stringtranslate.com

Обратная связь через облако

Обратная связь облаков — это тип обратной связи изменения климата , при которой общая частота облаков , высота и относительная доля различных типов облаков изменяются из-за изменения климата , и эти изменения затем влияют на энергетический баланс Земли . [1] : 2224  Сами по себе облака уже являются важной частью климатической системы , поскольку они состоят из водяного пара , который действует как парниковый газ и, таким образом, способствует потеплению; в то же время они яркие и отражают Солнце, что вызывает охлаждение. [2] Облака на низких высотах оказывают более сильный охлаждающий эффект, а облака на больших высотах оказывают более сильный согревающий эффект. В целом облака делают Землю более прохладной, чем она была бы без них. [3] : 1022 

Если изменение климата приведет к тому, что низкоуровневый облачный покров станет более распространенным, то эти облака увеличат планетарное альбедо и будут способствовать охлаждению, делая общую обратную связь облаков отрицательной (той, которая замедляет потепление). Но если облака станут выше и тоньше из-за изменения климата, то чистая обратная связь облаков будет положительной и ускорит потепление, поскольку облака будут менее отражающими и будут удерживать больше тепла в атмосфере. [2] Эти процессы были представлены в каждой крупной климатической модели с 1980-х годов. [4] [5] [6] Наблюдения и результаты климатических моделей теперь дают высокую уверенность в том, что общая обратная связь облаков с изменением климата является положительной. [7] : 95 

Однако некоторые типы облаков сложнее наблюдать, и поэтому климатические модели имеют меньше данных о них и делают разные оценки их роли. Таким образом, модели могут имитировать обратную связь облаков как очень положительную или только слабо положительную, и эти разногласия являются основной причиной того, что климатические модели могут иметь существенные различия в переходной реакции климата и чувствительности климата . [3] : 975  В частности, меньшинство моделей Проекта сравнения сопряженных моделей (CMIP6) фазы 6 попали в заголовки перед публикацией Шестого оценочного доклада МГЭИК (AR6) из-за их высоких оценок равновесной чувствительности климата . [8] [9] Это произошло потому, что они оценили обратную связь облаков как весьма положительную. [10] [11] Вскоре было обнаружено, что эти конкретные модели противоречат как наблюдениям, так и палеоклиматическим свидетельствам, [12] [13] и AR6 использовал более реалистичную оценку, основанную на большинстве моделей и этих реальных свидетельствах вместо этого. [7] : 93  [14]

Одной из причин, по которой было труднее найти точное значение обратной связи облаков по сравнению с другими, является то, что люди влияют на облака другим важным способом, помимо потепления от парниковых газов. Небольшие атмосферные сульфатные частицы, или аэрозоли , образуются из-за того же загрязнения воздуха серой , которое также вызывает кислотные дожди , но они также очень отражающие, до такой степени, что их концентрации в атмосфере вызывают уменьшение видимого солнечного света, известное как глобальное затемнение . [15] Эти частицы влияют на облака несколькими способами, в основном делая их более отражающими. Это означает, что изменения в облаках, вызванные аэрозолями, можно спутать с доказательством отрицательной обратной связи облаков, и разделить эти два эффекта было сложно. [16]

Обзор

Подробности взаимодействия облаков с коротковолновой и длинноволновой радиацией на разных высотах атмосферы [17]

Облака оказывают два основных эффекта на энергетический баланс Земли : они отражают коротковолновое излучение солнечного света обратно в космос из-за своего высокого альбедо , но водяной пар, содержащийся внутри них, также поглощает и повторно излучает длинноволновое излучение, посылаемое поверхностью Земли, когда она нагревается солнечным светом, предотвращая его выход в космос и сохраняя эту тепловую энергию дольше. [3] : 1022  В метеорологии разница в радиационном балансе , вызванная облаками, по сравнению с условиями без облаков, описывается как форсирование облаков, радиационное воздействие облаков (CRF) или радиационный эффект облаков (CRE) [18] В верхней части атмосферы это можно описать следующим уравнением [19]

Чистый радиационный эффект облака можно разложить на его длинноволновые и коротковолновые компоненты. Это происходит потому, что чистая радиация поглощается солнечной радиацией за вычетом исходящей длинноволновой радиации, показанной следующими уравнениями

Первый член справа — это эффект коротковолновых облаков ( Q abs ), а второй — эффект длинноволновых облаков (OLR).

Эффект коротковолновых облаков рассчитывается по следующей формуле:

Где S o — солнечная постоянная , ∝ облачно — альбедо при наличии облаков, а ∝ ясно — альбедо в ясный день.

Эффект длинной волны рассчитывается по следующей формуле:

Где σ — постоянная Стефана–Больцмана , T — температура на заданной высоте, а F — восходящий поток в ясных условиях.

