Текст книги "Метеорологические и геофизические исследования"

Анализировались также результаты численных расчетов для ХХ века с глобальной климатической моделью промежуточной сложности (КМ) ИФА РАН (Мохов, Безверхний, Елисеев, Карпенко, 2008) при различных сценариях: с суммарным учетом естественных и антропогенных воздействий (С-сценарий), а также только при естественных воздействиях (Е-сценарий) и только при антропогенных (А-сценарий) воздействиях (Мохов, Карпенко, Стотт, 2006; Мохов, Карпенко 2007). Антропогенные воздействия характеризовались изменениями парниковых газов в атмосфере. Естественные воздействия в КМ ИФА РАН включают изменения солнечной радиации, связанные с солнечной и вулканической активностью (Мохов, Безверхний, Елисеев, Карпенко, 2008). Пространственное разрешение КМ ИФА РАН – 4.5° по широте и 6° по долготе.

Модельные оценки региональных тенденций изменения приповерхностной температуры в ХХ веке сопоставлялись с данными наблюдений. В том числе использовались среднемесячные данные ВНИИГМИ-МЦД на основе локальных наблюдений для сибирских регионов (http://www.meteo.ru), данные наблюдений на Аляске Международного арктического исследовательского центра Университета Аляски (http://www.iarc.uaf.edu/research/data), данные Арктического и Антарктического научно-исследовательского института, ААНИИ (http://south.aari.nw.ru/), и Британской антарктической службы, BAS (http://www.nerc-bas.ac.uk/), на основе станционных наблюдений для Антарктического полуострова, а также данные Университета Восточной Англии, CRU (http://www.cru.uea.ac.uk/), для 5-градусных по широте и долготе ячеек над сушей (Karpenko et al., 2005; Мохов и др., 2006; Мохов, Карпенко 2007). Следует отметить, что для станции Беллинсгаузен до марта 1968 г. использовались данные реконструкций (Jones, Reid, 2001). Кроме того, для сравнения использовались среднемесячные данные реанализа NCEP/NCAR (Kistler et al., 2001) с 1948 г. и ERA-40 (Simmons, Gibson, 2000) с 1958 г. с разрешением 2.5° по широте и долготе.

На рис. 2.2 приведены изменения зимней (а) и среднегодовой (б) приповерхностной температуры T_а по локальным данным наблюдений на станции Беллинсгаузен (62° ю.ш., 59° з.д.), по данным CRU на основе наблюдений, а также по данным на основе реанализов для соответствующих ячеек. Следует отметить, что среднегодовое осреднение здесь означает осреднение, начиная с декабря предыдущего года и кончая ноябрем текущего. Общая тенденция потепления у поверхности на станции Беллинсгаузен сопровождается значительными межгодовыми вариациями температуры, особенно зимой.

Рис. 2.2. Изменения зимней (а) и среднегодовой (б) приповерхностной температуры T_а по данным наблюдений (толстая сплошная линия) на станции Беллинсгаузен, по данным CRU на основе наблюдений (толстая штриховая линия), а также по данным на основе реанализов NCEP/NCAR (тонкая сплошная линия) ERA-40 (тонкая штриховая линия) для соответствующих ячеек

На рис. 2.3 сравниваются изменения зимней (а) и среднегодовой (б) приповерхностной температуры по локальным данным наблюдений на станциях Беллинсгаузен и Фарадей/Вернадский (65°ю.ш., 64°з.д.). В целом температурные изменения на станциях Беллинсгаузен и Фарадей/Вернадский достаточно хорошо коррелируют друг с другом. При этом проявляется заметно большая скорость потепления на станции Фарадей/Вернадский.

