Значительный прогресс в науке об углероде многолетней мерзлоты, достигнутый за последние десятилетия, включает выявление его огромных запасов в многолетней мерзлоте, разработку новых панарктических карт вечной мерзлоты, увеличение числа наземных точек измерения потоков CO₂ и метана, а также важных факторов, влияющих на круговорот углерода, в том числе изменения растительности, периодов замерзания и оттаивания почвы, лесных пожаров и других тревожных явлений. Исследования по моделированию, основанные на процессах, теперь учитывают ключевые элементы круговорота углерода в многолетней мерзлоте, а достижения в области статистического моделирования и обратного моделирования улучшают понимание баланса C в регионе многолетней мерзлоты. При объединении существующих данных и результатов моделирования регион многолетней мерзлоты, вероятно, станет источником метана в водно-болотных угодьях и небольшим стоком CO₂ в наземной экосистеме с более низким суммарным поглощением CO₂ в более высоких широтах, исключая выбросы лесных пожаров. В 2002–2014 гг. самый сильный сток CO₂ был расположен в западной Канаде (медиана: -52 г C м^-2 год^-1), а наименьшие - на Аляске, в канадской тундре и сибирской тундре (медиана: от -5 до -9 г C м⁻² год^-1). Евразийские регионы имели самые большие медианные потоки метана на водно-болотных угодьях (16–18 г CH₄ м^-2 год^-1). Количественная оценка баланса углерода в региональном масштабе остаётся сложной задачей из-за высокой пространственной и временной изменчивости и относительно низкой плотности наблюдений. Более точные потоки углерода в регионах многолетней мерзлоты требуют: (a) разработки более качественных карт, характеризующих водно-болотные угодья, динамику растительности и нарушений, включая резкое таяние многолетней мерзлоты; (б) создания новых круглогодичных участков наблюдений потоков CO₂ и метана в недостаточно представленных районах; и (в) улучшенных моделей, которые лучше отражают важную динамику углеродного цикла многолетней мерзлоты, включая выбросы в межвегетационный период и воздействие возмущений.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023JG007638

Эль-Ниньо – Южное колебание (ЭНЮК) – весьма заметное климатическое явление, имеющее серьёзные последствия для глобальных погодных условий и изменения климата. Точное предсказание ЭНЮК имеет значительную научную и экономическую ценность. Однако из-за сложной взаимосвязи между эволюцией океанов и атмосферы в пространственных и временных масштабах в настоящее время наиболее совершенным физически обоснованным динамическим моделям с трудом удаётся давать точные прогнозы за пределами одного года. Модели глубокого обучения часто отдают приоритет комплексному сложению модулей, игнорируя важнейшую пространственную и временную информацию и обеспечивая неточные прогнозы на длинных дистанциях. Чтобы преодолеть эти проблемы, в этом исследовании предлагается модель ENSONet. Она определяет область высокой корреляции Ниньо и временные отношения путём разработки чётких параметров обучения пространственного местоположения и временного внедрения. Архитектура прогрессивного прогнозирования использует множественное обучение для повышения точности долгосрочного прогнозирования и эффективной дистанции. Кроме того, на основе особенностей океана с помощью пространственных и временных модулей обнаруживаются новые регионы, важные для прогнозирования, а сложные структуры прогнозирования изучаются путём точного моделирования пространственно-временных отношений. Обширные эксперименты с наборами реальных данных показывают, что ENSONet идентифицирует регионы, непосредственно связанные с индексом Ниньо, и выявляет новые представляющие интерес регионы посредством непрерывного обучения. Успешно прогнозируя изменения ЭНЮК с 1984 по 2023 гг., она демонстрирует своё качество в изучении сложных моделей прогнозирования. В заключение, ENSONet не только расширяет горизонт прогнозирования до 18-го месяца, но также демонстрирует значительное повышение его точности со средним улучшением на 28,99%, тем самым достигая самых современных показателей.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07119-z

Исследования характеристик скорости ветра представляют интерес для многих дисциплин: от возобновляемых источников энергии до экологии. В то время как обычно изучаются средние значения и тенденции, меньше внимания уделяется оценке других характеристик, таких как условия слабого ветра. Однако в литературе нет чёткого определения понятия «слабый ветер». Авторы предлагают шкалу Бофорта для характеристики значений слабого ветра над Европой через фиксированный порог 3,3 м/с (категория «легкий бриз»). Климатологическая (1979–2018 гг.) оценка выполняется с использованием почасовых данных реанализа ERA5. Ограниченное число станций наблюдения указывает на среднее за 40 лет число часов слабого ветра около 3500 в год, это сопоставимо с соответствующими ячейками реанализа ERA5, что показывает серьёзные ограничения в горных районах. Европейский регион имеет сильный градиент часов слабого ветра с севера на юг. Замечательные закономерности получены над побережьями и регионами со сложной орографией. Сезонная изменчивость слабого ветра колеблется около 20–25% для большинства регионов, а межгодовой коэффициент изменчивости - от 0,05 до 0,17. В океанических регионах значения слабого ветра меньшие, чем на суше. При этом атлантический и средиземноморский регионы ведут себя по-разному. Наибольшие годовые периоды (последовательные) почасовых эпизодов слабого ветра находятся в диапазоне от 5 до 10 дней (от 120 до 240 часов) на многих территориях суши. Среднечасовые периоды ветра обычно длятся от 15 до 25 часов и имеют более 200 эпизодов.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07123-3

