Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2025. № 1 (395). С. 51-69

51

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2025-1-51-69

УДК 551.515.4

О воспроизведении сезонного хода

и среднегодовых осадков над Черным морем

по данным моделей проекта CMIP6

А.Б. Полонский, П.А. Сухонос

Институт природно-технических систем, г. Севастополь, Россия

apolonsky5@mail.ru

Рассмотрено качество воспроизведения сезонного цикла и среднегодовых вели-

чин атмосферных осадков, выпадающих над Черным морем, по данным расчетов, по-

лученных с помощью 36 глобальных численных моделей (173 реализации) из меж-

дународного проекта Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6).

Результаты расчетов сопоставляются с данными реанализа ERA5 за исторический

период 1959–2022 гг. Показано, что большинство моделей проекта CMIP6 неудовле-

творительно воспроизводит климатический сезонный ход и среднегодовые величины

осадков над Черным морем. В целом, с данными реанализа ERA5 лучше согласуются

результаты моделирования зимних осадков. Это свидетельствует о низком качестве

параметризации осадков конвективного типа в средних широтах Северного полуша-

рия в большей части моделей из консорциума CMIP6. Отобраны 5 моделей из 36,

которые можно использовать для оценки среднегодовых величин осадков над Чер-

ным морем, из них только 3 целесообразно использовать для оценки месячных осад-

ков.

Ключевые слова: атмосферные осадки, сезонный ход, Черное море, CMIP6

Reproducibility of seasonal cycle

and annual amount of precipitation

over the Black Sea from CMIP6 models

A.B. Polonsky, P.A. Sukhonos

Institute of Natural and Technical Systems, Sevastopol, Russia

apolonsky5@mail.ru

The quality of simulation of the seasonal cycle and annual amount of precipitation over

the Black Sea is considered using the calculations of 36 global numerical models (173 re-

alizations) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). The calcu-

lation results are compared with the ERA5 reanalysis data for the historical period of 1959–

2022. It is shown that most of the CMIP6 models poorly simulate the climatic seasonal

cycle and annual amount of precipitation over the Black Sea. In general, the results of mod-

eling winter precipitation are more consistent with the ERA5 reanalysis data than summer

precipitation. This indicates a low quality of parameterization of convective precipitation

in the Northern Hemisphere midlatitudes in most of the CMIP6 models. Five of 36 models

that can be used for estimating annual precipitation over the Black Sea are selected, and

only three of the models can be used to estimate monthly precipitation.

Keywords: precipitation, seasonal cycle, Black Sea, CMIP6

52

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Введение

Изучение вероятных изменений климата в 21 веке предполагает де-

тальный анализ современного климатического режима на региональных

масштабах [2]. В последнее время достигнут существенный прогресс в

мультимодельном подходе к численному моделированию изменений кли-

мата [12]. Однако оценки климатических параметров на региональных мас-

штабах (особенно в регионах с большой неоднородностью подстилающей

поверхности) все еще характеризуются большим разбросом и требуют

уточнения [1].

Наиболее неопределенным оцениваемым параметром, важным с точки

зрения его влияния на гидролого-гидрохимический режим морских аквато-

рий, являются осадки. В настоящее время вопрос о качестве воспроизведе-

ния характеристик атмосферных осадков во многих регионах земного шара

по данным климатических моделей остается открытым. Анализ способно-

сти глобальных климатических моделей международного проекта Coupled

Model Intercomparison Project Phase (CMIP6) воспроизводить осадки пока-

зал сильные различия между модельными расчетами и данными натурных

измерений в разных географических регионах и климатических зонах мира

[10, 14, 15]. В частности, почти все численные модели переоценивают гло-

бальные месячные осадки над сушей, за исключением региона Юго-Во-

сточной Азии и тропических широт, где модели, наоборот, их недооцени-

вают.

Сезонный цикл атмосферных осадков, выпадающих над Черным

морем, изучен достаточно хорошо (см., например, [3‒5, 8] и др.). В этих

работах показано, что наибольшее количество осадков в указанном реги-

оне выпадает в осенне-зимний период (с сентября по февраль). Среднемно-

голетний максимум атмосферных осадков отмечается в декабре. Наимень-

шее количество осадков выпадает в весенне–летний период.

В данной работе описываются результаты сравнения сезонного хода

атмосферных осадков над Черным морем по данным расчетов, полученных

с помощью численных моделей, входящих в проект CMIP6, с данными ат-

мосферного реанализа. В нашем случае использовались данные реанализа

ERA5 Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).

Данные указанного реанализа верифицированы авторами статьи с помо-

щью данных инструментальных наблюдений за осадками в Северном

Крыму в работе [7].

Использование данных реанализа, усваивающего натурные и дистан-

ционные наблюдения и с достаточной степенью точности описывающего

погодно-климатические условия прошлых десятилетий, позволяет, с опре-

деленными ограничениями, сделать выводы о качестве воспроизведения

сезонного хода осадков, выпадающих над Черным морем, по данным гло-

бальных климатических моделей из проекта CMIP6 в исторический пе-

риод.

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

53

Данные и методы

Использованы данные 36 численных моделей, которые входят в меж-

дународный проект сравнения моделей климата CMIP6 [11]. Выбор этих

моделей обусловлен наличием данных о месячных величинах атмосфер-

ных осадков, выраженных в мм, в исторический период (всего 173 реали-

зации). Список используемых в работе моделей и их основные характери-

стики приведены в таблице. Данные получены из источника открытого

доступа (https://climexp.knmi.nl/). Горизонтальное разрешение численных

моделей изменяется от 0,5–0,7° (модели CNRM-CM6-1-HR, EC-Earth3 и

др.) до 2,5–2,8° (модели CanESM5, MIROC-ES2L и др.). Для сравнения с

модельными результатами привлекались данные реанализа ERA5 с про-

странственным разрешением 0,25°×0,25° [13]. Использовались данные чис-

ленных экспериментов и реанализа за исторический период 1959–2022 гг.

