По сезонам года наиболее равномерный рост температуры по всей территории имеет место летом, наименее равномерный – зимой, ког- да наблюдаются области понижения температуры на Северо- Восто- ке и на юге Сибири, также как и отсутствие значимых трендов на всей южной половине Сибири. Весной и осенью отсутствие трендов наблюдается в центральной и южной частях Сибири, хотя осенью и имеют место самые большие повышения температуры со скоростью до 1,2 °С за 10 лет на Северо-Востоке.

различаются между собой, так как осадки в массиве ГГО получены из суточных данных с учетом всех поправок. Аномалии рассчита- ны как отклонения от среднего за 1961–1990 гг. На рис. 18.11 сгла- женная кривая получена 11-летним скользящим осреднением. а ли- нейный тренд и его 95 %-ный доверительный интервал оценены по данным за 1976–2012 гг.; b – коэффициент регрессии, D – вклад в суммарную дисперсию, %.

Оценки изменений количества осадков чувствительны к уче- ту дополнительных поправок (прежде всего, аэродинамических) к исходным данным измерений. За период с 1976 по 2010 г. оценка тренда годовых сумм осадков с учетом указанных поправок поло- жительна (0,3 мм/месяц за 10 лет). При этом, как и в оценках без учета этих поправок, максимальное сезонное увеличение сумм осадков приходится на весну. Его значение составляет 1,6 мм/месяц за 10 лет. За период 1936–2010 гг. отмечается увеличение годовых сумм осадков практически на всей Европейской части России (ЕЧР), а также в Центральной Сибири (рис. 7 Приложения). В Западной и Восточной Сибири, а также в Прибайкалье, Забайкалье, Приамурье и Приморье преобладают площади с отрицательными значениями трендов. Далее на восток увеличение количества годовых осадков наблюдается лишь местами в узкой прибрежной полосе Охотского моря и на Сахалине. Количество твердых осадков уменьшается на большей части территории России. Количество жидких и смешан- ных осадков увеличивается практически повсеместно, особенно на ЕЧР. Продолжительность выпадения интенсивных осадков в целом по территории России за период 1976–2010гг. увеличилась.

Следующим важным индикатором изменения климата явля- ется снежный покров. На значительной территории Западной и Восточной Сибири, на побережье Охотского моря и юге Дальнего Востока, в центральных и северо-восточных областях ЕЧР за пери- од 1966–2012 гг. обнаружена тенденция увеличения максимальной за зиму высоты снежного покрова В то же время в Забайкалье из-за сокращения количества твердых осадков и значительного повыше- ния температуры весной наблюдается уменьшение максимальной за зимний период высоты снежного покрова. Увеличивается мак- симальный за зиму запас воды в снеге (по данным маршрутных на- блюдений в поле) на севере Восточно-Европейской равнины, в юж- ной части лесной зоны Западной Сибири и на Дальнем Востоке. В Западной Сибири (по данным маршрутных наблюдений в лесу) наблюдается уменьшение максимального за

зиму запаса воды в снеге. Уменьшается продолжительность

многоводные, так и аномально маловодные годы и сезоны. Совре- менные изменения максимального стока рек в России определяют- ся условиями его формирования. Для значительной части ЕЧР, где максимальные расходы формируются в период весеннего полово- дья, в последние десятилетия произошло существенное его умень- шение. В регионах, где максимальные расходы формируются дож- девыми паводками (Черноморское побережье Кавказа, бассейны Кубани и Амура), в конце прошлого – начале нынешнего столетия отмечались катастрофические наводнения, не наблюдавшиеся ра- нее. Во время экстремального наводнения 2013 г., произошедшего в результате выпадения продолжавшихся около двух месяцев ин- тенсивных дождей на Дальнем Востоке России и на северо-востоке

Китая, максимальные расходы воды на участке Среднего и Нижнего Амура длиной более 1000 км превысили исторические максимумы за более чем столетний период гидрологических наблюдений.