Рис. 2.3. Сравнение изменений зимней (а) и среднегодовой (б) приповерхностной температуры по локальным данным наблюдений на станциях Беллинсгаузен (сплошные линии) и Фарадей/Вернадский (штриховые линии)

На рис. 2.4 изменения среднегодовой (а) и зимней (б) приповерхностной температуры по локальным данным наблюдений на станции Беллинсгаузен и по сеточным данным CRU сопоставляются с изменениями в соответствующей модельной ячейке для серии из 4 расчетов c HadCM3 при разных начальных условиях и для средних по ансамблю значений. Как видно из рис. 2.4, диапазон вариаций температуры в районе станции Беллинсгаузен по модельным расчетам с разными начальными условиями достаточно большой. В отдельные годы результаты модельных расчетов при разных начальных условиях могут различаться на величину около 4 К и даже больше.

Рис. 2.4. Изменения среднегодовой (а) и зимней (б) приповерхностной температуры по данным наблюдений на станции Беллинсгаузен (сплошные линии) и по сеточным данным CRU (толстые сплошные линии) сопоставляются с соответствующими изменениями в серии из 4 расчетов c HadCM3 при разных начальных условиях (тонкие сплошные линии) и со средними по ансамблю (толстая сине-зелёная линия) значениями

На рис. 2.5 представлены тренды dT_a/dt (K/год) среднегодовой приповерхностной температуры T_a для района станции Беллингсгаузен на Антарктическом полуострове в ХХ веке для 30-летних скользящих интервалов по данным метеонаблюдений, а также по расчетам c КМОЦ HadCM3 с учетом естественных и антропогенных воздействий (рис. 2.5 а). Приведены результаты для четырех численных расчетов при разных начальных условиях (тонкие кривые) и для средних по ансамблю значений T_а (синие кривые). Представлены также соответствующие коэффициенты корреляции r (рис. 2.5 б). Горизонтальные прямые характеризуют минимальный уровень статистической значимости 90, 95 и 99 % (без учета уменьшения числа степеней свободы для анализируемого ряда из-за корреляции его последовательных элементов). Результаты анализа данных наблюдений отмечены черными жирными кривыми. Величины на рис. 2.5 характеризуют значения трендов в середине 30-летних интервалов.

Для Антарктического полуострова в среднем по данным для второй половины ХХ века коэффициенты корреляции r близки к минимальным значениям, соответствующим уровню 90 % статистической значимости трендов для района российской станции Беллинсгаузен со значительными колебаниями. При этом в последние годы с учетом данных для начала ХХI века отмечается рост значений трендов среднегодовой приповерхностной температуры на Антарктическом полуострове и их значимости с превышением минимального уровня для 95 %-й статистической значимости.

Согласно рис. 2.5 (см. также таблицу 2.1) значения положительных трендов среднегодовой приповерхностной температуры (СПТ) для Антарктического полуострова в районе станции Беллинсгаузен для последнего 30-летия ХХ века по разным данным наблюдений были около 0.3(±0.2) K/10 лет. Немного большие значения трендов СПТ для Антарктического полуострова получены по данным реанализов ERA-40 и NCEP/NCAR – около 0.4 K/10 лет со среднеквадратическими отклонениями от 0.2 до 0.4 K/10 лет. Заметное увеличение среднегодового тренда T_а отмечено в последние годы, в частности, в районе станции Фарадей/Вернадский до 0.8 К/10 лет по данным для 1975–2004 гг. в целом (при коэффициенте корреляции 0.56).

Рис. 2.5. Тренды dT_a/dt (K/год) среднегодовой приповерхностной температуры T_a для района станции Беллинсгаузен на Антарктическом полуострове в ХХ веке для 30-летних скользящих интервалов по данным метеонаблюдений, а также по расчетам c КМОЦ HadCM3 с учетом естественных и антропогенных воздействий (а). Представлены также соответствующие коэффициенты корреляции r (б)

Тренд среднегодовой приповерхностной температуры по наблюдениям для Антарктического полуострова в районе станции Беллинсгаузен составляет около 0.3 K/10 лет для последних десятилетий и находится в диапазоне соответствующих модельных оценок. Средний по ансамблю численных реализаций КМОЦ HadCM3 тренд среднегодовой температуры составляет около 0.4 K/10 лет, тогда как для КМ ИФА РАН он близок к 0.2 K/10 лет. Следует отметить, что средний тренд приповерхностной температуры в районе станции Беллинсгаузен по расчетам с HadCM3 близок к оценкам по данным реанализа.

