На рис.1 показан сезонный ход температуры воздуха у поверхности Земли, рассчитанный в моделях и полученный по данным наблюдений на водосборах. Результаты анализа показывают, что, как правило, ансамблевые характеристики климата лучше согласуются с данными наблюдений, чем каждая отдельно взятая модель. Причиной тому являются следующие обстоятельства: каждая модель содержит только ей присущие систематические ошибки, разные по величине и знаку. Если рассматривается ансамбль независимых моделей, ошибки каждой такой модели являются, как правило, случайными и поэтому фильтруются при осреднении по достаточно большой выборке моделей. Это означает, что расчеты характеристик климата по ансамблю можно рассматривать как заслуживающие доверия для тех переменных, наблюдения за которыми вообще отсутствуют.

Рис.1. Годовой ход приземной температуры воздуха (град. С) на водосборах рек Волга-Урал и Енисей, рассчитанный в модели атмосферы ГГО ( для AMIP-I и AMIP-II), и полученный по данным наблюдений. 1-модель ГГО, 2- данные наблюдений. Темная штриховка - область, в которую попадают 50% средних модельных значений характеристики, светлая штриховка – то же, но для 80%. Белая линия - среднее по ансамблю моделей данной выборки.

Проведенный анализ показал, что современные модели достаточно реалистично воспроизводят региональный климат, особенно его термический режим. Несколько меньший разброс оценок годового хода также показывает, что качество моделей AMIP-II выше по сравнению с моделями AMIP-I практически по всем рассмотренным характеристикам. Это в равной степени относится и к новой версии модели атмосферы ГГО. Однако правильный расчет региональных осадков является наиболее сложной задачей для многих моделей атмосферы, включая модель ГГО. Заметные погрешности осадков обнаруживаются в расчетах амплитуды и фазы годового хода на ряде водосборов (например, р. Енисей, рис.2). Корреляция модельных осадков с данными наблюдений оказывается ниже, чем корреляции по другим характеристикам. Более того, независимо полученные климатические архивы осадков показывают значительные расхождения между собой, указывая тем самым, что качество этих баз данных невысокое.

Рис.2. Сезонный ход осадков (см/сут) водосбор р.Енисея, рассчитанный в моделях и полученный по данным наблюдений. 1-модель ГГО, 2, 3- данные наблюдений.

Глава 3. Влияние аномалий влажности почвы на предсказуемость режимов атмосферы.

В этой главе исследуется влияние аномалий влагосодержания почвы на месячную и сезонную предсказуемость атмосферных режимов в различных регионах земного шара, включая территорию России и рассматривается потенциальная возможность улучшения качества месячных и сезонных прогнозов приземной температуры воздуха и осадков путем возможного использования в прогностической системе крупномасштабных характеристик влажности почвы. В современных прогностических системах в качестве начальных используются рассчитанные по модели (климатические) распределения влажности. Исследование выполнено на основе серии экспериментов с моделью общей циркуляции атмосферы T42L14, включающей новую схему параметризации процессов на подстилающей поверхности и в деятельном слое почвы.

Первый параграф описывает постановку экспериментов, целью которых было определение так называемой потенциальной месячной (сезонной) предсказуемости приземной температуры воздуха и осадков, т. е. максимально достижимого теоретически уровня предсказуемости, обусловленного влиянием аномалий влажности деятельного слоя почвы на континентах. Такого рода оценки можно получить, если принять в качестве реального состояния атмосферы результаты расчетов по «идеальной» модели общей циркуляции атмосферы, считая, что эта модель не содержит систематических ошибок, а используемые данные наблюдений обладают достаточной точностью и полнотой. Серия численных экспериментов была выполнена с указанной моделью атмосферы и деятельного слоя почвы при заданных фактических значениях среднемесячных ТПО за период 1979-1999 годы. Средние суточные глобальные поля большого набора переменных, как для атмосферы, так и для деятельного слоя почвы, рассчитанные за период 1979-1999 годы, рассматривались как отражающие реальное (контрольное) состояние атмосферы, при котором атмосфера и деятельный слой почвы являются термодинамически согласованными.

