Учёт и прогнозирование содержания углерода в почве играют ключевую роль в создании систем поддержки принятия решений для землепользователей, продающих углеродные кредиты, в духе соглашений Парижского и Киотского протоколов. Для составления таких отчётов и прогнозов землепользователи обычно полагаются на сложные в вычислительном отношении модели, основанные на разреженных наборах данных. Сложность модели и разреженность данных могут привести к чрезмерной подгонке, что приведёт к неточным результатам при прогнозировании на основе новых данных. Разработчики моделей решают проблему чрезмерной подгонки, упрощая свои модели и сокращая число параметров, а в нынешнем контексте это может означать игнорирование некоторых компонентов почвенного органического углерода (ПОУ). В этом исследовании авторы представляют две новые модели ПОУ и новую модель, подобную RothC, и исследуют, как компоненты ПОУ и сложность моделей ПОУ влияют на прогноз ПОУ при наличии небольших и разреженных данных временных рядов. Они разрабатывают методы выбора, которые могут определить модель углерода в почве с наилучшей прогностической эффективностью в свете имеющихся данных. Благодаря этому анализу обнаружено, что обычно используемые сложные модели углерода в почве при наличии скудных данных временных рядов могут переоценивать, а более простые модели - давать более точные прогнозы.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41598-024-53516-z

 

Ожидается, что обратная связь с естественными аэрозолями станет более важной в будущем, поскольку антропогенные выбросы аэрозолей уменьшатся благодаря политике в области улучшения качества воздуха. Одна из таких обратных связей инициируется увеличением выбросов биогенных летучих органических соединений при более высоких температурах, что приводит к более интенсивному образованию вторичных органических аэрозолей и охлаждению поверхности из-за воздействия на радиационные свойства облаков. Руководствуясь значительным разбросом в силе обратной связи в моделях системы Земли, авторы использовали два набора данных долгосрочных наблюдений за бореальными и тропическими лесами, а также спутниковые данные для оценки обратной связи «биогенные летучие органические соединения-аэрозоль-облака» в четырёх моделях системы Земли. Модельные результаты показывают, что самые слабые оценки смоделированной обратной связи, вероятно, могут быть исключены, но выявляют компенсирующие ошибки, что затрудняет выводы по самым сильным оценкам. В целом, метод оценки по цепочкам процессов показывает многообещающие возможности для точного выявления источников неопределённости и ограничения смоделированных обратных связей по аэрозолям.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41467-024-45001-y

 

Прогнозирование изменения климата — это проблема обобщения: экстраполируется недавнее прошлое, используя физические модели, на прошлый, настоящий и будущий климат. Современные климатические модели требуют представления процессов, происходящих в масштабах, меньших размера сетки модели, что является основным источником неопределённости прогнозов модели. Новейшие алгоритмы машинного обучения обещают улучшить представление таких процессов, но имеют тенденцию плохо экстраполировать их на климатические режимы, которым они не были обучены. Чтобы получить всё лучшее из физического и статистического мира, авторы предлагают структуру, называемую «климато-инвариантным» машинным обучением, которая включает знания о климатических процессах в алгоритмы машинного обучения и показывает, что она может поддерживать высокую автономную точность в широком диапазоне климатических условий и конфигурации в трёх различных атмосферных моделях. Эти результаты показывают, что явное включение знаний о физических процессах в основанные на данных модели системы Земли могут улучшить их согласованность, эффективность данных и возможность обобщения в зависимости от климатических режимов.

 

Ссылка: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj7250

 

Успешность воспроизводимости результатов модели общей циркуляции атмосферы (МОЦА) в современном климате рассматривалась для оценки среднегодовых и месячных климатических значений с гидрологической точки зрения и выяснения факторов, влияющих на них. Воспроизводимость была подтверждена для осадков, температуры воздуха и стока, которые сравнивались со средними по бассейну значениями для описания отклонений в воспроизведённых данных МОЦА. МОЦА последовательно применялись в течение 65 лет в современном климате, и среднегодовые значения осадков обычно имеют положительное смещение в большинстве бассейнов, а значения температуры воздуха - отрицательное смещение. Однако для стока нет чёткой картины. Что касается среднемесячных значений, осадки имеют положительные и отрицательные отклонения в июле в Северном полушарии. В январе в Южном полушарии осадки имеют положительный тренд. В оба месяца температура воздуха имеет отрицательный тренд. Обсуждаются факторы, способствующие этому. С гидрологической точки зрения среднегодовое отклонение температуры воздуха лучше объясняет кажущееся суммарное испарение (т.е. количество осадков минус сток), чем смещение количества осадков. В тропиках погрешность температуры воздуха имеет коэффициент корреляции -0,176 с погрешностью осадков и -0,406 с кажущейся эвапотранспирацией (отрицательные значения указывают на лучшую корреляцию). Однако это не относится к отклонению среднемесячной температуры воздуха, возможно, из-за климатологических влияний или недостаточной репрезентативности стока в моделях поверхности суши. Результаты показывают, что смещение стока может способствовать смещению температуры воздуха. Соответственно, предложен новый метод сравнения смещения стока и изменения климата.