Зимой (в июне – августе) на Антарктическом полуострове в районе станции Беллинсгаузен положительные тренды для последнего 30-летия ХХ века были сравнимы с трендами среднегодовой приповерхностной температуры – 0.3÷0.5 K/10 лет по разным данным на основе наблюдений и 0.3÷0.4 K/10 лет по данным реанализов (рис. 2.6, таблица 2.1). По данным наблюдений в районе станции Фарадей/Вернадский на Антарктическом полуострове (см. рис. 2.3) величина положительного тренда T_а зимой для последнего 30-летия ХХ века составляет около 0.7 K/10 лет. В последние годы отмечено заметное увеличение тренда T_а зимой, в частности в районе станции Фарадей/Вернадский до 2.0 К/10 лет (при коэффициенте корреляции 0.56), в районе станции Беллинсгаузен – до 0.8 К/10 лет (при коэффициенте корреляции 0.33).

Таблица 2.1. Тренды среднегодовой и зимней приповерхностной температуры T_а на Антарктическом полуострове в районе станции Беллинсгаузен для последнего 30-летия ХХ века по разным данным на основе метеорологических наблюдений и реанализа, а также по модельным расчетам. В скобках приведены среднеквадратические отклонения

Рис. 2.6 Тренды dT_a/dt (K/год) зимней приповерхностной температуры T_a для района станции Фарадей/Вернадский в ХХ веке для 30-летних скользящих интервалов по данным метеонаблюдений, а также по расчетам c КМОЦ HadCM3 с учетом естественных и антропогенных воздействий (а). Представлены также соответствующие коэффициенты корреляции r (б)

Температурный тренд зимой по наблюдениям для Антарктического полуострова в районе станции Беллинсгаузен со значением около 0.5 K/10 лет для последних десятилетий находится в диапазоне соответствующих модельных оценок. Средний по ансамблю численных реализаций КМОЦ HadCM3 температурный тренд составляет около 0.9 K/10 лет, тогда как для КМ ИФА РАН он близок к 0.2 K/10 лет. Соответствующие оценки среднего тренда приповерхностной температуры в районе станции Беллинсгаузен по данным реанализа составляют около 0.3 K/10 лет (NCEP/NCAR) и 0.4 K/10 лет (ERA-40) – меньше, чем по данным наблюдений.

Зимние тренды в КМОЦ HadCM3 вдвое больше, чем по среднегодовым данным, тогда как в КМ ИФА РАН тренды зимней и среднегодовой температуры практически одинаковы. Зимние тренды по данным наблюдений почти в 1.8 раз больше, чем по среднегодовым данным. По данным реанализа зимние температурные тренды по сравнению со среднегодовыми даже уменьшаются – слабее по данным NCEP/NCAR и более заметно по данным ERA-40. Следует при этом отметить, что зимние тренды температуры по данным NCEP/NCAR реанализа незначимы даже на уровне среднеквадратических отклонений.

В таблице 2.2 представлены оценки трендов среднегодовой и зимней температуры для последнего 30-летия ХХ века по расчетам с КМОЦ HadCM3 и КМ ИФА РАН при суммарном учете естественных и антропогенных воздействий (С-сценарий), а также только при естественных (Е-сценарий) и только при антропогенных воздействиях (А-сценарий) для модельных ячеек, соответствующих региону станции Беллинсгаузен. Модельные оценки сопоставляются с оценками по данным наблюдений и реанализа. Для КМОЦ HadCM3 приведены значения трендов для средних (по ансамблю из четырех численных реализаций) температурных режимов. Согласно таблице 2.2 тренды среднегодовой приповерхностной температуры при Е-сценарии слабы и незначимы. Оценки положительных трендов среднегодовой приповерхностной температуры при С-сценарии близки к соответствующим оценкам при А-сценарии.

