Как дневные данные меняют прогноз таяния ледников

Средняя температура за месяц может скрыть несколько особенно жарких дней. Для ледника эта разница важна: погода каждого дня влияет на то, выпадут ли осадки снегом, когда обнажится лёд и сколько массы потеряет ледник при таянии. Поэтому два расчёта будущего климата могут дать разные прогнозы, даже если опираются на одну и ту же среднемесячную температуру.

Международная группа исследователей под руководством Ландера ван Трихта проверила, что меняется, если считать баланс ледников по дням. Их рецензированная статья вышла в Nature Communications 19 октября 2026 года. Авторы сравнили месячную версию Глобальной модели эволюции ледников GloGEM с дневной.

Что теряется при усреднении

Баланс массы ледника складывается из накопившегося снега и потерь льда и снега при таянии. Месячная модель использует усреднённые значения температуры и осадков. Она, однако, не отбрасывает все колебания внутри месяца: для приближённого расчёта таяния в ней есть статистическая оценка внутримесячной изменчивости температуры. Но определить для каждого дня, шёл дождь или снег, эта модель не может. Тип поверхности она обновляет только раз в месяц.

Дневная версия учитывает температуру и осадки отдельно для каждого дня. Это особенно важно, когда температура колеблется около границы между дождём и снегом. Среднее за месяц может указывать на условия для снегопада, хотя в тёплые дни осадки выпадали дождём. Когда снег сходит, на поверхности открывается лёд. Модель различает снег, фирн и лёд, а значит, смена поверхности влияет и на расчёт таяния.

В жаркий период такие изменения могут происходить быстро. Но статья не утверждает, что несколько тёплых дней всегда ускоряют таяние: результат зависит также от осадков, состояния поверхности и регионального климата. В Исландии дождь часто выпадает при относительно тёплой погоде. Дневная модель учитывает такие осадки как дождь, тогда как месячная может завысить накопление снега. Поэтому к 2100 году дневная версия прогнозирует для Исландии потерю льда на 4% меньше, чем месячная.

Как проверяли модели

Исследователи применили обе версии GloGEM к 12 571 леднику площадью более 5 км². Это около 6% всех ледников мира, но примерно 94% их общего объёма льда. Для расчётов за прошлый период использовали данные ERA5-Land за 1980–2024 годы. Прогнозы до 2100 года построили на основе пяти климатических моделей и трёх сценариев выбросов парниковых газов: SSP1-2.6, SSP3-7.0 и SSP5-8.5.

Сначала исследователи калибровали модели по геодезическим оценкам изменения массы ледников за 2000–2019 годы. Затем сравнили результаты с независимыми наблюдениями Всемирной службы мониторинга ледников. Для проверки выбрали 175 ледников, по каждому из которых имелись данные как минимум за три года в период с 1980 по 2024 год. Глобальные прогнозы охватывали ледники крупнее 5 км², а не все ледники мира.

В целом дневная модель немного лучше совпадала с наблюдениями. Среднеквадратичная ошибка снизилась с 0,63 до 0,61 метра водного эквивалента, средняя абсолютная ошибка — с 0,48 до 0,46, а коэффициент детерминации вырос с 0,71 до 0,75. В особенно экстремальные годы улучшение было заметнее. При этом авторы называют общий выигрыш скромным: неопределённость годовых наблюдений они оценивают примерно в 0,2–0,4 метра водного эквивалента в год.

Разница накапливается в прогнозе

По расчётам дневной версии, к середине XXI века глобальная потеря льда будет на 4–5% больше, чем в месячной модели. К 2100 году разница вырастет до 5–10%, в зависимости от сценария. Это соответствует дополнительным 20–33 миллиметрам глобального среднего уровня моря по сравнению с месячным расчётом. Полный вклад ледников в подъём уровня моря, оценённый дневной моделью на 2100 год, составляет 86–157 миллиметров.

Эти цифры описывают разные величины. 20–33 миллиметра — поправка при переходе от одной версии модели к другой, а не весь будущий подъём уровня моря. Это также не измерение будущей потери льда, а сравнение двух прогнозов. Дополнительная разница укладывается в разброс результатов климатических моделей.

Региональные результаты различаются. В некоторых областях с небольшими перепадами высот, в том числе на Шпицбергене и в российской Арктике, дневная модель прогнозирует к концу века потерю льда на 20–25% больше. Авторы предупреждают, что оценки чувствительны к калибровке, и советуют относиться к ним осторожно. Для российской Арктики проверку дополнительно затрудняет недостаток наблюдений.

Выбор временного шага меняет не только оценку потери льда, но и расчёт сезонного стока талой воды. У дневной версии есть практическая цена: в описанной конфигурации она требует примерно в десять раз больше вычислительного времени. Кроме того, некоторые процессы, например влияние обломочного покрова на поверхности льда и таяние у основания ледника, модель напрямую не учитывает. Калибровка может отчасти отражать их косвенное влияние, но отдельного моделирования это не заменяет.

Для сравнения: в другой работе глобальная группа наблюдателей оценила, что в 2000–2023 годах ледники теряли в среднем 273 ± 16 гигатонн льда ежегодно. Это наблюдательная оценка прошлого, а не проверка конкретного прогноза на конец века. Вместе исследования напоминают о двух разных задачах: измерять уже произошедшие изменения и выяснять, насколько модель способна воспроизвести процессы, от которых зависят будущие оценки. Подробнее о том, почему климатическая «норма» сама по себе не предсказывает погоду будущего, рассказывает разбор климатических норм и неопределённости.

Источники

Lander Van Tricht, Matthias Huss, Harry Zekollari, Rodrigo Aguayo, Janosch Beer, Marit van Tiel, Alexandra von der Esch и Daniel Farinotti. «Учет краткосрочной метеорологической изменчивости увеличивает прогнозируемую потерю ледников и подъём уровня моря». Nature Communications, 19 октября 2026 года, 17:10696. Рецензированная оригинальная статья, аффилиации авторов находятся в Швейцарии и Бельгии. DOI и полный текст, PDF.
Архив данных, результатов моделирования и сведений о коде GloGEM: Zenodo, версия v2, опубликована 4 августа 2026 года.
Группа GlaMBIE. «Коллективная оценка изменений массы ледников мира в 2000–2023 годах». Nature, 2025, 639:382–388. DOI и полный текст.