Затем были проведены две серии ансамблевых сезонных прогнозов для того же самого периода. В первой серии прогнозов в качестве начальных условий использовались инициализированные поля характеристик атмосферы и деятельного слоя почвы, то есть учитывались аномалии влагосодержания и температуры деятельного слоя почвы, полученные в контрольном эксперименте. Во второй серии инициализированными были лишь атмосферные поля, а за начальное состояние влажности и температура почвы были взяты осредненные поля за 1979-1999 годы. Другими словами, в первом случае на континентах учитывались аномалии влажности почвы в начальных данных (если таковые присутствовали). Во втором случае в качестве начального распределения влажности и температуры почвы использовался модельный климат. Каждый прогноз включал шесть членов ансамбля и выполнялся сроком на четыре месяца от первого дня апреля, мая, июня и июля, когда роль влагообмена между атмосферой и подстилающей поверхностью становится наиболее заметной.

Второй параграф посвящен анализу выполненных экспериментов.

По результатам ансамблевых расчетов были выполнены оценки потенциальной предсказуемости ряда характеристик атмосферы и подстилающей поверхности.

Для получения этой оценки использовался метод дисперсионного анализа, известный в зарубежной литературе как ANOVA. За оценку предсказуемости R2 принимается отношение изменчивости, обусловленной влиянием граничных условий (аномалиями температуры океана и влажности почвы), к полной изменчивости исследуемой характеристики.

где S2bc- изменчивость, вызванная влиянием граничных условий, S2= S2bc+ S2ic – суммарная изменчивость; S2ic- изменчивость, обусловленная непредсказуемыми вариациями атмосферной циркуляции.

Оценки успешности прогнозов проводились для средних за декаду и месяц аномалий приземной температуры воздуха, осадков, температуры воздуха на 850 гПа, геопотенциала на 700 гПа и 500 гПа. Эти оценки рассчитывались как в целом для земного шара, так и для территории России и соседних регионов (Балтийский регион, водосборы рек Днепр-Дон, Печора-Северная Двина, Волга-Урал, Обь, Енисей и Лена), а также для ряда регионов низких широт.

Аномалии рассчитывались как отклонения средних декадных и месячных величин от соответствующих средних многолетних их значений за период 1979-1999 гг., полученных из контрольного расчета.

Анализ показал, что прогнозы, выполненные от начальной даты 1 апреля за период 1979-1999 гг. с учетом и без учета аномалии влажности почвы на континентах не показывают заметных различий в успешности расчетов средних месячных и 10-суточных значений приземной температуры воздуха и осадков на территории России. Это было вызвано тем, что влаго- и теплообмен между подстилающей поверхностью и атмосферой еще недостаточно интенсивен в это время года в средних широтах и поэтому не оказывает заметного влияния на процессы вблизи поверхности Земли и в нижней тропосфере. Однако в сериях расчетов, которые начинались от 1 июня, влияние аномалий влажности почвы становятся уже заметными. Сравнительный анализ месячных прогнозов, рассчитанных при инициализированной (с учетом аномалий) и климатической (без учета аномалий) влажности почвы в начальный момент показывает, что первые имеют более высокую успешность для некоторых переменных вблизи поверхности Земли по сравнению со вторыми. Это преимущество особенно хорошо выражено в распределениях коэффициентов корреляции для аномалий приземной температуры воздуха в средних и низких широтах на первый месяц прогноза (Рис.3). На второй месяц более высокие коэффициенты корреляции при инициализации влажности почвы сохраняются только для низких широт. Аналогичная картина обнаруживается в распределениях коэффициента корреляции для аномалий температуры воздуха на уровне 850 гПа и высоты геопотенциала на уровне гПа.

Что касается повышения качества прогноза месячных осадков в результате учета начального распределения аномалий влажности почвы, то такая возможность практически отсутствует для средних широт и слабо проявляется лишь в отдельных регионах тропической зоны на первый и второй месяцы прогноза.