Было высказано предположение, что по мере исчезновения морского льда возникнет глубокая конвекция в открытом океане в Арктике, которая увеличит потерю льда. Здесь, используя 36 современных климатических моделей и до 50 членов ансамбля в каждой модели, авторы показывают, что глубокая арктическая конвекция встречается редко при самом сильном сценарии потепления. Только пять моделей имеют конвекцию к 2100 году, а 11 — к середине рассматриваемого временного интервала. При этом самые глубокие смешанные слои находятся в восточной части Евразийского бассейна. Когда этот регион подвергается засолению и увеличению скорости ветра, модели конвектируют; всё же большинство моделей «освежаются». Модели, в которых нет конвекции, имеют самый сильный галоклин и наиболее стабильный морской лёд, но те, которые теряют лёд раньше всех – из-за сильно нагревающихся атлантических вод – не имеют постоянной глубокой конвекции: она прекращается в середине столетия. Изменения галоклина и атлантических вод необходимо срочно лучше отражать в моделях.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023GL106499

Большая часть нашего понимания кайнозойского климата основана на записях δ¹⁸O, измеренных у донных фораминифер. Однако это измерение отражает совокупный сигнал глобальной температуры и уровня моря, что препятствует чёткому пониманию взаимодействий и обратных связей климатической системы, вызывающих глобальное изменение температуры. Представленная новая реконструкция изменения температуры за последние 4,5 миллиона лет включает две фазы долговременного похолодания, причём вторая фаза ускоренного похолодания во время перехода среднего плейстоцена (от 1,5 до 0,9 миллиона лет назад) сопровождается переходом от доминирующей 41 000-летней низкоамплитудной периодичности до доминирующей 100 000-летней периодичности с высокой амплитудой. Изменения в темпах долгосрочного охлаждения и изменчивости согласуются с изменениями в углеродном цикле, первоначально вызванными геологическими процессами, за которыми последовали дополнительные изменения в углеродном цикле Южного океана.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi1908

Растущая осведомленность общественности о климатических рисках и увеличение инвестиций в адаптацию к изменению климата могут спровоцировать переселение, перераспределение климатических рисков между группами населения и привести к таким социальным последствиям, как сегрегация и джентрификация*. Предыдущие исследования эмпирически изучали влияние климатических рисков на выбор места назначения мигрантами, однако лишь немногие проводили исследования на внутримуниципальном уровне, и ещё меньше учитывали связанные с этим социальные последствия. Исследование дополняет эмпирические данные о климатической миграции, изучая влияние климатических рисков на выбор места назначения мигрантами в уязвимых муниципалитетах. В частности, авторы откалибровали байесовские сети для конкретных мест с помощью данных о миграции, собранных в четырёх мегаполисах США с известными климатическими рисками. Затем они объяснили, как климатические риски влияют на выбор мест назначения мигрантами для четырёх случаев исследования, ссылаясь на разработанные модели. Результаты моделирования выявили отдельные основные факторы, влияющие на выбор мигрантами района проживания во всех исследованных случаях. В Новом Орлеане, штат Луизиана, высокогорные районы могут подвергнуться джентрификации из-за притока образованных мигрантов. В других случаях неоднородные социально-демографические потоки, находящиеся под влиянием климатических рисков, вероятно, усугубят ранее существовавшую несправедливость, включая социальную сегрегацию и экономический разрыв. Исследование способствует получению необходимых эмпирических данных о влиянии климатических рисков на миграцию, которая может усугубить или поднять социальные проблемы в долгосрочной перспективе. Результаты исследования также служат основой для будущих усилий по адаптации к изменению климата, направленных на создание более инклюзивных принимающих сообществ. 

* Джентрификация - реконструкция (ревитализация) пришедших в упадок городских кварталов путём благоустройства и последующего привлечения более состоятельных жителей.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-024-03687-5

Ожидается, что вызванное климатом продвижение бореальных лесов на север уменьшит альбедо, изменит запасы углерода и заменит тундру, но где и когда это произойдёт, остаётся в значительной степени неизвестным. Используя данные из 19 участков на 22 градусах долготы вдоль линии деревьев на севере Аляски, авторы показывают более сильную временную корреляцию роста годичных колец с водой, открытой отступающим арктическим морским льдом, чем с температурой воздуха. В пространственном отношении эти результаты показывают, что рост деревьев, пополнение и расширение ареала причинно связаны с открытой водой через связанные с этим более высокие температуры, более глубокие снежные покровы и улучшенную доступность питательных веществ. Авторы применили метаанализ к 82 приарктическим участкам и обнаружили, что пропорционально больше линий деревьев продвинулось там, где проксимальнее продолжающаяся потеря морского льда. В совокупности эти результаты показывают, как и где изменение условий морского льда способствует распространению лесов в высоких широтах.

