Оценка смещений в сторону потепления в моделях CMIP6: роли быстрой реакции и накопительных эффектов внешних форсирований

Почему «жаркость» климатической модели важна для всех

По мере того как мир приближается к 1,5 °C потепления, правительства и сообщества полагаются на климатические модели при планировании наводнений, засух, волн жары и повышения уровня моря. Но некоторые из новейших моделей дают более высокий итоговый нагрев, чем другие, прогнозируя более сильное будущее потепление, чем это следует из наблюдений. В этом исследовании предложен новый, более простой способ проверить, склонна ли модель быть слишком тёплой или слишком холодной, — на основе того, как температура Земли реагирует быстро и медленно на влияние человека.

В поисках лучшего термометра для моделей

До сих пор учёные в основном оценивали «жаркость» моделей по двум показателям: переходной климатической реакции (transient climate response) и равновесной климатической чувствительности (equilibrium climate sensitivity). Они описывают, насколько планета нагревается при увеличении углекислого газа, но их трудно вычислить и они сопровождаются большими неопределённостями. Они также мало говорят о региональных изменениях, важных для местного планирования. Авторы вместо этого обращаются к тому, как глобальная температура меняется во времени, рассматривая климат как сложную систему, которая помнит прошлое и реагирует с разной скоростью.

Быстрые реакции и длительная память

Исследование разбивает изменение глобальной температуры поверхности на две составляющие. Одна часть — быстрая реакция, отражающая, насколько быстро температура изменяется в пределах примерно месяца при изменении антропогенных парниковых газов или других внешних воздействий. Вторая часть — длительная память, которая представляет собой то, как океаны, морской лёд и другие медленные компоненты климатической системы накапливают и отдают тепло в течение многих лет. Два простых числа суммируют эти поведения: a характеризует силу быстрой реакции, а H отражает силу «памяти» климата — то есть, как долго прошлые условия продолжают влиять на нынешнюю температуру.

Тестирование современных ведущих климатических моделей

Используя глобальные температурные ряды из набора HadCRUT5, авторы оценили реальные значения a и H, а затем сравнили их с результатами 21 широко используемой модели CMIP6. Многие модели демонстрируют более сильную долговременную память, чем следует из наблюдений, то есть они переоценивают, насколько прошлые изменения продолжают подталкивать температуры вверх. При этом у большинства моделей наблюдается более слабая быстрая реакция, чем в реальном климате. Интересно, что каждая модель, по-видимому, делает компромисс между этими двумя тенденциями: те, кто «помнит» больше, как правило, реагируют медленнее, а те, кто помнит меньше, реагируют быстрее, однако многие всё равно воспроизводят общий исторический тренд потепления.

Простая карта смещений в сторону более тёплых и более холодных значений

Далее исследователи выяснили, может ли пара чисел (a и H) помечать модели, скорее всего слишком тёплые или слишком холодные. Они построили эталонную кривую по наблюдениям, показывающую все сочетания a и H, которые соответствуют историческому температурному ряду. Модели, попадающие по одну сторону этой кривой, как правило, дают меньшее потепление, чем наблюдалось, а те, что по другую сторону — дают больше. При сравнении этих положений с фактическими моделируемыми тенденциями потепления в период 1970–2000 гг. соответствие оказалось впечатляющим: расстояние до эталонной кривой тесно коррелировало с тем, насколько каждая модель недооценила или переоценила прошлое потепление.

Что контролирует «жаркость» модели

Чтобы понять, какой фактор важнее, команда провела тесты чувствительности, варьируя силу быстрой реакции и величину памяти. Они обнаружили, что и более сильная быстрая реакция, и более сильная память повышают долговременное потепление, но делают это по-разному. Изменения быстрой реакции приводят примерно к линейным изменениям потепления, тогда как усиление долговременной памяти может вызвать резко возрастающий эффект при больших значениях H. Поскольку многие модели CMIP6 завышают эту память, исследование делает вывод, что преувеличенные накопительные эффекты прошедших форсирований являются ключевым драйвером их смещения в сторону потепления. Модели, отнесённые этим методом к «более тёплым», также, как правило, имеют более высокие традиционные показатели чувствительности, связывая новые индексы с устоявшимися понятиями климатической науки.

Как это помогает будущим прогнозам

Для неспециалистов главный вывод таков: надёжность климатических прогнозов можно проверять с помощью простых «отпечатков» из прошлых данных. Сосредоточив внимание на том, как быстро климат реагирует и как долго он помнит, учёные получают эффективный инструмент для сортировки моделей, которые, вероятно, слишком тёплые или слишком холодные, без дорогостоящих дополнительных прогонов. Такой подход можно применять не только к глобальной температуре, но и к отдельным регионам, что помогает уточнять инструменты, управляющие решениями по адаптации в мире, который продолжает теплеть.

Цитирование: Yan, J., Yuan, N. & Franzke, C.L.E. Assessing the warming biases in CMIP6 models: the roles of fast response and cumulative effects to external forcings. npj Clim Atmos Sci 9, 117 (2026). https://doi.org/10.1038/s41612-026-01390-z

Ключевые слова: климатические модели, глобальное потепление, климатическая чувствительность, тенденции температуры, CMIP6