Источник: Фото - Институт географии РАН
Ученые оценили надежность данных для прогноза деградации мерзлоты в ЯНАО
20.07.2026
Ученые провели масштабное исследование изменений климата в Арктическом регионе, сфокусировавшись на территории Ямало‑Ненецкого автономного округа (ЯНАО). Работа призвана оценить риски, связанные с деградацией многолетнемерзлых пород (ММП) на фоне глобального потепления. Результаты работ опубликованы в журнале "Лёд и снег".
Для анализа использовались станционные данные; замеры из термометрических скважин; данные реанализа ERA5; климатические модели CMIP6. Оценка качества моделей проводилась по критериям: ошибка среднего значения; ошибка среднеквадратического отклонения; доля совпадающих трендов ПТВ с данными ERA5; MSE и AI для температуры ММП (на глубине до 3 с).
Исследование подчеркивает: для достоверного прогноза влияния климатических изменений на криолитозону и связанных с этим рисков для экосистем и инфраструктуры ЯНАО необходимо комплексно использовать данные наблюдений и модельные расчеты, а также тщательно оценивать качество данных перед их применением.
"Арктический регион крайне чувствителен к климатическим изменениям, а деградация многолетнемерзлых пород несет серьезные риски – от разрушения инфраструктуры до трансформации экосистем. Наше исследование показало, что ни один источник данных не идеален: ERA5 отлично работает с температурой воздуха, но дает погрешности для почвы, а модели CMIP6 сильно различаются по качеству. Модель GFDL‑CM4 продемонстрировала наилучшие результаты для ЯНАО, но даже ее нужно использовать с учетом локальных особенностей. Чтобы строить надежные прогнозы, критически важно комбинировать данные наблюдений с модельными расчётами и заранее оценивать их точность. Это позволит принимать более взвешенные решения в сфере природопользования и строительства в условиях меняющегося климата", - прокомментировала результаты исследования Дарья Бокучава, старший научный сотрудник Института географии РАН.
Ключевые результаты исследования (1980–2020 гг.):
1. Реанализ ERA5 хорошо воспроизводит динамику приземной температуры воздуха (ПТВ) в регионе – корреляция достигает 0.95. Однако при оценке температуры почвы его точность снижается с глубиной: данные занижают реальные значения температуры ММП на 1.5–2.5 С°; не фиксируются отдельные температурные экстремумы.
2. Модели CMIP6 показывают неравномерное качество воспроизведения температурного режима почвы – результаты зависят от местоположения и глубины почвенного горизонта.
3. Модель GFDL‑CM4 признана наиболее надежной для оценки температуры почвенного профиля в ЯНАО. Ее показатели: среднеквадратическая ошибка (MSE): 1–13; индекс соответствия (AI): 84–98%; корреляция годового хода температуры ММП с данными наблюдений: от 0.87 до 0.97 на разных горизонтах.
Полученные результаты помогут повысить точность климатических прогнозов для Арктики; минимизировать риски для объектов инфраструктуры, построенных на мерзлых грунтах; разработать стратегии адаптации экосистем к изменениям климата.
Источник: Институт географии РАН
Для анализа использовались станционные данные; замеры из термометрических скважин; данные реанализа ERA5; климатические модели CMIP6. Оценка качества моделей проводилась по критериям: ошибка среднего значения; ошибка среднеквадратического отклонения; доля совпадающих трендов ПТВ с данными ERA5; MSE и AI для температуры ММП (на глубине до 3 с).
Исследование подчеркивает: для достоверного прогноза влияния климатических изменений на криолитозону и связанных с этим рисков для экосистем и инфраструктуры ЯНАО необходимо комплексно использовать данные наблюдений и модельные расчеты, а также тщательно оценивать качество данных перед их применением.
"Арктический регион крайне чувствителен к климатическим изменениям, а деградация многолетнемерзлых пород несет серьезные риски – от разрушения инфраструктуры до трансформации экосистем. Наше исследование показало, что ни один источник данных не идеален: ERA5 отлично работает с температурой воздуха, но дает погрешности для почвы, а модели CMIP6 сильно различаются по качеству. Модель GFDL‑CM4 продемонстрировала наилучшие результаты для ЯНАО, но даже ее нужно использовать с учетом локальных особенностей. Чтобы строить надежные прогнозы, критически важно комбинировать данные наблюдений с модельными расчётами и заранее оценивать их точность. Это позволит принимать более взвешенные решения в сфере природопользования и строительства в условиях меняющегося климата", - прокомментировала результаты исследования Дарья Бокучава, старший научный сотрудник Института географии РАН.
Ключевые результаты исследования (1980–2020 гг.):
1. Реанализ ERA5 хорошо воспроизводит динамику приземной температуры воздуха (ПТВ) в регионе – корреляция достигает 0.95. Однако при оценке температуры почвы его точность снижается с глубиной: данные занижают реальные значения температуры ММП на 1.5–2.5 С°; не фиксируются отдельные температурные экстремумы.
2. Модели CMIP6 показывают неравномерное качество воспроизведения температурного режима почвы – результаты зависят от местоположения и глубины почвенного горизонта.
3. Модель GFDL‑CM4 признана наиболее надежной для оценки температуры почвенного профиля в ЯНАО. Ее показатели: среднеквадратическая ошибка (MSE): 1–13; индекс соответствия (AI): 84–98%; корреляция годового хода температуры ММП с данными наблюдений: от 0.87 до 0.97 на разных горизонтах.
Полученные результаты помогут повысить точность климатических прогнозов для Арктики; минимизировать риски для объектов инфраструктуры, построенных на мерзлых грунтах; разработать стратегии адаптации экосистем к изменениям климата.
Источник: Институт географии РАН