Глобальная температура поверхности достигла рекордно высокого уровня в 2023 году. Используя глобальную климатическую модель, авторы показывают, что Эль-Ниньо вместе с внетропической изменчивостью «усилили» 2023 год, сделав его самым жарким годом на фоне потепления на 0,2 °C/десятилетие. Созданная авторами модель, инициализированная в июле 2024 года, правильно предсказала, что 2024 год станет ещё одним самым жарким годом за всю историю наблюдений. 

Введение 

Средняя глобальная температура поверхности (Global-mean surface temperature, GMST) увеличивалась со скоростью 0,2 °C за десятилетие с 1980 года в основном из-за антропогенных выбросов парниковых газов¹. Скорость увеличения GMST варьируется в межгодовых и десятилетних временных масштабах. Глобальное потепление поверхности замедлялось в течение длительных периодов 1998–2013^2,3 и 2016–2022 гг., но резко возросло во время явлений Эль-Ниньо 2015–2016 и 2023–2024 гг. (рис. 1а), причём 2023 год стал самым жарким годом за всю историю наблюдений на момент представления этой работы. Сильное потепление над Северной Америкой (рис. 2а) повлекло широкомасштабные лесные пожары по всей Канаде, вызвав дым, который достиг неба Нью-Йорка. Температура поверхности увеличилась на большей части земного шара (рис. 2а), и планета в огне заставляет задуматься о том, что вызвало всплеск глобального потепления. Возможные виновники варьируются от сокращения выбросов аэрозолей^4,5, сокращения низкого облачного покрова⁶ до внутренней изменчивости климата. Известно, что Эль-Ниньо увеличивает GMST, но его вклад в рекордное глобальное потепление в 2023 году ещё предстоит количественно оценить^7,8,9. Не менее важно изучить пространственное распределение температурных аномалий 2023 года и определить, соответствует ли оно типичному Эль-Ниньо за пределами тропической части Тихого океана. Значительные несоответствия могут указывать на вклад других климатических режимов. Здесь авторы используют результаты глобальных климатических моделей, вызванные радиационным воздействием и Эль-Ниньо – Южное колебанием (ЭНЮК), чтобы количественно оценить вклад Эль-Ниньо в рекордную GMST в 2023 году. 

^{Рис. 1: Эволюция глобальной температуры и связь с ЭНЮК. a Среднегодовые аномалии GMST (относительно 1991–2020 гг.): наблюдения (ERA5 сплошным синим цветом; GISTEMP пунктирным синим цветом) и среднее ансамбля пейсмейкера TP (черный) с 20 членами, проходящими серым цветом. Прогноз на 2024 год показан красным цветом. b Изменения температуры поверхности с 2022 по 2023 гг., усреднённые по земному шару, тропикам и внетропическим зонам Северного и Южного полушарий (слева направо). Красные точки обозначают среднее ансамбля пейсмейкера TP (20 членов, проходимые серыми точками). Единица измерения — °C.} 

^{Рис. 2: Аномалии температуры поверхности в 2023 г. Среднегодовые аномалии (°C, относительно 1991–2020 гг.) в (a) ERA5, (b) CM2.1 Run 14, выбранном для высокой пространственной корреляции с наблюдениями во внетропическом Северном полушарии14, (c) CESM2 и (d) CM2.1 ансамблевые средние. Область восстановления температуры поверхности моря TP SST отмечена пунктирными линиями в (b–d).} 