Собрав все эти части вместе, получаем окончательное уравнение:

Приписывание вклада отдельных атмосферных компонентов в парниковый эффект , разделенное на категории обратной связи и воздействия (НАСА)

В сухих, безоблачных условиях водяной пар в атмосфере обеспечивает 67% парникового эффекта на Земле. Когда влаги достаточно для формирования типичного облачного покрова, парниковый эффект от «свободного» водяного пара снижается до 50%, но водяной пар, который сейчас находится внутри облаков, составляет 25%, а чистый парниковый эффект составляет 75%. [20] Согласно оценкам 1990 года, наличие облаков снижает исходящее длинноволновое излучение примерно на 31 Вт/м 2 . Однако оно также увеличивает глобальное альбедо с 15% до 30%, и это снижает количество солнечного излучения, поглощаемого Землей, примерно на 44 Вт/м 2 . Таким образом, чистое охлаждение составляет около 13 Вт/м 2 . [21] Если бы облака были удалены, а все остальное осталось бы прежним, Земля потеряла бы столько же охлаждения, и глобальные температуры повысились бы. [3] : 1022 

Изменение климата увеличивает количество водяного пара в атмосфере из-за соотношения Клаузиуса-Клапейрона , в том, что известно как обратная связь водяного пара. [22] Это также влияет на ряд свойств облаков, таких как их высота, типичное распределение в атмосфере и микрофизика облаков , таких как количество удерживаемых капель воды, все из которых затем влияют на радиационное воздействие облаков. [3] : 1023  Различия в этих свойствах изменяют роль облаков в энергетическом бюджете Земли. Название «обратная связь облаков» относится к этой связи между изменением климата, свойствами облаков и радиационным воздействием облаков. [1] : 2224  Облака также влияют на величину внутренней изменчивости климата. [23] [24]

Представление в климатических моделях

Примеры некоторых эффектов глобального потепления , которые могут усилить ( положительные обратные связи ) или уменьшить ( отрицательные обратные связи ) глобальное потепление [25]

Климатические модели представляли облака и облачные процессы в течение очень долгого времени. Обратная связь облаков уже была стандартной функцией в климатических моделях, разработанных в 1980-х годах. [4] [5] [6] Однако физика облаков очень сложна, поэтому модели часто представляют различные типы облаков по-разному, и даже небольшие различия между моделями могут привести к значительным изменениям в температуре и реакции осадков . [5] Ученые-климатологи прилагают много усилий для решения этой проблемы. Это включает в себя Проект сравнения моделей обратной связи облаков (CFMIP), в котором модели имитируют облачные процессы в различных условиях, а их выходные данные сравниваются с данными наблюдений. (AR6 WG1, Ch1, 223) Когда Межправительственная группа экспертов по изменению климата опубликовала свой Шестой оценочный доклад ( AR6 ) в 2021 году, диапазон неопределенности относительно силы обратной связи облаков стал на 50% меньше со времени AR5 в 2014 году. [7] : 95 

Известно, что тропические облака оказывают охлаждающее действие, но неизвестно, станет ли оно сильнее или слабее в будущем [17]

Это произошло из-за значительных улучшений в понимании поведения облаков над субтропическими океанами. В результате появилась высокая уверенность в том, что общая обратная связь облаков положительна (способствует потеплению). [7] : 95  Значение AR6 для обратной связи облаков составляет +0,42 [–0,10 до 0,94] Вт м–2 на каждый 1 °C (1,8 °F) потепления. Эта оценка получена из нескольких линий доказательств, включая как модели, так и наблюдения. [7] : 95  Обратная связь по количеству тропических высоких облаков является основной оставшейся областью для улучшения. Единственный способ, которым общая обратная связь облаков может все еще быть немного отрицательной, — это если либо эта обратная связь, либо обратная связь оптической глубины в облаках Южного океана внезапно окажется «чрезвычайно большой»; вероятность этого считается ниже 10%. [3] : 975  По состоянию на 2024 год самые последние наблюдения со спутника CALIPSO вместо этого указывают на то, что обратная связь тропических облаков очень слаба. [26] [17]

Несмотря на эти улучшения, облака остаются наименее изученной обратной связью климата, и они являются основной причиной того, что модели оценивают разные значения равновесной чувствительности климата (ECS). ECS — это оценка долгосрочного (многовекового) потепления в ответ на удвоение концентраций парниковых газов, эквивалентных CO 2 : если будущие выбросы не будут низкими, это также станет самым важным фактором для определения температур 21-го века. [7] : 95  В целом, текущее поколение климатических моделей золотого стандарта, CMIP6 , работает с большей чувствительностью климата, чем предыдущее поколение, и это во многом потому, что обратная связь облаков примерно на 20% более положительна, чем это было в CMIP5. [7] : 93  [10]