для региона, охватывающего всю акваторию Черного моря (40–48° с. ш.,

26–42° в. д.).

По исходным данным о количестве атмосферных осадков для каждой

реализации всех численных моделей и реанализа ERA5 рассчитаны меди-

ана и ее доверительный интервал на уровне 99 % для каждого месяца и

среднегодовые величины в рассматриваемый период. Анализ медианных

значений количества осадков обусловлен тем, что величины атмосферных

осадков характеризуют случайный процесс, существенно отличный от про-

стого гауссовского процесса [6].

Результаты

По данным реанализа ERA5 медиана среднегодовых величин месяч-

ных осадков, выпадающих на поверхность Черного моря в исследуемый

период, находится в диапазоне от 39,9 до 45,1 мм на доверительном уровне

99 %. Сезонный цикл осадков характеризуется минимумом в июле и мак-

симумом в декабре. Доверительный интервал медианы осадков на уровне

99 % в эти месяцы составляет 14,9–30,7 и 58,2–74,9 мм соответственно. Ко-

личество осадков, выпадающих в холодный период года, в 2,5–3 раза пре-

вышает количество осадков, выпадающих в теплый период. В целом, это

согласуется с известными представлениями о внутригодовом распределе-

нии осадков в исследуемом регионе [3, 4, 7, 8].

Перейдем к описанию качества воспроизведения сезонного хода и

климатической величины месячных атмосферных осадков над Черным мо-

рем по данным моделей проекта CMIP6 в рассматриваемый период.

Климатические модели ACCESS-CM2 и ACCESS-ESM1-5 некор-

ректно воспроизводят внутригодовой ход медианы осадков над Черным

морем (рис. 1а). По данным этих моделей сезонная изменчивость осадков

характеризуется выраженным максимумом в мае (в диапазоне 75–90 мм по

разным реализациям) и минимумом в августе (8–17 мм), что никак не со-

гласуется с данными реанализа ERA5 (24 и 22 мм соответственно).

54

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Таблица. Используемые модели CMIP6, их основные характеристики и коли-

чество реализаций

Table. CMIP6 models used, their main parameters and number of the runs

Шаг по

Колич.

№

п/п

Модели

Страна

долготе, широте, реализа-

град.

1,875

0,937

1,125

2,813

1,25

град.

1,25

ций

3

1

2

ACCESS-CM2

ACCESS-ESM1-5

AWI-CM-1-1-MR

BCC-CSM2-MR

CAMS-CSM1-0

CanESM5 p1

Австралия

Германия

Китай

1,25

3

0,935

1,121

2,791

0,942

1

4

1

5

Китай

2

6

Канада

США

25

3

7

CanESM5 p2

8

CanESM5-CanOE p2

CESM2

9

6

10

11

12

CESM2-WACCM

CMCC-CM2-SR5

CNRM-CM6-1 f2

США

1,25

3

Италия

Франция

1,25

1

1,406

0,5

1,401

0,5

6

1

13

CNRM-CM6-1-HR f2

Франция

14

15

16

17

18

19

20

21

22

CNRM-ESM2-1 f2

EC-Earth3

Франция

Евросоюз

Китай

1,406

0,703

1,25

2

1,401

0,702

1

5

21

5

EC-Earth3-Veg

FGOALS-f3-L

FGOALS-g3

1

Китай

2,025

0,942

1

4

FIO-ESM-2-0

GFDL-CM4

Китай

1,25

2,5

3

США

1

GFDL-ESM4

GISS-E2-1-G p3

США

1

3

США

2

5

23 HadGEM3-GC31-LL f3 Великобритания

1,875

2

1,25

1,5

1

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

INM-CM4-8

INM-CM5-0

Россия

1

2

1,5

1

IPSL-CM6A-LR

KACE-1-0-G

MIROC6

Франция

Южная Корея

Япония

2,5

1,268

1,25

1,401

2,791

0,935

1,865

1,121

1,865

1,895

0,942

1,25

11

3

1,875

1,406

2,813

0,938

1,875

1,125

1,875

2,5

3

MIROC-ES2L f2

MPI-ESM1-2-HR

MPI-ESM1-2-LR

MRI-ESM2-0

NESM3

Япония

1

Германия

Япония

2

10

1

Китай

2

NorESM2-LM

NorESM2-MM

UKESM1-0-LL f2

Норвегия

Великобритания

3

1,25

1,875

1

5

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

55

Значения медианы осадков с октября по февраль находятся в пределах

99 % доверительного интервала медианы, за исключением двух реализаций

в декабре. Среднегодовые величины месячных модельных осадков зна-

чимо завышены (на 99 % доверительном уровне).

Внутригодовой ход медианных осадков по данным других климатиче-

ских моделей в целом описывает наблюдаемую тенденцию увеличения

осадков зимой и их уменьшения летом. Однако количественное соответ-

ствие между результатами расчетов по большинству прогностических мо-

делей и данными реанализа отсутствует. Покажем это путем прямого срав-

нения соответствующих величин медианных осадков.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

AWI-CM-1-1-MR характеризуется максимумом зимой и минимумом летом

(рис. 1а). Но по данным этой модели величины медианы осадков в январе

завышены (74 мм), а с мая по октябрь занижены (5 мм) по сравнению с ве-

личинами медианы осадков, рассчитанными по данным реанализа ERA5.