Результаты 

Влияние тропического океана 

Авторы используют воспроизведение ситуации с помощью глобальной связанной модели океана и атмосферы (CM2.1)¹⁰, в которой температура поверхности моря (SST) «подталкивается» к наблюдениям в тропической части Тихого океана (TP, отмечено на рис. 2d; 10% площади поверхности Земли), но океан и атмосфера в остальном полностью взаимодействуют (см. Методы). Модель используется 20 раз, различаясь только начальными условиями, в течение 42,5-летнего периода с января 1982 г. по июнь 2024 г. Среднее по ансамблю представляет собой реакцию климата на наложенное радиационное воздействие и изменчивость TP SST. Большим преимуществом моделирования ритма TP является то, что результаты можно напрямую сравнивать с наблюдениями, чтобы определить вклад TP и основные механизмы². Среднее по ансамблю ритма TP очень хорошо отслеживает наблюдаемую GMST (рис. 1a), а временные ряды с исключённым трендом коррелируют на уровне 0,73, что является значимым на уровне 99%. Ансамбль из 10 участников TP с более новой версией климатической модели (CESM2)11 даёт очень похожие результаты (рис. 2c, S1), подтверждая, что ЭНЮК является основным фактором межгодовой изменчивости GMST.

Более того, увеличение GMST в 2022–2023 гг. является самым большим по крайней мере с 1880 года. Расчёт ритма TP успешно фиксирует этот скачок из-за перехода от Ла-Нинья к Эль-Ниньо. Эти результаты показывают, что за исключением крупных вулканических извержений, ЭНЮК является доминирующим фактором изменчивости GMST из года в год, и определяют внутреннюю изменчивость температуры поверхности внетропического Северного полушария¹⁴ как второй по величине источник изменчивости GMST. Поскольку ЭНЮК предсказуемо на три сезона вперёд (r>0,5) в прогнозе, инициализированном из запуска ритма TP, GMST можно предсказать на 12 месяцев вперёд. В частности, прогноз ритма TP, инициированный в июле 2024 года, предсказывает рекордно высокий GMST в 2024 году из-за сохраняющегося эффекта Эль-Ниньо 2023–2024 гг. Однако используемая модель прогнозирует, что 12-месячное среднее значение GMST с июля 2024 года по июнь 2025 года (год ЭНЮК 2024/25) будет снижаться по мере перехода Тихого океана к явлению Ла-Нинья.

Расчёт TP pacemaker использует сценарий RCP4.5 с января 2006 года. Примечательно, что внутренняя изменчивость климата и грубое радиационное воздействие RCP, разработанное почти 20 лет назад без различных недавних изменений, являются рецептом для рекордного всплеска GMST и распределения температуры планеты в 2023 году (рис. 2a, b). В десятилетних и более длительных временных масштабах радиационное воздействие становится важным для изменений GMST. В расчёте TP pacemaker отрицательные смещения развиваются с 2016 года, возможно, из-за ошибок в воздействии RCP4.5. Спутниковые наблюдения планетарного радиационного дисбаланса в верхней части атмосферы показывают тенденцию к росту^6,15, которая систематически больше, чем в атмосферных моделях, способных воспроизводить вызванные наблюдаемую температуру поверхности моря и морской лёд¹⁶. Более точное радиационное воздействие наряду с лучшим представлением облачных процессов обещает дальнейшее улучшение моделирования и понимания тенденции и изменчивости GMST. 

Методы 

Данные наблюдений 

Для наборов данных наблюдений авторы использовали глобальный атмосферный реанализ ERA5¹⁷ для температуры поверхности и ветра; анализ температуры поверхности GISS (GISTEMP) версии 4¹⁸ для GMST; оптимальную интерполяционную температуру поверхности моря (OISST) версии 2¹⁹ и расширенную реконструированную температуру поверхности моря (ERSST) версии 5²⁰ для температуры поверхности моря. 

Моделирование 

Авторы использовали версию 2.1 (CM2.1)¹⁰ связанной модели Geophysical Fluid Dynamics Laboratory для моделирования. Свободно связанные исторические (HIST) и TP-задающие расчёты форсируются с историческим радиационным воздействием проекта CMIP5 для периода 1982–2005 гг. и сценария RCP4.5 впоследствии. В эксперименте TP-задающего²¹ тропическая тихоокеанская температура поверхности моря восстанавливается до ежедневной климатологии HIST плюс наблюдаемая межгодовая аномалия OISST с 10-дневным временем e-folding для 50-метрового смешанного слоя океана. Аномалии определяются из климатологии 1982–2011 гг. Восстанавливающая область охватывает 15°S–15°N от побережья Америки до линии перемены дат и треугольный клин, простирающийся до 135°E, с буферной зоной 5° по широте. Океан и атмосфера полностью связаны в других местах. Расчёты HIST и TP pacemaker имеют 40 и 20 членов соответственно с разными начальными условиями. Чтобы оценить потенциальный эффект ЭНЮК в GMST 2024-2025 гг., CM2.1 была отделена с 1 июля 2024 года от моделирования TP pacemaker и запущена в полностью связанном режиме в течение 12 месяцев. 20 членов ансамбля разделяют те же условия ЭНЮК до июня 2024 года, но затем расходятся из-за внутренней изменчивости за пределами TP. Прогностическая способность была проверена путём проведения ретроспективного анализа с 1 июля каждого года с 1983 по 2023 гг.