Таблица 2.2. Тренды среднегодовой и зимней приповерхностной температуры для последнего 30-летия ХХ века на Антарктическом полуострове в районе станции Беллинсгаузен по модельным расчетам с суммарным учетом естественных и антропогенных воздействий (С-сценарий), а также только при естественных воздействиях (Е-сценарий) и только при антропогенных воздействиях (А-сценарий). В скобках приведены среднеквадратические отклонения

В таблице 2.3 представлены оценки трендов среднегодовой приповерхностной температуры для региона Антарктического полуострова в последнем 30-летии ХХ века по расчетам c КМОЦ HadCM3 при разных сценариях и различных начальных условиях. Согласно полученным результатам модельные оценки трендов СПТ для последнего 30-летия ХХ века на Антарктическом полуострове при учете естественных и антропогенных воздействий и разных начальных условиях отличаются более чем в 3 раза – от статистически незначимого тренда 0.23 K/10 лет до статистически значимого положительного тренда 0.72 K/10 лет. При отсутствии внешних естественных воздействий на климат (собственная естественная климатическая изменчивость остается) диапазон неопределенности оценок температурных трендов при разных начальных условиях вдвое меньше (значения трендов отличаются в полтора раза) – от статистически незначимого тренда 0.26 K/10 лет до статистически значимого положительного тренда 0.40 K/10 лет. Диапазон неопределенности значений трендов только в отсутствие антропогенных воздействий значительный – от отрицательной оценки (незначимой) тренда -0.23 K/10 лет до статистически значимого положительного тренда 0.34 K/10 лет. Существенно, что модельный положительный тренд региональной температуры в отсутствие антропогенных воздействий может быть больше, чем при учете антропогенных воздействий.

Таблица 2.3. Тренды среднегодовой температуры для последнего 30-летия ХХ века в разных регионах по четырем численным расчетам с КМОЦ при разных начальных условиях: с суммарным учетом естественных и антропогенных воздействий (С-сценарий), а также только при естественных воздействиях (Е-сценарий) и только при антропогенных воздействиях (А-сценарий). В скобках приведены среднеквадратические отклонения

Для более детального сопоставления динамики регионального температурного режима по разным данным и модельным расчетам был проведен соответствующий вейвлетный анализ. На рис. 2.7 представлены результаты вейвлет-анализа изменений приповерхностной температуры по разным данным для района антарктической станции Беллинсгаузен, а также по данным наблюдений для района станции Фарадей/Вернадский.

В интегральном спектре на рис. 2.7 а для среднегодовой температуры по наблюдениям на станции Беллинсгаузен наиболее значим максимум для вариаций с периодами около 5 лет. Это характерный период для явлений Эль-Ниньо. Максимально такая цикличность (с периодом около 4 лет) проявилась в 1980-х – 1990-х годах, когда были отмечены два крупнейших явления Эль-Ниньо по данным инструментальным наблюдений (1982–1983 и 1997–1998 гг.). Значимый максимум отмечен также для интервала с конца 1940-х гг. до начала 1960 гг. с периодичностью около 4–6 лет и менее значимый максимум с периодом около 9 лет для этого же интервала времени. При этом следует отметить, что для станции Беллинсгаузен до марта 1968 г. использовались данные реконструкций.

Особенности вейвлет-спектров по данным наблюдений для среднегодовой температуры по сеточным данным CRU (рис. 2.7 б) для ячейки, соответствующей станции Беллинсгаузен, и по данным наблюдений (рис. 2.7 а) в целом соответствуют друг другу. При этом в интегральном спектре на рис. 2.7 б максимум для вариаций с периодами около 5 лет также наиболее заметный, но он менее значим, чем по данным наблюдений на рис. 2.7 а. Более значимый максимум, чем на рис. 2.7 а, проявился для цикличности с периодом около 2–3 лет в 1950-х (в конце) – 1960-х годах.

