Сильные осадки, часто связанные с погодными явлениями, такими как тропические и внетропические циклоны, атмосферные реки и мезомасштабные конвективные системы, могут привести к значительным социально-экономическим потерям. В этом исследовании авторы применили средства отслеживания таких атмосферных особенностей для количественной оценки вклада типов штормов в наборы данных наблюдений и краткосрочные ретроспективные климатические модельные прогнозы. Они сгенерировали глобальный ежечасный набор данных о штормах с пространственным разрешением 0,25°, охватывающий период 2006–2020 гг., на основе результатов отслеживания с помощью TempestExtremes и Python FLEXible object TRacKeR. Проведённый анализ показывает, что на рассмотренные четыре типа штормов приходится 67% среднегодового количества осадков в мире и 82% из 1% самых экстремальных значений осадков, при этом мезомасштабные конвективные системы находятся в основном над тропиками, а атмосферные реки и внетропические циклоны — в средних широтах. Процент осадков от этих ураганов также демонстрирует сильную сезонность во многих географических точках. Далее результаты отслеживания были применены к ретроспективным прогнозам энергетической экзамасштабной модели земной системы (E3SM) для оценки, насколько хорошо моделируются эти штормы. Оценка показывает, что E3SM с разрешением ~1° значительно недооценивает общее количество и экстремальные количества осадков, связанных с штормами, особенно для мезомасштабных конвективных систем в тропиках. Этот анализ также показывает, что модель не может правильно отразить средние суточные фазы и амплитуду осадков мезомасштабных конвективных систем. Использованный подход, основанный на явлениях, обеспечивает лучшее понимание характеристик осадков и может привести к более качественной оценке модели за счёт выявления основных проблем в физике модели, обусловленных процессами выпадения осадков, связанными с сильными ураганами.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2023JD039697

Точное моделирование и прогноз будущего потепления необходимы для правильного политического реагирования на ожидаемое изменение климата. Авторы изучают моделирование средних глобальных и арктических приземных температур воздуха с помощью климатических моделей CMIP6. Большинство моделей переоценивают наблюдаемое среднее глобальное потепление. Только семь из 19 рассмотренных моделей воспроизводят глобальное потепление, которое находится в пределах ±15% от наблюдаемого в среднем за базисный период 2014–2023 гг. и 1961–1990 гг. Десять моделей переоценивают глобальное потепление более чем на 15% и только одна из моделей недооценивает его более чем на 15%. Арктическое потепление моделируется климатическими моделями CMIP6 гораздо лучше, чем среднее глобальное потепление. Причина в равном распределении завышенных и недооценённых модельных оценок потепления в Арктике, в то время как большинство моделей переоценивают среднее глобальное потепление. Восемь моделей находятся в пределах ±15% наблюдаемого потепления в Арктике. Только три модели имеют точность в пределах ±15% как для средней глобальной, так и для арктической температуры.

 Ссылка: https://www.mdpi.com/2073-4433/15/5/567  

Атмосферные реки представляют собой узкие, вытянутые синоптические струи водяного пара, играющие важную роль в глобальном круговороте воды. Постоянно развивающийся алгоритм отслеживания атмосферных рек в глобальном масштабе как удлиненных целей (tARget) идентифицирует объекты атмосферных рек на отдельных временных шагах на основе порогового значения интегрированного переноса водяного пара и других требований, а также отслеживает каждый объект атмосферных рек во времени и пространстве. С учётом предыдущих версий tARget, в этой статье обсуждаются дальнейшие усовершенствования алгоритма для лучшей обработки атмосферных рек в тропических и полярных регионах, а также «зональных», для захвата которых предыдущие версии алгоритма не были предназначены. Этот дополнительно уточнённый на региональном уровне алгоритм применяется к реанализу ERA5 за 1940–2023 гг. с интервалом шесть часов и разрешением по горизонтали 0,25°× 0,25°. Результаты обнаружения атмосферных рек оцениваются с точки зрения их ключевых характеристик. Ожидается, что эта глобальная база данных атмосферных рек, уточнённая на региональном уровне, поможет дальнейшему пониманию атмосферных рек, например, исследованиям процессов, оценке моделирования и прогнозов атмосферных рек, а также оценке воздействия на них изменения климата.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-024-03258-4

Точная количественная оценка динамики суммарного испарения и влажности почвы имеет решающее значение для понимания глобального водного цикла и баланса поверхностной энергии. Здесь представлен новый набор долгосрочных данных о глобальных суммарном испарении и влажности почвы, полученный на основе недавно разработанной модели простой земной гидросферы, версия 2 (SiTHv2). Эта экогидрологическая модель, основанная на спутниковых наблюдениях из нескольких источников и гидрометеорологических переменных из данных реанализа, обеспечивает ежедневные глобальные оценки, связанные с суммарным испарением (например, общее суммарное испарение, транспирация растений, испарение почвы, перехваченное испарение) и трёхслойную динамику влажности почвы с точностью 0,1° в пространственном разрешении. Проверка с помощью измерений на месте и сравнение с основными глобальными продуктами суммарного испарения и влажности почвы демонстрируют надёжные характеристики SiTHv2 как по величине, так и по временной динамике суммарного испарения и влажности почвы в различных масштабах. Комплексная характеристика водных путей в модели SiTHv2 делает этот цельный набор данных особенно ценным для исследований, требующих синхронизации водного баланса и реакции растительности на водные ограничения. Благодаря долгосрочному охвату и высокому пространственно-временному разрешению продукт суммарного испарения и влажности почвы, полученный на основе SiTHv2, будет пригоден для поддержки анализа, связанного с гидрологическим циклом, оценкой засухи и здоровьем экосистем.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-024-03271-7

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/