Моделирование TP pacemaker с 10 членами с использованием Community Earth System Model версии 2 (CESM2) проводилось в течение 2019 года рабочей группой CESM Climate Variability and Change. Авторы продлили моделирование TP pacemaker с CESM2 до декабря 2023 года. Оно использует ежемесячные аномалии ERSST относительно климатологии 1880–2019 гг. и радиационное воздействие - историческое (до 2014 года) и общего социально-экономического направления (SSP3-7.0). Соответствующие 50-членные моделирования только радиационного воздействия (CESM2 HIST) получены из проекта CESM2 Large Ensemble Community Project.

Литература

1 IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press.

2 Kosaka, Y. & Xie, S.-P. Recent global-warming hiatus tied to equatorial Pacific surface cooling. Nature 501, 403–407 (2013).

3 England, M. et al. Recent intensification of wind-driven circulation in the Pacific and the ongoing warming hiatus. Nat. Clim. Change 4, 222–227 (2014).

4 Watson-Parris, D. et al. Weak surface temperature effects of recent reductions in shipping SO2 emissions, with quantification confounded by internal variability. EGUsphere, (2024). [preprint].

5 Xiang, B. Q., Xie, S.-P., Kang, S. M. & Kramer, R. An emerging Asian aerosol dipole pattern exacerbates Northern Hemisphere warming. npj Clim. Atmos. Sci. 6, 77 (2023).

6 Goessling, H. F., Rackow, T. & Jung, T. Recent global temperature surge intensified by record-low planetary albedo. Science 387, 68–73 (2025).

7 Rantanen, M. & Laaksonen, A. The jump in global temperatures in September 2023 is extremely unlikely due to internal climate variability alone. npj Clim. Atmos. Sci. 7, 34 (2024).

8 Raghuraman, S. P. et al. The 2023 global warming spike was driven by the El Niño–Southern Oscillation. Atmos. Chem. Phys. 24, 11275–11283 (2024).

9 Samset, B. H., Lund, M. T. & Fuglestvedt, J. S. 2023 temperatures reflect steady global warming and internal sea surface temperature variability. Commun. Earth Environ. 5, 460 (2024).

10 Delworth, T. L. et al. GFDL’s CM2 global coupled climate models. Part I: Formulation and simulation characteristics. J. Clim. 19, 643–674 (2006).

11 Danabasoglu, G. et al. The community earth system model version 2 (CESM2). J. Adv. Model. Earth Syst. 12, e2019MS001916 (2020).

12 Chiang, J. C. H. & Sobel, A. H. Tropical tropospheric temperature variations caused by ENSO and their influence on the remote tropical climate. J. Clim. 15, 2616–2631 (2002).

13 Amaya, D. J., DeFlorio, M. J., Miller, A. J. & Xie, S.-P. WES feedback and the Atlantic Meridional Mode: observations and CMIP5 comparisons. Clim. Dyn. 49, 1665–1679 (2017).

14 Deser, C., Guo, R. & Lehner, F. The relative contributions of tropical Pacific sea surface temperatures and atmospheric internal variability to the recent global warming hiatus. Geophys. Res. Lett. 44, 7945–7954 (2017).

15 Loeb, N. G. et al. Observational Assessment of Changes in Earth’s Energy Imbalance Since 2000. Surv. Geophys 45, 1757–1783 (2024).