 

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023JD038786

 

Климатические модели прогнозируют характеристики метеорологических переменных для открытых пространств. Тем не менее, большинство людей работают в помещении и страдают там от жары. Авторы представляют подход к передаче климатических прогнозов с улицы в климатические прогнозы температуры воздуха в помещении (T_i) и теплового комфорта, основанный на сочетании внутренних датчиков, искусственных нейронных сетей и 22 региональных климатических прогнозов. Тепловой комфорт человека и T_i, измеренные внутренними датчиками на 90 различных рабочих местах в долине Верхнего Рейна, использовались в качестве обучающих данных для моделей ANN, прогнозирующих условия в помещении в зависимости от погоды на открытом воздухе. Прогнозы климата для конкретных рабочих мест были смоделированы для периода 2070–2099 гг. и сравнены с историческим периодом 1970–1999 гг. с использованием тех же искусственных нейронных сетей, но при входных данных реанализа ERA5-Land. Показано, что практически на всех исследованных рабочих местах тепловой стресс в помещении будет увеличиваться по интенсивности, частоте и продолжительности. Скорость увеличения зависит от свойств здания и помещения, назначения рабочего места и сценария (RCP2.6, RCP4.5 или RCP8.5). Прогнозируемое увеличение средней температуры воздуха летом (июнь-август) на открытом воздухе на +1,6 - +5,1 К для различных сценариев выше, чем увеличение T_i на всех 90 рабочих местах, на которых наблюдается в среднем увеличение на  +0,8 - +2,5 К. Общая частота теплового стресса на большинстве рабочих мест выше, чем на открытом воздухе в исторический и будущий периоды. Прогнозируемое число часов теплового стресса внутри помещений увеличится в среднем на +379, +654 и +1209 часов в рамках RCP2.6, RCP4.5 и RCP8.5, соответственно.

 

Ссылка: https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-024-03685-7

 

Антропогенные выбросы вызывают глобальное потепление, однако повышение температуры по сравнению с доиндустриальным уровнем остаётся неопределённым. Используя 300-летние записи температуры смешанного слоя океана, сохранившиеся в карбонатных скелетах склерозирующих губок, авторы показали, что потепление в период индустриальной эпохи началось в середине 1860-х годов, более чем на 80 лет раньше, чем инструментальные записи температуры поверхности моря. Палеотермометр Sr/Ca был откалиброван по «современным» (после 1963 г.) высококоррелированным (R² = 0,91) инструментальным записям глобальных температур поверхности моря, при этом доиндустриальные значения определялись почти постоянными (< ±0,1°C) температурами с 1700 года до начала 1860-х гг. Повышение температуры океана и воздуха над сушей накладывалось до конца ХХ века, когда суша начала нагреваться почти в два раза быстрее, чем поверхность океана. Более высокие температуры суши, а также более раннее начало потепления в индустриальную эпоху указывают на то, что к 2020 году глобальное потепление уже было на 1,7 ± 0,1°C выше доиндустриального уровня. Этот результат на 0,5°C выше оценок МГЭИК, при этом глобальное потепление на 2°C прогнозируется к концу 2020-х годов, то есть почти на два десятилетия раньше, чем ожидалось.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41558-023-01919-7

 

