В последнее десятилетие динамический даунскейлинг с использованием методов «псевдоглобального потепления» (“pseudo-global-warming”, PGW) часто применялось для прогнозирования регионального изменения климата. Такие методы генерируют сигналы путём добавления сигналов изменения климата, смоделированных с помощью средней глобальной климатической модели в температуре, влажности и циркуляции, к боковым и поверхностным граничным условиям, полученным в результате реанализа. Альтернативой PGW является даунскейлинг данных глобальной климатической модели напрямую. Этот метод должен быть выгодным, особенно для моделирования экстремальных явлений, поскольку он включает в себя полный спектр динамики изменения синоптического масштаба глобальной климатической модели в региональном решении. Здесь авторы проверяют это предположение, сравнивая моделирования в Европе и западной части Северной Америки. Обнаружено, что для потепления и изменений экстремальных температур PGW часто даёт результаты, схожие с прямым даунскейлингом в обоих регионах. Для средних и экстремальных изменений осадков PGW, как правило, также работает на удивление хорошо во многих случаях. Анализ баланса влаги в домене западной части Северной Америки показывает, почему. Большие доли уменьшенных изменений гидроклимата возникают из-за средних изменений в крупномасштабной термодинамике и циркуляции, то есть увеличения температуры, влажности и ветров, включённых в PGW. Единственный компонент, в котором PGW может столкнуться с трудностями, — это вклад изменений в изменчивость синоптического масштаба. Когда этот компонент велик, производительность PGW может ухудшиться. Глобальный анализ данных климатической модели показывает, что есть регионы, где он велик или доминирует. Таким образом, эти результаты предоставляют дорожную карту для определения с помощью анализов обстоятельств, когда PGW не будет точно регионализировать климатические сигналы глобальной климатической модели.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023JD040591

Антарктида и Южный океан являются ключевыми элементами физической и биологической системы Земли. Изменение климата, вызванное деятельностью человека, и другие виды деятельности человека в регионе приводят к нескольким потенциально взаимодействующим точкам невозврата с серьёзными и необратимыми последствиями. Здесь рассматриваются восемь потенциальных физических, биологических, химических и социальных точек невозврата в Антарктиде. К ним относятся ледниковые щиты, закисление океана, циркуляция океана, перераспределение видов, инвазивные виды, таяние многолетней мерзлоты, локальное загрязнение и Система Договора об Антарктике. Обсуждаются природа каждой потенциальной точки невозврата, её контрольные переменные, пороговые значения, временные масштабы и воздействия с фокусированием на потенциале кумулятивных и каскадных эффектов в результате их взаимодействия. Анализ предоставляет существенные доказательства необходимости более согласованных и быстрых действий по ограничению изменения климата и минимизации последствий локальной деятельности человека, чтобы избежать этих каскадных точек невозврата.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s13280-024-02101-9

Атлантический меридиональный перенос пресной воды (АМППВ) играет важную роль в циркуляциях Атлантического океана, но точная оценка временных рядов АМППВ остаётся сложной задачей. В этом исследовании используется косвенный подход, объединяющий солёность океана, поверхностное испарение и наблюдения за осадками для получения АМППВ и его неопределённости путём решения уравнения баланса пресной воды в океане. Климатологически АМППВ находится на юге между 18,5° ю.ш. и 34,5° ю.ш., но на севере от 18,5° ю.ш. до 66,5° с.ш. АМППВ также показывает существенную межгодовую изменчивость с чётким разделением на ∼40° с.ш. и по широтам больше совпадает с Атлантической меридиональной термохалинной циркуляцией на 26° с.ш., чем на 47° с.ш. Полученный временной ряд показывает, что по всему Атлантическому океану наблюдается положительная тенденция в АМППВ с 2004 по 2020 гг., что приводит к конвергенции АМППВ в тропической части Атлантического океана и его дивергенции в субтропической части Северной Атлантики.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2024GL110021

Арктические береговые линии быстро меняются из-за сочетания проседания многолетней мерзлоты, повышения уровня моря и эрозии. Эти процессы получили неравное внимание, и их комплексное воздействие остается плохо изученным. Арктическая прибрежная равнина Аляски идеально подходит для устранения этого пробела в знаниях из-за относительно обильных данных наблюдений в регионе и важности для коренных общин, социальной экономики и геополитики. Авторы представляют прогнозы будущей эволюции Арктической прибрежной равнины Аляски, которые включают проседание, повышение уровня моря и эрозию. К 2100 году, если побережья не будут по-разному реагировать на будущие изменения, эти комплексные эффекты могут преобразовать в 6-8 раз больше земель, чем может повлиять только эрозия. Подчёркивается, что прибрежным сообществам потребуется поддержка для адаптации к смене парадигмы, которую вскоре могут претерпеть арктические береговые линии.