Хорошее согласие величин медианы осадков с данными реанализа отмеча-

ется только в ноябре и декабре. В целом, описанное распределение величин

медианы осадков во внутригодовом ходе приводит к значимому заниже-

нию среднегодовых величин месячных осадков.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатической мо-

дели BCC-CSM2-MR также характеризуется зимним максимумом и летним

минимумом (рис. 1а). При этом по данным этой модели величины медианы

осадков завышены с октября по январь и занижены с июня по август. С

февраля по май отмечается хорошее согласие средних величин медианы

осадков с данными реанализа. Указанное распределение величин медианы

осадков в сезонном ходе приводит к совпадению диапазона медианы сред-

негодовых величин месячных осадков, рассчитанных по данным этой мо-

дели и с использованием результатов реанализа.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

CAMS-CSM1-0 в принципе описывает и зимний максимум, и летний ми-

нимум (рис. 1а). Причем по данным этой модели величины медианы осад-

ков с октября по апрель находятся в пределах доверительного интервала

медианы осадков, оцененного по данным реанализа, но с мая по сентябрь

они существенно занижены. Согласно результатам моделирования, коли-

чество осадков, выпадающих в июле, составляет менее 5 мм, а по данным

реанализа – более 15 мм. Полученный в модельных расчетах внутригодо-

вой ход величин медианы месячных осадков приводит к значимому зани-

жению их среднегодовых значений.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатических моде-

лей CanESM5-p1 и CanESM5-p2 также описывает зимний максимум и лет-

ний минимум (рис. 1д–з). Причем по большинству реализаций обеих вер-

сий этой модели отмечается хорошее согласие средних величин медианы

осадков с данными реанализа с октября по март. Исключение составляют

реализация ens23 для версии модели p1 в декабре (завышает количество

осадков), реализация ens23 для версии модели p2 в декабре (занижает) и

реализация ens15 для версии модели p2 в феврале (занижает).

56

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

57

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

58

Вместе с тем реализации этой модели занижают величины медианы

осадков с апреля по сентябрь. Согласно данным большинства реализаций

этих моделей, количество осадков, выпадающих в июне, июле и августе

составляет менее 10 мм. Полученное распределение величин медианы

осадков во внутригодовом ходе приводит к значимому занижению средне-

годовых величин месячных осадков для всех реализаций.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

CanESM5-CanOE p2 характеризуется хорошим согласием средних величин

медианы осадков с данными реанализа с октября по февраль, но все реали-

зации этой модели занижают величины медианы осадков с марта по сен-

тябрь (рис. 1б). По данным этой модели количество осадков, выпадающих

в июне и июле, составляет около 5 мм. Указанное распределение величин

медианы осадков во внутригодовом ходе приводит к значимому заниже-

нию среднегодовых величин месячных осадков для всех реализаций.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным всех реализаций кли-

матической модели CESM2 находится в пределах 99 % доверительного ин-

тервала медианы осадков, оцененного по данным реанализа с ноября по

январь и в апреле–мае. В феврале величины медианы осадков для большин-

ства реализаций этой модели занижены. В марте и с июня по октябрь вели-

чины медианы осадков занижены для всех реализаций модели CESM2. Со-

гласно данным этой модели, количество осадков, выпадающих в июле–

августе, составляет менее 5 мм, что более чем в 3 раза меньше, чем по дан-

ным реанализа (рис. 1б). Описанное распределение величин медианы осад-

ков во внутригодовом ходе приводит к значимому занижению среднегодо-

вых величин месячных осадков, оцененных по данным модельных

расчетов.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

CESM2-WACCM неплохо соответствует данным реанализа с ноября по

май (рис. 1в). Вместе с тем с июня по октябрь величины медианы осадков

занижены для всех реализаций этой модели. Согласно модельным данным

количество осадков, выпадающих в июле–августе, составляет менее 3 мм,

а по данным реанализа – оно более чем в 5 раз превышает эту величину.

Полученное распределение величин медианы осадков во внутригодовом

ходе приводит к значимому занижению среднегодовых величин месячных

осадков.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатической мо-

дели CMCC-CM2-SR5 и результатам реанализа совпадает с октября по май

в пределах 99 % доверительного интервала (рис. 1в). С июня по сентябрь

модельные величины медианы осадков занижены. Причем количество

осадков, выпадающих в июле–августе, по данным модели CMCC-CM2-

SR5 более чем в 3 раза занижает величину осадков, рассчитанных для этих

месяцев по данным реанализа. Указанное распределение величин медианы

осадков во внутригодовом ходе приводит к некоторому занижению сред-

негодовых величин месячных осадков, но оно незначимо на доверительном

уровне 99 %.

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

59

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

CNRM-CM6-1-f2 характеризуется минимумом в августе и максимумом в

январе (рис. 1в). Все реализации этой модели, кроме реализации ens1, за-

нижают величину медианы осадков в январе, марте, апреле, сентябре и де-

кабре. В остальные месяцы величины медианы осадков находятся в интер-

вале от медианного значения до нижней границы 99 % доверительного

уровня. Обнаруженное распределение величин медианы осадков в сезон-

ном ходе приводит к совпадению среднегодовых величин месячных осад-

ков по данным этой модели и реанализа. Эту климатическую модель можно

считать удовлетворительно воспроизводящей внутригодовой ход атмо-

сферных осадков над акваторией Черного моря, если не учитывать значи-

мого занижения величин медианы осадков в отдельные месяцы.