Представленные результаты показывают, что взаимосвязь между городской растительностью и качеством воздуха более сложна, чем считалось ранее. Хотя озеленение городов имеет и другие положительные последствия для здоровья жителей, это исследование показывает, что оно может оказаться неэффективной мерой по снижению загрязнения воздуха. Хотя авторы обнаружили незначительное воздействие растительности на мелиорацию района в масштабе города, растительность на уровне улиц может усугублять загрязнение воздуха. Сокращение антропогенных выбросов вместо озеленения городов должно стать основным направлением деятельности по улучшению качества воздуха.
Предположение о том, что растительность улучшает качество воздуха, преобладает в научных, популярных и политических дискуссиях. Однако экспериментальные и модельные исследования показывают, что влияние зелёных насаждений на концентрацию загрязнителей воздуха в городских условиях сильно варьируется и зависит от контекста. Авторы вновь рассмотрели связь между растительностью и качеством воздуха, используя спутниковые данные об изменениях городских зелёных насаждений и концентрации загрязнителей воздуха, полученные с 2615 установленных станций мониторинга в Европе и США. В период с 2010 по 2019 гг. станции зарегистрировали снижение содержания NO₂ в атмосфере, твёрдых частиц PM₁₀ и PM_2,5 (в среднем -3,14% год^-1), но не O₃ (+0,5% год^-1), что указывает на общий успех недавних политических мер по ограничению антропогенных выбросов. Влияние общей площади зелёных насаждений на загрязнение воздуха было слабым и весьма изменчивым, особенно в масштабе улицы (в радиусе от 15 до 60 м), где растительность может ограничивать вентиляцию. Однако, изолируя изменения в древесном покрове, авторы обнаружили отрицательную связь с загрязнением воздуха в масштабах района и города (от 120 до 16 000 м), особенно для O₃ и PM. Эффект зелёных насаждений был меньше, чем эффекты осаждения и рассеивания загрязняющих веществ, вызванные метеорологическими факторами, включая осадки, влажность и скорость ветра. При усреднении по пространственным масштабам увеличение зелёных насаждений на одно стандартное отклонение привело к снижению загрязнения воздуха на 0,8% (95%-ный доверительный интервал: от -3,5 до 2%). Эти результаты показывают, что, хотя озеленение городов может улучшить качество воздуха в масштабе города, влияние является умеренным и может иметь пагубные последствия на уровне улиц в зависимости от аэродинамических факторов, таких как тип растительности и структура города.

 

Ссылка: https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2306200121

 

Президент Российской академии наук Геннадий Красников — о нейроморфных суперкомпьютерах, полетах на Венеру и других приоритетах отечественной науки 

Цифровые двойники и персональные роботы — это передовые технологии, которые развивают отечественные ученые. Помимо этого, в ближайшей повестке — полеты к Венере, изучение дальних галактик и включение в общую работу научных организаций в новых субъектах РФ. Об этом в интервью «Известиям» накануне 300-летия Российской академии наук сообщил президент РАН Геннадий Красников. Также он рассказал о повышении аспирантских стипендий и увеличении доплат за кандидатские и докторские степени.

«Фундаментальные исследования ведутся широким фронтом»

— Геннадий Яковлевич, страна находится в условиях санкций, какие в связи с этим принимаются меры?

— Российская академия наук состоит в более чем 40 международных научных организациях, и введение санкций практически не повлияло на участие в них. Наши ученые выступают на международных конференциях и участвуют в совместных работах с зарубежными коллегами. В этом смысле платформа для контактов комфортная и взаимовыгодная. К примеру, в общем собрании РАН в декабре 2023 года участвовали многие ведущие ученые из-за границы.

Хотя и сложности тоже существуют. Главным образом они затрагивают поставки научного оборудования. Однако для российской науки и промышленности это, скорее, стимул развивать собственную базу лабораторного оборудования и производство расходных материалов для экспериментов.

— Какие направления могут стать локомотивами для российской науки?

— Современная наука развивается бурно, и зачастую в открытиях присутствует фактор случайности. Поэтому фундаментальные исследования ведутся широким фронтом, чтобы не упустить развитие каких-либо направлений. На этапе прикладных разработок задачи формируются с учетом того, насколько эти исследования полезны для развития конкретных направлений в науке и промышленности.

Сегодня приоритет имеют станкостроение, приборостроение, материаловедение, нейронные сети, генетика, микроэлектроника и другие сферы, которые в ближайшее время будут определять нашу жизнь. Также под нашим пристальным вниманием вопросы, связанные с безопасностью — биологической, продовольственной и информационной.

 — Что делает РАН, чтобы научные разработки были востребованы промышленностью?

