Выпущены два новых набора данных, связанных с климатом в Центральной Азии

Исследовательская группа под руководством профессора Фэн Цзиньмина из Института физики атмосферы (ИФА) Китайской академии наук создала набор климатических прогнозных данных для Центральной Азии с разрешением 9 км (сокращенно HCPD-CA). Этот набор основан на результатах динамического масштабирования нескольких скорректированных на смещение глобальных климатических моделей. Центральная Азия, являющаяся "горячей точкой" изменения климата, уже пережила значительное потепление и, вероятно, столкнется с увеличением волн жары и засух в будущем.

Нехватка наборов климатических прогнозов высокого разрешения затрудняла изучение потенциальных последствий будущих изменений климата для экологических и гидрологических систем региона. Набор HCPD-CA охватывает два периода: 1986–2005 и 2031–2050 годы, использует сценарий выбросов RCP4.5 и включает четыре геостатические переменные и десять метеорологических элементов, что позволяет использовать его для работы большинства экологических и гидрологических моделей. Оценка данных показала их высокую точность в описании исторической климатологии. Прогнозируется значительный рост температуры приземного воздуха, нисходящей коротковолновой и длинноволновой радиации.

Для оценки влияния прогнозируемых изменений на сельское хозяйство региона, группа также рассчитала шесть агроклиматических индикаторов. Результаты, опубликованные в Advances in Atmospheric Sciences, показывают, что ожидается значительное увеличение продолжительности вегетационного периода (GSL), летних дней (SD), индекса продолжительности теплых периодов (WSDI) и тропических дней (TD), а также значительное сокращение морозных дней (FD). "Агроклиматические показатели служат индикаторами влияния погоды и климата на конкретную сельскохозяйственную деятельность и понятны как фермерам, так и политикам", — отметил профессор Фэн Цзиньмин.

Повышение горизонтального разрешения с ≥30 км до 9 км значительно улучшает точность данных, особенно в горных районах. Для уменьшения неопределённостей использовались несколько глобальных климатических моделей, а их климатология была скорректирована по данным реанализа. "Мы применили метод квантильного отображения для коррекции результатов масштабирования. Этот метод значительно уменьшил систематические ошибки в индикаторах, что делает прогноз более обоснованным", — пояснил ведущий автор исследования доктор Цю Юань. Оба набора данных архивированы в Национальном центре данных по Тибетскому плато.