16 Schmidt, G. A. et al. CERESMIP: a climate modeling protocol to investigate recent trends in the Earth’s Energy Imbalance. Front. Clim. 5, 1202161 (2023).

17 Hersbach, H. et al. The ERA5 global reanalysis. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 146, 1999–2049 (2020).

18 Lenssen, N. et al. A GISTEMPv4 observational uncertainty ensemble. J. Geophys. Res. Atmos. 129, e2023JD040179 (2024).

19 Huang, B. et al. Improvements of the Daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (DOISST) Version 2.1. J. Clim. 34, 2923–2939 (2021).

20 Huang, B. et al. Extended reconstructed sea surface temperature, version 5 (ERSSTv5): Upgrades, validations, and intercomparisons. J. Clim. 30, 8179–8205 (2017).

21 Zhang, P., Xie, S.-P., Kosaka, Y. & Lutsko, N. J. Non-ENSO Precursors for Northwestern Pacific Summer Monsoon Variability with Implications for Predictability. J. Clim. 37, 199–212 (2024).

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41612-025-01006-y

Статья ученых Института народнохозяйственного прогнозирования РАН систематизирует эффекты климатических изменений для отраслей экономики России. Предложен метод количественной экономической оценки последствий, связанных с деградацией многолетней мерзлоты, наводнениями, для хозяйственных объектов в сфере ТЭК, сельского и лесного хозяйства. Оценки всех эффектов приведены к общей единице измерения – изменение ВВП России при увеличении среднегодовой температуры на 1°C. На основе сценарных расчетов доказывается, что активная политика адаптации к изменению климата позволяет получить позитивный эффект для экономики страны. Напротив, отказ или отсутствие мер адаптации чреваты значительным ущербом и потерями для экономики стоимостью более 3 трлн руб. или порядка 1,9% ВВП (2022 г.).

 https://ecfor.ru/publication/otsenka-makroekonomicheskih-effektov-izmeneniya-klimata/

Долгосрочные стратегии развития с низким уровнем выбросов (Long-term low emission development strategies, LT-LEDS), поддержанные пунктом 19 статьи 4 Парижского соглашения, представляют сценарии и пути, согласованные с национальными долгосрочными климатическими целями. Растёт интерес к пониманию того, соответствуют ли коллективные усилия национальных климатических планов целям Парижского соглашения, наряду с осуществимостью, секторальной направленностью и балансом выбросов и абсорбции, наблюдаемыми в национальных сценариях. Авторы представляют набор данных долгосрочных стратегических сценариев и путей (LTS-SP), набор данных, представляющий сценарии и пути, подробно описанные в LT-LEDS или аналогичных долгосрочных стратегиях. Подробно описан уровень общих и секторальных выбросов парниковых газов в 2050 году или год, в котором будет достигнут чистый ноль, наряду с выбросами и абсорбцией от землепользования, изменения землепользования и лесного хозяйства и абсорбцией от методов инженерного удаления углекислого газа. Предоставлены всесторонний обзор используемой процедуры и сравнение этого набора данных с текущими опубликованными оценками. В заключение суммируется несколько предостережений относительно представленного набора данных, подробно описаны ограничения LT-LEDS и их использование в исследованиях климатической политики.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-04804-4

Сезонный климатический прогноз важен для общественного благосостояния, поскольку он помогает лицам, принимающим решения, предпринимать упреждающие шаги для смягчения рисков, связанных с неблагоприятными климатическими условиями, или использовать благоприятные. Здесь авторы представляют TelNet, модель машинного обучения «последовательность-последовательность» для прогнозирования сезонных осадков с коротким и средним опережением. Модель использует прошлые значения сезонных осадков и климатические индексы для прогнозирования эмпирического распределения осадков для каждой точки сетки целевого региона на следующие шесть перекрывающихся сезонов. TelNet имеет простую архитектуру «кодер-декодер-головка», что позволяет обучать модель с ограниченным объёмом данных, как это часто бывает в прогнозировании климата. Её детерминированная и вероятностная производительность тщательно оценивается и сравнивается с современными динамическими моделями и моделями глубокого обучения в известном регионе для сезонных прогнозных исследований из-за её высокой климатической предсказуемости. Обучающие, проверочные и тестовые наборы многократно перевыбираются для оценки неопределённости, связанной с небольшим набором данных. Результаты показывают, что TelNet входит в число наиболее точных и калиброванных моделей по нескольким месяцам инициализации и времени опережения, особенно в сезон дождей, когда прогнозируемый сигнал наиболее силен. Более того, модель допускает интерпретацию прогноза по примеру и опережению с помощью своих весов переменного выбора.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-02207-2