В целом, внутригодовой ход медианы осадков по данным климатиче-

ской модели CNRM-CM6-1-HR f2 находится в хорошем соответствии с се-

зонным ходом медианы осадков по данным ERA5 (рис. 1г). Исключение

составляет величина медианы осадков в марте, которая по данным этой мо-

дели значимо занижена (34,8 мм) по сравнению с реанализом (43,5 мм).

Среднегодовые величины месячных осадков также хорошо согласуются с

данными реанализа.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

CNRM-ESM2-1 f2 качественно согласуется с внутригодовым ходом меди-

аны осадков по данным ERA5, но модельные величины медианы осадков

занижены (рис. 1г). Все реализации этой модели значимо занижают меди-

ану осадков в марте, апреле, августе, сентябре, октябре и декабре. Вели-

чина медианы осадков по реализациям этой модели в июне (кроме ens4) и

ноябре (кроме ens1) находится в пределах 99 % доверительного уровня,

оцененного по данным реанализа. Разброс медианы осадков по реализа-

циям этой модели составляет от 39,9 мм (ens3) до 54,4 мм (ens1). При этом

величина медианы осадков в декабре по данным ERA5 равна 67,4 мм. По-

лученное распределение величин медианы осадков во внутригодовом ходе

приводит к значимому занижению среднегодовых величин месячных осад-

ков.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатических моде-

лей EC-Earth3 (рис. 2а, б) и EC-Earth3-Veg (рис. 1г) характеризуется мини-

мумом в августе и максимумом в декабре. Величина медианы осадков с мая

по сентябрь значимо занижена во всех реализациях этих моделей. В июле–

августе эти величины составляют менее 5 мм. Величина медианы осадков

по всем реализациям модели EC-Earth3 в январе (кроме ens0) и декабре со-

ответствует данным реанализа (в пределах 99 % доверительного уровня).

С февраля по апрель количество реализаций, которые занижают величину

медианы осадков, увеличивается.

Величина медианы осадков в ноябре по реализациям ens3 и ens4 этой

модели завышена, а с ноября по январь по всем реализациям модели

EC-Earth3-Veg находится в пределах 99 % доверительного уровня, рассчи-

танного по данным реанализа.

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

60

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

61

62

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Указанное распределение величин медианы осадков во внутригодовом

ходе приводит к значимому занижению среднегодовых величин месячных

осадков во всех реализациях этой модели.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

FGOALS-f3-L характеризуется минимумом в июле–августе (менее 2 мм) и

максимумом в январе (рис. 2д). Величина медианы осадков занижена во

все месяцы, кроме апреля (32 мм) и мая (22,5 мм). Среднегодовые вели-

чины месячных осадков также значимо занижены по сравнению с данными

реанализа.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатической мо-

дели FGOALS-g3 указывает на минимум в августе и максимум в декабре–

январе (около 40 мм) (рис. 2д). Величина медианы осадков значимо зани-

жена во все месяцы, кроме мая. Сравнение модельных результатов с дан-

ными реанализа показывает, что среднегодовые величины месячных осад-

ков также некорректно воспроизводятся по всем реализациям этой модели.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

FIO-ESM-2-0 характеризуется минимумом в июле–августе и максимумом

в декабре (рис. 2д). Величина медианы осадков по всем реализациям этой

модели с октября по январь, в апреле (кроме ens0) и мае находится в пре-

делах 99 % доверительного уровня, оцененного по данным реанализа. При

этом медиана среднегодовых величин месячных осадков значимо занижена

во всех реализациях этой модели.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатической мо-

дели GFDL-CM4 указывает на минимум в августе и максимум в декабре

(рис. 2д). По сравнению с данными реанализа величина медианы осадков

занижена в марте и июне и завышена в декабре (79,2 мм). При этом сред-

негодовые величины месячных модельных осадков хорошо согласуются с

данными реанализа.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

GFDL-ESM4 характеризуется летним минимумом и зимним максимумом

(рис. 2д). При этом величины медианы осадков завышены в декабре (79,9–

81,1 мм) и январе (69,8–72,0 мм) по сравнению с данными реанализа (67,4

и 57,9 мм в декабре и январе соответственно). В летние месяцы величины

осадков по данным этой модели неплохо согласуются с данными реана-

лиза. Обнаруженное распределение величин медианы осадков во внутри-

годовом ходе приводит к небольшому завышению среднегодовых величин

месячных осадков во всех реализациях этой модели, но оно статистически

незначимо.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатической мо-

дели GISS-E2-1-G p3 также правильно описывает понижение величин осад-

ков летом и их повышение зимой (рис. 2е). При этом медиана осадков

занижена в марте (по реализации ens3) и июне (по реализациям ens3 и

ens4). Величины медианы осадков в остальные месяцы по всем реализа-

циям этой модели находятся в пределах 99 % доверительного уровня,

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

63

рассчитанного по данным реанализа. В целом среднегодовые величины ме-

сячных модельных осадков и осадков, полученных по данным реанализа,

неплохо соответствуют друг другу.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

HadGEM3-GC31-LL f3 на качественном уровне правильно описывает лет-

нее понижение и зимнее повышение количества осадков (рис. 2е). При этом

величины медианы модельных месячных осадков значимо занижены с мая

по октябрь, а также в среднем за год по сравнению с данными реанализа.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатических моде-

лей INM-CM4-8 и INM-CM5-0 также характеризуется летним минимумом

и зимним максимумом (рис. 2е). При этом модель INM-CM4-8 занижает

величины медианы осадков с апреля по сентябрь, а модель INM-CM5-0 за-

вышает величины медианы осадков в январе и занижает с марта по сен-

тябрь. В зимние месяцы величины медианы осадков по данным этих моде-

лей находятся в удовлетворительном согласии с данными реанализа. В

целом, отмечается значимое занижение среднегодовых величин месячных

осадков по данным этих моделей по сравнению с данными реанализа.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

IPSL-CM6A-LR правильно описывается только для части холодного пери-

ода года (рис. 2в). Величины медианы осадков в январе, феврале и ноябре

по всем реализациям этой модели находятся в пределах 99 % доверитель-

ного интервала, рассчитанного по данным реанализа. С мая по сентябрь, а

также в среднем за год величины медианы месячных осадков значимо за-

нижены по сравнению с данными реанализа.