Арктические береговые линии уязвимы к последствиям изменения климата, поскольку уровень моря повышается, многолетняя мерзлота тает, штормы усиливаются, а морской лёд истончается. Семьдесят пять лет воздушных и спутниковых наблюдений установили, что береговая эрозия является растущей опасностью для Арктики. Однако другие опасности, например, совокупное воздействие, которое повышение уровня моря и оседание тающей многолетней мерзлоты будут оказывать на береговые линии, получили меньше внимания, что не позволило провести оценку воздействия этих процессов по сравнению с береговой эрозией и в сочетании с ней. Арктическая прибрежная равнина Аляски идеально подходит для таких оценок из-за высокой плотности наблюдений за топографией, темпами отступления побережья и характеристиками многолетней мерзлоты, а также важности для коренных общин и инфраструктуры нефтяных месторождений. Здесь авторы создают прогнозы положения береговой линии Арктики на XXI век, которые включают эрозию, оседание многолетней мерзлоты и повышение уровня моря. Сосредоточившись на Арктической прибрежной равнине Аляски, они объединили 5- метровую топографию, спутниковые оценки глубины прибрежных озёр и эмпирические оценки проседания грунта из-за таяния многолетней мерзлоты с прогнозами прибрежной эрозии и повышения уровня моря для сценариев средних и высоких выбросов из отчёта AR6 Межправительственной группы экспертов по изменению климата. Было обнаружено, что к 2100 году эрозия и затопление вместе преобразуют Арктическую прибрежную равнину Аляски, что приведёт к потере земель в 6-8 раз больше, чем только вследствие прибрежной эрозии, и нарушит в 8-11 раз больше органического углерода. Без мер по смягчению последствий к 2100 году прибрежные изменения могут повредить от 40 до 65% инфраструктуры в современных прибрежных деревнях Арктической прибрежной равнины Аляски и от 10 до 20% инфраструктуры нефтяных месторождений. Подчёркиваются риски, которые усугубляющиеся климатические опасности представляют для прибрежных сообществ, и необходимость адаптивного планирования для арктических береговых линий в XXI веке.

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2409411121

В бореальных лесах короткие вегетационные периоды, низкие температуры и наличие мёрзлой почвы (многолетней мерзлоты) ограничивают рост деревьев. Потепление климата может потенциально усилить рост за счёт повышения температуры воздуха и почвы. Здесь авторы обнаружили снижение роста деревьев с 1980-х годов в южных широтах и его увеличение в более высоких, более холодных широтах, по крайней мере до 2000-х годов. Эти результаты показали, что недавнее потепление многолетней мерзлоты в самых высоких широтах, где она более распространена в ландшафте, вызвало значительный стресс для роста деревьев из-за дестабилизации грунта. Деревья, растущие в нестабильной многолетней мерзлоте, использовали своё поглощение питательных веществ, чтобы оставаться в вертикальном положении, вместо того, чтобы увеличивать свой рост. Это указывает на то, что бореальные леса не станут более продуктивными с потеплением климата и последующим таянием многолетней мерзлоты.

