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.