Во внутригодовом ходе медианы осадков по данным климатической

модели KACE-1-0-G количество осадков значимо занижено с апреля по ок-

тябрь, а в июле и августе вообще отмечаются близкие к нулевым величины

медианы осадков (рис. 2е). В январе величина медианы осадков по реали-

зации ens2 завышена. Описанное распределение величин медианы осадков

во внутригодовом ходе приводит к значимому занижению среднегодовых

величин модельных месячных осадков по сравнению с данными реанализа.

В сезонном ходе медианы осадков по данным климатической модели

MIROC6 количество осадков значимо завышено с ноября по февраль (рис.

2ж). С июня по сентябрь величины медианы осадков, напротив, значимо

занижены по сравнению с данными реанализа. С марта по май и в октябре

величины медианы осадков по всем реализациям этой модели соответ-

ствуют данным реанализа (в пределах 99 % доверительного уровня). Завы-

шение величины медианы месячных осадков зимой и занижение летом

приводит к хорошему согласию среднегодовых величин осадков по дан-

ным этой модели с величинами осадков, полученными по данным реана-

лиза.

Внутригодовой ход осадков по данным климатической модели

MIROC-ES2L f2 характеризуется существенным завышением величины

медианы осадков в период с октября по апрель (рис. 2ж). Максимум

64

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

осадков (128 мм) отмечается в декабре, что почти в 2 раза превышает

осадки, полученные по данным реанализа. С мая по сентябрь величины ме-

дианы осадков по данным этой модели и реанализа хорошо совпадают. По-

лученное распределение величин медианы осадков во внутригодовом ходе

приводит к значимому завышению среднегодовых величин месячных осад-

ков по данным этой модели.

Сезонный ход осадков по данным климатической модели MPI-ESM1-

2-HR характеризуется значимым завышением величины медианы осадков

в период с ноября по январь по сравнению с данными реанализа (рис. 2ж).

С мая по сентябрь эти величины, напротив, значимо занижены, причем в

июле–августе они составляют менее 5 мм. Величины медианы мартовских

осадков, оцененные по данным модели и реанализа, хорошо согласованы,

так же как и среднегодовые величины осадков.

Внутригодовой ход осадков по данным климатической модели

MPI-ESM1-2-LR завышает медиану осадков в период с ноября по февраль

(за исключением реализации ens4 в январе и феврале, рис. 2г). С мая по

сентябрь величины медианы модельных осадков значимо занижены, за ис-

ключением реализации ens2 в мае. Минимум медианы осадков отмечается

в августе, когда ее величина составляет менее 3 мм. В результате средне-

годовые величины месячных осадков по данным всех реализаций рассмат-

риваемой модели соответствуют величинам осадков, полученным по дан-

ным реанализа ERA5.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

MRI-ESM2-0 характеризуется минимумом в июле–августе (10 мм) и мак-

симумом в декабре–январе (83–88 мм) (рис. 2ж). С ноября по январь, в

марте и мае величины медианы осадков значимо завышены, а с июня по

сентябрь эти величины, напротив, занижены. Так же, как и в случае с мо-

делью MPI-ESM1-2-LR, среднегодовые величины модельных месячных

осадков соответствуют величинам осадков по данным ERA5.

Внутригодовой ход медианы осадков по данным климатической мо-

дели NESM3 находится в неплохом соответствии с данными реанализа в

период с ноября по январь (рис. 2ж). В остальные месяцы модельные вели-

чины медианы осадков существенно занижены. В июле и августе величины

медианы осадков по данным этой модели вообще близки к нулю. Описан-

ное внутригодовое распределение величин медианы осадков приводит к

значимому занижению среднегодовых величин месячных осадков по дан-

ным рассматриваемой модели.

Сезонный ход медианы осадков по данным климатической модели

NorESM2-LM верно указывает на летнее понижение и зимнее повышение

количества выпадающих осадков (рис. 2з). Но при этом с ноября по фев-

раль величины медианы осадков значимо завышены, а с июня по сентябрь

эти величины, наоборот, занижены. В марте–апреле величины медианы мо-

дельных осадков находятся в пределах 99 % доверительного уровня,

оцененного по данным реанализа. Такой сезонный ход величины медианы

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

65

месячных осадков приводит к согласию среднегодовых величин модель-

ных осадков с величинами осадков, рассчитанными по данным ERA5. По

данным климатической модели NorESM2-MM величины медианы осадков

соответствуют данным реанализа в октябре и с декабря по май (рис. 2з). В

ноябре модельные величины значимо завышены, а в период с июня по сен-

тябрь, напротив, значимо занижены. Причем в июле–августе эти величины

составляют менее 3 мм. В результате по данным этой модели медиана сред-

негодовых величин месячных осадков значимо занижена.

