Доклады Российской академии наук. Науки о Земле, 2022, T. 507, № 1, стр. 118-125

Изменения периода навигации в арктических морях на Северном морском пути в 21 веке: байесовы оценки по расчетам с ансамблем климатических моделей

М. Р. Парфенова 1*, А. В. Елисеев 123, академик РАН И. И. Мохов 124

1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
Москва, Россия

2 Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова Российской академии наук
Москва, Россия

3 Казанский (Приволжский) федеральный университет
Казань, Россия

4 Московский физико-технический институт
Москва, Россия

* E-mail: parfenova@ifaran.ru

Поступила в редакцию 20.07.2022
После доработки 22.07.2022
Принята к публикации 24.07.2022

Аннотация

Проведен анализ продолжительности навигационного периода (ПНП) на Северном морском пути (СМП) в 21 веке на основе моделей ансамбля CMIP5 (Coupled Models Intercomparison project, phase 5) при сценарии RCP 8.5 с использованием методов байесового осреднения с выделением различных участков СМП. Получено, что различия качества воспроизведения моделями ПНП и ее изменений в западной части СМП больше, чем в восточной. Ансамблевое среднее для ПНП получено в диапазоне 3–4 мес в середине XXI века с увеличением до примерно 6 мес к концу века. Средние ансамблевые оценки изменения ПНП в целом устойчивы к выбору предположений, связанных с вычислением байесовых весов. Совместный учет качества воспроизведения моделями характеристик климата на всех временных масштабах (многолетнее среднее, межгодовые вариации, линейный тренд) в сравнении со спутниковыми данными позволяет уменьшить межмодельное стандартное отклонение вдвое для западной части СМП и в полтора раза – для восточной.

Ключевые слова: морской лед, Северный морской путь, CMIP5, Байесово осреднение, спутниковые данные

Список литературы

  1. Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Working Group I contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / V. Masson-Delmotte, et al. (eds.)]. Cambridge Univ. Press., 2021.

  2. Мохов И.И., Семенов В.А., Хон В.Ч., Погарский Ф.А. Тенденции климатических изменений в высоких широтах Северного полушария: Диагностика и моделирование // Лед и снег. 2013. № 2 (122). С. 53–62.

  3. Мохов И.И. Современные изменения климата Арктики // Вестник РАН. 2015. Т. 85. № 5–6. С. 478–484.

  4. Елисеев А.В., Семенов В.А. Изменения климата Арктики в XXI веке: ансамблевые модельные оценки с учетом реалистичности воспроизведения современного климата // ДАН. 2016. Т. 471. № 2. С. 214–218.

  5. Мохов И.И., Хон В.Ч., Рекнер Э. Изменения ледовитости Арктического бассейна в XXI веке по модельным расчетам: оценка перспектив Северного морского пути // ДАН. 2007. Т. 414. С. 814–818.

  6. Хон В.Ч., Мохов И.И. Климатические изменения в Арктике и возможные условия арктической морской навигации в ХХI веке // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 1. С. 19–25.

  7. Khon V.C., Mokhov I.I., Latif M., Semenov V.A., Park W. Perspectives of Northern Sea Route and Northwest Passage in the 21st century // Clim. Change. 2010. V. 100. № 3/4. C. 757–768.

  8. Мохов И.И., Хон В.Ч. Продолжительность навигационного периода и ее изменения для Северного морского пути: модельные оценки // Арктика: экология и экономика. 2015. № 2 (18). С. 88–95.

  9. Мохов И.И., Хон В.Ч., Прокофьева М.А. Новые модельные оценки изменений продолжительности навигационного периода для Северного морского пути в XXI веке // ДАН. 2016. Т. 468. № 6. С. 699–704.

  10. Khon V.C., Mokhov I.I., Semenov V.A. Transit navigation through Northern Sea Route from satellite data and CMIP5 simulations // Environ. Res. Lett. 2017. V. 12. № 2. 024010.

  11. Кибанова О.В., Елисеев А.В., Мохов И.И., Хон В.Ч. Изменения продолжительности навигационного периода Северного морского пути в XXI веке по расчетам с ансамблем климатических моделей: байесовские оценки // ДАН. 2018. Т. 481. № 1. С. 88–92.

  12. Eliseev A.V., Mokhov I.I., Parfenova M.R. Changes of navigation period at the North Sea Route in the 21st century from the CMIP5 ensemble simulations: Bayesian estimates // Research Activities in Earth System Modelling. E. Astakhova (ed.). 2021. Rep. 51. S. 7. P. 07–08.

  13. Peng G., Meier W.N., Scott D.J., Savoie M.H. A longterm and reproducible passive microwave sea ice concentration data record for climate studies and monitoring // Earth Syst. Sci. Data. 2013. V. 5 (2). P. 311–318.

  14. Hoeting J.A., Madigan D., Raftery A.E., Volinsky C.T. Bayesian model averaging: A tutorial // Stat. Sci. 1999. V. 14. № 4. P. 382–417.

  15. Weigel A.P., Knutti R., Liniger M.A., Appenzeller C. Risks of model weighting in multimodel climate projections // J. Climate. 2010. V. 23. № 15. P. 4175–4191.

  16. Arzhanov M.M., Eliseev A.V., Mokhov I.I. A global climate model based, Bayesian climate projection for northern extra-tropical land areas // Glob. Planet. Change. 2012. V. 86–87. P. 57–65.

  17. Eliseev A.V., Mokhov I.I., Chernokulsky A.V. An ensemble approach to simulate CO2 emissions from natural fires // Biogeosciences. 2014. V. 11. № 12. C. 3205–3223.

  18. Липавский А.С., Елисеев А.В., Мохов И.И. Байесовы оценки изменения стока Амура и Селенги в XXI веке по результатам ансамблевых модельных расчетов CMIP6 // Метеорология и гидрология. 2022. № 5. С. 64–82.

  19. Von Storch H., Zwiers F.W. Statistical Analysis in Climate Research. Cambridge: Cambridge University Press. 2003. 484 p.

Дополнительные материалы отсутствуют.