ВОЗМОЖНЫЕ АНТРОПОГЕННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА
реклама
ВОЗМОЖНЫЕ АНТРОПОГЕННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА РОССИИ В 21-М ВЕКЕ: ОЦЕНКИ ПО АНСАМБЛЮ КЛИМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В.П.Мелешко(1) , Г.С.Голицын(2), В.А.Говоркова(1), П.Ф.Демченко(2), А.В.Елисеев(2), В.М.Катцов(1), С.П.Малевский-Малевич(1), И.И.Мохов(2), Е.Д.Надежина(1), В.А.Семенов(2), П.В.Спорышев(1), В.Ч.Хон(2) (1) Главная геофизическая обсерватория им.А.И.Воейкова, Росгидромет, Санкт-Петербург (2) Институт физики атмосферы им.А.М.Обухова, РАН, Москва 1. Введение В последнее время климат России как часть глобальной климатической системы все чаще становится объектом крупных международных программ, так или иначе связанных с оценкой возможных в будущем изменений климата. Интерес, который вызывает территория России в контексте климатических исследований, объясняется не только ее размерами. Большая часть территории России находится в высоких широтах Северного полушария, где, согласно полученным из наблюдений данным, в настоящее время происходят значительные изменения климата. Более того, именно в указанных широтах все известные климатические модели прогнозируют усиление глобального потепления, вызванного антропогенным ростом парниковых газов в атмосфере [IPCC, 2001]. Однако, интерес к климату России не исчерпывается высокими широтами. Есть основания считать, что происходящие под влиянием меняющегося климата изменения криосферы, гидрологического цикла, растительности и т.п. на территории России могут оказаться климатически значимыми далеко за ее пределами. Основной целью настоящего исследования является попытка оценить возможные изменения климата России в 21-м в. в случае реализации сценариев антропогенного воздействия на глобальную климатическую систему, разработанных Межправительственной Группой Экспертов по Изменению Климата (МГЭИК). 2. Сценарии эмиссий и модели МГЭИК В качестве инструмента оценки изменений климата в 21-м в. в данной работе используются модели общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО). Расчеты эволюции климата в 21-м в. выполнялись с использованием двух сценариев МГЭИК роста концентрации парниковых газов и аэрозоля – А2 и В2. Эти сценарии, в числе других новейших сценариев МГЭИК, представлены в Специальном Докладе о Сценариях Выбросов (СДСВ) [SRES, 2001]. Сценарии А2 и В2 можно рассматривать как промежуточные в группе сценариев МГЭИК. До середины 21-го в. различия между ними невелики, во всяком случае, в средних глобальных оценках изменения климата. В отдельных случаях мы приводим результаты для предшествующей СДСВ группы сценариев МГЭИК (IS92). Расчеты современного климата с помощью моделей, участвующих в международных программах сравнений AMIP [Gates, 1992] и CMIP [Meehl et al., 2000], показали, что средние по ансамблю характеристики климата лучше согласуются с наблюдениями, нежели рассчитанные с помощью отдельных моделей (см., напр., [Павлова и др., 2001]). Преимущества мультимодельных оценок будущих изменений климата обсуждаются в докладе МГЭИК [IPCC, 2001]. Следуя критериям [Smith et al., 1998] (время создания используемой версии МОЦАО; разрешение; качество расчетов современного климата и его эволюции в прошлом; доступность результатов расчетов возможных в будущем состояний климатической системы), мы отобрали семь МОЦАО, названия и характеристики которых приводятся в Таблице. Для анализа климата и его изменений удобно использовать водосборы крупных рек, поскольку, во-первых, они характеризуются субконтинентальным масштабом, т.