Наконец, внутригодовой ход осадков по данным климатической мо-

дели UKESM1-0-LL f2 характеризуется величинами медианы в окрестно-

сти нижней границы 99 % доверительного уровня медианы осадков, оце-

ненного по данным реанализа в период с января по май (рис. 2з). С июня

по октябрь (за исключением реализации ens2 в октябре) величины медианы

осадков по данным этой модели значимо занижены. С ноября по декабрь,

за исключением реализаций ens1 в ноябре и ens2 в декабре, величины ме-

дианы осадков соответствуют данным реанализа. Полученный внутриго-

довой ход величин медианных осадков приводит к значимому занижению

среднегодовых величин месячных осадков по данным этой модели.

Выводы

Проведенный анализ позволил систематизировать численные модели

проекта CMIP6 по их способности воспроизводить сезонный ход

атмосферных осадков над Черным морем в исторический период (1959–

2022 гг.).

Выявлены следующие группы моделей.

Модели, в принципе некорректно воспроизводящие внутригодовой

цикл осадков: ACCESS-CM2 и ACCESS-ESM1-5.

Модели, удовлетворительно воспроизводящие величины осадков в

зимний сезон и занижающие величины осадков летом, что приводит к за-

нижению среднегодовых величин месячных осадков: AWI-CM-1-1-MR,

CAMS-CSM1-0, CanESM5-p1 и CanESM5-p2, CanESM5-CanOE p2, CESM2,

CESM2-WACCM, CMCC-CM2-SR5, EC-Earth3 и EC-Earth3-Veg, FIO-ESM-

2-0, HadGEM3-GC31-LL f3, INM-CM4-8 и INM-CM5-0, IPSL-CM6A-LR,

KACE-1-0-G, NESM3, NorESM2-MM и UKESM1-0-LL f2.

Модели, завышающие величины осадков в зимний сезон и занижаю-

щие величины осадков летом, что приводит к удовлетворительному вос-

произведению среднегодовых величин месячных осадков: BCC-CSM2-MR,

MIROC6, MPI-ESM1-2-HR, MPI-ESM1-2-LR, MRI-ESM2-0 и NorESM2-

LM.

Модели, занижающие величины осадков и в зимний, и в летний се-

зоны, что приводит к существенному занижению среднегодовых величин

месячных осадков: CNRM-ESM2-1 f2, FGOALS-f3-L и FGOALS-g3.

Модель, завышающая величины осадков в зимний сезон и удовлетво-

рительно воспроизводящая величины осадков летом, что приводит к завы-

шению среднегодовых величин месячных осадков: MIROC-ES2L f2.

66

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Модели CNRM-CM6-1 f2 и GFDL-ESM4, удовлетворительно воспро-

изводящие сезонный ход осадков в изучаемом регионе, но значимо зани-

жающие или завышающие величины осадков в отдельные месяцы.

Климатические модели CNRM-CM6-1-HR f2, GFDL-CM4 и GISS-E2-

1-G p3 хорошо воспроизводят внутригодовой цикл осадков над Черным

морем. Как следствие, в хорошем согласии с данными реанализа ERA5

находятся и среднегодовые величины месячных региональных осадков,

рассчитанные по данным этих моделей. Конечно, этот вывод касается мо-

делирования осадков, осредненных по всему рассматриваемому региону.

Для того, чтобы адекватно описывать осадки, выпадающие в окрестности

орографических особенностей подстилающей поверхности с простран-

ственными масштабами порядка 100 км (типа Крымских гор) и более мел-

комасштабных неоднородностей, необходимо применять даунскейлинг.

Таким образом, большинство численных моделей проекта CMIP6 не-

удовлетворительно воспроизводит климатический сезонный ход и средне-

годовые величины месячных атмосферных осадков, выпадающих над Чер-

ным морем. В целом, результаты моделирования зимних осадков лучше

согласуются с данными реанализа ERA5, чем летних. Это свидетельствует

о неадекватной параметризации конвективных осадков в большинстве мо-

делей проекта CMIP6. Поэтому можно заключить, что использование муль-

тимодельного осреднения по всему массиву моделей CMIP6 (без корректи-

ровки результатов моделирования) может давать неверный результат при

анализе сезонного цикла и среднегодовых величин атмосферных осадков в

рассматриваемом регионе. Самый простой способ избежать искусствен-

ного завышения или занижения моделируемых осадков, а также добиться

уменьшения их разброса, заключается в использовании только тех моде-

лей, которые адекватно отражают известные из наблюдений региональные

климатические особенности режима осадков для контрольного периода.

Аналогичный подход использован в работе [9] при анализе данных сценар-

ных расчетов, выполненных в рамках проекта CMIP5.

Необходимо отметить, что приведенный выше вывод о неудовлетво-

рительной параметризации конвективных осадков в большинстве моделей

проекта CMIP6, основанный на результатах анализа расчетов количества

региональных осадков, подтверждает один из основных выводов работы

авторов [7] относительно качества моделирования осадков над Черным мо-

рем. В этой работе на основании анализа данных по расчету количества

региональных осадков, выполненному в рамках проекта CORDEX с вход-

ными данными из ансамбля реализаций глобальных климатических моде-

лей проекта CMIP5, было показано, что параметризация осадков конвек-

тивного типа в подавляющем большинстве моделей неудовлетворительна

и нуждается в совершенствовании. К сожалению, несмотря на развитие

глобальных климатических моделей, в целом приводящее к последователь-

ному улучшению качества воспроизведения климатических характери-

стик, осадки конвективного типа над Черным морем все еще моделируются

недостаточно качественно.