Инфраструктура в циркумполярной Арктике подвержена опасностям таяния многолетней мерзлоты, вызванным глобальным потеплением и деятельностью человека, что создает риск ущерба и экономических потерь. Однако потери недооцениваются в существующей литературе из-за неполных инфраструктурных карт. Авторы нанесли на карту инфраструктуру с помощью спутниковых снимков с разрешением 0,5 м 285 сообществ Аляски, применив модель обнаружения на основе глубокого обучения. В сочетании с OpenStreetMap были нанесены на карту площадь застройки по всему штату Аляска в 53 млн м² и дорожная сеть протяжённостью 50 477 км. С помощью глубокого обучения авторы расширили площадь застройки OpenStreetMap на 47% по всему штату и на 86% на прерывистой и непрерывной многолетней мерзлоте. Удвоив сумму, найденную в существующей литературе, используя свою улучшенную карту, они подсчитали, что потери зданий и дорог из-за таяния многолетней мерзлоты могут обойтись Аляске в 37–51 млрд долларов по сценариям SSP245 и SSP585 соответственно. Подчёркиваются недостатки в национальных оценках риска США, которые не учитывают опасности деградации многолетней мерзлоты Аляски.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-025-02191-7

Глобальное потепление и увеличение числа экстремально жарких дней повышают риск смертности, связанной с жарой, особенно в городах из-за эффекта городского острова тепла (ГОТ) и уязвимостей, связанных с жильем, воздействием и состоянием здоровья. Городские планировщики могут смягчить эти эффекты с помощью городских адаптивных действий. Однако смягчение ГОТ должно сбалансировать несколько целей: стратегии, которые максимизируют снижение температуры или минимизируют их воздействие, могут быть не лучшими с точки зрения экономической эффективности, выбросов углерода, экологических удобств, воздействия на здоровье или результатов распределения. Авторы предлагают многоцелевой надёжный инструмент принятия решений для смягчения последствий жары — инструмент адаптации City-Heat Equity (City-HEAT) — для выявления потенциальных путей смягчения последствий жары в масштабах кварталов. Было обнаружено, что более дорогие пути, как правило, имеют большие преимущества в снижении смертности, связанной с жарой, но что эти пути иногда уступают другим альтернативам в снижении смертности. Пути, которые фокусируются на посадке деревьев, популярном и мощном инструменте для сокращения ГОТ, оказались дорогими и менее эффективными для снижения неравенства в здоровье, чем более диверсифицированные пути, если не предпринимать никаких конкретных мер по распределению деревьев для получения выгоды от такого распределения. Сгенерированные пути могут снизить смертность, связанную с жарой в Балтиморе, на 81–670 смертей в течение следующих 50 лет, учитывая различные инвестиционные планы в городских районах. Авторы также отмечают, что эти результаты относительно нечувствительны к ожиданиям будущего потепления: пути, разработанные для высоких и низких темпов потепления, аналогичны, что предполагает, что общие стратегии сокращения ГОТ могут быть устойчивыми к неопределённостям климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-025-93896-4

