Оценки изменения площади снежного покрова в Евразии в начале XXI в. по данным наблюдений в сопоставлении с результатами модельных расчетов с использованием байесова подхода

Проведен анализ изменения площади снежного покрова в Евразии в начале XXI в. по данным наблюдений (реанализ ERA5-Land, спутниковые данные MODIS) в сопоставлении с результатами расчетов с ансамблем глобальных климатических моделей проекта CMIP6 при сценарии historical за 2000-2014 гг. и умеренном сценарии антропогенных воздействий SSP2-4.5 за 2015-2019 гг. с использованием байесова осреднениия. Весовые множители для каждого месяца определялись как функции правдоподобия, характеризующие воспроизведение средних многолетних значений, многолетнего тренда и межгодовой изменчивости площади снежного покрова (Парфенова и др., 2022; Аржанов и др., 2024). Общее качество каждой модели характеризовалось комбинированным весом, равным произведению этих весов. Также были проведены расчеты, в которых весовые множители моделей определялись непосредственно по трехмерным (время, долгота, широта) данным доли снега в модельной ячейке с минимизацией дисперсии в скользящем окне (Waxman, Djuriс, 2024; Yao et al., 2018). Согласно полученным результатам наименьшие ошибки в воспроизведении пространственных границ и площади снежного покрова в Евразии в среднем за год получены с использованием байесовых весов на основе пространственно-распределенных данных. Также для этого метода отмечен меньший межмодельный разброс байесовых весов по сравнению c комбинированным весом. Показано, что для зимнего и весеннего периодов распределение весов в целом по ансамблю моделей более однородно по сравнению с осенним с периодом, что согласуется с полученными ранее оценками с использованием данных NOAA CDR (Climate Data Records) (https://climate.rutgers.edu/snowcover) (Аржанов и др., 2024). Отмечено уменьшение неопределенности оценок площади снежного покрова в Евразии по сравнению с ансамблевым средним при равных весах моделей.

Финансирование. Оценки байесовых весов на основе пространственно-распределенных данных получена в рамках государственного задания Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН (FMWR-2025-0006).