е. наименьшим пространственным масштабом, для которого достоверность расчетов с помощью МОЦАО не вызывает сомнений [IPCC, 2001]; во-вторых, в отсутствие надежных данных об испарении, наблюдения за речным стоком, отличающиеся сравнительно высокой точностью, позволяют получить интегральные среднегодовые оценки разности осадков и испарения для водосбора в целом, весьма полезные для верификации МОЦАО. Качество расчетов современного климата (в т.ч. составляющих теплового и водного балансов на водосборах крупных рек) с помощью современных климатических моделей анализировалось в ряде работ [Мелешко и др., 1998; Павлова и др., 2001, Спорышев и др., 2003; Kattsov et al., 2000; Walsh et al., 1998; Walsh et al., 2002]. В частности, сравнительный анализ моделей, участвовавших в программе AMIP, показал, что имеется ряд моделей, которые демонстрируют высокое качество расчета сезонного хода радиационных, термических и влажностных характеристик климата на крупных водосборах. При этом подавляющее большинство характеристик климата, полученных по ансамблю моделей, лучше согласуются с данными наблюдений, чем соответствующие характеристики отдельно взятых моделей, даже высокого качества. Таблица. МОЦАО МГЭИК Модель Центр, страна Описание (в скобках дано краткое обозначение) CGCM2 (CGC) CSIRO_Mk2 (CSI) CSM 1.4 (CSM) ECHAM4/ OPYC3 (ECH) GFDL_R30_c (GFD) HadCM3 (HAD) PCM (PCM) Разрешение атмосферного компонента Разрешение океанского компонента CCCma, Канада CSIRO, Австралия NCAR, США MPI, Германия GFDL, США UKMO, Великобритания NCAR, США Flato and Boer, 2001 Gordon and O’Farrell, 1997 Boville et al., 2001 Roeckner et al., 1996 Delworth et al., 2003 Gordon et al., 2000 Washington et al., 2000 T32 (3.8 x 3.8) L10 1.8 x 1.8 L29 R21 (3.2 x 5.6) L9 3.2 x 5.6 L21 T42 (2.8 x 2.8) L18 2.0 x 2.4 L45 T42 (2.8 x 2.8) L19 2.8 x 2.8 L11 R30 (2.25 x 3.75) L14 2.25 x 1.875 L18 2.5 x 3.75 L19 1.25 x 1.25 L20 T42 (2.8 x 2.8) L18 0.67 x 0.67 L32 В ходе исследования был проведен сравнительный анализ некоторых наиболее важных характеристик климата, рассчитанных по ансамблю моделей МГЭИК и полученных по данным наблюдений для водосборов отдельных крупных рек или группы рек на территории России и сопредельных с ней регионах. Для анализа были выбраны следующие водосборы: Балтийский водосбор, включающий все реки Скандинавии, прибалтийских стран и северо-запада России, впадающие в Балтийское море; группа северных рек европейской части России, впадающих в Северный Ледовитый океан (Печора, Северная Двина, Мезень и др.); группа южных рек, впадающих в Черное и Азовское моря (Днепр, Днестр, Дон, Кубань); а также Волга и Урал; Обь; Енисей; Лена. Для оценки будущих изменений климата России в качестве основного был выбран сценарий эмиссий В2, поскольку именно для этого сценария мы располагали наибольшим объемом модельных данных. Все изменения климата в 21-м в. получены по отношению к базовому климатическому периоду 1981-2000 гг. 3. Изменения температуры воздуха у Земли Среднее по ансамблю из 7 моделей МГЭИК глобальное потепление климата для сценария В2 составляет 1.30С к середине 21-го в. (2041-2060 гг.) и 2.10С к его концу (2080-2099 гг.). Неопределенность оценок потепления, обусловленная различной реакцией МОЦАО на одинаковое радиационное воздействие, характеризуется среднеквадратическим отклонением глобальной температуры воздуха отдельных моделей от среднего значения по ансамблю и составляет 0.20С и 0.40С, соответственно, для середины и конца столетия. Таким образом, изменение средней глобальной температуры намного превышает дисперсию для ансамбля моделей. На территории России в разные сезоны температура изменяется в достаточно широких пределах. На фоне общего глобального потепления наибольшее повышение приземной температуры в 21-м в. отмечается зимой в Сибири и на Дальнем Востоке. Так, повышение температуры вдоль побережья Северного Ледовитого океана составляет 40С в середине 21-го в. и 7-80С