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

67

Авторы статьи выражают благодарность анонимному рецензенту за

полезные рекомендации, позволившие улучшить первый вариант статьи, и

редакции за оперативное и профессиональное рассмотрение рукописи.

Работа выполнена в рамках госзадания ИПТС (№ госрегистрации

124020100120-9).

The study was supported by state assignment of Institute of natural and tech-

nical systems (Project Reg. No. 124020100120-9).

Список литературы

1. Алешина М.А., Семенов В.А. Изменения характеристик осадков на территории

России в XX–XXI вв. по данным ансамбля моделей CMIP6 // Фундаментальная и приклад-

ная климатология. 2022. Т. 8, № 4. С. 424-440. DOI: 10.21513/2410-8758-2022-4-424-440

2. Бардин М.Ю., Ранькова Э.Я., Платова Т.В., Самохина О.Ф., Корнева И.А. Совре-

менные изменения приземного климата по результатам регулярного мониторинга // Метео-

рология и гидрология. 2020. № 5. С. 29-45.

3. Белокопытов В.Н. Климатические изменения гидрологического режима Черного

моря: Дис. … докт. геогр. наук. Севастополь: МГИ РАН, 2017. 377 с.

4. Гидрометеорология и гидрохимия морей СССР. Т. IV. Черное море. Вып. 1. Гидро-

метеорологические условия. СПб.: Гидрометеоиздат, 1991. 430 с.

5. Ефимов В.В., Белокопытов В.Н., Анисимов А.Е. Оценка составляющих водного ба-

ланса Черного моря // Метеорология и гидрология. 2012. № 12. С. 69-76.

6. Ефимов В.В., Шакалова Е.С. О формировании атмосферных сезонных осадков в

Черноморском регионе // Морской гидрофизический журнал. 2008. № 4. С. 43-51.

7. Полонский А.Б., Сухонос П.А. Расчет климатических характеристик осадков над

Черным морем по данным региональных климатических моделей // Гидрометеорологиче-

ские исследования и прогнозы. 2023. № 3 (389). С. 59-74. DOI: 10.37162/2618-9631-2023-3-

59-74

8. Репетин Л.Н., Долотов В.В., Липченко М.М. Пространственно-временная и клима-

тическая изменчивость атмосферных осадков, выпадающих на поверхность Черного моря

// Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон. 2006. Т. 14. С. 462–476.

9. Basharin D., Polonsky A., Stankunavicius G. Projected precipitation and air temperature

over Europe using a performance-based selection method of CMIP5 GCMs // J. Water Clim.

Change. 2016. Vol. 7, no. 1. P. 103–113. DOI: 10.2166/wcc.2015.081

10. Donat M.G., Delgado-Torres C., De Luca P., Mahmood R., Ortega P., Doblas-Reyes

F.J. How credibly do CMIP6 simulations capture historical mean and extreme precipitation

changes? // Geophys. Res. Lett. 2023. Vol. 50, no. 14. P. e2022GL102466. DOI:

10.1029/2022GL102466

11. Eyring V., Bony S., Meehl G.A., Senior C.A., Stevens B., Stouffer R.J., Taylor K.E. Over-

view of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and

organization // Geosci. Model Dev. 2016. Vol. 9, no. 5. P. 1937-1958. DOI: 10.5194/gmd-9-1937-

2016.

12. Eyring V., Gillett N.P., Achuta Rao K.M., Barimalala R., Barreiro Parrillo M., Bellouin

N., Cassou C., Durack P.J., Kosaka Y., McGregor S., Min S., Morgenstern O., Sun Y. Human

Influence on the Climate System. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribu-

tion of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate

Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA,

2021, P. 423-552. DOI: 10.1017/9781009157896.005

13. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J., Nicolas

J., Peubey C., Radu R., Schepers D., Simmons A., Soci C., Abdalla S., Abellan X., Balsamo G.,

Bechtold P., Biavati G., Bidlot J., Bonavita M., De Chiara G., Dahlgren P., Dee D., Diamantakis

68

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

M., Dragani R., Flemming J., Forbes R., Fuentes M., Geer A., Haimberger L., Healy S., Hogan

R.J., Hólm E., Janisková M., Keeley S., Laloyaux P., Lopez P., Lupu C., Radnoti G., de Rosnay P.,

Rozum I., Vamborg F., Villaume S., Thépaut J.-N. The ERA5 global reanalysis // Quart. J. Royal

Meteorol. Soc. 2020. Vol. 146, no. 730. P. 1999-2049. DOI: 10.1002/qj.3803

14. Li Z., Liu T., Huang Y., Peng J., Ling Y. Evaluation of the CMIP6 precipitation simula-

tions over global land // Earth's Future. 2022. Vol. 10, no. 8. P. e2021EF002500. DOI:

10.1029/2021EF002500

15. Yazdandoost F., Moradian S., Izadi A., Aghakouchak A. Evaluation of CMIP6 precipita-

tion simulations across different climatic zones: Uncertainty and model intercomparison // Atmos-

pheric Res. 2021. Vol. 250. P. 105369. DOI: 10.1016/j.atmosres.2020.105369

References

1. Aleshina M.A., Semenov V.A. Izmeneniya kharakteristik osadkov na territorii Rossii v XX–

XXI vv. po dannym ansamblya modeley CMIP6 [Changes in precipitation characteristics over

Russia in XX-XXI centuries from CMIP6 models ensemble]. Fundamental'naya i prikladnaya

klimatologiya, 2022, vol. 8, no. 4, pp. 424-440 [in Russ.]. DOI: 10.21513/2410-8758-2022-4-424-

440

2. Bardin M.Y., Ran’kova E.Y., Platova T.V., Samokhina O.F., Korneva I.A. Modern surface

climate change as inferred from routine climate monitoring data. Russ. Meteorol. Hydrol., 2020,

vol. 45, pp. 317-329 [in Russ.]. DOI: 10.3103/S1068373920050027

3. Belokopytov V.N. Klimaticheskiye izmeneniya gidrologicheskogo rezhima Chernogo

morya: Diss. doct. geogr. nauk [Climatic changes in the hydrological regime of the Black Sea]:

Doct. geogr. sci. thesis, Sevastopol: MGI, 2017, 377 p. [in Russ.].