Рис.3 Корреляция между прогностическими и «фактическими» средними месячными аномалиями приземной температуры воздуха в экспериментах с инициализированными и климатическими начальными значениями влажности почвы Глава 4. Расчет эволюции характеристик гидросферы и криосферы суши в 20-м и 21-м веках с использованием ансамбля глобальных климатических моделей нового поколения.

В четвертой главе приведены результаты исследования водного баланса на водосборах крупных рек и элементов криосферы (снежного покрова и многолетнемерзлых и сезонномерзлых грунтов) на основе ансамблевых расчетов с МОЦАО нового поколения. В качестве МОЦАО нового поколения рассматривались глобальные модели климата, которые принимали участие в подготовке 4-го доклада Межправительственной группы экспертов по изменению климата. В анализе использованы результаты расчетов по МОЦАО. Основное внимание уделяется российским регионам.

В первом параграфе анализируются особенности воспроизведения современными МОЦАО осадков и испарения на водосборах Оби, Енисея и Лены. Сравнение модельных расчетов с оценками [Serreze et al., 2003], полученными на основе данных наблюдений, а также с данными реанализа ERA-40 для периода 1960-1989 гг. показало, что рассчитанные осадки заметно различаются между моделями, особенно летом, но при этом большинство моделей реалистично воспроизводят сезонный ход осадков, характеризующийся летними максимумами и зимними минимумами.

Исключение составляют две модели (GISS-ER и GISS-EH), в которых сезонный ход осадков над бассейнами Оби и Енисея имеет минимум летом. По сравнению с оценками ERA-40 и [Serreze et al., 2003], среднее по ансамблю из 21 модели (равно как и по ансамблю из 19 моделей, из которого исключены две модели GISS) занижает летние осадки в бассейне Оби и завышает осадки в отдельные сезоны в остальных бассейнах. Среди вероятных причин отклонений расчетных осадков от наблюдаемых следует отметить погрешности в расчетах атмосферной циркуляции зимой и разнообразие используемых в МОЦАО параметризаций атмосферной конвекции и гидрологии суши. Относительно среднегодового количества осадков можно сказать, что модели успешно воспроизводят наблюдаемые значения для рассматриваемых бассейнов.

Различия между средними по ансамблю и данными наблюдений для Оби и Енисея не превышают 0.1 мм/сут, для Лены различия составляют 0.2 мм/сут.

Среднегодовая разность Р-Е над крупными водосборами суши является мерой среднегодового речного стока. Cреднегодовые оценки Р-Е, полученные по ансамблю моделей, также хорошо согласуются с данными наблюдений:

соответственно, 0.41 против 0.48 мм/сут. для Оби, 0.52 против 0.55 мм/сут. для Енисея, 0.49 против 0.51 мм/сут. для Лены. Эволюция модельных осадков и стоков с водосборов в первые две трети 20-го века не показывает каких-либо систематических тенденций.

В 21-м веке осадки на рассматриваемых водосборах возрастают не во все сезоны. Например, в бассейне Оби примерно половина моделей к концу 21-го века дает уменьшение летних осадков для сценария А2. Среднегодовые значения Р-Е над водосборами и, соответственно, речного стока возрастают во всех сценариях. Из трех рассматриваемых крупнейших российских рек наиболее значительное относительное увеличение стока получилось для Лены (33% к концу 21-го века для сценария А2); наименьшее – для Оби (14% для А2, ср. с 20% Лены для «слабого» сценария В1). Увеличение накопленной к концу зимы массы снега и увеличение скорости его таяния весной повышает вероятность крупных весенних паводков на водосборах Енисея и Лены.