в его конце. Среднее по ансамблю потепление на всей территории России значительно превышает дисперсию, характеризующую разброс в оценках потепления между отдельными моделями. Эволюция температуры воздуха у Земли в 21-м в. для разных водосборов показана на рис.1. Кривыми представлены средние по ансамблю изменения температуры по отношению к базовому климату, сглаженные с помощью 10-летнего скользящего осреднения. Разброс модельных оценок характеризует выделенная серым цветом область, в которую попадают 75% средних модельных значений (зона между 12.5 и 87.5 процентилями). Две прямые обозначают границы интервала естественной изменчивости, в который теоретически должны попадать 95% 10-летних модельных средних, при сохранении статистической структуры изменчивости базового климата. Таким образом, если кривая выходит за границы этого интервала, то изменения статистически значимы на 95% уровне. На всех рассматриваемых водосборах рост температуры воздуха у Земли получился значимым, уже в первой половине 21-го в. 4. Изменения осадков Средние по ансамблю МОЦАО оценки глобального роста среднегодовых осадков составляют 1.8% и 2.9%, соответственно, для середины и конца 21-го в. Среднегодовой рост осадков на всей территории России значительно превышает указанные глобальные изменения. При этом на многих российских водосборах осадки возрастают не только зимой, но и летом. Однако в теплое время года рост осадков оказывается заметно меньшим и наблюдается, в основном, в северных регионах, в Сибири и на Дальнем Востоке. Летом усиливаются преимущественно конвективные осадки, что указывает на возможность увеличения повторяемости ливней и связанных с ними экстремальных режимов погоды. Летом в южных регионах европейской территории России и на Украине происходит уменьшение осадков. Для большинства рассматриваемых водосборов изменения осадков оказываются статистически значимыми (рис.2), хотя достоверность модельных оценок изменения осадков меньше, чем для приземной температуры воздуха. Зимой на европейской части России и в ее южных регионах увеличивается доля жидких осадков, а в восточной Сибири и на Чукотке возрастает количество твердых. Результатом этого является уменьшение массы накопленного за зиму снега на западе и юге России и, соответственно, дополнительное накопление снега в центральной и восточной Сибири. Наряду с изменениями средних характеристик осадков, существенные изменения отмечены при анализе соответствующих экстремальных режимов. На рис.3 представлены изменения некоторых характеристик осадков над центральноевропейской частью России (30-45°в.д., 50-60°с.ш.) по расчетам с ECH для сценария IS92a [Мохов и др., 2003]. Выявлено общее увеличение осадков в 20-21 вв. (рис.3а) на фоне заметных внутривековых вариаций. При этом в первой четверти 21-го в. возможно некоторое уменьшение осадков. Значимое усиление выявлено для интенсивности осадков (рис.3b) и числа дней с сильными (квантиль >90%) осадками (рис.3d). В то же время для числа дней с осадками на рис.3c отмечено увеличение их изменчивости в 21-м в., по сравнению с 20-м в. Значительно возрос вклад наиболее сильных осадков (рис.3e). 5. Изменения баланса воды в почве При потеплении климата, вместе с ростом осадков в теплое время года, усиливается испарение с поверхности суши, что приводит к заметному уменьшению влагосодержания деятельного слоя почвы и стока на всей рассматриваемой территории. По известной разности осадков и испарения, рассчитанной для современного климата и климата 21-го в., можно определить суммарное изменение влагосодержания слоя почвы и стока, которые, как правило, имеют один и тот же знак (т.