Однако медианная обратная связь облаков в CMIP6 лишь немного больше, чем в CMIP5; [7] : 95  среднее значение настолько выше только потому, что несколько «горячих» моделей имеют гораздо более сильную обратную связь облаков и более высокую чувствительность, чем остальные. [7] : 93  [14] Эти модели имеют чувствительность 5 °C (41 °F), и их присутствие увеличило медианную чувствительность модели с 3,2 °C (37,8 °F) в CMIP5 до 3,7 °C (38,7 °F) в CMIP6. [11] Эти результаты моделирования привлекли значительное внимание, когда они были впервые опубликованы в 2019 году, поскольку они бы означали более быстрое и сильное потепление, если бы были точными. [8] [9] Вскоре было обнаружено, что выходные данные этих «горячих» моделей не согласуются как с наблюдениями, так и с палеоклиматическими свидетельствами, поэтому консенсусное значение AR6 для обратной связи облаков меньше, чем только средний выход модели. Наилучшая оценка чувствительности климата в AR6 составляет 3 °C (37 °F), поскольку это лучше согласуется с наблюдениями и результатами палеоклиматических исследований. [7] : 93  [12] [13]

Роль аэрозолей

Загрязнение воздуха, в том числе из-за крупномасштабной расчистки земель, существенно увеличило присутствие аэрозолей в атмосфере по сравнению с доиндустриальным фоновым уровнем. Различные типы частиц оказывают разное воздействие, и существует множество взаимодействий в различных слоях атмосферы. В целом, они обеспечивают охлаждение, но сложность делает точную силу охлаждения очень сложной для оценки. [27]

Атмосферные аэрозоли — мелкие частицы, взвешенные в воздухе — влияют на формирование и свойства облаков, что также изменяет их воздействие на климат. В то время как некоторые аэрозоли, такие как частицы черного углерода , делают облака темнее и, таким образом, способствуют потеплению, [28] на сегодняшний день наиболее сильное воздействие оказывают сульфаты , которые увеличивают количество облачных капель, делая облака более отражающими и помогая им сильнее охлаждать климат. Это известно как прямой эффект аэрозоля; однако аэрозоли также оказывают косвенное влияние на путь жидкой воды , и его определение включает в себя вычислительно тяжелые непрерывные расчеты испарения и конденсации внутри облаков. Климатические модели обычно предполагают, что аэрозоли увеличивают путь жидкой воды, что делает облака еще более отражающими. [16] Однако спутниковые наблюдения, проведенные в 2010-х годах, показали, что аэрозоли вместо этого уменьшают путь жидкой воды, и в 2018 году это было воспроизведено в модели, которая интегрировала более сложную микрофизику облаков. [29] Тем не менее, исследования 2019 года показали, что более ранние спутниковые наблюдения были предвзятыми, поскольку не учитывали самые толстые, самые тяжелые облака, которые естественным образом выпадают с большим количеством осадков и сбрасывают больше частиц: при сравнении облаков одинаковой толщины наблюдалось очень сильное охлаждение аэрозоля. [30]

Более того, крупномасштабные наблюдения могут быть искажены изменениями других атмосферных факторов, таких как влажность: например, было обнаружено, что, хотя улучшение качества воздуха после 1980 года привело бы к уменьшению количества облаков над восточным побережьем Соединенных Штатов примерно на 20%, это было компенсировано увеличением относительной влажности, вызванным реакцией атмосферы на замедление AMOC . [31] Аналогичным образом, хотя первоначальное исследование сульфатов из извержения Бардарбунги в 2014–2015 годах показало, что они не вызвали никаких изменений в пути жидкой воды, [32] позже было высказано предположение, что это открытие было искажено противодействующими изменениями влажности. [31]

Видимые следы кораблей в северной части Тихого океана, 4 марта 2009 г.

Чтобы избежать путаницы, многие наблюдения за эффектами аэрозолей сосредоточены на следах кораблей , но исследования после 2020 года показали, что видимые следы кораблей являются плохим показателем для других облаков, и оценки, полученные на их основе, переоценивают охлаждение аэрозолей на целых 200%. [33] В то же время другие исследования показали, что большинство следов кораблей «невидимы» для спутников, а это означает, что более ранние исследования недооценили охлаждение аэрозолей, упустив их из виду. [34] Наконец, исследования 2023 года показывают, что все климатические модели недооценили выбросы серы из вулканов, которые происходят на заднем плане, за пределами крупных извержений, и поэтому, следовательно, переоценили охлаждение, обеспечиваемое антропогенными аэрозолями, особенно в арктическом климате. [35]

