Фактическое и прогнозируемое изменение климата в Уральском федеральном округе во второй половине XX – первой половине XXI вв.

Abstract

В статье представлены результаты количественной оценки пространственно-временной динамики климатических параметров Уральского федерального округа (УрФО) за период 1950–2049 гг. С использованием данных реанализа ERA5 и сценарного моделирования (модель BCC-CSM1-1-M, сценарий RCP 8.5) проанализированы тренды приземной температуры воздуха и атмосферных осадков. Для оценки климатической нестационарности применен метод ядерной оценки плотности вероятности (KDE), а для локализации трендов – многомерное кластерное зонирование с использованием алгоритма K-Means. Установлено, что на исследуемой территории сформирован устойчивый тренд к повышению температуры (до плюс 4,04 °C к 2045–2049 гг. относительно базового периода 1950–1954 гг.) и увеличению количества атмосферных осадков. Выявлено, что на фоне интенсивного потепления климата в северных широтах формируется контрастный режим увлажнения, при этом максимальная межгодовая изменчивость пятилетних сумм осадков характерна для наиболее увлажненных районов. Анализ распределений плотности вероятности сумм атмосферных осадков показал рост их дисперсии (увеличение стандартного отклонения с 70,50 мм до 75,83 мм), что свидетельствует о нелинейном увеличении частоты климатических экстремумов. Полученные результаты и разработанные схемы климатического районирования могут быть использованы для целей экологического мониторинга, оценки лесопожарной опасности, а также учета возможных изменений климата при планировании и проведении лесохозяйственных мероприятий в условиях регионального изменения климата.

The article presents the results of a quantitative assessment of the spatiotemporal dynamics of climate parameters in the Ural Federal District (UFD) for the period of 1950–2049. Using ERA5 reanalysis data and scenario modeling (BCC-CSM1-1-M model, RCP 8.5 scenario), trends in surface air temperature and atmospheric precipitation were analyzed. To assess climate non-stationarity, the kernel density estimation (KDE) method was applied, while multidimensional cluster zoning using the K-Means algorithm was used to localize these trends. It was established that a stable macro-regional trend toward a temperature increase (up to plus 4,04 °C by 2045–2049 relative to the 1950–1954 base period) and a precipitation increase, corresponding to a humid warming type, is forming across the entire research area. Intense climate warming in northern latitudes leads to the formation of a contrasting moisture regime, with the highest inter annual variability in fi ve-year precipitation sums observed in the most humid regions. The analysis of probability density distributions showed an increase in precipitation dispersion (from 70,50 mm to 75,83 mm), which indicates a non-linear increase in the frequency of climate extremes. The obtained results and the developed climate zoning maps can be used for environmental monitoring, forest fi re risk, as well as taking into account possible climate changes for planning and implementing forestry activities under regional climate change.