Во втором параграфе кратко изложено описание криосферных компонентов МОЦАО и метод расчета параметров многолетнемерзлых грунтов. МОЦАО позволяют рассчитывать климатические изменения отдельных элементов криосферы, а также исследовать их связь с другими характеристиками климатической системы. Некоторые МОЦАО позволяют рассчитывать термическую структуру многолетнемерзлых слоев благодаря учету в почвенном блоке фазовых переходов влаги и особенностей теплопереноса при наличии в почве ледяных вкраплений, однако положительная обратная связь между таянием многолетнемерзлых грунтов и потеплением климата за счет дополнительной эмиссии парниковых газов ни в одной из этих моделей не учитывается.

В последнее десятилетие традиционным стал автономный метод расчета эволюции многолетнемерзлых грунтов, в котором на границе раздела поверхность земли-атмосфера задается температура и толщина снежного покрова, полученные в МОЦАО, а также задаются характеристики тех или иных типов грунтов и видов растительности. В настоящей работе для расчета характеристик многолетнемерзлых грунтов использована одномерная многоуровенная модель теплопередачи в грунтах, подробно описанная в [Malevsky-Malevich et al., 2001; Малевский-Малевич и др., 2005]. Входными параметрами схемы являются среднемесячные значения температуры поверхности покрова (растительного или снежного) и среднемесячный водный эквивалент снежного покрова, рассчитанные в узлах регулярной сетки.

В третьем параграфе анализируются расчеты современного состояния и эволюции криосферы в 20-м веке. МОЦАО показывают большой разброс в расчетах эволюции площади снежного покрова суши в 20-м веке, согласуясь, в целом, в оценках сокращения ее в конце 20-го века. Линейные тренды среднегодовой площади снежного покрова в Северном полушарии были рассчитаны для всего 20-го века и для периода 1980-1999 гг. Эти периоды выбраны в соответствии с исходным предположением о наличии антропогенного сигнала в глобальном потеплении климата в 20-м веке в целом и, особенно, в его конце [IPCC, 2001]. В обоих случаях почти все члены ансамбля демонстрируют сокращение снежного покрова. Для периода 1980- гг. исключение составляют 2 модели (INM_CM3.0 и ECHAM5/MPI-OM).

Величина тренда для всей совокупности модельных данных оказывается сопоставимой с соответствующей оценкой по данным наблюдений:

соответственно, –325 тыс. против –396 тыс. км2/10 лет. Тренды площади снега для всего 20-го века систематически меньше, а величина среднего по ансамблю тренда среднегодовой площади снега составляет –62 тыс. км2/10 лет (соответствующая оценка для наблюдаемого тренда отсутствует). Учитывая неопределенность относительного вклада долгопериодной естественной изменчивости в наблюдаемое глобальное потепление, полученное согласие трендов можно расценивать как весьма обнадеживающее.

К числу наблюдаемых характеристик вечной мерзлоты (ВМ) и наиболее востребованных для практических целей относится глубина сезонноталого слоя (СТС), а в регионах, в которых ВМ отсутствует – глубина сезонномерзлого слоя (СМС). До недавнего времени отсутствовали систематизированные данные по эволюции термического состояния грунтов, которые позволяли бы проверить модельные расчеты ВМ, осредненные по регионам достаточно большого пространственного масштаба. Недавно была предпринята попытка обобщения данных стандартных наблюдений за температурой почвы на разных глубинах в слое 0-3.2 м [Frauenfeld et al., 2004] для территории России. Статистический анализ был выполнен для двух больших массивов данных, разделенных по принципу наличия сезонного протаивания в районах ВМ или, наоборот, сезонного промерзания в районах, которые характеризуются отсутствием ВМ в верхнем трехметровом слое почвы. Расчетные глубины СТС и СМС осреднены по соответствующим регионам. Применение аналогичного анализа к расчетным вертикальным распределениям температуры в узлах регулярной одноградусной сетки, позволяет сопоставить модельные данные и данные, полученные на основе наблюдений. Результат такого сопоставления для периода 1930-1990 гг.

показан на рис.4. На рисунке приведены отклонения глубин СТС и СМС от среднего значения соответствующих характеристик за период 1930-1990 гг.