Потепление климата может смягчить температурные и питательные ограничения на рост деревьев в бореальных регионах, потенциально повышая бореальную продуктивность. Однако в условиях многолетней мерзлоты потепление также нарушает физическую основу, на которой растут деревья, что приводит к наклонным деревьям или «пьяным» лесам. Наклон деревьев может уменьшить радиальный рост, подрывая потенциальные преимущества потепления. Авторы обнаружили широко распространённое сокращение радиального роста в бореальных лесах южных широт с 1980-х годов. В средних широтах радиальный рост увеличился с ~1980 до ~2000 года, но затем показал признаки снижения. Усиленный рост был очевиден с 1980-х годов в более высоких широтах, где радиальный рост, по-видимому, ограничен температурой. Однако недавние изменения стабильности многолетней мерзлоты и связанное с этим увеличение частоты случаев наклона деревьев стали существенным стрессовым фактором, что привело к сокращению радиального роста бореальных деревьев в самых высоких широтах, где многолетняя мерзлота обширна. Было показано, что деревья, растущие в нестабильных районах многолетней мерзлоты, выделяют больше неструктурных запасов углеводов для компенсации наклона, который ставит под угрозу радиальный рост и потенциальные выгоды от поглощения углерода от потепления. Это более высокое распределение ресурсов в «пьяных» деревьях необходимо для создания высокоплотной реакционной древесины, богатой лигнином, которая требуется для поддержания вертикального положения. С продолжающимся потеплением климата ожидается широкомасштабное сокращение радиального роста в бореальных лесах, что приведёт к снижению секвестрации углерода. Эти результаты улучшают понимание того, как потепление климата и косвенные эффекты, такие как нестабильность почвы, вызванная потеплением многолетней мерзлоты, повлияют на продуктивность бореальных лесов в будущем.

Ссылка: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC423221/

Исследователи обнаружили, что движение ледяных массивов определяет, какие из них переживут ежегодное летнее таяние.

Быстрое сокращение площади морского льда в Северном Ледовитом океане вызвало тревогу по поводу далеко идущих последствий для экосистем, экономики и климатических систем. Но понять факторы, определяющие, как быстро этот лёд исчезает, совсем не просто.

Теперь новый метод отслеживания морского льда и его перемещения в разные сезоны может помочь исследователям предсказать судьбу как старого льда, так и новых льдин, образующихся каждый год. Подобно тому, как течение реки формирует её русло и место, где она заканчивается, маршрут перемещения морского льда играет решающую роль в его выживании.

«Существует давняя идея, что потеря морского льда неизбежна с потеплением», — сказал климатолог Патрик Тейлор (Patrick Taylor) из Исследовательского центра Лэнгли НАСА. «Наше исследование показывает, что то, где начинается лёд и как далеко он перемещается, может иметь огромное значение» в том, как быстро мы теряем морской лёд. Тейлор и его коллеги представят свои выводы на ежегодном собрании AGU 2024 в Вашингтоне, округ Колумбия, 9 декабря.

Приливы и отливы тающего морского льда

Таяние арктического морского льда обусловлено сочетанием факторов, включая повышение температуры, изменение океанских течений и усиленное поглощение солнечного тепла открытыми водами Северного Ледовитого океана.

Предыдущие исследования, анализирующие степень потери льда, в основном фокусировались на среднемесячных показателях площади морского льда. Однако эти методы измерения упускают из виду динамическую природу льда. Участки старого и нового льда постоянно перемещаются и подвергаются влиянию экологических стрессоров, таких как тепло и солёность. Среднемесячные данные не могут отразить, как отдельные льдины реагируют на эти переменные, и данные не могут учитывать изменчивость потери льда из года в год.

Напротив, группа Тейлора стремилась отслеживать отдельные участки морского льда в течение нескольких лет, чтобы понять, как на их выживание влияли пути, по которым они перемещались. Исследователи использовали спутниковые данные из источников, включая Национальный центр данных по снегу и льду, для регистрации еженедельных перемещений отдельных единиц морского льда.

Команда наложила спутниковые данные о воздействии солнечного света, уровнях радиации, движении льда, альбедо, снежном покрове и толщине льда на свой анализ, чтобы определить роль каждого фактора во влиянии на таяние морского льда. Они статистически исследовали миллионы льдин, сосредоточившись на вероятности того, что отдельные льдины выдержат летний сезон таяния, чтобы получить информацию, выходящую за рамки совокупных измерений площади морского льда.

Чтобы отслеживать льдины, исследователи использовали алгоритм отслеживания признаков, который выявлял общие черты между последовательными спутниковыми снимками, сделанными с интервалом от одного до трёх дней. Этот алгоритм также интегрировал данные о ветрах из прогнозов погоды и наблюдения за движением морского льда с буёв, размещённых на морском льду.