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adh2339

Всестороннее понимание изменений количества осадков, обусловленных антропогенным фактором, имеет важное значение для управления водными ресурсами и проектирования инфраструктуры. Однако в региональных масштабах существующие исследования по обнаружению и объяснению редко способны окончательно определить влияние человека на осадки. Авторы показывают, что антропогенные выбросы аэрозолей и парниковых газов являются основными факторами изменения количества осадков в Соединённых Штатах. Выбросы парниковых газов увеличивают среднее и экстремальное количество осадков по данным измерений дождемеров во все сезоны, в то время как десятилетний эффект глобальных выбросов аэрозолей уменьшает количество осадков. Местные выбросы аэрозолей ещё больше компенсируют рост выбросов парниковых газов зимой и весной, но увеличивают количество осадков летом и осенью. Эти результаты показывают, что противоречивые данные литературы об исторических тенденциях осадков можно объяснить компенсацией сигналов аэрозолей и парниковых газов. В масштабах Соединённых Штатов отдельные климатические модели воспроизводят наблюдаемые изменения, но не могут с уверенностью определить, увеличил или уменьшил количество осадков тот или иной антропогенный агент.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-45504-8

Диапазон суточных температур (ДСТ), как основной показатель системы Земли, демонстрирует очевидные временные и пространственные вариации, которые не совсем согласуются с глобальными. Возможности исторического моделирования 19 моделей Проекта CMIP6 для ДСТ были сначала оценены на основе данных CRU_TS v4.04. Будущие изменения в рамках трёх общих социально-экономических путей (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5) в ДСТ прогнозировались с использованием мультимодельного ансамблевого среднего значения, а его межгодовые вариации сезонно исследовались с помощью анализа эмпирической ортогональной функции. Результаты показали, что модели CMIP6 могут отражать тенденцию к снижению ДСТ в течение 1901–2014 гг., при этом глобальный коэффициент пространственной корреляции между моделями и наблюдениями варьируется от 0,4 до 0,7. Мультимодельное ансамблевое среднее значение превзошло оценки отдельных моделей как по пространственным, так и по временным вариациям, что указывает на его более высокую точность и надёжность. Будущие изменения ДСТ продемонстрировали значительное снижение в северном полушарии и увеличение в Южной Америке, а величина изменения росла с увеличением времени и интенсивности выбросов, особенно более чем на 0,4°C в рамках SSP5-8,5. Тенденция к снижению глобального ДСТ сохранялась в SSP2-4.5 и SSP5-8.5, тогда как SSP1-2.6 сменила тенденцию к увеличению в течение 2015–2100 гг. ДСТ демонстрировал сезонные колебания и в основном находился под влиянием холодных месяцев. Доминирующие моды межгодового ДСТ и их связь с геопотенциальной высотой 500 гПа, U-ветром на 200 гПа и уходящей длинноволновой радиацией показали более сильные особенности в тропических регионах. Высокоположительная корреляция между первой модой ДСТ и индексом Ниньо3,4 в декабре/январе/феврале составляет 0,67, что указывает на значительное влияние Эль-Ниньо-Южного колебания на ДСТ.

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07107-3

Глобальное потепление ускоряет круговорот воды, вызывая во всём мире новые засухи, затрудняющие мониторинг и прогнозирование. Стандартизированный индекс эвапотранспирации осадков (Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI) используется для оценки характеристик засухи и времени реакции природных и экономических систем в различных временных масштабах. Однако существующие наборы данных SPEI имеют грубое пространственное или временное разрешение или ограниченную пространственную протяжённость, что сокращает их способность точно определять даты начала или окончания или масштабы засухи в глобальном масштабе. Чтобы сократить эти пробелы, авторы разработали глобальный ежедневный набор данных SPEI (SPEI-GD) с пространственным разрешением 0,25° с 1982 по 2021 гг. в нескольких временных масштабах (5, 30, 90, 180 и 360 дней), основанный на осадках из набора данных реанализа Европейского центра среднесрочного прогнозирования погоды V5 (ERA5) и потенциальном суммарном испарении из набора данных Сингера. По сравнению с широко используемым набором данных базы SPEI, SPEI-GD может улучшить пространственно-временное разрешение и точность SPEI в районах, где отсутствуют метеорологические сайты. SPEI-GD хорошо коррелирует с SPEI на местах и влажностью почвы. Этот набор данных надёжно поддерживает субсезонные и ежедневные глобальные и региональные исследования засухи.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-024-03047-z