4. Gidrometeorologiya i gidrokhimiya morey SSSR. T.IV. Chernoye more. Vyp.1. Gidro-

meteorologicheskiye usloviya [Hydrometeorology and hydrochemistry of the seas of the USSR.

Vol. IV. Black Sea. Issue 1. Hydrometeorological conditions]. Saint-Petersburg: Gidrometeoizdat

publ., 1991, 430 p. [in Russ.].

5. Efimov V.V., Belokopytov V.N., Anisimov A.E. Estimation of water balance components in

the Black Sea. Russ. Meteorol. Hydrol., 2012, vol. 37, рр. 769-774 [in Russ.]. DOI:

10.3103/S1068373912110118

6. Efimov V.V., Shakalova E.S. On the formation of atmospheric seasonal precipitation in the

Black Sea region. Phys. Oceanogr., 2008, vol. 18, pp. 204-211. DOI: 10.1007/s11110-008-9022-

6.

7. Polonsky A.B., Sukhonos P.A. Raschot klimaticheskikh kharakteristik osadkov nad

Chornym morem po dannym regional'nykh klimaticheskikh modeley [Calculation of climatic char-

acteristics of precipitation over the Black Sea based on data from regional climate models]. Gidro-

meteorologicheskiye issledovaniya i prognozy, 2023, no. 3 (389), pp. 59-74 [in Russ.]. DOI:

10.37162/2618-9631-2023-3-59-74

8. Repetin L.N., Dolotov V.V., Lipchenko M.M. Prostranstvenno-vremennaya i klimatich-

eskaya izmenchivost' atmosfernykh osadkov, vypadayushchikh na poverkhnost' Chernogo moray

[Spatial-temporal and climatic variability of atmospheric precipitation falling on the surface of the

Black Sea]. Ekologicheskaya bezopasnost' pribrezhnoy i shel'fovoy zon, 2016, vol. 14, pp. 462-

476 [in Russ.].

9. Basharin D., Polonsky A., Stankunavicius G. Projected precipitation and air temperature

over Europe using a performance-based selection method of CMIP5 GCMs. Journal of Water and

Climate Change, 2016, vol. 7, no. 1. pp. 103-113. DOI: 10.2166/wcc.2015.081

10. Donat M.G., Delgado-Torres C., De Luca P., Mahmood R., Ortega P., Doblas-Reyes

F.J. How credibly do CMIP6 simulations capture historical mean and extreme precipitation

changes? Geophysical Research Letters, 2023, vol. 50, no. 14. pp. e2022GL102466. DOI:

10.1029/2022GL102466

11. Eyring V., Bony S., Meehl G.A., Senior C.A., Stevens B., Stouffer R.J., Taylor K.E. Over-

view of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and

organization. Geoscientific Model Developmont, 2016, vol. 9, no. 5. pp. 1937-1958. DOI:

10.5194/gmd-9-1937-2016.

Полонский А.Б., Сухонос П.А.

69

12. Eyring V., Gillett N.P., Achuta Rao K.M., Barimalala R., Barreiro Parrillo M., Bellouin

N., Cassou C., Durack P.J., Kosaka Y., McGregor S., Min S., Morgenstern O., Sun Y. Human

Influence on the Climate System. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribu-

tion of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate

Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA,

2021, pp. 423-552. DOI: 10.1017/9781009157896.005

13. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J., Nicolas

J., Peubey C., Radu R., Schepers D., Simmons A., Soci C., Abdalla S., Abellan X., Balsamo G.,

Bechtold P., Biavati G., Bidlot J., Bonavita M., De Chiara G., Dahlgren P., Dee D., Diamantakis

M., Dragani R., Flemming J., Forbes R., Fuentes M., Geer A., Haimberger L., Healy S., Hogan

R.J., Hólm E., Janisková M., Keeley S., Laloyaux P., Lopez P., Lupu C., Radnoti G., de Rosnay P.,

Rozum I., Vamborg F., Villaume S., Thépaut J.-N. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal

of the Royal Meteorological Society, 2020, vol. 146, no. 730, pp. 1999-2049. DOI: 10.1002/qj.3803

14. Li Z., Liu T., Huang Y., Peng J., Ling Y. Evaluation of the CMIP6 precipitation simula-

tions over global land. Earth's Future, 2022, vol. 10, no. 8. pp. e2021EF002500. DOI:

10.1029/2021EF002500

15. Yazdandoost F., Moradian S., Izadi A., Aghakouchak A. Evaluation of CMIP6 precipita-

tion simulations across different climatic zones: Uncertainty and model intercomparison. Atmos-

pheric Research, 2021, vol. 250, pp. 105369. DOI: 10.1016/j.atmosres.2020.105369

Поступила 22.01.2025; одобрена после рецензирования 27.03.2025;

принята в печать 10.04.2025.

Submitted 22.01.2025; approved after reviewing 27.03.2025;

accepted for publication 10.04.2025.