и повышения благополучия жителей. Однако из-за ограничений в точности данных и аналитических методах существующие работы часто упускают из виду микромасштабные исследования, тесно связанные с повседневной жизнью жителей, и не осуществляют глубокого изучения пространственной неоднородности влияющих факторов. Это приводит к тому, что эти результаты оказываются неэффективными при планировании и строительстве городов. На примере Шэньчжэня авторы исследуют влияние различных характеристик микромасштабной строительной среды на ТПГЗ с использованием изображений улиц и машинного обучения. Модель свёрточной нейронной сети на базе архитектуры SegNet используется для выполнения семантической сегментации изображений улиц, извлекая особенности микромасштабной городской среды. ТПГЗ инвертируется с помощью платформы Google Earth Engine. Используя модели многомасштабной географически взвешенной регрессии, исследование показывает комплексное влияние городской среды на ТПГЗ и её значительную пространственную неоднородность. Результаты показывают, что пропорции неба, дорог и зданий положительно коррелируют с ТПГЗ, а деревья оказывают значительный охлаждающий эффект. Хотя земля и вода могут снизить ТПГЗ, их общий вклад минимален из-за ограничений в их площади и характере распространения. Это исследование не только выявляет ключевые факторы, влияющие на городскую ТПГЗ в микромасштабе, но также подчёркивает необходимость учёта пространственной неоднородности воздействия этих факторов. Это предполагает необходимость разработки целевых стратегий для различных областей с целью эффективного улучшения городской тепловой среды и достижения устойчивого городского развития.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2073-4433/15/5/549

Оценка выбросов от пожаров до появления спутников является сложной задачей, поскольку наблюдения ограничены, что приводит к большой неопределённости в расчёте аэрозольного воздействия на климат после доиндустриальной эпохи. Эта проблема ещё больше ограничивает способность климатических моделей точно прогнозировать будущие изменения климата. Авторы реконструировали набор данных на координатной сетке о глобальных выбросах от сжигания биомассы с 1750 по 2010 гг. с помощью обратного анализа, в котором использовался глобальный массив из 31 записи ледяных кернов о потоках осаждения чёрного углерода, два различных исторических реестра выбросов в качестве априорных оценок и оценки чувствительности к осаждениям выбросов, полученные с помощью модели переноса химических веществ в атмосфере GEOS-Chem. Восстановленные выбросы демонстрируют большую временную изменчивость, которая в большей степени соответствует показателям палеоклимата. Выбросы из ледяных кернов уменьшили неопределённости в моделируемых ядрах конденсации облаков и радиационном воздействии аэрозолей, связанном с несоответствием в выбросах от доиндустриального сжигания биомассы. Полученные выбросы также могут быть использованы в исследованиях биогеохимии океана и суши.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-47864-7

Нарушения в лесных хозяйствах могут привести к изменению растительного покрова бореальной зоны от преимущественно вечнозелёных к лиственным деревьям или доминированию нелесных видов. Это, в свою очередь, влияет на свойства поверхности и, возможно, на региональный климат. Точное рассмотрение таких изменений в будущих прогнозах динамики растительности в условиях изменения климата имеет решающее значение, но затруднено, например, неопределённостями в будущих режимах возмущений.

Авторы исследуют, насколько чувствительны будущие прогнозы динамики бореальных лесов к дополнительным изменениям в режимах нарушений. Использована динамическая модель растительности LPJ-GUESS для исследования и выявления последствий изменения климата и усиления режимов возмущения в будущих прогнозах бореального растительного покрова, а также изменений свойств поверхности Земли, таких как альбедо и суммарное испарение. Это моделирование показало, что потепление само по себе приводит к сдвигу в сторону более густых лесных ландшафтов, а более интенсивные нарушения сокращают древесный покров в пользу кустарников и трав, в то время как взаимодействие между климатом и нарушениями приводит к расширению ареала лиственных деревьев. Результаты дополнительно показывают, что потепление снижает альбедо и увеличивает суммарное испарение, в то время как более интенсивные возмущения имеют противоположный эффект, потенциально компенсируя климатические воздействия. Таким образом, потепление и нарушения климата являются сравнительно важными факторами изменений в бореальных лесах. Полученные результаты указывают на то, что будущие режимы возмущений станут ключевым источником неопределённости модели и что необходимо учитывать эффекты, вызванные возмущениями, на состав растительности и обратную связь между поверхностью Земли и атмосферой.