Результаты кросс-вейвлетного анализа свидетельствуют о заметных различиях структуры региональной изменчивости температуры на основе данных наблюдений (рис. 2.7 а, б) и по данным реанализа (рис. 2.7 в, г), в том числе и в интегральных спектрах. В вейвлет-спектрах по данным реанализа NCEP/NCAR и ERA-40 наряду с цикличностью с периодом около 4 лет в 1980-х – 1990-х годах, отмеченной по данным наблюдений, проявляется значимый максимум для периода около 3 лет во второй половине 1970-х – начале 1980-х годов. Максимумы в вейвлет-спектрах отмечены также для температурных вариаций с периодами около 16 лет. При этом есть различия в проявлении этой междесятилетней цикличности по разным данным, в частности, она значима (на уровне 95 %) для более длинного ряда по данным NCEP/NCAR реанализа и менее значима по данным реанализа ERA-40.

Следует отметить, что по данным наблюдений для станции Фарадей/Вернадский на рис. 2.7д значимо проявляется междекадная цикличность с периодом около 15 лет, близким с периодом междекадной цикличности по данным реанализа. По данным наблюдений на станции Беллинсгаузен соответствующей значимой междесятилетней цикличности не выявлено, хотя она намечается в последние десятилетия.

Рис. 2.7. Результаты вейвлет-анализа изменений приповерхностной температуры по разным данным (а) – станционные наблюдения, (б) – CRU, (в) – NCEP/NCAR, (г) – ERA-40 для района антарктической станции Беллинсгаузен, а также по данным наблюдений для района станции Фарадей/Вернадский (д)

На рис. 2.8 приведены результаты вейвлет-анализа изменений приповерхностной температуры для района антарктической станции Беллинсгаузен в ХХ веке по расчетам с HadCM3 при разных начальных условиях (рис. 2.8 а-г), а также для средних по ансамблю численных реализаций (рис. 2.8д).

Результаты кросс-вейвлетного анализа указывают на существенное различие структуры региональной температурной изменчивости (с проявлением разных мод и с изменяющимися временными интервалами проявления конкретных мод) для разных модельных реализаций современных региональных климатических режимов. Следует также отметить, что характеристики вейвлет-спектра для средних по ансамблю численных реализаций температурных вариаций на рис. 2.8 е качественно отличаются от соответствующих характеристик вейвлет-спектров для отдельных численных реализаций на рис. 2.8 а – д.

Рис. 2.8. Результаты вейвлет-анализа изменений приповерхностной температуры для района антарктической станции Беллинсгаузен в ХХ веке по расчетам с HadCM3 при разных начальных условиях (а – г), а также для средних по ансамблю численных реализаций (д)

Сравнение интегральных спектров свидетельствует о том, что отмеченный по данным наблюдений на станции Беллинсгаузен и на станции Фарадей/Вернадский максимум для температурных вариаций с периодом около 5 лет, характерный для явлений Эль-Ниньо, по модельным расчетам для ХХ века в целом проявляется не для всех численных реализаций.

В целом результаты анализа свидетельствуют о способности современных глобальных климатических моделей воспроизводить потепление на Антарктическом полуострове в последние десятилетия. При этом, согласно модельным оценкам, доминирующую роль в этом потеплении играют антропогенные факторы. Заметно более слабое влияние естественных факторов возможно связано с недостаточно адекватным воспроизведением в климатических моделях естественной изменчивости, в том числе эффектов явлений Эль-Ниньо, Антарктического колебания (Антарктической моды), динамики морских льдов и особенностей океанических течений, циклонической активности в атмосфере и вариаций облачности.

Диагностику региональных особенностей температурного режима и их изменений с использованием климатических моделей существенно усложняет зависимость модельных реализаций от начальных условий. Результаты ансамбля модельных расчетов при разных начальных условиях свидетельствуют о возможности проявления при глобальном антропогенном потеплении даже отрицательных региональных температурных трендов в отдельных численных реализациях, в том числе и для регионов с наибольшими скоростями регионального потепления климата в конце XX века (Мохов, Карпенко, Стотт, 2006; Мохов, Карпенко, 2007; Мохов и др., 2008). Результаты кросс-вейвлетного анализа указывают на существенное различие региональной температурной изменчивости (с проявлением разных мод и с изменяющимися временными интервалами проявления конкретных мод) для разных модельных реализаций современных региональных климатических режимов. При этом, средний по ансамблю численных реализаций, вейвлет-спектр может существенно отличаться от соответствующих вейвлет-спектров для отдельных численных реализаций.