е. при уменьшении влажности почвы происходит и уменьшение суммарного стока и наоборот). Расчеты показывают, что в регионах, свободных от снежного покрова, тенденция к уменьшению влагосодержания почвы обнаруживается уже весной. Это уменьшение становится более заметным летом на всей территории России: почвенная влага и сток уменьшаются (в некоторых регионах незначительно), что способствует формированию более засушливых условий, особенно, в южных регионах. Для разных водосборов увеличение дефицита влаги в почве летом варьирует от 1% до 11%, по отношению к величине осадков в базовом климате. 6. Изменения речного стока Рост средних за год осадков при потеплении климата приводит к заметному увеличению стока на большинстве водосборов. Исключением являются лишь водосборы южных рек (Днепр-Дон), на которых годовой сток к концу 21-го в. убывает примерно на 6%. Поскольку летом сток убывает на всех водосборах, его годовой рост обеспечивается положительным балансом воды в течение других сезонов, особенно весной, когда происходит таяние снега, накопленного за весь зимний период. На рис.4 показана эволюция в 21-м в. среднего за год стока, рассчитанного по ансамблю из 5 моделей МГЭИК, на 4 водосборах (рисунок аналогичен рис.1.) На всех водосборах наблюдается значительный разброс оценок изменений стока в ансамбле, в результате только на трех водосборах (Печора-С.Двина, Енисей и Лена) рост стока оказался статистически значимым, начиная со второй половины 21-го в. Как известно, на водосборах в средних широтах максимальный сток наблюдается весной в период интенсивного таяния снега. Поскольку в начале весны деятельный слой почвы, как правило, оказывается насыщенным влагой, основная масса растаявшего снега расходуется на сток. Мы не располагали данными о среднемесячных стоках по всем, или хотя бы по большинству МОЦАО МГЭИК. Но в нашем распоряжении имелись среднемесячные данные по водному эквиваленту снежного покрова для 6 моделей. Рассчитав среднемесячные изменения массы снега с марта по май для середины и конца столетия по отношению к аналогичным изменениям в базовом климате, мы получили среднемесячные изменения стока за период март-май, обусловленные таянием снежного покрова. На величину стока оказывают влияние два фактора, которые могут как усиливать, так и частично компенсировать друг друга: рост скорости таяния снега в результате потепления климата и изменение накопленной за зиму массы снега. Результаты расчетов указывают на уменьшение весеннего максимума стока и его более раннее наступление на водосборах Днепр-Дон и ВолгаУрал в 21-м в., связанные с уменьшением накопленной массы снега зимой. На водосборах Балтики, Печоры-С.Двины и Оби, несмотря на некоторое уменьшение массы снега к началу весны, сток заметно возрастает в середине 21-го в. в результате более быстрого таяния снега. Однако к концу 21-го в. сток на этих водосборах уменьшается, поскольку важную роль начинает играть убывание накопленной массы снега зимой. Совершенно иная ситуация складывается в центральной и восточной Сибири. Так, при потеплении климата на водосборах Енисея и Лены происходит накопление дополнительной массы снега зимой, что, в свою очередь, приводит к существенному росту стока за счет его таяния с апреля по май. На рис.5 показаны изменения массы тающего снега на 4 водосборах, рассчитанные по ансамблю из шести моделей. Несмотря на значительный разброс в расчетах, рост весеннего стока за счет растаявшего снега оказывается статистически значимыми на водосборах Енисея и Лены уже в первой половине 21-го в. Т.о., вероятность крупных весенних паводков на этих водосборах существенно возрастает. 