Оценки прошлых и будущих антропогенных глобальных выбросов диоксида серы в начале 2010-х годов, включая репрезентативные пути концентрации . Хотя ни один сценарий изменения климата не может достичь максимальных возможных сокращений (MFR), все они предполагают резкое снижение от сегодняшних уровней. Подтверждено, что к 2019 году сокращение выбросов сульфатов будет происходить очень быстрыми темпами. [36]

Оценки того, насколько аэрозоли влияют на охлаждение облаков, очень важны, поскольку количество сульфатных аэрозолей в воздухе претерпело драматические изменения за последние десятилетия. Во-первых, оно значительно возросло с 1950-х по 1980-е годы, в основном из-за широкомасштабного сжигания сернистого угля, что вызвало заметное сокращение видимого солнечного света, которое было описано как глобальное затемнение . [15] [37] Затем оно начало существенно снижаться с 1990-х годов и, как ожидается, продолжит снижаться в будущем из-за мер по борьбе с кислотными дождями и другими последствиями загрязнения воздуха . [38] Следовательно, аэрозоли обеспечивали значительный охлаждающий эффект, который противодействовал или «маскировал» часть парникового эффекта от выбросов человека, и этот эффект также снижался, что способствовало ускорению изменения климата . [39]

Климатические модели учитывают наличие аэрозолей и их недавнее и будущее снижение в своих прогнозах и обычно оценивают, что охлаждение, которое они обеспечивают в 2020-х годах, аналогично потеплению от добавленного человеком атмосферного метана , что означает, что одновременное сокращение обоих эффективно нейтрализует друг друга. [40] Однако существующая неопределенность относительно взаимодействия аэрозолей и облаков также вносит неопределенность в модели, особенно когда речь идет о прогнозах изменений погодных явлений в регионах с более скудными историческими данными атмосферных наблюдений. [41] [37] [42] [43]

Возможный распад экваториальных слоисто-кучевых облаков

В 2019 году исследование использовало большую вихревую имитационную модель для оценки того, что экваториальные слоисто-кучевые облака могут распадаться и рассеиваться, когда уровень CO 2 поднимется выше 1200  ppm (почти в три раза выше нынешнего уровня и более чем в 4 раза выше доиндустриального уровня). Исследование подсчитало, что это вызовет потепление поверхности примерно на 8 °C (14 °F) в глобальном масштабе и на 10 °C (18 °F) в субтропиках, что будет в дополнение к по крайней мере 4 °C (7,2 °F), уже вызванным такими концентрациями CO 2. Кроме того, слоисто-кучевые облака не будут реформироваться, пока концентрация CO 2 не упадет до гораздо более низкого уровня. [44] Было высказано предположение, что это открытие может помочь объяснить прошлые эпизоды необычно быстрого потепления, такие как палеоцен-эоценовый термический максимум [45] В 2020 году дальнейшая работа тех же авторов показала, что в их моделировании большого вихря этот переломный момент не может быть остановлен изменением солнечной радиации : в гипотетическом сценарии, где очень высокие выбросы CO2 продолжаются в течение длительного времени, но компенсируются обширным изменением солнечной радиации, разрушение слоисто-кучевых облаков просто задерживается до тех пор, пока концентрация CO2 не достигнет 1700 ppm, и в этот момент это все равно вызовет около 5 °C (9,0 °F) неизбежного потепления. [46]

