Климатическая система реагирует на изменения в содержании атмосферных парниковых газов или аэрозолей посредством быстрых процессов, запускаемых в течение нескольких часов и дней, и посредством более медленных процессов, при которых полную реакцию можно будет увидеть лишь спустя столетия. В этой статье авторы стремятся выяснить механизмы, работающие во временных масштабах от часов до лет, чтобы лучше понять реакцию ключевых климатических величин, таких как потоки энергии, температура и осадки, на внезапное увеличение либо концентрации двуокиси углерода (CO₂), либо чёрного углерода (ЧУ) или сульфатных (SO₄) аэрозолей. Результаты основаны на идеализированных расчётах шести глобальных климатических моделей. Обнаружено, что эффект изменения температуры океана начинает проявляться через пару месяцев. Быстрое сокращение количества осадков начинается мгновенно и фиксируется всего через несколько дней. Для ЧУ они составляют большую часть равновесного отклика. Для CO₂ и SO₄ величина отклика осадков постепенно увеличивается по мере нагревания/охлаждения поверхности, а для CO₂ знак отклика меняется с отрицательного на положительный через два года. Быстрая корректировка облачности обычно устанавливается в течение первых 24 часов, и, хотя обратные связи облачности с CO₂ и SO₄ со временем усиливаются, географическая картина равновесного изменения облачности присутствует уже после первого года. Несмотря на различия в моделях, эта работа подчёркивает общее сходство основных изменяющихся во времени процессов и смоделированных реакций, и, следовательно, надёжность их ключевых характеристик на исторические и будущие антропогенные воздействия.

Ссылка: https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/36/11/JCLI-D-22-0513.1.xml

Ледяные щиты Гренландии и Антарктиды в последние десятилетия тают с ускорением. Можно ожидать, что талая вода из Гренландии инициирует реакцию климата, которая, возможно, отличается от реакции, связанной с талой водой Антарктики. Какая из них может вызвать большую реакцию климата и какие механизмы задействованы? Чтобы изучить эти вопросы, авторы применили функции отклика климата, чтобы провести серию экспериментов по возмущению количества талой воды с использованием полностью связанной модели климата. В обоих полушариях талая вода вызывает охлаждение атмосферы, расширение морского льда и укрепление ячеек Хэдли и Феррела. Талые воды Гренландии вызывают замедление атлантической меридиональной термохалинной циркуляции и охлаждение подповерхностного океана в северных высоких широтах. Талая вода Антарктики вызывает замедление образования антарктических донных вод и нагревание подповерхностного океана вокруг Антарктиды. Для скоростей таяния до 2000 Гт/год реакция климата является близкой к линейной. Однако по мере увеличения скорости таяния до 5000 Гт/год реакция климата становится нелинейной. Из-за коллапса атлантической меридиональной термохалинной циркуляции реакция климата является сверхлинейной при высоких скоростях таяния в Гренландии. Реакция климата является сублинейной при высоких скоростях таяния Антарктики из-за остановки распространения антарктического морского льда на север тёплыми поверхностными водами. Наконец, в линейном пределе использованы функции отклика климата и теория линейной свёртки, чтобы сделать прогноз важных климатических параметров в ответ на сценарии эволюции талых вод, предполагающие, что талые воды Антарктики станут основным фактором изменения климата, преобладая над талыми водами Гренландии.

Ссылка: https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/36/11/JCLI-D-22-0433.1.xml

Протяжённость антарктического морского льда (совокупная площадь со сплочённостью морского льда не менее 15%) в целом немного увеличилась с тех пор, как в 1979 г. начались постоянные спутниковые наблюдения. Однако 25 февраля 2022 г. она упала до рекордно низкого уровня <2 млн км², отклонившись от своего климатологического размера на два стандартных отклонения. Наблюдалась выраженная пространственная изменчивость потерь морского льда с заметным отступлением морского льда в морях Беллинсгаузена, Уэдделла и Росса. Такая картина предполагает потенциальное влияние морского минимума Амундсена (постоянной климатологической системы низкого давления, расположенной над морями Амундсена-Беллинсгаузена или вокруг них).

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-023-00433-w

Сокращение арктического морского льда наблюдается во все времена года и во всех регионах. Потери в зимнее время особенно значительны в Баренцевом море, области заметной внутренней изменчивости, связанной с атмосферой, океаном и льдом. Эта внутренняя изменчивость вызывает эпизоды многолетнего роста или потери морского льда — так называемые события быстрой смены льда, — которые могут быть значительно больше, чем тенденция, вызванная внешними факторами.