— Раньше мы жили как в большом супермаркете. Считали, что любую технологию можно купить. Эта уверенность сыграла злую шутку, потому что зачастую руководители компаний лучше знали, что делается за рубежом, чем то, что создают рядом — в соседнем НИИ. Сегодня ситуация поменялась, и вопросы технологического суверенитета оказались на первом месте. Мы видим, что отечественные предприятия заинтересованы в наших исследованиях. 

Поэтому вновь формируются технологические цепочки — от научных исследований до реального производства. Многие предприятия развивают собственные опытно-конструкторские подразделения, которые работают в контакте с институтами. Такой процесс важен, поскольку расширяет финансирование науки за счет коммерческого сектора.

— Какие вы можете привести конкретные примеры прорывных российских научных проектов?

— Их много. Для примера можно назвать процессоры с нефоннеймановской архитектурой и устройства мемристорной памяти. На них ученые разрабатывают нейроморфные суперкомпьютеры. Они будут имитировать работу человеческого мозга и выполнять задачи в тысячи раз быстрее современных вычислительных машин. Значительные результаты получены в сфере обработки больших баз данных. Они важны в технологиях расчета свойств материалов, моделирования процессов и создания цифровых двойников устройств.

Большой прогресс наблюдается в развитии нейронных сетей и машинного обучения. Мы ожидаем, что в ближайшее десятилетие эффективность этих систем возрастет в десятки тысяч раз. На предприятиях будут внедрять интеллектуальные системы управления, а в быту нам будут помогать персональные роботы.

Однако у этого процесса есть и обратная сторона, а именно кибербезопасность. В этом направлении российские ученые также достигли весомых успехов.

— Какие успехи можно отметить в микроэлектронике и приборостроении?

— Здесь нужно отметить, что сейчас в России создают новые высокотехнологичные отрасли, такие как производство особо чистых материалов, электронное машиностроение и другие. Это базовые направления, без которых невозможны конкурентоспособные микроэлектроника и высокоточные устройства. Реализация этих программ даст эффект в ближайшие три-четыре года. В результате мы получим качественное увеличение наших возможностей в этих сферах.

«Мы нацелены на изучение Венеры»

— Еще один компонент высокотехнологичного развития — это космос. Как РАН участвует в этом процессе?

— Работа ведется по нескольким направлениям. В частности, усилия ученых обращены на то, чтобы найти ответы на фундаментальные вопросы мироздания. Для этих целей создаются уникальные аппараты. Например, в начале 2030-х годов будет запущена обсерватория «Спектр-М». Ее цель — изучение ядер галактик и экзотических космических объектов, таких как черные дыры, пульсары и реликтовое излучение.

Кроме того, в России строят мегаустановки для воспроизведения космических условий на Земле. Например, проект NICA в Дубне. Это комплекс для ускорения элементарных частиц. На нем, как предполагают ученые, можно в лабораторных условиях воссоздать состояние вещества в первые мгновения после Большого взрыва. Другие установки класса мегасайенс строятся в Москве, Подмосковье, Новосибирске, Владивостоке и на Байкале.

— А что касается изучения Солнечной системы и ближних планет?

— Во-первых, будет продолжена программа по освоению Луны. Также мы нацелены на изучение Венеры. Наша страна была первой в исследовании этой планеты, и традиция будет продолжена. Также комплексные задачи связаны с изучением Солнца и космической погоды.

Вместе с тем академические институты принимают активное участие и решении прикладных задач в ближнем космосе. Например, проектируют системы лазерной связи, квантовой передачи данных, создают метеорологические спутники и аппараты дистанционного зондирования Земли.

— Какие научные работы планируют на новой Российской орбитальной станции (РОС), строительство которой начнется в 2026 году?

— Конструкторы станции внимательно относятся к запросам ученых и с запасом закладывают ресурсы для научных исследований. В частности, энергетика станции будет примерно в 20 раз мощнее, чем на современном российском сегменте МКС. Благодаря этому, к примеру, РОС сможет одновременно проводить съемку Земли в разных диапазонах — оптическом, ультрафиолетовом, инфракрасном и других, — что даст в разы более информативную картину, чем та, которую получают спутники. 

В настоящее время ученые формируют программы для научной деятельности на РОС. Большое внимание уделяется медико-биологическим исследованиям для подготовки к полетам в дальний космос, материаловедению и 3D-печати. Рассматривается идея создания отдельного астрофизического модуля. 