7. Изменения вечной мерзлоты Суммарная площадь многолетнемерзлых горных пород на Земле составляет около 40% поверхности Земли и примерно 75% территории Евразии. Изучение температур пород и распространения их по площади является важнейшей задачей, приобретающей особое значение в условиях изменяющегося климата. При постановке задачи об изменении параметров вечной мерзлоты (ВМ) под влиянием изменения климата следует иметь в виду, что границы распространения ВМ на материках являются весьма условными. При определении перемещения границ области, занятой ВМ, речь идет не о полном исчезновении толщ реликтовой ВМ, а об отрыве ‘кровли’ ВМ от поверхности и о переходе режима сезонного промерзания к режиму сезонного протаивания в некоторой области, заключенной между двумя условными границами, отнесенными к разным временным интервалам. При постановке задачи нами использованы следующие допущения: (1) в условиях современного климата при отрицательных температурах поверхности реликтовый слой мерзлоты смыкается с сезонно-мерзлым слоем, и протаивание в теплое время года начинается с поверхности; (2) условная граница области, в которой обеспечивается поддержание указанного режима сезонного протаивания, совпадает с максимальными глубинами протаивания для суглинков, покрытых лишайником. Глубины сезонного протаивания существенно зависят от растительного покрова и влажности грунтов, и влияние последних в естественных условиях зачастую перекрывает климатическое воздействие. Характеристики литосферы при разных масштабах осреднения изучены плохо, поэтому обычно оценки температурного режима в грунтах выполняются в предположении, что вся исследуемая территория характеризуется заданным типом грунта и растительного покрова. В отличие от обсуждавшихся выше климатических характеристик, характеристики ВМ не могли быть получены непосредственно из расчетов с моделями МГЭИК, т.к. эта часть криосферы представлена в них крайне упрощенно. Поэтому в оценках эволюции различных характеристик ВМ наиболее часто используются т.н. мерзлотные индексы, либо многоуровенные модели ВМ в автономном режиме. Иллюстрацией первого подхода является анализ температурной чувствительности площади распространения потенциальной мерзлоты – территорий с температурными условиями, благоприятными для существования мерзлоты различных типов, от сплошной до островной. Эта площадь оценивалась по различным моделям и эмпирическим данным с помощью мерзлотных индексов [Анисимов и др., 2002; Демченко и др., 2002; Мохов и др., 2002]. На рис.6 приведена зависимость площади потенциальной сплошной мерзлоты (отношение средних январских и средних июльских температур равно –2), нормированной на площадь для периода 1961-1990 гг. Данные были получены по результатам расчетов с моделями ECH, HAD, а также климатической модели промежуточной сложности ИФА РАН для сценария выбросов IS92a без учета аэрозоля и с учетом его антропогенной эмиссии. Расчеты дают уменьшение площади потенциального распространения сплошной вечной мерзлоты у поверхности примерно втрое к концу 21-го в. Прямые на рис.6 соответствуют линейным регрессиям c коэффициентами, характеризующими температурную чувствительность площади к изменениям средней глобальной температуры. Эти оценки чувствительности при разных сценариях сопоставимы с данными палеореконструкций для северной Евразии в оптимуме голоцена (6 тыс. лет назад) и микулинского (Eemian) межледниковья (125 тыс. лет назад). В рамках настоящего исследования расчет характеристик ВМ выполнялся с помощью одномерной многоуровенной модели теплопередачи в грунтах, построенной с учетом фазовых переходов влаги при наличии снежного и растительного покровов [Malevsky-Malevich et al., 2001; Молькентин и др., 2003]. В расчетах ВМ были использованы данные 6 МОЦАО МГЭИК для сценариев А2 и В2. Входными параметрами для модели теплопередачи в грунтах являются: температура на верхней границе расчетной области, совпадающей с верхней границей растительного или снежного покрова, и толщина последнего. На