Модельные значения осреднены по ансамблю из 11 моделей. В начале рассматриваемого периода согласование расчетных и экспериментальных характеристик существенно хуже, чем во второй половине 20-го века. Следует иметь в виду, что обработанные данные наблюдений статистически обеспечены в достаточной мере только с 1956 г. Это отмечено авторами работы [Frauenfeld et al., 2004], которые отдельно вычисляют тренды изучаемых характеристик для периода 1956-1990 гг. Анализ показывает, что линейный тренд модельной эволюции осредненных значений глубин СТС во второй половине 20-го века меньше выражен, чем соответствующий экспериментальный тренд за период 1956-1990 гг. (6 см за 10 лет). Для глубин СМС линейный тренд удовлетворительно согласуется с трендом, полученным по данным наблюдений для периода 1956-1990 гг. (–10 см за 10 лет).

В четвертом параграфе приводятся оценки изменений криосферы суши (КС) в 21-м веке. Анализ показал, что наибольшие изменения площади вечной мерзлоты, а также глубин сезонного протаивания (промерзания) происходят при реализации сценария А2 эмиссии парниковых газов. Максимальные изменения глубины СТС в конце 21-го века по отношению к базовому периоду 1980-1999гг оставляют около 2 м и сосредоточены вблизи южной границы зоны ВМ. Изменения глубины СМС составляют от 10 см до 1 м. Очевидный интерес представляет момент времени, когда то или иное изменение снежного покрова с заданной априори вероятностью можно расценивать как проявление глобального потепления: т.е. как вынужденное изменение, а не результат собственной изменчивости климатической системы. Анализ показал, что в Северном полушарии вынужденные изменения и среднегодовой, и февральской площади снега произошли между 1980 и 2000 гг. Это происходит на фоне увеличивающегося разброса между моделями. Аналогичный анализ проведен для площади, занятой ВМ. Расчет выполнен в предположении, что положение нулевой изотермы на глубине 3м условно определяет границу зоны ВМ.

В пятом параграфе обсуждаются приоритетные исследования, направленные на дальнейшее совершенствование учета криосферных процессов в МОЦАО.

Погрешности расчетов современного состояния КС с помощью МОЦАО нового поколения, разброс в модельных оценках современного состояния и будущих изменений КС, оставляют большой простор для дальнейших исследований – как модельных, так и эмпирических. Дальнейший прогресс в уменьшении неопределенностей оценок будущих изменений климата следует связывать с совершенствованием криосферных компонентов МОЦАО. В частности, предметом дальнейших исследований должны стать взаимодействие КС с растительностью и гидрологическими процессами, происходящими на водосборах арктических рек.

Развитие региональных климатических моделей может обеспечить воспроизведение более реалистичной картины распределения снежного покрова на суше и характеристик ВМ на пространственных масштабах, которые не могут быть явно описаны с помощью глобальных МОЦАО.

Наконец, учет положительной обратной связи между потеплением климата и таянием ВМ за счет возможной дополнительной эмиссии парниковых газов в атмосферу в расчетах эволюции глобальной климатической системы с помощью МОЦАО может внести коррективы в существующие оценки будущих изменений климата.

Рис.4 Отклонения [м] глубин сезонного протаивания (слева) и сезонного промерзания (справа) от соответствующего среднего значения за период 1930-1990 гг. по данным модельных расчетов (белая линия) и данным наблюдений (черная линия ) [Frauenfeld et al., 2004]. Выделенная серым цветом область показывает разброс модельных оценок – зону, в которую попадают 75% средних модельных значений. Черная прерывистая линия – линейный тренд, рассчитанный по данным наблюдений за период 1930-1990 гг.

Заключение В заключении изложены основные результаты диссертационной работы:

1. Разработана и использована в исследованиях новая схема параметризации процессов на подстилающей поверхности и в деятельном слое почвы, включающая учет влияния растительности и более детальное описание гидрологических процессов на поверхности и в деятельном слое почвы.

