Внетропические циклоны над территорией Республики Саха (Якутия) приносят дожди и снижают вероятность лесных пожаров, однако могут стать причиной дождевых паводков, вызванных интенсивными осадками. В данной работе рассматривается повторяемость циклонов над территорией РС (Я) в летний период за период 1950-2022 г. Повторяемость циклонов оценивалась как количество нахождений центра циклона над территорией РС (Я) или отдельным субрегионом в стандартный метеорологический срок. Источником данных послужила база данных центров внетропических циклонов Университета Манитобы (Канада), основанная на данных реанализа по данным реанализа ERA5. Циклональная погода над территорией РС (Я) держится в течение 27.5 суток. Наибольшее количество циклональных событий отмечается в Северо-Восточном и Северо-Западном районах, наименьшее - в Южном и Центральном районах. В разрезе месяцев, циклоны наиболее активны в июне во всех районах, кроме Южного, где июльская активность циклонов определяется более благоприятными условиями атмосферной блокировки зонального переноса, что способствует выходу южных циклонов на территорию РС (Я). В повторяемости циклонов нет выраженного тренда, за исключением отдельных районов и месяцев: Западный район, июнь, возрастание; РС (Я) в целом, август, убывание. Установлен абсолютный минимум количества циклональных событий, приходящийся на 2019-2021 гг., который, как мы считаем, стал одной из основных причин наблюдавшегося в эти годы максимума горимости лесов на территории РС (Я) и минимального стока р. Лена в 2019 г. Анализ циркуляционных условий возникновения таких минимумов позволит оценить риск повторения аналогичных ситуаций в климате будущего.
Extratropical cyclones over the Sakha Republic (Yakutia) bring rains and reduce the probability of forest res, but can cause fast rain ood events caused by heavy precipitation. In this study, recurrence of cyclonic events over the Sakha Republic (Yakutia) in summer months between 1950 and 2022 is considered. Recurrence of cyclonic events was de ned as the count of cyclone centers over Yakutia or subregions at a standard time of observations. Extratropical cyclone centers database from University of Manitoba (Canada) based on ERA5 reanalysis was used in this study. Cyclonic weather over the territory of the Sakha Republic (Yakutia) persists for 27.5 days on average. The largest count of cyclonic events is noted in the North-Eastern and North-Western sub-regions, while the smallest is in the Southern and Central sub-regions. Across summer months, cyclones are most active in June in all regions except for the Southern sub-region. Here, increased July cyclonic activity is determined by conditions favorable for atmospheric blocking, limited zonal transport promoting the northward intrusion of southern cyclones. There is no pronounced trend in the frequency of occurrence of cyclones except for some regions and months: Western Area, June, increasing; the Sakha Republic (Yakutia), August, decreasing. An absolute minimum in the number of cyclonic events was established for 2019-2021, which, as we believe, was one of the main reasons for the maximum of forest re activity in the Sakha Republic (Yakutia) observed in these years, along with the Lena River extremely low ows of 2019. An analysis of the circulation conditions leading to such extremes will make it possible to assess the risk of recurrence of similar situations under the future climate.

В России в 2021 году произошли одни из самых масштабных лесных пожаров в стране за последние десятилетия. Площадь, пройденная огнем в Республике Саха (Якутия), составила почти 8 млн га. Официальной причиной считается несанкционированное выжигание сухой травы на сельскохозяйственных угодьях. Следует рассмотреть другие факторы, влияющие на рост числа пожаров и площадь их распространения. В данной статье проведен анализ воздействия изменения климата на частоту и силу лесных пожаров. Исследованы последствия изменения климата на лесные экосистемы, возможное увеличение вероятности возникновения лесных пожаров и представлен размер экономического ущерба от чрезвычайной ситуации за последние годы. Также в работе представлен анализ изменения средней месячной температуры на территории Республики Саха (Якутия) по данным климатического моделирования, на основе которого выявлены возможные изменения числа лесных пожаров вследствие изменения температуры. Предложены рекомендации по уменьшению рисков и адаптации к изменяющимся климатическим условиям в контексте лесных пожаров.
In Russia, the year 2021 saw some of the largest forest fires in the country in decades. The area covered by fire in the Sakha Republic (Yakutia) amounted to almost 8 million hectares. The official cause was considered to be unauthorized burning of dry grass on agricultural lands. Other factors influencing the growth of the number of fires and the area of their spread should be considered. This article analyzes the impact of climate change on the frequency and severity of forest fires. The effects of climate change on forest ecosystems, the possible increase in the probability of forest fires and the amount of economic damage from the emergency situation in recent years were analyzed. The paper also presents an analysis of changes in the average monthly temperature on the territory of the Sakha Republic (Yakutia) according to climate modeling data, based on which possible changes in the number of forest fires due to temperature changes were identified. Recommendations for risk reduction and adaptation to changing climatic conditions in the context of forest fires are proposed.

