Температуру почвы предскажет алгоритм

Изменение климата – серьезнейшая проблема, с которой столкнулось мировое, в том числе и российское, сельское хозяйство. Повышение средних годовых температур становится причиной стресса для многих растений. Например, у пшеницы при температуре выше +35°C нарушается процесс формирования зерна, резко повышается потребность во влаге. Изменение режима осадков (как засухи, так и наводнения) отрицательно влияет на почву. Кроме того, становится больше вредителей и болезней сельскохозяйственных культур – изменение климата позволяет размножаться и быстро распространяться на новых территориях насекомым, грибам и бактериям.

Все это требует от аграриев проведения специальных мероприятий и дополнительных затрат: на средства защиты растений, полив и мелиорацию земель – прокладку оросительных систем. Изменения климата влияют и на животноводство, высокая температура может вызывать тепловой стресс у скота, который тоже нуждается в защите.

Российская климатическая модель

Именно поэтому важно создавать эффективные цифровые климатические модели. Они не просто воспроизводят изменение климата, но и предоставляют данные о температуре воздуха, почвы и влажности. Эти показатели – ключевые для АПК.

Российские ученые из Научно-исследовательского вычислительного центра Московского государственного университета (НИВЦ МГУ), Института мониторинга климатических и экологических систем Сибирского отделения Российской академии наук (ИМКЭС СО РАН) и Института вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН создали суперкомпьютерную модель TerM (Terrestrial Model – «Модель суши»).

Цифровая платформа позволяет прогнозировать, как изменения климата влияют на почву, растительность и экосистемы – так называемый «деятельный слой суши». TerM продолжает развиваться и в перспективе станет частью национальной климатической модели и национальной системы климатического мониторинга и прогноза.

«Внедрение такой модели в составе национальной климатической модели позволит более реалистично моделировать климат и прогнозировать его изменения на территории России с учетом естественных и антропогенных факторов. В будущем, к примеру, можно будет оценивать влияние тех или иных решений в области регулирования выбросов на состояние климатической системы. С учетом сложности климатической системы, прогноз этой реакции возможен только с учетом локальных процессов в деятельном слое суши, которые мы моделируем», – отметил старший научный сотрудник лаборатории суперкомпьютерного моделирования природно-климатических процессов Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ им. М. В. Ломоносова Михаил Варенцов.

Высокая точность прогноза климата

В феврале 2026 года точность работы TerM существенно выросла. Эксперты из Института мониторинга климатических и экологических систем СО РАН разработали для суперкомпьютерной модели программное обеспечение, которое существенно увеличило его эффективность. Новый софт дает возможность ученым точнее моделировать изменения температуры и влажности почвы, а также потоков скрытого и явного тепла. Эти показатели прямо влияют на эффективность работы климатических моделей.

Деятельный слой суши представляет собой слой почвы, который испытывает сезонные и суточные колебания температуры. Современные модели деятельного слоя играют ключевую роль в изучении тепловых и водных процессов на континентальных поверхностях. Раньше при создании таких моделей и работе с ними использовали усредненные гидрофизические коэффициенты, влияющие на протекание процесса тепломассопереноса в почве. Это приводило к значительным погрешностям в результатах моделирования, особенно когда появилась возможность повысить пространственное разрешение климатических моделей, перейдя от шага сетки 500-100 км к 50-5 км и менее

Анна Рязанова

младший сотрудник лаборатории климато-экологических исследований ИМЭКС СО РАН, кандидат физико-математических наук

Томские ученые создали первую в мире систему препроцессинга (preprocessing system), позволяющую решить задачу обработки высокодетализированных наборов данных о параметрах поверхности суши на нужное для TerM пространственное разрешение. Это увеличивает точность прогноза температуры почвы до 0,5–3 градусов.

Проверка работы программного обеспечения доказала его эффективность. Результаты нового моделирования подтвердились после сопоставления с измерениями, проведёнными на базе научных станций в Томской области, Бурятии и в Ханты-Мансийском автономном округе.

Новый софт для TerM позволит делать более точные прогнозы погоды и изменений климата, что необходимо для разработки стратегии адаптации российской экономики к глобальным климатическим изменениям. Отдельная задача – оценивать влияние глобального потепления на сельское хозяйство в разных регионах страны.

Российская наука для мировой климатологии

Развитие российских климатических и экосистемных моделей выводит климатологию на новый уровень развития, повышая качество прогнозов, критически необходимых для разработки стратегий адаптации к изменению климата. Они позволяют анализировать ситуацию в регионах, в том числе – в зоне вечной мерзлоты, где изменения происходят особенно быстро.

Точные климатические прогнозы нужны и для планирования государственного бюджета. Данные понадобятся для расчета затрат на развитие систем страхования сельскохозяйственных рисков и предоставление финансовой поддержки оказавшимся в сложной ситуации фермерам. Понимание изменений климата поможет эффективно справляться с последствиями экстремальных погодных явлений и снижать экономические риски. Одновременно необходимо планировать затраты на обучение аграриев – повышение уровня знаний и навыков в области устойчивого сельского хозяйства и умения работать в условиях изменения климата.

Получившая новое программное обеспечение российская разработка TerM будет эффективным инструментом участия в международных проектах исследования климата, которые востребованы во всем мире, в том числе, в странах Глобального Юга, формирующих долгосрочную стратегию развития АПК.