Сравнительная оценка сеточных продуктов осадков и температуры воздуха по данным метеорологических станций в бассейне р. Лены

Для бассейна р. Лены, играющего ключевую роль в формировании притока пресной воды в Северный Ледовитый океан, выполнена сравнительная оценка качества воспроизведения температуры воздуха и атмосферных осадков по современным климатическим сеточным продуктам и данным наземных наблюдений. Проанализированы 7 массивов данных о температуре воздуха и 13 массивов данных об осадках за периоды 1950–2024 и 1980–2024 гг. для температуры воздуха, 1966–2020 и 1982–2020 гг. для осадков. Для оценки использованы коэффициент корреляции Пирсона, среднеквадратичная ошибка и модифицированный критерий Клинга–Гупты. Температура воздуха в целом воспроизводится с высокой точностью, при этом наилучшие результаты демонстрируют GHCN CAMS, JRA-3Q и ERA5-Land. Воспроизведение осадков существенно сильнее зависит от типа продукта: наибольшее соответствие данным метеостанций в точках наблюдений показали продукты GPCC Full Data Monthly Product, GPCC Monitoring Product и CPC-Global для периода 1982–2020 гг., а для более длительного периода 1966–2020 гг. — GPCC Full Data Monthly Product, PREC/L и CRU TS4.09 в сочетании с WorldClim 2.1. Полученные результаты могут быть использованы при выборе входных климатических данных для различных исследований в бассейне р. Лены и арктической зоне его влияния.

1. Sun Q., Miao C., Duan Q., Ashouri H., Sorooshian S., Hsu K.-L. A review of global precipitation data sets: Data sources, estimation, and intercomparisons. Reviews of Geophysics. 2018;56:79–107. https://doi.org/10.1002/2017RG000574

2. Григорьев В.Ю., Фролова Н.Л., Киреева М.Б., Степаненко В.М. Пространственно-временная изменчивость ошибки воспроизведения осадков реанализом ERA5 на территории России. Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2022;86(3):435–446. https://doi.org/10.31857/S2587556622030062

3. Титкова Т.Б., Ананичева М.Д. Использование реанализа ERA5-Land и данных метеостанций в горных районах России для оценки изменения ледниковых систем Восточной Сибири и Дальнего Востока. Лед и Снег. 2023;63(2):199–213. https://doi.org/10.31857/S2076673423020163

4. Морейдо В.М., Терский П.Н., Абрамов Д.В. Оценка качества воспроизведения метеорологических характеристик несколькими моделями атмосферного реанализа на территории Крымского полуострова. Водные ресурсы. 2024;51(6):731–742. https://doi.org/10.31857/S0321059624060011

5. Тананаев Н.И. Подбор оптимальной модели климатического реанализа по среднегодовой температуре воздуха для территории Республики Саха (Якутия). Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. Серия «Науки о Земле». 2023;2(30):88–101. https://doi.org/10.25587/SVFU.2023.30.2.008

6. Тананаев Н.И. Подбор оптимальной модели климатического реанализа по годовой сумме осадков для территории Республики Саха (Якутия). Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2025;30(1):61–72. https://doi.org/10.31242/2618-9712-2025-30-1-61-72

7. Протасьев М.С. (ред.). Ресурсы поверхностных вод СССР. Том 17. Лено-Индигирский район. Л.: Гидрометеоиздат; 1972. 629 c.

8. Muñoz-Sabater J., Dutra E., Agustí-Panareda A., Albergel C., Arduini G., Balsamo G., Boussetta S., Choulga M., Harrigan S., Hersbach H., Martens B., Miralles D. G., Piles M., Rodríguez-Fernández N.J., Zsoter E., Buontempo C., Thépaut J.-N. ERA5-Land: a state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications. Earth System Science Data. 2021;13:4349–4383. https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021

9. Harris I., Osborn T.J., Jones P., Lister D. Version 4 of the CRU TS4.09 monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset. Scientific Data. 2020;7:109. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0453-3

10. Kalnay E., Kanamitsu M., Kistler R., Collins W. The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project. Bulletin of the American Meteorological Society. 1996;77(3):437–472. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2

11. Kanamitsu M., Ebisuzaki W., Woollen J., Yang S., Hnilo J. J., Fiorino M., Potter G.L. NCEP–DOE AMIP-II Reanalysis (R-2). Bulletin of the American Meteorological Society. 2002;83:1631–1644. https://doi.org/10.1175/BAMS-83-11-1631