Штаб науки: ученый совет Курчатовского института провел заседание с РАН
Какие важные решения обсудили спикеры во время мероприятия

«65% родителей хотели бы, чтобы их дети занимались наукой»

— В этом году отменены категории институтов. Почему это важно?

— Система себя изжила. Она мешала развиваться институтам второй и третьей категорий. К примеру, они не могли подать документы на конкурс для приобретения нового исследовательского оборудования. Поэтому мы договорились с Минобрнауки, что все институты в этом вопросе будут находиться в равных условиях.

С другой стороны, для оценки эффективности научных учреждений будут введены рейтинги. Они связаны не только с публикационной активностью, как было раньше на определенном этапе, но в первую очередь с научными достижениями институтов.

Такие рейтинги начнут стимулировать конкуренцию между научными коллективами, но не будут влиять на распределение финансовых средств.

— Какие еще меры для переустройства РАН вы планируете реализовать до конца срока ваших полномочий?

— В стране существует потребность в экспертной оценке проектов по высокотехнологичным программам, таких как дорожные карты в сфере создания новых материалов, развития мобильной связи, квантовых вычислений. Функция экспертизы законодательно закреплена за академией наук. В 2023 году нами было сделано порядка 60 тыс. заключений (в 1,5 раза больше, чем годом ранее). Следовательно, эта деятельность востребована. Поэтому мы оптимизируем экспертные советы, чтобы сделать оценку максимально профессиональной, объективной и независимой.

Также важно проводить со стороны РАН более глубокое планирование научных тематик, работ, которые выполняют наши научные институты. Важно, чтобы институты понимали, кто какую задачу выполняет. Кроме того, нужно настроить систему таким образом, чтобы фундаментальные исследования становились питательной средой для прикладных разработок, а достижения одних ученых внедрялись в работу других.

Сегодня наши отделения более активно участвуют в решении региональных задач развития. Это необходимо для пространственного развития нашей страны. К примеру, на Дальнем Востоке изучено лишь около 40% его минеральной базы. Для Сибирского отделения актуальны вопросы таяния вечной мерзлоты, освоения Севморпути. А перед Санкт-Петербургским отделением РАН, образованным в прошлом году, например, стоит задача провести новые расчеты возможностей защитной дамбы с учетом климатических изменений.

На юге нужно решать вопросы, связанные с обмелением Волги и Дона, изучением Азовского моря. Кроме того, важно включать в общую работу научные организации на новых территориях. Для оперативного решения этих вопросов они включены в Ассоциацию научных учреждений юга России.

— В науку приходит всё больше молодых ученых? Какие РАН принимает меры, чтобы поддержать их?

— Согласно данным ВЦИОМ за октябрь прошлого года, сегодня 65% родителей хотели бы, чтобы карьера их детей была связана с наукой. Это показывает качественные изменения, которые происходят в нашем обществе. Академия стремится заинтересовать молодых ученых исследованиями, которые позволят им вырасти до мирового уровня. Также мы стремимся обеспечить молодых ученых достойными рабочими местами с передовой научной аппаратурой. В частности, действует программа РАН и Минобрнауки, по которой так называемые молодежные лаборатории, где много сотрудников до 30 лет, получают дополнительное финансирование. 

Одновременно вырабатываются механизмы, чтобы молодые ученые на старте карьеры могли обзаводиться жильем. Решается вопрос о повышении аспирантской стипендии и кратном увеличении доплат за кандидатские и докторские степени.

— В России идет Десятилетие науки и технологий. Проводится много мероприятий для развития и популяризации этих направлений. Какой вы видите российскую науку в 2032 году, кода Десятилетие закончится?

— Надеюсь, что значительно вырастет престижность профессии ученого в обществе. Вместе с тем предполагаю, что наука будет играть важную роль в государственном планировании. РАН — это уникальная организация, которая имеет 13 тематических отделений. Благодаря разносторонности она может каждую проблему рассмотреть комплексно и предложить выверенные и взвешенные решения. Глубокое планирование позволит с ограниченными ресурсами достичь высоких целей.