В данной работе выполнена оценка точности воспроизведения реанализом GHCN-CAMS внутригодового распределения температуры воздуха для исторического (1961-1990 гг.) и актуального (1991-2020 гг.) климатических периодов, в масштабе климатических норм сезонов и отдельных месяцев. Использованы данные по 86 метеостанциям на территории РС (Я), по которым имелись климатические ряды в обоих временных периодах. Проведено сравнение климатических норм метеостанций с данными реанализа GHCN-CAMS в соответствующих пикселях, а также их изменение между периодами. В качестве метрик схожести рассчитаны корень среднеквадратичной ошибки, коэффициент корреляции Пирсона и коэффициент конкордации Лина. Показано, что определённые для метеостанций и рассчитанные в модели реанализа GHCN-CAMS климатические нормы тесно связаны линейно, с коэффициентом корреляции больше 0.9; наибольшая точность отмечена для весенних месяцев. В то же время изменение климатических норм месяцев и сезонов между периодами реанализ воспроизводит значительно хуже, лучше остальных - для осени и зимы. Обобщены сведения о среднесезонной температуре воздуха на территории РС (Я) по данным реанализа GHCN-CAMS. В целом, модель GHCN-CAMS допустимо использовать для приложений, где требуется внутригодовое распределение температуры воздуха.
The accuracy of GHCN-CAMS reanalysis reproduction of the intra-annual air temperature distribution was assessed for the historical (1961-1990) and current (1991-2020) climatic periods, on the scale of climatic norms of seasons and individual months. Data on 86 meteorological stations on the territory of the Sakha Republic (Yakutia), for which climatic series in both time periods were available, were used. The climatic norms of meteorological stations for both periods, as well as their change between periods, were compared with the GHCN- CAMS reanalysis data in corresponding pixels. The root mean square error, Pearson correlation coe cient, and Lin’s concordance coe cient were calculated as similarity metrics. Climatic norms for meteorological stations and calculated in the GHCN-CAMS reanalysis model are closely related linearly, with a correlation coe cient above 0.9, and the highest accuracy is observed for spring months. At the same time, the quality of reanalysis reconstruction of change in climatic norms for months and seasons between periods is signi cantly lower; the best reanalysis accuracy is for fall and winter, and signi cantly lower for summer. In general, the GHCN-CAMS model can be used for calculation and forecasting applications that require intra-annual air temperature distribution.

Данные о среднихдовых температурах воздуха (СГТВ) для исторических (1961-1990 гг.) и актуального (1991-2020 гг.) климатических периодов по 91 метеостанции на территории Республики Саха (Якутия) используется для оценки оценки наблюдаемой СГТВ и ее изменений выпадающих климатических реанализа. Анализ ошибок показывает, что модель GHCN- CAMS более повышен, с модулем средней ошибки менее 0,15°С, повышенным коэффициентом конкордации, наблюдаемого климата и может быть в Республике как модель "базового климата" в различных расчетных и прогнозных приложений. Ограничение этого продукта - временное разрешение (месяц). Обзор, только для оценки изменений температурных характеристик между периодами допустимо использование данных также реанализа ERA5-Land, с учетом более высокой заболеваемости и временное разрешение. Коэффициенты регрессии между наблюдаемыми СГТВ и реанализом данных ERA5-Land неустойчив во времени, что включает в себя неопределенность регрессионного метода защиты . отрицание одних данных к другим. Все следственные модели реанализа занижают скорость роста СГТВ на некоторые метеостанции центральной Якутии, что предполагает наличие устойчивых источников тепла в сосредоточенных пунктах этой территории. Mean annual air temperature (MAAT) values for the historic (1961 - 1990) and modern (1991 - 2020) reference climatic periods, collected from 91 meteorological stations across the Sakha (Yakutia) Republic were used in an evaluation of the performance of several modern reanalysis products. The model error analysis shows GHCN-CAMS to be the best-performing MAAT reanalysis product, with the lowest absolute error, below 0.15°С, and best concordance with observation data. This product can be used as a ‘baseline climate’ in geospatial modeling and future climate forecasts. Its main limitation is monthly temporal resolution. The ERA5-Land product, having higher spatial and temporal resolution, can be used to track changes in climate-related variables between periods, but its absolute MAAT values deviate systematically and non-concordantly from the observed data. Parameters of the linear regression relating ERA5-Land data to observations are shown to be time-dependent, hence such evaluation yields increased uncertainty limiting the applicability of this approach. All reanalysis products underestimate the observed MAAT increase at stations across central Yakutia, which suggests the appearance of stable ‘urban heat islands’ in the recent decades.