Однако, поскольку модели симуляции крупных вихрей проще и имеют меньший масштаб, чем модели общей циркуляции , используемые для климатических прогнозов, с ограниченным представлением атмосферных процессов, таких как оседание , это открытие в настоящее время считается спекулятивным. [47] Другие ученые говорят, что модель, использованная в этом исследовании, нереалистично экстраполирует поведение небольших облачных областей на все облачные слои и что она неспособна моделировать что-либо, кроме быстрого перехода, некоторые сравнивают ее с «ручкой с двумя настройками». [48] Кроме того, концентрации CO 2 достигнут только 1200 ppm, если мир будет следовать репрезентативному пути концентрации 8.5, который представляет собой максимально возможный сценарий выбросов парниковых газов и предполагает масштабное расширение угольной инфраструктуры. В этом случае 1200 ppm будет преодолено вскоре после 2100 года. [47]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab IPCC, 2021: Приложение VII: Глоссарий [Matthews, JBR, V. Möller, R. van Diemen, JS Fuglestvedt, V. Masson-Delmotte, C. Méndez, S. Semenov, A. Reisinger (ред.)]. В Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, SL Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, MI Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, JBR Matthews, TK Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu и B. Zhou (ред.)]. Cambridge University Press, Кембридж, Соединенное Королевство и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, стр. 2215–2256, doi:10.1017/9781009157896.022.
  2. ^ ab Stephens, Graeme L. (2005-01-01). "Облачные обратные связи в климатической системе: критический обзор". Journal of Climate . 18 (2): 237–273. Bibcode :2005JCli...18..237S. CiteSeerX  10.1.1.130.1415 . doi :10.1175/JCLI-3243.1. ISSN  0894-8755. S2CID  16122908.
  3. ^ abcdefg Forster, P.; Storelvmo, T.; Armour, K.; Collins, W.; Dufresne, J.-L.; Frame, D.; Lunt, DJ; Mauritsen, T.; Watanabe, M.; Wild, M.; Zhang, H. (2021). Masson-Delmotte, V.; Zhai, P.; Pirani, A.; Connors, SL; Péan, C.; Berger, S.; Caud, N.; Chen, Y.; Goldfarb, L. (ред.). Глава 7: Энергетический бюджет Земли, климатические обратные связи и климатическая чувствительность (PDF) . Изменение климата 2021: Физическая научная основа. Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата (отчет). Cambridge University Press, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, Нью-Йорк, США. стр. 923–1054. doi :10.1017/9781009157896.009.
  4. ^ ab Wetherald, R.; S. Manabe (1988). «Процессы обратной связи облаков в модели общей циркуляции». J. Atmos. Sci . 45 (8): 1397–1416. Bibcode :1988JAtS...45.1397W. doi : 10.1175/1520-0469(1988)045<1397:CFPIAG>2.0.CO;2 .
  5. ^ abc Cess, RD; et al. (1990). "Intercomparison and Interpretation of Climate Feedback Processes in 19 Atmospheric General Circulation Models" (PDF) . J. Geophys. Res . 95 (D10): 16, 601–16, 615. Bibcode :1990JGR....9516601C. doi :10.1029/jd095id10p16601. Архивировано из оригинала (PDF) 22-07-2018 . Получено 27-10-2017 .
  6. ^ ab Fowler, LD; DA Randall (1996). "Микрофизика жидких и ледяных облаков в модели общей циркуляции CSU. Часть III: Чувствительность к предположениям моделирования". J. Climate . 9 (3): 561–586. Bibcode :1996JCli....9..561F. doi : 10.1175/1520-0442(1996)009<0561:LAICMI>2.0.CO;2 .
  7. ^ abcdefghij Ариас, Паола А.; Беллуэн, Николас; Коппола, Эрика; Джонс, Ричард Г.; Криннер, Герхард (2021). Техническое резюме (PDF) . Изменение климата 2021: Физическая научная основа. Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата (отчет). Cambridge University Press, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США. стр. 35–144. doi :10.1017/9781009157896.009. Архивировано из оригинала (PDF) 21 июля 2022 г.
  8. ^ ab "The CMIP6 Landscape (Editorial)". Nature Climate Change . 9 (10): 727. 2019-09-25. Bibcode : 2019NatCC...9..727.. doi : 10.1038/s41558-019-0599-1 . ISSN  1758-6798.
  9. ^ ab "Новые климатические модели предполагают, что цели Парижа могут быть недостижимы". Франция 24. 2020-01-14. Архивировано из оригинала 14 января 2020 года . Получено 2020-01-18 .