нижней границе расчетной области задается геотермальный поток тепла. Температура поверхности либо получена из данных наблюдений, либо является результатом расчетов с помощью климатической модели. В области фазовых переходов вводится эффективная теплоемкость среды. Расчеты выполнялись для разных типов подстилающей поверхности в предположении, что указанный тип поверхности реализуется во всех ячейках регулярной сетки, покрывающей рассматриваемую территорию. В качестве информации о современном климате использованы данные реанализа NCEP/NCAR [Kalnay et al., 1996], дополненные данными регулярных наблюдений на метеостанциях. На рис. 7 приведены увеличения глубин сезонного протаивания, обусловленные потеплением климата к середине 21-го в. Эти увеличения весьма значительны. Отметим, однако, что при реализации сценария В2 даже в конце века сохраняется область изменений глубины протаивания, не превышающих 20 см. Смещение к северу границ зон изменения глубин протаивания сохраняет широтный характер. Величина этого смещения составляет от 100 до 250 км. 8. Заключение Вследствие значительной протяженности России и сопредельных с ней территорий современный климат этого региона отличается чрезвычайно большим разнообразием. Кроме того, в ряде исследований показано, что климат здесь оказывается достаточно чувствительным к росту содержания парниковых газов в атмосфере. По этой причине оценка его возможных изменений в 21-м в. в результате антропогенного воздействия представляет большое научное и практическое значение. В настоящем исследовании впервые выполнена оценка изменений климата на крупных водосборах России по ансамблю физически полных МОЦАО для сценариев МГЭИК роста парниковых газов и аэрозоля в атмосфере A2 и B2. (См. также [Мелешко и др., 2003].) Анализ показывает, что потепление климата и связанный с ним рост осадков на водосборах России в 21-м столетии существенно превышает среднеглобальные значения, особенно зимой. Несмотря на летний рост осадков, на большей части территории России формируются более засушливые условия, по сравнению с современными. Это особенно выражено на южных и западных водосборах и вызвано более ранним таянием снега и усилением испарения с подстилающей поверхности. При потеплении климата ожидаются значительные изменения гидрологического режима на подстилающей поверхности, обусловленные влиянием криосферных процессов. На водосборах европейской части России и в южных регионах западной Сибири масса снега, накапливаемая за зиму, уменьшается. Поэтому максимум весеннего стока уменьшается и наступает раньше. На водосборах центральной и восточной Сибири накопленная масса снега зимой увеличивается, и максимум весеннего стока за счет его таяния также возрастет. В результате увеличивается вероятность появления крупных весенних паводков на этой части территории России. Потепление климата приведет к значительному увеличению глубины протаивания вечномерзлых грунтов, особенно в обширной зоне, примыкающей к южной границе вечной мерзлоты. Рост температуры у Земли на всей территории России, рассчитанный по ансамблю моделей, оказался намного больше, чем разброс между отдельными моделями, что повышает достоверность ансамблевых оценок. С другой стороны, при расчетах осадков и стока модели показывают большой разброс во многих регионах России, что снижает достоверность полученных оценок. Для повышения качества оценок будущих изменений климата требуется дальнейшее совершенствование МОЦАО, использования большего числа членов ансамблей и более широкого набора климатически важных характеристик (в том числе, более высокого временного разрешения), позволяющих оценивать изменения не только средних значений, но и, например, повторяемости экстремальных режимов. Благодарности Работа выполнена при поддержке Министерства промышленности, науки и технологий РФ (НИР “Климат полярных регионов России в 21-м веке как фактор развития Северного морского пути и освоения Севера”), Российской федеральной целевой программы «Мировой океан», а также Российского Фонда Фундаментальных Исследований. Литература 1. Анисимов, О.