Увеличение поступления солнечной радиации, наблюдаемое по наземным данным во многих регионах земного шара в последнее десятилетие ХХ в., с разной степенью отчетливости проявилось практически на всей территории России. Изменения, происходящие в начале ХХI в., не столь крупномасштабны и однозначны. На Евро- пейской части России, особенно в центральных и южных

хотя и не достигли макси- мальных значений, наблюдаемых в 1960-

радиации. Наиболее ярко это проявляется в Средней Сибири. Анализ рядов скорости ветра по данным 1457 метеорологи-

ческих станций России за 1977–2011 гг. показал, что на большей части территории России (особенно на ЕЧР и в Западной Сибири) скорость ветра продолжает уменьшаться, особенно зимой и весной. Эта тенденция согласуется с уменьшением скорости приземного ветра на всех континентах земного шара. Исключением являются высокие широты обоих полушарий (выше 75°), где, напротив, ско- рость приземного ветра увеличивается. Увеличивается скорость ве- тра и над океанами.

Вследствие наблюдающегося глобального потепления воз- можны изменения частоты и (или) интенсивности некоторых экс- тремальных явлений, причем сравнительно небольшие по величи-

не изменения средних значений могут приводить к значительным

изменениям статистики экстремумов. Так годовые минимумы и максимумы температуры воздуха увеличиваются на большей части территории России и максимум повышения имеет место на западе ЕЧР. Усиление морозов отмечается в Северо-Кавказском федераль- ном округе, на юге Западной Сибири и Забайкалья; уменьшение годовых максимумов – на Южном Урале, в Сибири и на Дальнем Востоке. Во все сезоны преобладает увеличение числа суток с ано- мально высокой температурой воздуха (наиболее заметное летом на АЧР) и уменьшение числа суток с экстремально низкой ночной температурой воздуха. Суммарное число дней с морозом убывает в целом за год и в переходные сезоны почти повсеместно, особенно осенью. Число волн жары, их продолжительность и интенсивность в западной части России во все сезоны имеют положительную тен- денцию, а аналогичные характеристики волн холода – тенденцию к уменьшению. Отмечается увеличение показателей засушливости на большей части земледельческой зоны России. В большинстве ре- гионов увеличивается число дней с экстремально малыми значени- ями влагосодержания пахотного слоя почвы.

Также, как и для глобальной температуры воздуха для средней температуры России с помощью применения физико-математи- ческих моделей климата было осуществлено разделение на есте- ственную и антропогенную компоненты и результаты показаны на рис. 18.13, где серые линии – данные наблюдений, черная – расчет по моделям, серый цвет – диапазон разброса оценок по ансамблю моделей.

18.2. Оценки будущего климата

Существуют три основные метода прогнозирования или оцен- ки будущего климата:

–сценарии изменений и математические модели климата;

–использование климатических палеоаналогов;

–использование установленных закономерностей во времени для экстраполяции.

В настоящее время наиболее распространенным является ме- тод, основанный на сценариях будущих оценок парниковых газов и других радиационно-активных веществ, которые и вносят основной вклад в современное изменение климата. Они изменяют радиаци- онное воздействие на планету и вызывают климатические измене- ния в очень длительных временных масштабах. В связи с тем, что используются сценарные оценки при моделировании

возможного

Рис. 18.13. Аномалии относительно базового периода 1901–1930 гг. среднегодовой температуры приземного воздуха на территории России по данным наблюдений и по ансамблям расчетов с моделями CMIP5: а – с учетом влияния естественных и антропогенных факторов, б – только антропогенных, в – только естественных