 

 Ссылка: https://iz.ru/1643458/andrei-korshunov/v-rossii-sozdaiut-novye-vysokotekhnologichnye-otrasli

 

Центральная часть Северного Ледовитого океана (ЦСЛО) играет важную роль в глобальном углеродном цикле, но текущий и будущий обмен влияющими на климат газами такими как метан (CH₄) и углекислый газ (CO₂) между ЦСЛО и атмосферой крайне неопределённый. В частности, имеется очень мало наблюдений за приповерхностными концентрациями газа или прямых оценок потоков CO₂ «воздух-море», а также не сообщалось ранее о прямых оценках потоков CH₄ «воздух-море», полученных от ЦСЛО. Кроме того, влияние морского льда на обмен недостаточно изучено. Представлены прямые измерения воздушно-морского потока CH₄ и CO₂, а также воздушно-снежных потоков CO₂ в летнее время ЦСЛО к северу от 82,5° с.ш. в ходе экспедиции Синоптической арктической службы (SAS), выполненной на шведском ледоколе «Оден» в 2021 году. Измерения воздушно-морских потоков CH₄ и CO₂ проводились с помощью плавучих камер, размещённых в выводах, доступных со стороны морского льда и со стороны «Одена», а воздушно-снежные потоки определялись с помощью камер, развёрнутых на морском льду. Скорости переноса газа, определённые по потокам и концентрации растворённого в поверхностных водах газа, показали более слабую зависимость от скорости ветра, чем существующие параметризации, при этом средняя скорость переноса свинцового газа из морского льда составила 2,5 см ч^-1, применимая в наблюдаемом диапазоне скоростей ветра 10 м (1–11 м с^-1). Средний наблюдаемый поток CO₂ «воздух-море» составлял -7,6 ммоль м^-2 сут^-1, а средний поток CO₂ воздух-снег составлял -1,1 ммоль м^-2 сут^-1. Экстраполяция этих потоков и соответствующих концентраций морского льда даёт поток ЦСЛО в августе и сентябре, равный -1,75 ммоль м^-2 сут^-1, что находится в пределах диапазона предыдущих косвенных оценок. Средний наблюдаемый поток CH₄ «воздух-море» составляет 3,5 мкмоль м^-2 сут^-1, с учётом концентрации морского льда, соответствует потоку ЦСЛО в августе и сентябре, равному 0,35 мкмоль м^-2 сут^-1, что ниже предыдущих оценок и означает, что ЦСЛО вносит очень небольшой (≪ 1 %) вклад в арктический поток CH₄ в атмосферу.

 

Ссылка: https://bg.copernicus.org/articles/21/671/2024/

 

Облака сильно модулируют энергетический баланс верхних слоёв атмосферы и являются основным источником неопределённости в прогнозах климата. Анализ «факторов контроля облаков» (ФКО) выявляет взаимосвязь между крупномасштабными метеорологическими факторами и радиационными аномалиями облаков, которые можно использовать для ограничения облачной обратной связи. Однако выбор метеорологических ФКО имеет решающее значение для значимого ограничения. Несмотря на то, что существует богатая литература, исследующая идеальные настройки ФКО для облаков нижнего яруса, аналогичных исследований, явно нацеленных на высокие облака, не хватает. Авторы использовали гребневую регрессию для систематической оценки добавления пяти кандидатов к ранее установленным основным ФКО в больших пространственных областях для прогнозирования длинноволновых радиационных аномалий в высоких облаках: статическая стабильность верхней тропосферы (S_UT), подоблачная влажная статическая энергия, конвективная доступная потенциальная энергия, торможение конвекции и сдвиг ветра в верхней тропосфере. Все комбинации проверенных ФКО хорошо прогнозируют историческую, ежемесячную изменчивость для большинства мест в масштабах ячеек сетки. Различия между конфигурациями для прогнозирования глобально агрегированных радиационных аномалий более выражены, причём конфигурации, включающие S_UT, превосходят другие. Показано, что для прогнозирования локальных исторических аномалий размер пространственной области более важен, чем выбор ФКО, обнаруживая важное несоответствие между оптимальными размерами областей для локальных и глобально агрегированных радиационных аномалий. Наконец, авторы научно интерпретируют коэффициенты гребневой регрессии, где показывают, что S_UT фиксирует физические факторы известных обратных связей с высокой облачностью, и, таким образом, делают вывод, что включение S_UT в рамки ограничений наблюдений может уменьшить неопределённость, связанную с изменениями количества наковален облаков в зависимости от изменения климата. Поэтому они выделяют S_UT как важный ФКО для высоких облаков и обратной связи с длинноволновыми облаками.

 

Ссылка: https://egusphere.copernicus.org/preprints/2024/egusphere-2024-226/