«У них есть обширная база данных, охватывающая почти 20 лет», — сказала Линетт Буаверт (Linette Boisvert), климатолог и исследователь криосферы из Центра космических полётов имени Годдарда НАСА, не принимавшая участия в исследовании. «Это первый раз, когда все эти наборы данных собраны в одном месте, поэтому теперь мы можем легко посмотреть, какие факторы могут или не могут заставить морской лёд пережить летнее таяние».

Команда обнаружила, что вероятность того, что участок морского льда переживёт летнее таяние, значительно различается в зависимости от того, куда он перемещался. В целом, участки, которые дрейфовали из своих исходных регионов в более тёплые и южные регионы, имели меньше шансов выжить. Исследователи определили регионы как суббассейны Арктики, такие как море Бофорта. Исследование также показало, что хотя участки более толстого льда в целом с большей вероятностью переживут лето, в таких регионах, как Восточно-Сибирское море, верно обратное, возможно, из-за характера движения тёплой воды.

Результаты предлагают новое детальное понимание изменчивости морского льда в Арктике, где некоторые регионы гораздо более уязвимы, чем другие, к сезонному таянию. По словам Тейлора, понимание этих различий имеет ключевое значение для прогнозирования того, сколько льда останется в будущем и где именно.

Мировые волновые эффекты Арктики

Исчезновение морского льда уже нарушает экосистемы, которые от него зависят, влияя на кормление и миграцию животных, погодные условия, глобальный уровень моря и даже геополитику, поскольку новые судоходные пути открываются в районах, ранее покрытых льдом.

«То, что происходит в Арктике, не остаётся в Арктике», — сказала Буасверт. Регион действует как термостат для планеты, отметила она. По мере потепления каскадные эффекты могут ощущаться во всём мире.

Например, сокращение площади морского льда приводит к большему поглощению тепла океаном, поскольку более тёмная открытая вода пропускает больше тепла от Солнца. Это повышенное количество тепла создаёт обратную связь, ускоряющую потепление. Приливы и отливы в ледяном покрове также влияют на циркуляцию полярных атмосферных структур над головой, что может привести к экстремальным погодным явлениям в регионах, далёких от Арктики.

По словам Тейлора, климатические модели предсказывают потепление Арктики на 5–15°C в течение следующих 100 лет. Сколько льда сохранится в этих совершенно разных сценариях — вопрос открытый, но Тейлор считает, что новый подход его команды поможет. Немногие исследования подробно изучали закономерности циркуляции морского льда в климатических моделях или потенциальные эффекты этих закономерностей, и это как раз то, что группа Тейлора планирует сделать в дальнейшем.

Ссылка: https://eos.org/articles/the-survival-of-arctic-sea-ice-may-depend-on-its-travel-routes

Прогнозы погоды принципиально неопределённы, поэтому прогнозирование диапазона вероятных погодных сценариев имеет решающее значение для принятия важных решений, от предупреждения общественности об опасных погодных условиях до планирования использования возобновляемых источников энергии. Традиционно прогнозы погоды основывались на численном прогнозе погоды, который опирается на моделирование физических процессов в атмосфере. Недавние достижения в области прогнозирования погоды на основе машинного обучения позволили создать модели с меньшей ошибкой прогноза, чем при моделировании с помощью численного прогноза погоды. Однако эти достижения были сосредоточены в основном на отдельных детерминированных прогнозах, которые не отражают неопределённость и не оценивают риск. В целом, прогнозирование погоды на основе машинного обучения остаётся менее точным и надёжным, чем современные ансамблевые результаты численного прогноза погоды. Здесь авторы представляют GenCast, вероятностную модель погоды с лучшим качеством и большей скоростью, чем лучший оперативный среднесрочный прогноз погоды в мире, ENS, ансамблевый прогноз Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды. GenCast — это метод прогнозирования погоды на основе машинного обучения, основанный на десятилетних данных реанализа. GenCast генерирует ансамбль стохастических 15-дневных глобальных прогнозов с шагом 12 часов и разрешением по широте-долготе 0,25° для более чем 80 поверхностных и атмосферных переменных за 8 минут. Он обладает большей точностью, чем ENS, по 97,2% из 1320 целей, которые были подвергнуты оценке, и лучше предсказывает экстремальную погоду, пути тропических циклонов и производство ветровой энергии. Эта работа помогает открыть следующую главу в оперативном прогнозировании погоды, в которой важные решения, зависящие от погоды, принимаются точнее и эффективнее.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08252-9