состояния будущего климата вместо термина «прогноз» или «пред- сказание» следует употреблять термин «перспективная оценка» или «проекция». Антропогенное будущее воздействие имеет свою нео- пределенность, также как и естественные природные процессы, так как эмиссия парниковых газов зависит от многих факторов, таких как: использование новых видов топлива, новых технологий, со- стояние мировой экономики, народонаселение, политика в области ограничения выбросов и т. д. Поэтому информация о климате бу- дущего может быть получена лишь при определенных предполо- жениях о том, как будут протекать базовые климатические и соци- ально-экономические процессы, то есть в рамках некоторых сцена- риев. Даже в рамках заданного сценария информация о значениях гидрометеорологических величин в конкретный момент времени в отдаленном будущем не может быть сколько-нибудь надежной в прогностическом смысле из-за известной стохастичности динами- ки климатической системы Земли. Она присуща и социально-эко- номическим процессам. Можно пытаться получить лишь перспек- тивные оценки вероятностных распределений параметров климата в рамках заданного сценария. В силу нелинейности большинства климатических зависимостей требуется достаточно детальная ин- формация о будущих оценках его факторов. Например, нужны све- дения о вероятностных распределениях экстремальных значений метеорологических величин, о длительности периодов экстремаль- но высоких и низких значений и о самих значениях в эти периоды, о характеристиках годового хода среднесуточной температуры и других. Информации лишь о средних значениях недостаточно.

Представления о климате будущего можно разделить на две ос- новные группы:

–исследовательские предположения, то есть принимаемые экспертом для оценки последствий в каком-либо конкретном случае (например, увеличение средней температуры на столько-то граду- сов по сравнению с современной);

–предположения об изменении климата, полученные в рамках заданного сценария мирового социально-экономического развития, которому соответствуют определенные глобальные антропогенные эмиссии парниковых газов в атмосферу; такая «траектория» эмис- сий, поданная на вход выбранной модели общей циркуляции атмос-

феры и океана (МОЦАО), позволяет вычислить будущие концентра- ции ПГ в атмосфере и соответствующий климат будущего.

Во втором случае предположение о климате будущего есть

результат выбора сценария мирового социально-экономического

развития, определяющего траекторию эмиссий парниковых газов, и расчетной МОЦАО, а в силу стохастичности климата – еще и кон- кретного «прогона» модели.

Физические процессы, которые не являются важными в про- гностических моделях общей циркуляции на срок 5–7 суток и даже при долгосрочном прогнозировании становятся определяющими при моделировании климата. Особенно это касается динамики оке- анической циркуляции, изменения ландшафта подстилающей по- верхности и эволюции снежно-ледового покрова. Изучение этих процессов потребует значительных усилий, прежде чем появится возможность воспроизводить многие аспекты климата реалистич- но. Вместе с тем, несмотря на сложность физических процессов, имеется определенная уверенность в том, что существующие мо- дели климата обеспечивают полезную перспективную оценку его изменения. Уже в настоящее время многие модели позволяют удов- летворительно моделировать климат, что показывает сопоставление

улучшилось. С другой стороны, систематические ошибки все еще

неопределенность внешнего воздействия (например, буду- щей концентрации атмосферной двуокиси углерода и других пар- никовых газов и аэрозольных нагрузок). Как и в случае с прогноза- ми на средние сроки и долгосрочными прогнозами, перспективные оценки климата по ансамблю моделей также являются чрезвычайно важными. Ансамбли позволяют выделить более четко статистиче- ски значимый сигнал изменения климата.

Применение палеоаналогов для оценки будущего климата обычно основывается на двух известных потеплениях: климатиче- ский оптимум голоцена (5–6 тыс. лет назад) и Микулинское меж- ледниковье (около 125 тыс. лет назад) [11]. Последовательность применения метода палеоаналогов состоит в следующем:

– составляется календарь будущих изменений содержания СО2

–реконструируется содержание СО2 в прошлом;

–по признаку одинаковости концентраций декларируется со- ответствие прошлого и будущего климата;

–реконструируется климат прошлого: температура и условия увлажнения в отклонениях от современного;

–осуществляется корректировка (уменьшение) аномалий из-за неравновесной реакции современного антропогенного увеличения СО2 по сравнению с установившимся режимом потепления в про-

шлом.