А., А.А. Величко, П.Ф. Демченко, А.В. Елисеев, И.И. Мохов, В.П. Нечаев, 2002: Влияние климата на вечную мерзлоту в прошлом, настоящем и будущем. Изв. РAH, ФАО, Приложение 1., 25-39. 2. Демченко, П.Ф., А.А. Величко, А.В. Елисеев, И.И. Moxoв, В.П. Нечаев, 2002: Зaвиcимocть уcлoвий pacпpocтpaнeния вeчнoй мepзлoты oт уpoвня глoбaльнoгo пoтeплeния: cpaвнeниe мoдeлeй, cцeнapиeв и дaнныx пaлeopeкoнcтpукций. Изв. РAH, ФАО, 38, №2, 165-174. 3. Катцов, В.М., С.В. Вавулин, В.А. Говоркова, Т.В. Павлова, 2003: Сценарии изменений климата Арктики в 21-м веке. Метеорология и гидрология, №10. 4. Мелешко, В.П., Г.С. Голицын, Е.М. Володин, В.Я. Галин, В.А. Говоркова, А.В. Мещерская, И.И. Мохов, Т.В. Павлова, П.В. Спорышев, 1998: Расчет составляющих водного баланса на водосборе Каспийского моря с помощью моделей общей циркуляции атмосферы. Изв. РАН, ФАО, 34, № 4, 5-11. 5. Мелешко, В.П., В.М. Катцов, В.А. Говоркова, С.П. Малевский-Малевич, Е.Д. Надежина, П.В. Спорышев, 2003: Антропогенные изменения климата в 21-м веке в северной Евразии. Метеорология и гидрология. (в печати). 6. Молькентин, Е.К., Е.Д. Надежина, О.Б. Шкляревич, 2003: Модельные оценки влияния растительности на деградацию вечной мерзлоты в условиях потепления климата Метеорология и гидрология, №3, 87-95. 7. Мохов, И.И., П.Ф. Демченко, А.В. Елисеев, В.Ч. Хон, Д.В. Хворостьянов, 2002: Оценки глобальных и региональных изменений климата в XIX-XXI веках на основе модели ИФА РАН с учетом антропогенных воздействий. Изв. РAH, ФАО, 38, №5, 629-642. 8. Мохов, И.И., В.А. Семенов, В.Ч. Хон, 2003: Оценки возможных региональных изменений гидрологического режима в XXI веке на основе глобальных климатических моделей. Изв. РАН, ФАО, 39, №.2, 150-165. 9. Павлова, Т.В., В.П. Мелешко, В.А Говоркова, 2001: Характеристики теплового и водного баланса на водосборах крупных рек в модели атмосферы ГГО рассчитанные в рамках международного проекта сравнения моделей атмосферы AMIP-I и AMIP-II. Труды ГГО им. А.И. Воейкова. Вып. 550. С-Пб: Гидрометеоиздат, 85-109. 10. Спорышев, П.В., Т.В. Павлова, В.П. Мелешко, В.А. Говоркова, В.А. Матюгин, 2003: Влагооборот бассейна Каспийского моря, наблюдаемый и рассчитанный по моделям общей циркуляции атмосферы. В сб. «Гидрометеорологические аспекты проблемы Каспийского моря и его бассейна». (Ред. И.А. Шикломанов, А.С. Васильев), СПб: Гидрометеоиздат, 6-23. 11. Boville, B.A., J.T. Kiehl, P.J. Rasch and F.O. Bryan, 2001: Improvements to the NCAR CSM-1 for transient climate simulations. J. Climate, 14, 164-179. 12. Delworth, T. L., R.J. Stouffer, K.W. Dixon, M.J. Spelman, T.R. Knutson, A.J. Broccoli, P.J. Kushner, and R.T. Wetherald, 2003: Simulation of climate variability and change by the GFDL R30 coupled climate model. Clim. Dyn. (in press). 13. Flato, G.M., and G.J. Boer, 2001: Warming Asymmetry in Climate Change Experiments. Geophys. Res. Lett., 28, 195-198. 14. Gates, W.L., 1992: AMIP: The Atmospheric Model Intercomparison Project. Bull. Amer. Meteor. Soc., 73, 1962-1970. 15. Gordon, C., C. Cooper, C. A. Senior, H. Banks, J. M. Gregory, T. C. Johns, J. F. B. Mitchell, and R. A. Wood, 2000: The simulation of SST, sea ice extents and ocean heat transports in a version of the Hadley Centre coupled model without flux adjustments. Clim. Dyn., 16, 147-168. 16. Gordon, H.B., and S.P. O’Farrell, 1997: Transient climate change in the CSIRO coupled model with dynamic sea ice. Mon. Wea. Rev., 125, 875-907. 