Отмеченные особенности температурной динамики могут быть принципиальным ограничением применимости стандартных методов вероятностного прогноза регионального изменения климата. В связи с этим необходимо развитие соответствующих методов получения статистических прогнозных оценок и оценки степени предсказуемости для систем с таким сложным поведением.

Согласно результатам модельных расчетов при антропогенных сценариях к концу XXI века можно ожидать значительное потепление в восточной части Антарктики с более слабым потеплением над Антарктическим полуостровом в целом (Mokhov, Karpenko, 2008).

3. Модельные оценки изменений термических и гидрологических характеристик суши высоких широт

С использованием КМ ИФА РАН с детальным блоком процессов в почве, описанным в (Аржанов и др., 2008), были проведены численные эксперименты для 1860–2100 гг. В этих экспериментах для 1860–2000 гг. были заданы эмиссии углекислого газа за счет сжигания топлива и промышленной деятельности, а также за счет землепользования по доступным данным. Для последующего периода 2001–2100 гг. оба этих типа эмиссий задавались для сценариев SRES (A1B, A2, B1). Концентрация углекислого газа в атмосфере по этим эмиссиям рассчитывалась интерактивно с использованием блока углеродного цикла КМ ИФА РАН (Mохов и др., 2006; Елисеев и др., 2007а). Концентрации метана и закиси азота для первого периода были заданы в соответствии с данными анализа кернов ледникового бурения в Гренландии. Для XXI века изменения концентраций CH₄ и N₂O задавались согласно сценариям SRES. Изменения полного содержания антропогенных сульфатных аэрозолей в столбе атмосферы для всего периода задавались в соответствии с результатами расчетов с моделью химии и переноса примесей в атмосфере MOZART 2.0. Более подробно использованные сценарии антропогенных воздействий описаны в (Елисеев и др., 2007б). Начальным условием для всех численных экспериментов служило равновесное доиндустриальное состояние модели.

Согласно модельным расчетам, рост температуры поверхности суши при SRES-сценариях антропогенных воздействий максимален в высоких широтах Евразии и Северной Америки. К середине XXI века увеличение среднегодовой температуры поверхности при наиболее агрессивном сценарии воздействия SRES-A2 достигает в высоких широтах 3–5 К в Евразии и 4–5 K в Северной Америке относительно 1961–1990 гг. Для менее агрессивных сценариев антропогенного воздействия пространственная структура отклика температуры почвы Ts в целом аналогична, но с меньшими изменениями по абсолютной величине. Так при сценарии SRES-B1 к середине XXI века среднегодовое потепление над сушей достигает 2–3 K в Евразии и 3–5 K в Северной Америке. К концу XXI века при наименее агрессивном сценарии антропогенного воздействия SRES-B1 рост Ts достигает 3–5 K в Евразии и 4–7 K в Северной Америке, а при наиболее агрессивном сценарии – соответственно 5–8 K и 4–10 K. При этом потепление зимой сильнее, чем летом. В Южном полушарии для района Антарктического полуострова к концу XXI века по расчетам с КМ ИФА РАН рост приповерхностной температуры при сценарии SRES-A2 достигает 3.5 K (относительно 1961–1990 гг.), а при умеренном антропогенном сценарии SRES-A1B несколько превышает 2.5 K (Mokhov, Karpenko, 2008). При этом соответствующее потепление к середине XXI века для разных антропогенных сценариев практически одинаково (около 1.7 К). Следует отметить, что тренд среднегодовой приповерхностной температуры по расчетам с КМ ИФА РАН для района станции Беллинсгаузен на Антарктическом полуострове для последних трех десятилетий ХХ века (около 0.2 K/10 лет) несколько меньше, чем по данным наблюдений (около 0.3 K/10 лет) (см. (Мохов, Карпенко, 2007)).