2. По результатам экспериментов, выполненных в рамках международных проектов AMIP-I и AMIP-II, проведен анализ качества воспроизведения современными МОЦА сезонных особенностей различных характеристик климата на водосборах крупных рек земного шара. Показано, что:

• современные модели достаточно реалистично воспроизводят основные характеристики регионального климата, особенно термический режим вблизи подстилающей поверхности;

• качество моделей AMIP-II улучшилось, по сравнению с AMIP-I;

• результаты моделирования современного климата с помощью новой версии МОЦА ГГО, которая участвовала в AMIP-II, оказались существенно лучше полученных с предыдущей версией модели (AMIP-I);

• во всех без исключения рассмотренных моделях атмосферы качество расчета региональных осадков остается недостаточно высоким и требует дальнейшего улучшения.

3. С помощью МОЦА ГГО исследовано влияние аномалий влагосодержания почвы на месячную и сезонную предсказуемость режимов атмосферы над различными регионами земного шара и особенно над территорией России. В результате проведенных экспериментов установлено следующее:

• учет аномалий влагосодержания деятельного слоя почвы может увеличивать успешность предсказания средних аномалий некоторых метеорологических переменных, в частности, приземной температуры воздуха, на временных масштабах до сезона;

• повышение успешности зависит от многих факторов и, особенно, от рассматриваемого региона и сезона. Заметное повышение успешности прогнозов приземной температуры наблюдается летом в северной Евразии на сроки до одного месяца. В низких широтах более высокая успешность прогнозов приземной температуры может наблюдаться на сроки до сезона;

• для летних месяцев учет влажности почвы может повысить месячную и даже сезонную предсказуемость приземной температуры воздуха преимущественно в южных регионах России;

• начальные аномалии влажности почвы практически не сказываются на прогнозе осадков;

• данные оценки, по-видимому, зависят от разрешения используемой в исследовании модели атмосферы, а также от того, насколько реалистично модель воспроизводит аномалии влагосодержания почвы и реакцию атмосферы на эти аномалии. Вместе с тем, полученные результаты, повидимому, качественно верно отражают сезонную и региональную зависимость успешности прогнозов приземной температуры и осадков от аномалий влажности почвы.

4. На основе ансамблевых расчетов с МОЦАО нового поколения проанализирована эволюция осадков и испарения на водосборах Оби, Енисея и Лены в 20-м и 21-м веках. Проведенный анализ показал, что:

• характерной особенностью модельных расчетов гидрологических характеристик для рассмотренных водосборов является значительный разброс между моделями, но применение ансамблевого осреднения позволяет получить удовлетворительное согласие с данными наблюдений • в 21-м веке осадки на рассматриваемых водосборах возрастают преимущественно зимой. Среднегодовые значения Р-Е на водосборах и, соответственно, речной сток в Северный ледовитый океан возрастают при всех сценариях роста парниковых газов.

• Рост накопленной в конце зимы массы снега и увеличение скорости его таяния весной повышает вероятность крупных весенних паводков на водосборах рек Енисея и Лены.

5. На основе ансамблевых расчетов с МОЦАО нового поколения и одномерной многоуровенной моделью теплопередачи в грунтах, выполнен расчет эволюции криосферы суши в 20-м и 21-м веках. Анализ эволюции элементов криосферы (снежного покрова суши и многолетнемерзлых и сезонномерзлых слоев почвы) показал следующее:

• современные границы снежного покрова суши удовлетворительно воспроизводятся ансамблем моделей в целом; при этом модели показывают значительный разброс оценок площади и толщины снега. В среднем, согласуясь с наблюдаемыми трендами, модельные тренды характеристик снежного покрова суши существенно возрастают к концу • Положение наблюдаемой границы многолетнемерзлых грунтов удовлетворительно воспроизводится по данным ансамбля МОЦАО.

Тренды аномалий глубин СТС и СМС, осредненные по соответствующим регионам, согласуются с трендами натурных аномалий.

• Изменения криосферы суши в результате роста содержания парниковых газов в атмосфере становятся статистически значимыми на уровне 5% уже в последние десятилетия 20-го века.