17. IPCC, 2001: Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Houghton, J.T., Y. Ding, D.J. Griggs, M. Noguer, P.J. van der Linden, X. Dai, K. Maskell, and C.A. Johnson (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 881 pp. 18. Kalnay, E., M. Kanamitsu, R. Kistler, et al., 1996: The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bull. Am. Met. Soc., 77, 437-471. 19. Kattsov, V.M., J.E. Walsh, A. Rinke and K. Dethloff, 2000: Atmospheric Climate Models: Simulation of the Arctic Ocean Fresh Water Budget Components. In The Freshwater Budget of the Arctic Ocean, E.L. Lewis (ed.), Kluwer Academic Publ., Dordrecht, 209-247. 20. Malevsky-Malevich, S.P., E.K. Molkentin, T.D. Nadyozhina, O.B. Shklyarevich, 2001: Numerical Simulation of Permafrost Parameters Distribution. Cold. Reg. Sci. and Tech., № 32, 1-11. 21. Meehl, G. A., G. J. Boer, C. Covey, M. Latif and R. J. Stouffer, 2000: The Coupled Model Intercomparison Project (CMIP). Bull. Amer. Meteor. Soc., 81, 313-318. 22. Roeckner, E., J.M. Oberhuber, A. Bacher, M. Christoph and I. Kirchner, 1996: ENSO variability and atmospheric response in a global coupled atmosphere-ocean GCM. Clim.Dyn., 12, 737-754. 23. Smith, J.B., M. Hulme, J. Jaagus, S. Keevallik, A. Mekonnen, K. Hailemariam, 1998: Climate Change Scenarios. In: Handbook on Methods fro Climate Change Impact Assessment and Adaptation Strategies [J.F. Feenstra, I. Burton, J. Smith, and R.S.J. Tol (eds.)]. Version 2.0. UNEP and IES, Vrije Universiteit, Amsterdam, 3-1 – 3-40. 24. SRES, 2000: Emission Scenarios. Summary for Policymakers. IPCC Special Report of Working Group III. WMO/UNEP, 2000, 20 pp. 25. Walsh, J.E., V. Kattsov, W. Chapman, V. Govorkova, and T. Pavlova, 2002: Comparison of Arctic climate simulations by uncoupled and coupled global models. J.Climate, 15, 1429-1446. 26. Walsh, J.E., V. Kattsov, D. Portis, V. Meleshko, 1998: Arctic precipitation and evaporation: model results and observational estimates. J. Climate, 11, 72-87. 27. Washington and 10 others, 2000: Parallel Climate Model (PCM): Control and Transient simulations. Clim. Dyn., 16, 755-774. T ,C T ,C Печора и С.Двина Лена 95% 95% 95% 95% годы годы Днепр и Дон Волга и Урал 95% 95% 95% 95% годы годы Рис.1. Эволюция среднегодовой температуры воздуха у Земли (0С) в 21-м столетии для разных водосборов (пояснения см. в тексте). P ,мм/день P ,мм/день Печора и С.Двина Лeнa 95% 95% 95% 95% годы годы Днепр и Дон Волга и Урал 95% 95% 95% 95% годы годы Рис.2. То же, что рис.1, но для осадков (мм/сут.) Rn ,км3/год Rn ,км3/год Печора/Св.Двина Лена 95% 95% 95% 95% годы годы Днепр/Дон Волга/Урал 95% 95% 95% годы 95% годы Рис.4. То же, что рис.1, но для стока (км3/год). Snm ,кг/м2 Snm ,кг/м2 Печора/Св.Двина Волга/Урал 95% 95% 95% 95% годы годы Енисей Лена 95% 95% 95% 95% годы годы 2 Рис.5. То же, что рис.1, но для удельной массы снега (кг/м ) ECH HAD IAP RAS CM Рис. 6. Температурная чувствительность площади потенциальной сплошной мерзлоты по данным различных моделей для сценария IS92a при учете антропогенного аэрозоля и без него (сплошные и полые кружки). Крестами обозначены данные палеореконструкций. Рис.7. Распределение абсолютных изменений глубин сезонного протаивания (см), полученное по ансамблю из 6 МОЦАО для сценария В2 к середине 21-го в. Рис. 3. Вариации характеристик осадков над европейской частью России (30°–45°в.д., 50°–60°с.ш.), полученные в расчетах с моделью ЕСН для временного интервала 19002100 гг. (с использованием 10-летнего скользящего осреднения): (a) количество осадков (мм/сут.), (b) интенсивность осадков (мм/сут.), число (c) дней с осадками и (d) дней с сильными осадками (> 90% квантиль), (e) относительный вклад (%) наиболее сильных осадков (> 90% квантиль) в общее количество осадков.