  10. ^ ab Zelinka MD, Myers TA, McCoy DT, Po-Chedley S, Caldwell PM, Ceppi P, Klein SA, Taylor KE (2020). «Причины более высокой чувствительности климата в моделях CMIP6». Geophysical Research Letters . 47 (1): e2019GL085782. Bibcode : 2020GeoRL..4785782Z. doi : 10.1029/2019GL085782 . hdl : 10044/1/76038 . ISSN  1944-8007.
  11. ^ ab "Усиление потепления в последнем поколении климатических моделей, вероятно, вызвано облаками: новые представления облаков делают модели более чувствительными к углекислому газу". Science Daily . 24 июня 2020 г. Архивировано из оригинала 26 июня 2020 г. Получено 26 июня 2020 г.
  12. ^ ab Zhu, Jiang; Poulsen, Christopher J.; Otto-Bliesner, Bette L. (30 апреля 2020 г.). «Высокая чувствительность климата в модели CMIP6 не подтверждается палеоклиматом». Nature Climate Change . 10 : 378–379. doi : 10.1038/s41558-020-0764-6 .
  13. ^ ab Erickson, Jim (30 апреля 2020 г.). «Некоторые из последних климатических моделей дают нереалистично высокие прогнозы будущего потепления». Phys.org . Получено 12 мая 2024 г. . Но модель CESM2 прогнозировала температуру суши раннего эоцена, превышающую 55 градусов по Цельсию (131 F) в тропиках, что намного выше температурной переносимости фотосинтеза растений, что противоречит ископаемым свидетельствам. В среднем по всему миру модель прогнозировала температуру поверхности как минимум на 6 C (11 F) выше оценок, основанных на геологических свидетельствах.
  14. ^ ab Voosen, Paul (4 мая 2022 г.). «Использование моделей «слишком жаркого» климата преувеличивает последствия глобального потепления». Science Magazine . Получено 12 мая 2024 г. . Но для раунда CMIP6 2019 года 10 из 55 моделей имели чувствительность выше 5 °C — резкий отход. Результаты также противоречили знаменательному исследованию, которое избегало результатов глобального моделирования и вместо этого полагалось на палеоклиматические и наблюдательные записи для определения чувствительности климата Земли. Было обнаружено, что значение находится где-то между 2,6 °C и 3,9 °C.
  15. ^ ab «Аэрозольное загрязнение вызвало десятилетия глобального затемнения». Американский геофизический союз . 18 февраля 2021 г. Архивировано из оригинала 27 марта 2023 г. Получено 18 декабря 2023 г.
  16. ^ ab Маккой, Дэниел Т.; Филд, Пол; Гордон, Хамиш; Элсэссер, Грегори С.; Гросвенор, Дэниел П. (6 апреля 2020 г.). «Распутывание причинно-следственной связи в корректировках аэрозолей и облаков в средних широтах». Атмосферная химия и физика . 20 (7): 4085–4103. doi : 10.5194/acp-20-4085-2020 .
  17. ^ abc МакКим, Бретт; Бони, Сандрин; Дюфрен, Жан-Луи (1 апреля 2024 г.). «Слабая обратная связь области облака наковальни, предложенная физическими и наблюдательными ограничениями». Nature Geoscience . doi : 10.1038/s41561-024-01414-4 .
  18. ^ NASA (2016). "Информационный бюллетень по облакам и радиации: тематические статьи". NASA . Получено 29.05.2017 .
  19. ^ Хартманн, Деннис Л. (2016). Глобальная физическая климатология . Амстердам: Elsevier. ISBN 978-0123285317.
  20. ^ Schmidt, GA ; R. Ruedy; RL Miller; AA Lacis (2010). "The attribution of the modern-day total greenhouse effect" (PDF) . J. Geophys. Res . 115 (D20): D20106. Bibcode :2010JGRD..11520106S. doi : 10.1029/2010JD014287 . Архивировано из оригинала (PDF) 22 октября 2011 г., D20106. Веб-страница Архивировано 4 июня 2012 г. на Wayback Machine
  21. ^ Межправительственная группа экспертов по изменению климата (1990). Первый оценочный доклад МГЭИК . 1990. Великобритания: Cambridge University Press.таблица 3.1
  22. ^ Held, Isaac M.; Soden, Brian J. (ноябрь 2000 г.). «Обратная связь водяного пара и глобальное потепление». Annual Review of Energy and the Environment . 25 (1): 441–475. CiteSeerX 10.1.1.22.9397 . doi : 10.1146/annurev.energy.25.1.441 . ISSN  1056-3466. 
  23. ^ Браун, Патрик Т.; Ли, Вэньхун; Цзян, Джонатан Х.; Су, Хуэй (2015-12-07). "Непринудительная изменчивость температуры приземного воздуха и ее контрастная связь с аномальным потоком энергии TOA в локальных и глобальных пространственных масштабах" (PDF) . Журнал климата . 29 (3): 925–940. Bibcode :2016JCli...29..925B. doi : 10.1175/JCLI-D-15-0384.1 . ISSN  0894-8755. Архивировано (PDF) из оригинала 2018-07-19.