Ссылка: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2024/egusphere-2024-1028/

Частые засухи усугубили возникновение лесных пожаров и привели к значительным потерям наземных экосистем. Однако наше понимание сложных явлений засухи и лесных пожаров, включая горячие точки, пространственно-временные закономерности, тенденции и их влияние на глобальный рост растительности, остаётся неясным. Используя спутниковые данные о запасах воды на суше, выжженных площадях и валовой первичной продукции за период с 2002 по 2020 гг., авторы выявили положительную корреляцию между засухами и лесными пожарами и нанесли на карту глобальные закономерности сложных явлений засухи и лесных пожаров. Примерно на 38,6% растительных площадей по всему миру наблюдался рост вероятности возникновения сложных явлений засухи и лесных пожаров (< 0,016 событий/10 лет). Эта тенденция к увеличению пространственно асимметрична, и большее усиление наблюдается в Северном полушарии из-за частых засух. Более того, сокращение валовой первичной продукции, вызванное совокупными явлениями засухи и лесных пожаров, более чем в два раза выше, чем сокращение, вызванное изолированными засухами. Эти результаты определяют горячие точки для сложных явлений засухи и лесных пожаров и предлагают количественные доказательства их большего воздействия на экосистемы, помогая в оценке рисков сложных событий и реализации будущих климатических действий.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-024-01406-7

Температура поверхности моря (ТПМ) и температура воздуха у поверхности моря (ТВПМ) обычно используются в качестве косвенных показателей для изучения воздействия изменения климата на океаны. Эти переменные выросли с доиндустриальных времен, и ожидается, что потепление продолжится и в будущем в рамках всех общих социально-экономических путей (SSP). Однако растут они пространственно неоднородно, даже с некоторыми пятнами похолодания. В этой работе авторы дают общий обзор регионального масштабирования ТПМ и ТВПМ с учётом глобального потепления на основе ансамбля CMIP6 из 26 участников. Они используют уровень глобального потепления (УГП) в качестве критерия изменения климата для анализа моделей масштабирования между аномалиями температуры моря и соответствующими УГП в XXI веке. Этот анализ проводится на глобальном, региональном и на сеточном уровнях. Результаты показывают, что ТПМ и ТВПМ масштабируются линейно с УГП в глобальном масштабе с коэффициентами масштабирования β = 0,71 ± 0,001 К/К и β = 0,86 ± 0,001 К/К соответственно. Эти результаты являются надёжными и показывают лишь незначительные различия между сезонами, SSP и горизонтальным разрешением модели. Однако в региональном масштабе возникают большие различия, и на масштабирование двух температур сильно влияет морской лёд. Самые низкие значения получены для региона Южного океана β = 0,54 ± 0,005 К/К, что предполагает, что среднее значение ТПМ будет увеличиваться лишь вдвое быстрее, чем средняя глобальная температура. Эти результаты дают ценную информацию для уточнения эталонных регионов океана МГЭИК с учётом пространственной однородности с точки зрения региональной реакции на глобальное потепление. Было предложено уточнить шесть эталонных регионов океана.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07218-x

Традиционный метод определения высот городских зданий включает использование алгоритмов плотного сопоставления стереоизображений для создания цифровой модели поверхности. Однако для городских зданий проблема неравномерности, которая мешает алгоритму плотного сопоставления, делает отметки уровней высотных зданий и прилегающих территорий неточными. Затенение, вызванное деревьями в зелёных насаждениях, затрудняет точное определение высоты грунта вокруг здания. Для решения этих проблем представлен метод извлечения высоты из стереоизображений Gaofen-7, улучшенных сопоставлением контуров. Во-первых, был предложен алгоритм сопоставления контуров для извлечения точной высоты крыши здания из изображений Gaofen-7. Во-вторых, в цифровой модели поверхности был использован алгоритм фильтрации грунта для создания цифровой модели рельефа, из которой можно извлечь высоту рельефа местности. Разница между высотой крыши и высотой грунта представляет собой высоту здания. Представленный метод был проверен в Индэ, Гуанчжоу, провинция Гуандун, и Сиане, провинция Шэньси. Результаты экспериментов показывают, что предлагаемый метод превосходит существующие методы определения высоты здания по точности.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2072-4292/16/9/1556

В то время как всё больше публикаций, демонстрирующих прямое и косвенное воздействие изменения климата, фокусируется на здоровье, возможности и готовность систем здравоохранения справиться с этими последствиями рассматриваются реже. Авторы провели систематический анализ рецензируемой и серой литературы, чтобы оценить текущую и прогнозируемую способность систем здравоохранения справляться с изменением климата. Данные из 129 источников включали публикации, посвящённые семи темам: рабочая сила, инструменты и структуры, инфраструктура и городское планирование, коммуникация, пиковый потенциал и возросшая системная нагрузка, перебои в обслуживании и финансовые затраты. Публикации были склонны к освещению на высоком уровне острых стихийных бедствий, особенно в странах Глобального Севера. Нерецензируемая литература, такая как документы по политике и планированию, которые могут дать дополнительную информацию о готовности, была недостаточно представлена ​​и могла бы стать особенностью исследований следующего поколения. Системы здравоохранения должны быть готовы к будущему посредством эффективной политики, адекватно подготовленной рабочей силы и перепроектированной инфраструктуры, чтобы справиться с растущим бременем изменения климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-024-01994-4