Современные климатические модели предполагают, что антропогенное ослабление атлантической меридиональной термохалинной циркуляции (АМТЦ) уже началось с середины 1980-х годов. Однако непрерывные прямые записи наблюдений за последние два десятилетия показали замечательную устойчивость АМТЦ. Чтобы пролить свет на это кажущееся противоречие, авторы попытались приписать междесятилетнюю изменчивость исторической АМТЦ антропогенным и естественным сигналам, анализируя множественные климатические и «поверхностно-воздействующие» модели океана вместе с данными прямых наблюдений. Анализ предполагает, что обширное ослабление АМТЦ произошло в 2000-х годах, как это видно из результатов вышеупомянутых моделей океана, и было в первую очередь вызвано антропогенным воздействием и, возможно, дополнено естественной изменчивостью. Однако с начала 2010-х годов естественный компонент АМТЦ значительно усилился из-за развития сильного положительного Североатлантического колебания. Усиленный естественный сигнал АМТЦ, в свою очередь, действовал в противовес антропогенному сигналу ослабления, что привело к почти полной остановке ослабления АМТЦ. Дальнейший анализ показывает, что перетягивание каната между естественными и антропогенными сигналами, вероятно, продолжится в течение следующих нескольких лет.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-54903-w

Городские планировщики и другие заинтересованные стороны часто рассматривают деревья как панацею для смягчения городского теплового стресса; однако эффективность охлаждения ими различается в глобальном масштабе и зависит от трёх основных факторов: особенностей деревьев, городской морфологии и климатических условий. В этой работе анализируются 182 исследования охлаждающего эффекта городских деревьев в 17 климатических зонах в 110 городах или регионах мира. Внедрение деревьев снижает пиковые месячные температуры до уровня ниже 26°C в 83% городов. Деревья могут снизить температуру на уровне пешеходов до 12°C за счёт большой блокировки излучения и транспирации. В тропическом, умеренном и континентальном климате смешанное использование листопадных и вечнозелёных деревьев в открытой городской морфологии обеспечивает примерно на 0,5°C больше охлаждения, чем подход с использованием одного вида. В засушливом климате преобладают вечнозелёные виды, демонстрирующие более эффективное охлаждение в компактной городской морфологии. В этом исследовании предлагаются рекомендации по озеленению для городских планировщиков, учитывающие контекст и позволяющие использовать эффект охлаждения деревьев в условиях глобального потепления.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43247-024-01908-4

Авторы использовали модели земной системы и химико-транспортную модель для определения радиационного воздействия, обусловленного изменениями содержания озона. Три различных измерения радиационного воздействия (мгновенное: IRF, скорректированное по стратосферной температуре: SARF, эффективное: ERF) сравниваются с использованием как онлайн-, так и офлайн-расчётов для IRF и SARF, а также онлайн-расчётов для ERF. Чтобы изолировать радиационное воздействие озона, модельные эксперименты были настроены таким образом, что только изменения озона (включая обусловленные ими изменения в водяном паре, облаках и т.д.) влияли на эволюцию физики и динамики модели. Обнаружены устойчивые изменения в содержании озона из-за будущих изменений в концентрациях предшественников озона и озоноразрушающих веществ. Это приводит к положительному радиационному воздействию 0,27±0,09 Вт·м^-2 (ERF), 0,24 ± 0,021 Вт·м^-2 (офлайн, SARF), 0,29 ± 0,10 Вт·м^-2 (онлайн, IRF). Увеличение содержания озона приводит к общему уменьшению доли облаков (хотя на некоторых уровнях наблюдается рост). Это уменьшение вызывает общую отрицательную корректировку радиационного воздействия (положительную в коротковолновом диапазоне, но отрицательную в длинноволновом). Необлачные корректировки (исключая стратосферную температуру) положительны (как в коротковолновом, так и в длинноволновом диапазоне). Противоположные знаки облачных и необлачных корректировок означают, что общая корректировка SARF невелика и положительна. Авторы находят общее согласие между модельными оценками относительно влияния изменений содержания озона на температуру и долю облаков и согласие относительно знаков отдельных членов корректировки при разделении на коротковолновый и длинноволновый диапазоны. Однако общая разница между ERF и SARF меньше, чем межмодельная изменчивость.

Ссылка: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2024/egusphere-2024-3698/