  24. ^ Белломо, Катинка; Клемент, Эми; Мауритсен, Торстен; Рэдель, Габи; Стивенс, Бьорн (11.04.2014). «Моделирование роли субтропических слоисто-кучевых облаков в изменении климата Тихого океана». Журнал климата . 27 (13): 5119–5131. Bibcode : 2014JCli...27.5119B. doi : 10.1175/JCLI-D-13-00548.1. hdl : 11858/00-001M-0000-0014-72C1-F . ISSN  0894-8755. S2CID  33019270.
  25. ^ «Изучение Земли как интегрированной системы». nasa.gov . NASA. 2016. Архивировано из оригинала 2 ноября 2016 года.
  26. ^ Рагхураман, Шив Приям; Медейрос, Брайан; Геттельман, Эндрю (30 марта 2024 г.). «Наблюдательная количественная оценка изменений и обратных связей в тропической высокой облачности». Журнал геофизических исследований: Атмосферы . 129 (7): e2023JD039364. doi : 10.1029/2023JD039364 .
  27. ^ Беллуэн, Н.; Каас, Дж.; Гриспердт, Э.; Кинне, С.; Стир, П.; Уотсон-Пэррис, Д.; Баучер, О.; Карслоу, Канзас; Кристенсен, М.; Даниау, А.-Л.; Дюфрен, Ж.-Л.; Файнгольд, Г.; Фидлер, С.; Форстер, П.; Геттельман, А.; Хейвуд, Дж. М.; Ломанн, У.; Малавель, Ф.; Мауритсен, Т.; Маккой, DT; Мире, Г.; Мюльменштадт, Дж.; Нойбауэр, Д.; Посснер, А.; Ругенштейн, М.; Сато, Ю.; Шульц, М.; Шварц, SE; Сурдеваль, О.; Сторелвмо, Т.; Толл, В.; Уинкер, Д.; Стивенс, Б. (1 ноября 2019 г.). «Ограничение глобального аэрозольного радиационного воздействия на изменение климата». Обзоры геофизики . 58 (1): e2019RG000660. doi :10.1029/2019RG000660. PMC 7384191. PMID 32734279  . 
  28. ^ Раманатан, В.; Кармайкл, Г. (2008). «Nature Geoscience: Глобальные и региональные изменения климата из-за черного углерода». Nature Geoscience . 1 (4): 221–227. Bibcode : 2008NatGe...1..221R. doi : 10.1038/ngeo156. S2CID  12455550.
  29. ^ Сато, Юсукэ; Гото, Дайсукэ; Мичибата, Такуро; Сузуки, Кентаро; Такемура, Тосихико; Томита, Хирофуми; Накадзима, Теруюки (7 марта 2018 г.). «Влияние аэрозолей на количество воды в облаках было успешно смоделировано с помощью глобальной модели разрешения облачной системы». Nature Communications . 9 (1): 985. doi : 10.1038/s41467-018-03379-6 . PMC 5841301 . PMID  29515125. 
  30. ^ Розенфельд, Даниэль; Чжу, Яньнянь; Ван, Минхуай; Чжэн, Ютун; Горен, Том; Ю, Шаокай (2019). «Концентрации капель, вызванные аэрозолями, доминируют над покрытием и водой океанических облаков низкого уровня» (PDF) . Наука . 363 (6427): eaav0566. doi : 10.1126/science.aav0566 . PMID  30655446. S2CID  58612273.
  31. ^ ab Cao, Yang; Wang, Minghuai; Rosenfeld, Daniel; Zhu, Yannian; Liang, Yuan; Liu, Zhoukun; Bai, Heming (10 марта 2021 г.). «Сильные эффекты аэрозоля на количество облаков на основе долгосрочных спутниковых наблюдений над восточным побережьем Соединенных Штатов». Geophysical Research Letters . 48 (6): e2020GL091275. doi : 10.1029/2020GL091275 .
  32. ^ Малавель, Флоран Ф.; Хейвуд, Джим М.; Джонс, Энди; Геттельман, Эндрю; Кларисса, Ливен; Бодуэн, Софи; Аллан, Ричард П.; Карсет, Ингер Хелен Х.; Кристьянссон, Йон Эгилл; Ореопулос, Лазарос; Чо, Наён; Ли, Донмин; Беллуэн, Николя; Буше, Оливье; Гросвенор, Дэниел П.; Карслоу, Кен С.; Домсе, Сандип; Манн, Грэм В.; Шмидт, Аня; Коу, Хью; Хартли, Маргарет Э.; Далви, Мохит; Хилл, Адриан А.; Джонсон, Бен Т.; Джонсон, Колин Э.; Найт, Джефф Р.; О'Коннор, Фиона М.; Партридж, Дэниел Г.; Стир, Филип; Мире, Гуннар; Платник, Стивен; Стивенс, Грэм Л.; Такахаши, Хании; Тордарсон, Торвалдур (22 июня 2017 г.). «Сильные ограничения на взаимодействие аэрозоля и облаков при вулканических извержениях». Nature . 546 (7659): 485–491. doi :10.1038 /nature22974.hdl : 10871/28042 . PMID  28640263. S2CID 205257279  .
  33. ^ Глассмейер, Франциска; Хоффманн, Фабиан; Джонсон, Джилл С.; Ямагучи, Таканобу; Карслоу, Кен С.; Файнгольд, Грэм (29 января 2021 г.). «Охлаждение климата из-за аэрозольных облаков переоценено по данным о траекториях движения кораблей». Science . 371 (6528): 485–489. doi : 10.1126/science.abd3980 . PMID  33510021.