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s43017-023-00437-6

Разделение антропогенного и естественного вкладов в глобальное потепление имеет решающее значение для понимания и прогнозирования изменения климата, но это трудно сделать из-за сложности климатической системы. Авторы пытаются решить эту проблему, оценивая антропогенное воздействие с должным учётом его долговременного сохранения. Таким образом, предлагается подход, основанный на данных, для разделения наблюдаемых тенденций в глобальном и региональном масштабах на антропогенные и естественные тенденции. Обнаружено, что существует непрерывная антропогенная тенденция к глобальному потеплению с начала прошлого века, даже во время недавнего периода, когда оно прерывалось. В региональных масштабах антропогенно обусловленные тренды между регионами обнаруживаются на аналогичном уровне, тогда как неравномерное распределение трендов потепления между регионами может быть связано с естественными причинами. Эти результаты дают новое представление о потеплении климата, а предложенный подход открывает новую перспективу для исследований атрибуции.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2022GL102232

Авторы сравнивают арктическое усиление (AУ), полученное двумя моделями системы Земли CESM1 и CESM2, в рамках CEMIP5 и CEMIP6 (проект взаимного сравнения связанных моделей, фазы 5 и 6, соответственно). Оказалось, что модель CESM1 воспроизводит недавние высокие значения AУ, выведенные из наблюдаемой температуры, гораздо лучше, чем CESM2. Коэффициент корреляции в период 1970–2012 гг. между АУ, смоделированной в CESM1, и наблюдаемой составляет 0,47, тогда как симуляция CESM2 приводит к антикорреляции r = −0,53. Даже более успешная модель (CESM1) не способна воспроизвести недавние высокие значения AУ, равные 4–5. Основной причиной этой недостатка является переоценка моделью скорости роста средней глобальной температуры в годы после 1990-ого. Когда модельный тренд средней глобальной температуры CESM1 заменяется в выражении для AУ наблюдаемым температурным трендом, коэффициент корреляции увеличивается с 0,47 до 0,75. Модель CESM1 является одной из лучших североамериканских моделей в моделировании AУ, в то время как модель CESM2 является одной из наименее успешных.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2073-4433/14/5/820

Волны тепла могут вызывать серьёзные социально-экономические и экологические последствия. Прогнозируется, что наблюдаемое увеличение их частоты, интенсивности и продолжительности будет продолжаться по мере глобального потепления. Этот обзор синтезирует состояние знаний и научные проблемы. В нём обсуждаются различные аспекты, связанные с определением, инициирующими механизмами, наблюдаемыми изменениями и будущими прогнозами волн тепла, а также новые направления исследований по субсезонным прогнозам и конкретным типам волн тепла. Также выявлены пробелы, ограничивающие прогресс, и определены приоритеты будущих исследований. В целом, физические движущие силы волн тепла изучены недостаточно, отчасти из-за трудностей количественной оценки их взаимодействия и реакции на изменение климата. Влияющие факторы передают процессы в различных пространственно-временных масштабах, от глобального потепления и крупномасштабной атмосферной циркуляции до региональных и локальных факторов в зоне воздействия и в подветренных районах. Хотя некоторые термодинамические процессы были идентифицированы, отсутствует понимание динамических аспектов, региональных воздействий и обратных связей, а также их будущих изменений. Это затрудняет атрибуцию региональных тенденций и отдельных событий и снижает точность прогнозов, а также качество региональных прогнозов. Устойчивые сети наблюдений, модели различной сложности, методологические подходы, основанные на описаниях, и искусственный интеллект открывают новые возможности для понимания процессов и междисциплинарных исследований.

Ссылка: https://www.researchgate.net/publication/370312902_Heat_waves_Physical_understanding_and_scientific_challenges