Для XIX–XX веков характерные глубины сезонного протаивания в КМ ИФА РАН не превышают 2 м в восточной и западной Сибири, на Тибете и в Северной Америке и 3 м – в центральной Сибири. Эти величины в целом близки к равновесным доиндустриальным значениям, полученным с этой же версией КМ ИФА РАН, а также к значениям, рассчитанным с более ранней версией КМ ИФА РАН. Результаты расчетов с используемой версией КМ ИФА РАН также согласуются в целом с данными наблюдений. При этом в восточной Сибири глубины сезонного протаивания, по-видимому, моделью завышаются. Для Сибири это можно объяснить завышением температуры в этом регионе.

Общая площадь распространения многолетнемерзлых грунтов S_p в КМ ИФА РАН мало меняется вплоть до конца XX века, составляя около 21 млн. км² (рис. 3.1), из них около 16 млн. км² в Евразии и около 5 млн. км² в Северной Америке. Суммарная площадь распространения многолетней мерзлоты в КМ ИФА РАН для XIX–XX веков близка к эмпирическим оценкам. Близкая оценка ее средней величины (21.8 млн. км²) получена также c использованием модели описания процессов в почве, разработанной в Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова, при задании атмосферного воздействия по результатам расчетов с ансамблем современных климатических моделей. При этом S_p в КМ ИФА РАН несколько выше полученной для модели MIROC 3.2 (18 млн. км²) (Saito et al., 2007) и существенно превышает полученную для модели CCSM3 (11 млн. км²) (Lawrence et al., 2005).

Рис. 3.1. Изменения площади подповерхностной многолетней мерзлоты (млн. км²) по расчетам с КМ ИФА РАН при сценариях SRES-B1 (синяя кривая), SRES-A1B (зеленая линия) и SRES-A2 (красная линия). Чёрной линией представлены соответствующие эмпирические оценки (Zhang et al., 1999), приписанные второй половине XX века. Представленные кривые – результат скользящего сглаживания с шириной окна 20 лет

В XXI веке при антропогенном потеплении площадь распространения многолетней мерзлоты сокращается. К середине XXI века различие между тремя выбранными SRES-сценариями антропогенного воздействия невелико. Многолетнемерзлые грунты исчезают в Европе и их площадь резко сокращается в западной Сибири и в Северной Америке. В среднем для 2035–2065 гг. площадь многолетней мерзлоты в Евразии (Северной Америке) в КМ ИФА РАН составляет 10–11 млн. км² (около 1 млн. км²). Следует отметить, что полученные изменения площади распространения многолетнемерзлых грунтов качественно согласуются с данными наиболее быстрой современной деградации вечной мерзлоты именно на североамериканском континенте (Climate Change, 2007).

К концу XXI столетия при наиболее агрессивном сценарии SRES-A2 многолетнемерзлые грунты практически полностью исчезают в Северной Америке и центральной Сибири. В восточной Сибири, где многолетняя мерзлота остается, глубины сезонного протаивания заметно увеличиваются и в большинстве регионов превышают 2 м. Полная площадь распространения многолетнемерзлых грунтов для 2071–2100 гг. при этом сценарии составляет 4–5 млн. км² (рис. 3.1), достигая в последние годы этого столетия величины примерно 2 млн. км². Еще меньшая величина S_p (около 1 млн. км²) для конца XXI века была получена ранее для модели CCSM3 (Lawrence et al., 2005). Распределение многолетней мерзлоты в КМ ИФА РАН в конце XXI века существенно отличается от полученного с использованием модели CCSM3 для этого же периода. Если в КМ ИФА РАН многолетнемерзлые грунты остаются в восточной Сибири и полностью исчезают в Северной Америке, то в CCSM3 в конце XXI века в Евразии многолетняя мерзлота отсутствует, но сохраняется на северо-востоке Северной Америки. Следует иметь в виду, что сценарии SRES, использованные в анализируемых расчетах с КМ ИФА РАН и в расчетах с CCSM3 не вполне эквивалентны друг другу, так как в последнем случае влияние антропогенных сульфатов не учитывалось. Существенно лучше результаты расчетов с КМ ИФА РАН при сценарии воздействия SRES-A2 согласуются с другими модельными оценками, согласно которым, например, S_p в XXI веке уменьшается на 13 млн. км² с опережающей деградацией многолетней мерзлоты в Северной Америке по сравнению с Евразией.