• Смещение границы зоны вечной мерзлоты к северу под влиянием потепления климата к концу 21-го века существенно зависит от сценария эмиссии парниковых газов и аэрозолей. Диапазон изменений глубины СТС по отношению к современным значениям составляет от 20см до 2м, а диапазон изменений глубины СМС – от 10 см до 1м. Модельные оценки позволяют отчетливо выделить переходную зону, в которой на протяжении 21-го века режим протаивания может смениться режимом промерзания.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах в рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК 1. Павлова Т.В., В.М. Катцов, Е.Д. Надежина, П.В. Спорышев, В.А.

Говоркова. Расчет эволюции криосферы в 20-м и 21-м веках с использованием глобальных климатических моделей нового поколения // Криосфера Земли. – 2007. (в печати) 2. Малевский-Малевич С.П., Молькентин Е.К., Надёжина Е.Д., Павлова Т.В., экспериментальной проверки эволюции термического состояния многолетнемерзлых грунтов // Криосфера Земли. – 2007. – т. 11. – № 1. – 3. Kattsov V.M., Walsh J.E., Chapman W.L., Govorkova V.A., Pavlova T.V., Zhang, X. Simulation and projection of arctic freshwater budget components by the IPCC AR4 global climate models // Journal of Hydrometeorology. – 2007. – Vol.8. (in press) 4. Малевский-Малевич С.П., Молькентин Е.К., Надёжина Е.Д., Павлова Т.В.

Модельные оценки изменений температуры воздуха и эволюция теплового состояния многолетнемерзлых пород // Криосфера Земли, 2005.

5. Малевский-Малевич С.П., Молькентин Е.К., Надёжина Е.Д., Павлова Т.В., Шкляревич О.Б. Оценки возможных изменений глубин протаивания многолетнемерзлых грунтов на территории России в XXI веке. // Метеорология и гидрология. – 2003. – № 12. – С. 80-88.

6. Катцов В.М., Вавулин С.В., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Сценарии изменения климата Арктики в 21-м веке // Метеорология и гидрология. – 7. Walsh, J.E., Kattsov V., Chapman W., Govorkova V., Pavlova T. Comparison of Arctic climate simulations by uncoupled and coupled global models // Journal of Climate. – 2002. – Vol. 15. – P. 1429-1446.

8. Школьник И.М., Мелешко В.П., Павлова Т.В. Региональная гидродинамическая модель атмосферы для исследования климата на территории России // Метеорология и гидрология. – 2000. – № 4. – C.32Катцов В.М., Мелешко В.П., Гаврилина В.М., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Пресноводный бюджет полярных регионов по оценкам моделей общей циркуляции атмосферы. // Известия РАН: Физика атмосферы и океана. – 1998. – № 4. – С. 479-489.

Публикации в других изданиях:

10. Спорышев П.В., Мелешко В.П., Павлова Т.В., Говоркова В.А., Матюгин В.А. Влагооборот бассейна Каспийского моря, наблюдаемый и рассчитанный по моделям общей циркуляции атмосферы. // В сборнике:

Гидрометеорологические аспекты проблемы Каспийского моря и его бассейна. Ред. И.А. Шикломанов, А.С.Васильев. – 2003. – СПб, Гидрометеоиздат. С. 6-23.

11. Павлова Т.В., Мелешко В.П., Говоркова В.А. Характеристики теплового и водного баланса на водосборах крупных рек в модели атмосферы ГГО, рассчитанные рамках международного сравнения моделей атмосферы AMIP-I и AMIP-II. // Моделирование общей циркуляции атмосферы и климата. Труды ГГО им. А.И.Воейкова. 2001. – Вып. 550. – С. 85-109.

