Авторы использовали уникальное сочетание (палео-)реанализа (ModE-RA, ERA5) и моделирования (ModE-Sim) для изучения экстремальных летних жарких явлений в Центральной Европе за последние 600 лет (1421–2008 гг.) и сравнения их частоты с прогнозами климата в проекте CMIP6 на будущее. С учётом общей фиксированной климатологии 2003 год был определён как самое жаркое лето за последние 600 лет. Однако, используя подход с изменяющейся климатологией, авторы определили 1540 год (апрель–сентябрь, +2,2 °C) и 1590 год (июнь–август, +2,8 °C) как наиболее экстремальные летние аномалии. Эти два лета различаются по своему временному развитию, воздействию и частично по характеру атмосферной циркуляции. Затем были проанализированы аналогичные аномальные летние периоды в двух наборах прогнозов CMIP6 и ансамбле ModE-Sim, возникновение которых было связано с аномалиями температуры поверхности моря над Северной Атлантикой. Модель ModE-Sim, включающая 11 760 модельных лет, воспроизводит 0,14% (апрель-сентябрь) и 0,24% (июнь-август) летних периодов в Центральной Европе с температурными аномалиями, превышающими значения 1540 и 1590 годов, на основе скользящей климатологии. В прогнозах CMIP6 такие аномалии встречаются чаще, но ни одна из них не достигает величины самой большой аномалии июня-августа в ModE-Sim, которая превышает 4 °C. Аналогичная экстремальная аномалия в будущем климате может существенно повлиять на экосистемы и общество. В целом, сочетание реанализа и моделирования обеспечивает уникальную и всеобъемлющую основу для понимания факторов, определяющих прошлые и будущие экстремальные летние жаркие периоды.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-026-45507-z

Рост концентрации CO₂ в атмосфере, температуры и дефицита давления водяного пара существенно влияют на фотосинтез растений и поглощение углерода наземными экосистемами, однако взаимодействие этих факторов, изменяющее фотосинтез в различных климатических режимах, остаётся неясным. В данном исследовании, используя глобально распределённые измерения FLUXNET и полученные со спутников оценки валовой первичной продуктивности (ВПП) за 1982–2022 гг., основанные на машинном обучении, авторы выявили асимметричный сдвиг в продуктивности растительности между засушливыми и влажными регионами. Этот сдвиг обусловлен существенным замедлением темпов роста ВПП в засушливых регионах с 2001 года, главным образом из-за ограничений в водоснабжении, связанных с ростом дефицита давления водяного пара. В отличие от этого, влажные регионы демонстрируют устойчивый рост ВПП в ответ на повышение температуры и концентрации CO₂ в атмосфере. Примечательно, что динамические глобальные модели растительности и модели земной системы не могут воспроизвести это расхождение ни в исторических расчётах, ни в прогнозах на будущее. Учитывая усиливающуюся засушливость атмосферы и продолжающееся расширение засушливых районов, авторы ожидают масштабное ограничение водных ресурсов для глобальной фотосинтетической активности, что может ограничить поглощение углерода наземными экосистемами. Поэтому они выступают за приоритетное внедрение адаптивных стратегий в засушливых районах и природоориентированных решений во влажных регионах для усиления глобальных мер по борьбе с изменением климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41561-026-01957-8

Среднегодовой показатель зелёности растительности в мире достиг рекордного уровня в 2025 году, продолжив многолетнюю тенденцию к росту. В общей сложности 68,2% растительных покровов озеленились, особенно луга и сельскохозяйственные угодья в Южном полушарии и в северных средних широтах.

Ключевые моменты

2025 год установил рекорд по глобальной зелёности растительности, резко увеличив средний глобальный показатель озеленения с 8,1 × 10⁻⁴ лет⁻¹ (2000–2024 гг.) до 8,5 × 10⁻⁴ лет⁻¹ (2000–2025 гг.).

В 2025 году в сигнале озеленения доминировали травянистые экосистемы: 72,1% лугов и 77,6% сельскохозяйственных угодий продемонстрировали озеленение. Очаги озеленения, наблюдаемые в южной Африке, южной части Южной Америки, северной Австралии, Европе, центральной части Северной Америки и северном Китае, совпадают с увеличением количества осадков.