На основе распределений размеров частиц аэрозоля, измеренных ≥85º с.ш. на ледоколе Oden, охватывающих лето 1991, 1996, 2001, 2008 гг., региональные режимы атмосферной циркуляции (узлы), обозначенные самоорганизующимися картами, были исследованы как потенциальные регуляторы источников арктического аэрозоля. Три наиболее важных узла не были связаны с различиями, обусловленными региональными источниками, и не менялись систематически в течение периода исследования. Вместо этого сезонный ход таяния и замерзания морского льда, по-видимому, значительно влиял на форму распределений размеров аэрозоля. Высокие концентрации ниже моды Эйткена наблюдались во время «ледяного замерзания», чаще всего связанные со слабым ветром, ограниченным движением морского льда и эффективными условиями радиационного охлаждения. Высокие концентрации вновь образованных частиц, измеренные во время «ледяного замерзания», были интерпретированы как происходящие от образования инея. С данными о состоянии льда и атмосферы и их сезонном ходе исследование было расширено с целью охватить все годы с 1991 по 2023 год, чтобы сделать предположения об изменении условий источника аэрозоля в потеплении арктического климата. За 33 года исследования значительное повышение температуры моря и воздуха почти удвоило благоприятные ледовые условия для образования новых частиц ≥85º с.ш., удлинив период как «таяния», так и «замерзания» в частях освещённой Арктики более чем на неделю. В то время как суммарный эффект противодействующих процессов в сезон таяния льда на биогенный арктический аэрозоль в потеплении климата неясен, суммарный эффект изменения замерзания морского льда, как ожидается, усилит биогенный арктический аэрозоль в конце лета/осенью.

Ссылка: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2025/egusphere-2025-695/

Главными темами номера являются:

• Росгидромет выпустил Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2024 г.
• Всемирная метеорологическая организация опубликовала отчет о состоянии глобального климата в 2024 году.

Также в выпуске:

Усиленное зимнее потепление в Арктике ускорилось в последние десятилетия. Однако, может ли потепление вызвать похолодание в Евразии и каким образом, остаётся предметом споров. Выявляя ежедневные события потепления в Арктике, авторы находят прямые наблюдательные доказательства того, что потепление в Арктике имеет тенденцию вызывать существенное похолодание в Евразии и увеличение частоты возникновения эпизодов этого похолодания с задержкой примерно в два дня. Предложен механизм, объясняющий эту причинно-следственную связь. Авторы обнаружили, что потепление в Арктике вызывает значительное подавление активности ежедневных погодных возмущений (называемых синоптическими вихрями) над Евразией в высоких широтах. Это создаёт меридиональный диполь в аномалиях высоты геопотенциала, характеризующихся эквивалентно- баротропным аномально низким (высоким) уровнем и охлаждением (потеплением) над Евразией средних широт (Арктикой) через нелинейную обратную связь вихря со средним потоком. Обратная связь вызывает северо-восточные аномалии вблизи поверхности, увеличивающие евразийское охлаждение посредством холодной адвекции. Отсюда следует вывод, что тёплая Арктика против холодной Евразии по сути является внутренним диполем, определяемым синоптическим вихревым взаимодействием со средним потоком.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adr6336

Вопрос о том, влияет ли быстрое потепление Арктики, особенно Баренцева и Карского морей, на зимний климат Евразии, обсуждается уже более десятилетия. Авторы использовали расширенный метод динамической корректировки, чтобы разделить эффекты внутренней динамики и термодинамически вынужденного потепления Баренцева и Карского морей на атмосферную циркуляцию, полагаясь исключительно на наблюдения. Данные показывают, что наблюдаемая связь между потеплением Баренцева и Карского морей и похолоданием в Евразии зависит как от внутренней изменчивости атмосферы, так и от их вынужденного потепления. Внутренняя изменчивость, особенно Арктическое колебание, в основном способствовала наблюдаемому похолоданию в Евразии с 1991 по 2012 гг. Хотя потепление Баренцева и Карского морей оказывает более слабое влияние на похолодание в Евразии в межгодовых и междесятилетних временных масштабах, оно заметно влияет на мультидесятилетние масштабы, способствуя наблюдаемой «дыре потепления» в центральной Евразии в 1980–2022 гг. Полученные результаты указывают на слабую, но не пренебрежимо малую реакцию Евразии на потепление Баренцева и Карского морей в мультидесятилетних временных масштабах. Эти результаты способствуют пониманию сложных причинно-следственных связей между арктическим и среднеширотным климатом.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adq9461