Ожидается, что быстрое потепление в Арктике приведёт к широкомасштабной деградации многолетней мерзлоты. Однако наблюдения показывают, что специфические для участка условия (растительность и почвы) могут компенсировать реакцию многолетней мерзлоты на изменение климата. В данной статье подведены итоги 43-летних межгодовых наблюдений за сезонными оттепелями в тундровых ландшафтах, окружающих Марре-Сале на западном побережье полуострова Ямал, на северо-западе Сибири. Этот надёжный набор данных включает характерный для ландшафта климат, толщину активного слоя, влажность почвы и наблюдения за растительностью в различных масштабах. Долгосрочные тренды этих иерархически масштабированных наблюдений показывают, что дренированные ландшафты проявляют наиболее выраженную реакцию на изменение климатических условий, в то время как ландшафты влажных тундр демонстрируют уменьшение мощности активного слоя, а ландшафты речных пойм не показывают изменений в деятельном слое. Медленное увеличение глубины сезонного протаивания, несмотря на значительное потепление, наблюдаемое в последние четыре десятилетия на полуострове Ямал, можно объяснить утолщением мохового покрова и оседанием земной поверхности по мере оттаивания и уплотнения переходного слоя (верхний горизонт многолетнемёрзлых грунтов, богатых льдом). Неравномерное распространение отдельных растительных сообществ, в первую очередь мхов, вносит существенный вклад в пространственную изменчивость, наблюдаемую в динамике деятельного слоя. Основываясь на этих выводах, авторы рекомендуют, чтобы в региональных оценках многолетней мерзлоты использовалась средняя мощность активного слоя в ландшафтном масштабе, которая взвешивает пропорции различных типов ландшафта.

Ссылка: https://www.mdpi.com/2076-3263/13/5/129

Хранилище углерода в океане играет жизненно важную роль в определении реакции углерода на выбросы и изменчивости углеродного цикла. Однако из-за сильной региональной и временной изменчивости океана редкие наблюдения за углеродом ограничивают современное понимание исторических изменений содержания углерода. Профили температуры и солёности океана более широко распространены и быстро пополняются благодаря автономным программам, поэтому авторы изучают, как профили температуры и солёности могут предоставить информацию для реконструкции запасов углерода в океане с оптимальной ансамблевой интерполяцией. Здесь оптимальная интерполяция по ансамблю используется для реконструкции содержания углерода в океане с использованием синтетических наблюдений за температурой и солёностью Арго с примерами для кадастров углерода как в верхних 100 м, так и в верхних 2000 м. При рассмотрении реконструкции верхнего 100-метрового запаса углерода согласованные взаимосвязи между углеродом в верхних слоях океана, температурой, солёностью и атмосферной концентрацией CO₂ приводят к оптимальным решениям, отражающим контроль недонасыщенности, растворимости и щёлочности. Вневыборочные реконструкции верхних 100 м показывают, что в большинстве регионов тенденция содержания углерода в океане и более 60% изменчивости без тренда могут быть реконструированы с использованием локальных измерений температуры и солёности с лишь небольшими изменениями при рассмотрении синтетических профилей, согласующихся с нерегулярным отбором проб Арго. Расширение метода для реконструкции верхних 2000 м показывает, что неопределённость модели на глубине ограничивает возможности реконструкции. Влияние этих неопределённостей на реконструкцию запасов углерода в слоях больших 2000 м невелико, и полные реконструкции с историческими местоположениями Арго показывают, что этот метод может реконструировать региональную межгодовую и десятилетнюю изменчивость. Таким образом, оптимальная интерполяция, основанная на взаимосвязях моделей в сочетании с гидрографическими измерениями, может предоставить ценную информацию об изменениях глобальных запасов углерода в океане.

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/20/1671/2023/

Фенология растений регулирует углеродный цикл и взаимодействие суши и атмосферы. В настоящее время климатические модели часто расходятся с наблюдениями за сезонным циклом роста растительности, частично из-за того, как измеряется и моделируется начало весны. Авторы используют показатели, основанные как на температуре, так и на индексе площади листа (LAI), чтобы охарактеризовать начало весны в моделях CMIP6. Хотя исторические сроки значительно различаются в разных моделях, большинство согласны с тем, что весна в последние десятилетия наступала и будет продолжать наступать раньше с будущим потеплением. По Северному полушарию за периоды 1950–2014, 1981–2014 и 2015–2099 гг. в историческом моделировании и моделировании по сценарию SSP5-8.5 термические индикаторы оценивают весеннее продвижение на -0,7 ± 0,2, -1,4 ± 0,4 и -2,4 ± 0,7 дня/10 лет, в то время как показатели на основе LAI на -0,4 ± 0,3, -0,1 ± 0,3 и -1 ± 1,1 дня/10 лет. Таким образом, индикаторы, основанные на LAI, демонстрируют меньшую тенденцию к более раннему началу весны, что приводит к тому, что неопределённости, связанные с различными индексами, бывают такими же или большими, чем неопределённость модели. Согласование этих несоответствий имеет решающее значение для понимания будущих изменений в начале весны.

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023GL102833