Расхождения между спутниковыми и модельными оценками запасов воды на суше
Исследование под руководством Техасского университета в Остине показало, что расчёты запасов воды во многих речных бассейнах, полученные с помощью общепринятых глобальных компьютерных моделей, существенно отличаются от независимых оценок, основанных на данных спутников GRACE.
Результаты, опубликованные в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences 22 января, ставят под вопрос точность глобальных моделей, которые в последние годы использовались для оценки водных ресурсов и потенциально могли влиять на управленческие решения.
В исследовании использовались измерения спутников GRACE за период с 2002 по 2014 год для определения изменений запасов воды в 186 речных бассейнах по всему миру. Эти данные сравнили с результатами моделирования семью широко используемыми моделями.
«Люди всё больше полагаются на глобальные модели для прогнозирования влияния водопользования человека и климата на водные ресурсы, — сказала ведущий автор Бриджит Скэнлон. — Теперь мы можем оценить изменения запасов воды в моделях с помощью данных GRACE, что указывает на возможное недооценивание моделями значительных изменений запасов, как на снижение, так и на рост».
Например, в бассейне Амазонки данные GRACE указывают на увеличение запасов воды на 41–43 км³ за период исследования — самый большой прирост в мире. Однако большинство моделей прогнозировали значительное сокращение, а одна смоделировала потерю в 70 км³. Модель, наиболее близкая к данным GRACE, рассчитала увеличение лишь на 11 км³.
В бассейне реки Ганг данные GRACE показали потерю 12–17 км³ воды в год за 12-летний период — наибольшее снижение запасов, зафиксированное в исследовании. Модельные оценки варьировались от потери 7 км³ до прироста 7 км³.
В целом, результаты моделей указывали на снижение глобальных запасов воды за исследуемый период, в то время как данные GRACE показывали их рост. Однако исследование отмечает, что, хотя климат способствовал глобальному увеличению запасов, деятельность человека вызвала их значительное снижение в отдельных регионах.
Исследование показывает, что существуют регионы, где глобальные модели нуждаются в улучшении. Глобальная перспектива работы может помочь учёным понять, почему модели работают лучше в одних областях, чем в других, и сосредоточиться на проблемных регионах.
«Обеспечение доступности воды для потребления человеком и сельского хозяйства во многих случаях является региональной или локальной проблемой, — отметила Бриджит Скэнлон. — Следует уделять больше внимания анализу на этом масштабе, например, путём интеграции локальных данных».