60% лесов продемонстрировали озеленение, что ниже, чем сообщалось в 2024 году. Заметное побурение наблюдалось в Восточной Сибири, вызванное аномально низкими температурами в период вегетации. В тропических лесах противоречивые сигналы от MODIS (побурение) и VIIRS (озеленение) подчёркивают неопределённость в мониторинге восстановления растительного покрова после явления Эль-Ниньо 2023–2024 гг.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-026-00776-0

Климатические модели показывают, что поверхностное таяние в Антарктиде будет усиливаться в течение текущего столетия. Поверхностное таяние изменяет альбедо ледяного покрова, доступность жидкой воды для эндемичных и инвазивных видов и может даже ускорить обрушение шельфовых ледников и глобальное повышение уровня моря. Используя масштабированные до 1 км прогнозы потенциального поверхностного таяния в Антарктиде, авторы показывают, что общая площадь, подверженная поверхностному таянию, увеличится более чем на 10% к 2100 году в соответствии со сценарием «Общий социально-экономический путь 3-7.0», при этом потенциальное увеличение объёма таяния, вероятно, поставит под угрозу жизнеспособность шельфовых ледников, в основном на Западном Антарктическом полуострове и в заливе Амундсена, из-за повышенного риска гидроразрыва. Рассчитывая широтную скорость миграции таяния, авторы также обнаружили, что «Общий социально-экономический путь 1-2.6» является единственным сценарием выбросов, при котором скорость будущего расширения поверхностного таяния в Антарктиде стабилизируется на нынешнем уровне.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-71114-7

Морские волны тепла, продолжительные экстремальные термические явления, изменяют океанические экосистемы, однако их влияние на глобальные закономерности продуктивности остаётся малоизученным. В данной работе авторы использовали глобальную регрессионную модель для отделения линейного термического эффекта от нелинейной обратной связи и продемонстрировали, что морские волны тепла перестраивают основные факторы, определяющие чистую первичную продукцию океана. Морские волны тепла вызывают сдвиг режима от независимых от температуры поверхности моря к зависимым от неё факторам, влияющим на аномалию чистой первичной продукции, что отражает усиление термического эффекта в ответ на экстремальное потепление. Морские волны тепла подавляли аномалию чистой первичной продукции в бедных питательными веществами низких широтах, но увеличивали её в богатых питательными веществами высоких широтах. Противоположные реакции обусловлены различиями в базовом уровне питательных веществ, при этом регионы с низким содержанием питательных веществ демонстрируют большую чувствительность к экстремальному потеплению. В совокупности эти результаты свидетельствуют о назревающем перераспределении продуктивности океана в сторону полюсов и подчёркивают необходимость включения мезомасштабных приливных волн в прогнозы устойчивости морских экосистем и обратной связи между климатом и биосферой.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-026-71238-w

По состоянию на 2025 год глобальное содержание тепла в океане на всей глубине увеличилось на 481 ± 48 ЗДж (1 ЗДж = 10²¹ Дж) с 1960 года, при этом наблюдается заметное увеличение на 24 ± 6 ЗДж в период с 2024 по 2025 гг. Наибольшие значения были зафиксированы в Южном и Тихом океанах.

Основные моменты

На слои 0–300 м, 300–700 м, 700–2000 м и ниже 2000 м приходится приблизительно 40%, 22%, 29% и 9% от общего увеличения содержания тепла в океане соответственно с 1960 года.

Тихий океан, Южный океан, абиссальные океаны ниже 2000 м, Индийский океан и Атлантический океан внесли вклад в глобальное изменение содержания тепла в океане в период с 2024 по 2025 гг. в размере 14,2, 10,0, 0,8, –0,8 и –0,6 ЗДж соответственно.

Наиболее интенсивное потепление океана в период с 2024 по 2025 гг. наблюдалось в тропической западной части Тихого океана, юго-восточной части Индийского океана и индийском секторе Южного океана.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-026-00775-1

Традиционные представления предполагают, что эрозия арктических ландшафтов происходит медленнее, чем эрозия ландшафтов умеренных климатических зон, из-за сезонного ледового покрова, повышающего сцепление осадочных пород. Однако наблюдения относительно быстрого спрямления русел в холодных регионах ставят под сомнение эту парадигму. Используя эксперименты в лотках, теорию масштабирования и полевые данные, авторы показывают, что оттаивающие русла рек подвергаются эрозии быстрее, чем незамёрзшие. В начале сезона оттаивания поверхностные потоки воды переносят тепло и импульс в русло, вызывая конвективное перемешивание, локализирующее оттаивание под поверхностью и усиливающее эрозию русла. В результате топография русла и фронта оттаивания продолжает модулировать пути подземного потока, поддерживая пространственно изменчивую эрозию, которая создаёт ступенчатую топографию поверхности для последующих сезонов оттаивания. В масштабе ландшафта эта сопряжённая термоэрозионная реакция приводит к характерному топографическому отпечатку, состоящему из прерывистых сегментов русла, перемежающихся зонами осадконакопления. Представленные результаты показывают, что ландшафты холодных регионов реагируют на изменения климата быстрее, чем ландшафты умеренных регионов, и чувствительны к экстремальным погодным явлениям в начале сезона.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-026-03468-1