При более умеренном сценарии SRES-A1B в конце XXI века распределение многолетнемерзлых грунтов в целом сходно с полученным для сценария SRES-A2, но с большими регионами распространения в западной Сибири и несколько меньшими глубинами сезонного протаивания (но во многих регионах превышающими 2 м). Общая площадь распространения многолетнемерзлых грунтов при этом в среднем для 2071–2100 гг. составляет 5–6 млн. км². Близкое, но несколько большее, значение этой переменной (7 млн. км²) получено для модели MIROC 3.2 (Saito et al., 2007). Для Евразии результаты, полученные с КМ ИФА РАН и MIROC 3.2, в целом согласуются друг с другом, но существенно различаются для Северной Америки.

В отличие от сценариев SRES-A2 и SRES-A1B, при наименее агрессивном антропогенном сценарии SRES-B1 многолетнемерзлые грунты в конце XXI века сохраняются также в Северной Америке (около 0.2 млн. км²). Многолетняя мерзлота сохраняется и на значительно большей части Евразии. Типичные значения глубин сезонного протаивания при этом сценарии превышают 1 м. Как и для сценария SRES-A2, общая площадь сохраняющейся вечной мерзлоты в КМ ИФА РАН (около 8 млн. км²) заметно превышает полученную в расчетах с CCSM3 (4 млн. км²) (Lawrence et al., 2005).

Суммарная площадь суши, где отмечается сезонное протаивание или промерзание, для XIX–XX веков составляет 54–55 млн. км², согласуясь с оценкой 54.4±0.7 млн. км² по данным наблюдений (Zhang et al., 2003). К концу XXI века она уменьшается до 38–42 млн. км² в зависимости от сценария.

Современный зимний снегозапас в целом воспроизводится КМ ИФА РАН реалистично, особенно в Северной Америке. В Евразии общий снегозапас реалистично воспроизводится во внутренней части континента (с типичными значениями 10–20 см в феврале), занижается в субарктических широтах и завышается в Тибете. Общая площадь снежного покрова Северного полушария в феврале S_s,II в КМ ИФА РАН для 1961–1990 гг. составляет 47.4±1.8 млн. км². Это неплохо согласуется с эмпирическими оценками 46.0±2.0 млн. км² (Robinson et al., 1993) и 43.2 млн. км² (Мохов, 1993). Соответствующие модельные величины для Евразии и Северной Америки составляют 30.9±1.5 млн. км² и 16.4±1.3 млн. км².

На протяжении XX века по расчетам с КМ ИФА РАН проявлялось общее уменьшение площади снежного покрова зимой. Так для периода 1922–1997 гг. тренд S_s,II составил -0.25±0.09 млн. км²/десятилетие (здесь и далее для коэффициента тренда отмечается среднее значение и стандартное отклонение), что удовлетворительно согласуется с оценкой -0.16 млн. км²/десятилетие по данным наблюдений для марта. Вклад Евразии и Северной Америки в сокращение S_s,II в КМ ИФА РАН для указанного периода составляет -0.15±0.07 млн. км²/десятилетие и -0.11±0.07 млн. км²/десятилетие соответственно. Модельные результаты для Евразии согласуются с эмпирической оценкой -0.11 млн. км²/десятилетие для марта. Для Северной Америки тренд площади снежного покрова по наблюдениям статистически незначим (Brown, 2000). Для периода 1966–2005 гг. уменьшение полной площади снега в феврале усиливается по сравнению с периодом 1922–1997 гг. и составляет -0.7±0.2 млн. км²/десятилетие, что также согласуется с оценкой -0.5 млн. км²/десятилетие (Climate Change, 2007) по данным наблюдений.