12. Шнееров Б.Е., Мелешко В.П., Матюгин В.А., Спорышев П.В., Павлова Т.В., Вавулин С.В., Школьник И.М., Зубов В.А., Гаврилина В.М., Говоркова В.А. Современное состояние глобальной модель обшей циркуляции атмосферы ГГО (версия MGO-2) // Моделирование общей циркуляции атмосферы и климата. Труды ГГО им. А.И. Воейкова. 2001. – Вып. 550. – С. 3-43.

13. Pavlova T., V. Kattsov, V. Meleshko Systematic Errors in the IPCC AR4 Model Simulations of Atmospheric and Terrestrial Components of the Arctic Ocean Freshwater Budget // WGNE/PCMDI Systematic Errors Workshop (12- February, 2007, San Francisco, USA). – 2007. – P.79.

14. Pavlova, T.V., Malevsky-Malevich, S.P., Molkentin E.K., Nadyozhina E.D. An Assessment of Deep Ground Temperature Spatial Distributions in Permafrost Regions of Russia // Terra Nostra. Abstracts of the Second European Conference on Permafrost, 12-16 June 2005. Potsdam, Germany, P.143.

15. Kattsov V., Pavlova T., Govorkova V. High-latitude climate in the 20th and 21st century as simulated with IPCC AR4 models // Proc. “The 3rd Korea-Russia Joint Workshop on Climate Change and Variability”. June 7-8, 2005, KMA, Korea. – 2005. – P. 1.2.2-1.2.3.

16. Катцов В.М., Алексеев Г.В., Бекряев Р.В., Вавулин С.В., Говоркова В.А., Павлова Т.В., Спорышев П.В. Высокие широты в глобальных климатических моделях: расчеты современного климата и его возможных изменений в 21-м веке // Всемирная конференция по изменению климата (29 сентября – 3 октября 2003, Москва). Тезисы докладов. – 2003. – C.215.

17. Meleshko V.P. and T.V. Pavlova Impact of Soil Moisture on Seasonal Predictability in the Northern Eurasia. // Proceeding of APCN Symposium on Multi-Model Ensemble Prediction, 7-10 October 2003, Jeju Island, Republic of 18. Meleshko V.P., T.V. Pavlova, and V.A. Govorkova AMIP Simulations of the Heat and Water Budgets over Major River Watersheds. // Proc. WCRP/WGNE Workshop “The Second Phase of the Atmospheric Model Intercomparison Project (AMIP2): Toward Innovative Model Diagnostics. Gleckler P. (ed.).Meteo-France, Toulouse, France, 11-14 November, 2002.-UCRL-PROCP.187 - 188.

19. Павлова Т.В. Моделирование составляющих теплового и водного баланса на водосборах крупных рек с помощью модели общей циркуляции атмосферы ГГО. // Сборник трудов конференции молодых ученых «Гидродинамические методы прогноза погоды и исследования климата», посвященной 80-летию Отдела динамической метеорологии ГГО. – 2002.

– С. 104- 20. Kattsov V.M., Govorkova V.A., Pavlova T.V., Walsh J.E., Chapman W. GCM simulations of atmospheric fields affecting air-sea-ice coupling in the Arctic // “Model Systematic Errors”: 12th Annual BMRC Modelling Workshop 16- October 2000. / Jasper J.D., Meighen P.J. (eds.). – 2001. – BMRC Rpt.No.80.

21. Шнееров Б.Е., Мелешко В.П., Соколов А.П., Шейнин Д.А., Любанская В.А., Спорышев П.В., Матюгин В.А., Катцов В.М., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Глобальная модель обшей циркуляции атмосферы и верхнего слоя океана ГГО // Прогноз погоды и физика атмосферы. Тр. Главной геофизической атмосферы им. А.И. Воейкова. – 1997. – вып.544. – C. 3Kattsov V.M., Pavlova T.V., Govorkova V.A. Heat and Water Budgets over the Northern Polar Region as Estimated from 14 Atmospheric General Circulation Models // WCRP: Proc. ACSYS Conference on the dynamics of the Arctic Climate System (7-10 November 1994, Goteborg, Sweden). – 1994. – WCRP- 94, WMO/TD-No.760. – P. 199-203.