12. Fan Y., Van den Dool H. A global monthly land surface air temperature analysis for 1948-present. Journal of Geophysical Research: Atmosphere. 2008;113:D01103. https:// doi.org/10.1029/2007JD008470

13. Gelaro R., McCarty W., Suárez M., Todling R., Molod A., Takacs L., Randles C., Darmenov A., Bosilovich M., Reichle R., Wargan K., Coy L., Cullather R., Draper C., Akella S., Buchard V., Conaty A., da Silva A., Gu W., Kim G., Koster R., Lucchesi R., Merkova D., Nielsen J., Partyka G., Pawson S., Putman W., Rienecker M., Schubert S., Sienkiewicz M., Zhao B. The modern-era retrospective analysis for research and applications, Version 2 (MERRA-2). Journal of Climate. 2017;30(14):5419–5454. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-16-0758.1

14. Kosaka Y., Kobayashi S., Harada Y., Kobayashi C., Naoe H., Yoshimoto K., Harada M., Goto N., Chiba J., Miyaoka K., Sekiguchi R., Deushi M., Kamahori H., Nakaegawa T., Tanaka T.Y., Tokuhiro T., Sato Y., Matsushita Y., Onogi K. The JRA-3Q Reanalysis. Journal of the Meteorological Society of Japan. 2024;Ser.II, 102(1):49–109. https://doi.org/10.2151/jmsj.2024-004

15. Becker A., Finger P., Meyer-Christoffer A., Rudolf B., Schamm K., Schneider U., Ziese M. A description of the global land-surface precipitation data products of the Global Precipitation Climatology Centre with sample applications including centennial (trend) analysis from 1901–present. Earth System Science Data. 2013;5:71–99. https://doi.org/10.5194/essd-5-71-2013

16. Chen M., Xie P., Janowiak J.E., Arkin P.A. Global Land Precipitation: A 50-yr monthly analysis based on gauge observations. Journal of Hydrometeorology. 2002;3:249–266. https:// doi.org/10.1175/1525-7541(2002)003<0249:GLPAYM>2.0.CO;2

17. Fick S.E., Hijmans R.J. WorldClim 2: new 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology. 2017;37(12):4302–4315. https://doi.org/10.1002/joc.5086

18. Chen M., Shi W., Xie P., Silva V.B., Kousky V.E., Wayne Higgins R., Janowiak J.E. Assessing objective techniques for gauge-based analyses of global daily precipitation. Journal of Geophysics. 2008;113:D04110. https://doi.org/10.1029/2007JD009132

19. Adler R.F., Huffman G.J., Chang A., Ferraro R., Xie P., Janowiak J.E., Rudolf B., Schneider U., Curtis S., Bolvin D.T., Gruber A., Susskind J., Arkin P.A., Nelkin E. The version-2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) monthly precipitation analysis (1979–present). Journal of Hydrometeorology. 2003;4:1147–1167. https://doi.org/10.1175/1525-7541(2003)004<1147:TVGPCP>2.0.CO;2

20. Xie P., Arkin P.A. Global precipitation: A 17-year monthly analysis based on gauge observations, satellite estimates, and numerical model outputs. Bulletin of the American Meteorological Society. 1997;78(11):2539–2558. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<2539:GPAYMA>2.0.CO;2

21. Ebert E.E. Methods for verifying satellite precipitation estimates. In: V. Levizzani, P. Bauer, F.J. Turk (eds.). Measuring Precipitation From Space. Dordrecht: Springer; 2007. P. 345–356.

22. Gupta H.V., Kling H., Yilmaz K.K., Martinez G.F. Decomposition of the mean squared error and NSE performance criteria: implications for improving hydrological modelling. Journal of Hydrology. 2009;377:80–91. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.08.003

23. Kling H., Fuchs M., Paulin M. Runoff conditions in the upper Danube basin under an ensemble of climate change scenarios. Journal of Hydrology. 2012;424–425: 264–277. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.01.011

24. Hu X., Zhou Z., Xiong H., Gao Q., Cao X., Yang X. Inter-comparison of global precipitation data products at the river basin scale. Hydrology Research. 2024;55(1):1–16. https://doi.org/10.2166/nh.2023.062