  34. ^ Мансхаузен, Питер; Уотсон-Пэррис, Дункан; Кристенсен, Мэтью У.; Ялканен, Юкка-Пекка; Стир, Филип Стир (7 марта 2018 г.). «Невидимые следы кораблей показывают большую чувствительность облаков к аэрозолю». Nature . 610 (7930): 101–106. doi : 10.1038/s41586-022-05122-0 . PMC 9534750 . PMID  36198778. 
  35. ^ Jongebloed, UA; Schauer, AJ; Cole-Dai, J.; Larrick, CG; Wood, R.; Fischer, TP; Carn, SA; Salimi, S.; Edouard, SR; Zhai, S.; Geng, L.; Alexander, B. (2 января 2023 г.). «Недооцененная пассивная дегазация вулканической серы подразумевает переоцененное антропогенное аэрозольное воздействие». Geophysical Research Letters . 50 (1): e2022GL102061. doi : 10.1029/2022GL102061 . S2CID  255571342.
  36. ^ Сюй, Янъян; Раманатан, Вирабхадран; Виктор, Дэвид Г. (5 декабря 2018 г.). «Глобальное потепление произойдет быстрее, чем мы думаем». Nature . 564 (7734): 30–32. Bibcode :2018Natur.564...30X. doi : 10.1038/d41586-018-07586-5 . PMID  30518902.
  37. ^ ab Julsrud, IR; Storelvmo, T.; Schulz, M.; Moseid, KO; Wild, M. (20 октября 2022 г.). «Распутывание эффектов аэрозоля и облаков при затемнении и яркости в наблюдениях и CMIP6». Журнал геофизических исследований: Атмосферы . 127 (21): e2021JD035476. doi : 10.1029/2021JD035476 . hdl : 10852/97300 .
  38. ^ "Тенденции выбросов в атмосферу – Продолжение прогресса в течение 2005 года". Агентство по охране окружающей среды США . 8 июля 2014 г. Архивировано из оригинала 2007-03-17 . Получено 2007-03-17 .
  39. ^ МГЭИК, 2021: Резюме для политиков. В: Изменение климата 2021: Физическая научная основа. Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, SL Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, MI Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, JBR Matthews, TK Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu и B. Zhou (ред.)]. Cambridge University Press, Кембридж, Соединенное Королевство и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, стр. 3–32, doi : 10.1017/9781009157896.001.
  40. ^ Зик Хаусфатер (29 апреля 2021 г.). «Объясняющий: глобальное потепление «остановится», как только будут достигнуты чистые нулевые выбросы?». Carbon Brief . Получено 23.03.2023 .
  41. ^ Ван, Чжили; Линь, Лэй; Сюй, Янъян; Че, Хуэйчжэн; Чжан, Сяое; Чжан, Хуа; Дун, Вэньцзе; Ван, Чэнсе; Гуй, Кэ; Сье, Бин (12 января 2021 г.). «Неправильные азиатские аэрозоли, влияющие на атрибуцию и проекцию регионального изменения климата в моделях CMIP6». npj Climate and Atmospheric Science . 4 . doi : 10.1029/2021JD035476 . hdl : 10852/97300 .
  42. ^ Персад, Гита Г.; Самсет, Бьёрн Х.; Уилкокс, Лора Дж. (21 ноября 2022 г.). «Аэрозоли должны быть включены в оценки климатических рисков». Nature . 611 (7937): 662–664. doi : 10.1038/d41586-022-03763-9 . PMID  36411334.
  43. ^ Рамачандран, С.; Рупакхети, Махешвар; Чериан, Р. (10 февраля 2022 г.). «Понимание последних тенденций аэрозолей в Азии на основе наблюдений и моделирования CMIP6». Science of the Total Environment . 807 (1): 150756. doi : 10.1016/j.scitotenv.2021.150756 . PMID  34619211. S2CID  238474883.
  44. ^ Шнайдер, Тапио; Кауль, Коллин М.; Прессель, Кайл Г. (2019). «Возможные климатические переходы из-за распада слоисто-кучевых облаков при парниковом потеплении». Nature Geoscience . 12 (3): 163–167. Bibcode : 2019NatGe..12..163S. doi : 10.1038/s41561-019-0310-1. S2CID  134307699.
  45. ^ Wolchover, Natalie (25 февраля 2019 г.). «Мир без облаков». Quanta Magazine . Получено 2 октября 2022 г.
  46. ^ Шнайдер, Тапио; Кауль, Коллин М.; Прессель, Кайл Г. (2020). «Солнечная геоинженерия может не предотвратить сильное потепление от прямого воздействия CO2 на слоисто-кучевые облака». PNAS . 117 (48): 30179–30185. Bibcode : 2020PNAS..11730179S. doi : 10.1073/pnas.2003730117 . PMC 7720182. PMID  33199624 . 
  47. ^ ab "Экстремальные уровни CO2 могут вызвать "переломный момент" облаков и глобальное потепление на 8°C". Carbon Brief . 25 февраля 2019 г. Получено 2 октября 2022 г.
  48. ^ Voosen, Paul (26 февраля 2019 г.). «Мир без облаков? Едва ли ясный, говорят климатологи». Science Magazine .