Потенциальный коллапс Атлантической меридиональной термохалинной циркуляции может оказать глубокое влияние на региональный и глобальный климат, однако его воздействие на углеродный цикл и, следовательно, на глобальную температуру остаётся недостаточно изученным. Авторы количественно оценивают реакцию углеродного цикла на различные фоновые уровни глобального потепления, используя быструю модель земной системы. Было обнаружено, что коллапс Атлантической меридиональной термохалинной циркуляции увеличивает концентрацию углекислого газа в атмосфере на 47–83 млн^-1, что приводит к дополнительному глобальному потеплению примерно на 0,2 °C при более высоких фоновых уровнях углекислого газа после компенсации охлаждения, вызванного динамикой океана. Несмотря на умеренный эффект глобального потепления, региональные температурные аномалии существенны: температура в Арктике понижается примерно на 7 °C (60° с.ш.–90°с.ш.), в то время как температура в Антарктиде повышается примерно на 6 °C (60° ю.ш.–90° ю.ш.). Последняя реакция обусловлена ​​глубокой конвекцией, инициированной в Южном океане, которая вентилирует богатые углеродом глубинные воды. Подобные долгосрочные равновесные реакции выявляют ключевые физические механизмы и механизмы углеродного цикла, а также подчёркивают существенные региональные климатические риски, связанные с коллапсом Атлантической меридиональной термохалинной циркуляции.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-026-03427-w

Проблема «горячей модели» — широко признанная проблема, подчёркивающая необходимость оценки того, демонстрирует ли климатическая модель потепление, прежде чем использовать её результаты. Традиционно для оценки использовались индикаторы климатической чувствительности, такие как переходный климатический отклик или равновесная климатическая чувствительность, которые, однако, требуют значительных вычислительных ресурсов и страдают от высокой неопределённости. Здесь авторы предлагают новый, основанный на масштабирующем поведении климатической системы метод для объективной оценки потепления в климатических моделях. Метод основан на двух индексах, α и H, которые измеряют быстрый отклик глобальных средних температур поверхности на внешние воздействия и их кумулятивные эффекты соответственно. Сравнивая значения (α и H) из климатических моделей с значениями, полученными из наблюдений, можно легко определить, имеет ли модель тенденцию к завышению или занижению. Детальный анализ показывает, что переоценка кумулятивных эффектов температурных реакций на внешние воздействия является основной причиной искажений в прогнозах потепления в моделях CMIP6. Поскольку оба индекса могут быть получены непосредственно из исторических наблюдений и моделирования, они вместе обеспечивают эффективную основу для оценки, улучшения и калибровки моделей.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41612-026-01390-z

Снижение неопределённости в прогнозах изменения климата имеет важное значение для разработки надёжных оценок воздействия и эффективных стратегий адаптации в управлении водными ресурсами. Выбор подгрупп климатических моделей стал ключевым инструментом для управления большими ансамблями; однако компромиссы между точностью, охватом неопределённости и пространственной согласованностью остаются недостаточно изученными. В этом исследовании представлена ​​стандартизированная многокритериальная структура для оценки методов выбора подгрупп в бассейнах с различными гидрологическими режимами. Структура объединяет пять показателей по трём измерениям — эффективность прогнозирования наблюдаемых сигналов изменений во втором историческом или «будущем» периоде, зарезервированном для проверки прогнозов, репрезентативность неопределённости и вычислительная простота — в два комплексных индекса: средняя эффективность и пространственная согласованность. Результаты показывают, что ни один метод не оптимизирует все критерии, подтверждая существование компромиссов. Методы, основанные на разнообразии будущих изменений и адаптивных консенсусных подходах, показывают наилучшие результаты, обеспечивая баланс между точностью и представлением неопределённости, и неизменно превосходят стратегии с использованием одной модели. Ключевым фактором оказалась пространственная изменчивость. Некоторые методы показали адекватные результаты на агрегированных масштабах, но потеряли согласованность в неоднородных суббассейнах, что подчёркивает важность пространственной согласованности как явного критерия выбора. Включение пространственной устойчивости в оценку ансамбля моделей в данном исследовании предлагает воспроизводимую и простую процедуру для выявления сбалансированных методов отбора подгрупп. Помимо данного тематического исследования, предложенная методика применима к другим регионам, климатическим переменным и секторам, предлагая прозрачные и стандартизированные рекомендации по выбору моделей. Эти результаты повышают достоверность оценок воздействия изменения климата и способствуют более справедливому и надёжному планированию адаптации и политике в чувствительных к климату областях, таких как управление водными ресурсами, сельское хозяйство и энергетика.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-026-04161-0