Всвязи с тем, что причины потепления климата в плейстоцене

иголоцене были обусловлены механизмом орбитальных изменений Миланковича и прежде всего увеличением приходящей радиации,

ростом температуры, а затем уже увеличением СО2, а не антропо-

генными эмиссиями парниковых газов, то имеют место два этапа применения метода:

–оценка глобальной (или полушарной) температуры на основе сценариев будущих изменений радиационных свойств атмосферы, подстилающей поверхности и солнечной постоянной;

–оценка региональных климатических изменений (простран- ственные аномалии полей) на основе пространственных закономер- ностей климата прошлого.

Вместе с тем, необходимо помнить о точности воспроизведе- ния пространственного распределения температур в прошлом па- леометодами. Так, если палеоботаническими методами в периоды прошлых потеплений получено увеличение градиентов зональной температуры с широтой, как и в энергобалансовой модели М.И. Бу- дыко, то методы изотопного анализа дают другие результаты. Так полученные реконструкции зональных температур по изотопно-кис- лородному составу льда [3, 11] показали для зимних температур в Сибири существенные не положительные, а отрицательные анома- лии. Поэтому для прошлого климата нельзя однозначно утверждать, что наибольшее потепление было в высоких широтах. Известные потепления ХХ в.: 1930–40-х годов и 1980–90-х годов также име- ли различную пространственную структуру. Если более раннее по- тепление получило название «потепление Арктики» и развивалось преимущественно в высоких широтах, то потепление конца ХХ в. затронуло в основном средние и высокие материковые широты.

Третий метод оценки будущего климата на основе установлен- ных закономерностей во времени является самым ненадежным и применяется в лучшем случае для экстраполяции на период в не- сколько лет. Как правило, используется аппроксимация временного

ряда трендом и далее экстраполируется сам тренд, что достаточ- но опасно, так как он может в любое время или прекратиться, или сменить знак. Поэтому в качестве еще одного вида экстраполяции иногда принимают данные последнего года наблюдений с учетом случайных вариаций межгодовых колебаний, то есть допускают, что климатическая норма в ближайшем будущем будет равна по- следнему из наблюденных значений.

Таким образом, как в сценарных оценках, так и в методе па- леоаналогов, основным инструментом для оценки будущего кли- мата являются физико-математические модели общей циркуляции атмосферы и океана с включением в них биологических, хими- ческих и других блоков. В связи с тем, что такие модели созданы или создаются в разных странах и разными учеными, необходимо было выбрать наилучшие из них. Для этой цели в 1990 г. был соз- дан международный проект по сравнению моделей климата AMIP (Atmospheric Model Intercomparison Project) [17], в рамках которого проводится целенаправленное сравнение глобальных моделей об- щей циркуляции атмосферы (Global Atmospheric General Circulation Models – AGCMs), разработанных различными группами исследо- вателей в различных странах мира, как между собой, так и с данны- ми наблюдений.

Сами же сценарии SRES были разработаны в конце XX в. груп- пой экономистов, составивших целый набор из 40 таких сценари- ев, который подробно описан в Специальном докладе о сценариях выбросов (СДСВ или SRES – Special Report on Emission Scenarios). В нем были предложены 4 «основные сюжетные линии» (storyline), в которых будущий мир качественно описывался по-разному. Эти 4 основные линии породили четыре семейства сценариев: А1, А2, В1 и В2 [18].

В семействе сценариев A1 основная линия и сценарии пред- полагают быстрый экономический рост, быстрое внедрение новых эффективных технологий, а также рост народонаселения до сере- дины XXI столетия и последующее его уменьшение. Основными чертами развития будут существенное уменьшение региональных различий в доходах на душу населения, усиление культурных и со- циальных взаимодействий, а также создание новых возможностей. Сценарии этого семейства делятся на три группы, различающиеся по энергетическому «акценту»: A1FI – интенсивное использование ископаемого топлива, A1T – интенсивное использование иных ви- дов топлива, A1B – сбалансированное использование всех видов топлива.