В статье рассматривается динамика продолжительности вегетационного периода (Growing Season Length, GSL) на территории Республики Саха (Якутия). Цель исследования – получение данных о динамике GSL по данным метеостанций и сравнение с данными климатических моделей. На основе анализа данных опорных 15 метеостанций за 1951–2025 гг. проведена оценка изменения продолжительности вегетационного периода с помощью теста Манна – Кендалла. Статистически значимые возрастающие тренды выявлены на 13 исследуемых станциях, преимущественно в центральных и южных районах. Выполнена верификация с использованием коэффициентов корреляции Пирсона, среднеквадратической ошибки и коэффициента конкордации Лина для пяти климатических моделей: GFDL-ESM2M, MIROC-ESM-CHEM, IPSL-CM5A-LR, NorESM1-M, HadGEM2-ES. Установлено, что за последние десятилетия средняя продолжительность GSL в регионе увеличилась на 6–10 дней, при этом наиболее выраженный рост (до 15–16 дней) зафиксирован в арктической зоне. Верификация моделей показала удовлетворительную точность воспроизведения регионального широтного градиента, однако на локальном уровне выявлена низкая прогностическая способность моделей: большинство коэффициентов корреляции по отдельным станциям являются статистически незначимыми. Сделан вывод о том, что современные глобальные модели адекватно описывают общий климатический фон, но не учитывают мезомасштабную изменчивость, обусловленную сложным рельефом и инверсионными процессами.
The paper investigates the dynamics of the Growing Season Length (GSL) in the Republic of Sakha (Yakutia). The purpose of the study is to obtain data on GSL dynamics from weather station data and compare it with climate model data. Based on the analysis of data from 15 reference meteorological stations for the period 1951–2025, an assessment of changes in the growing season duration was conducted using the Mann-Kendall test. Statistically significant increasing trends were identified at 13 of the studied stations, predominantly in the central and southern regions. Verification was performed using Pearson correlation coefficients, Root Mean Square Error (RMSE), and Lin’s Concordance Correlation Coefficient (CCC) for five climate models: GFDL-ESM2M, MIROC-ESM-CHEM, IPSL-CM5A-LR, NorESM1-M, and HadGEM2-ES. It was established that over the recent decades, the average GSL in the region has increased by 6–10 days, with the most pronounced growth (up to 15–16 days) recorded in the Arctic zone. The model verification showed satisfactory accuracy in reproducing the regional latitudinal gradient; however, at the local level, a low predictive capacity of the models was revealed: most correlation coefficients for individual stations were found to be statistically insignificant. It is concluded that while modern global models adequately describe the general climatic background, they fail to account for meso-scale variability driven by complex topography and temperature inversion processes.
1. Третий оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации Общее резюме. СПб.: Наукоемкие технологии, 2022. 124 с.
2. Шкляев В. А. Долговременные изменения характеристик вегетационных периодов в Предуралье в связи с изменениями климата // Метеорология и гидрология. 2023. № 10. С. 47–56. DOI: 10.52002/0130-2906-2023-10-47-56.
3. Максимова Н. Б. Динамика сроков наступления вегетационного периода по природно-почвенным зонам Алтайского края за 1955–2020 годы // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2023. № 4 (220). С. 110–117. DOI: 10.18522/1026-2237-2023-4-110-117.
4. Стребкова А. С., Карманова М. В., Ненашева Г. И. Характеристика фаз весенне-летнего сезона года на примере территории Алтайского края // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2025. № 4. С. 103–111. DOI: 10.18522/1026-2237-2025-4-103-111.
5. Сабарайкина С. М. Анализ температурной обеспеченности вегетационного сезона и динамики фенологического развития ribes glabellum в условиях Центральной Якутии // Успехи современного естествознания. 2014. № 12–3. С. 222–224.
6. Горохов А. Н., Федоров А. Н. Современные тенденции климатических изменений в Якутии // География и природные ресурсы. 2018. № 2. С. 111–119. DOI: 10.21782/GIPR0206-1619-2018-2(111-119)
7. Tananaev N. I. Regional ensemble of CMIP6 global climate models for Sakha (Yakutia) Republic, Northern Eurasia // Polar Science. 2024. P. 101066. DOI: 10.1016/j.polar.2024.101066.
8. Захаров М. И., Тананаев Н. И. Оценка будущих изменений климатических зон Кёппена-Гейгера в Якутии с использованием регионально-адаптированного ансамбля климатических моделей CMIP6 // ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2025. Т. 31. Ч. 1. С. 431–444. DOI: 10.35595/2414-9179-2025-1-31-431-444.
9. Носкова Е. В., Вахнина И. Л., Рахманова Н. В. Суммы активных температур воздуха (выше 10 °С) на территории Забайкальского края // Успехи современного естествознания. 2019. № 11. С. 148–153. DOI: 10.17513/use.37254.
10. Мезенцева О. В., Кусаинова А. А., Тусупбеков Ж. А. Районирование территории степной зоны северного Казахстана и сопредельной территории России по условиям тепло- и влагообеспеченности // Успехи современного естествознания. 2024. № 4. С. 50–55. DOI: 10.17513/use.38248
11. Варламова Е. В., Соловьев В. С. Особенности пространственно-временной динамики растительного покрова Сибири в условиях арктического усиления потепления климата // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22 № 5. С. 234–252. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-5-234-249.
12. Нобахт М., Бивис П., О’Хара С., Хатджес Р., Супит И. Агроклиматические показатели с 1951 по 2099 год, полученные на основе климатических прогнозов. Хранилище климатических данных (CDS) Службы изменения климата Copernicus (C3S). [Электронный ресурс]. URL: https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/sis-agroclimatic-indicators?tab=download (дата обращения: 20.01.2026). DOI: 10.24381/cds.dad6e055.
13. Автоматизированная информационная система обработки режимной информации. [Электронный ресурс]. URL: http://aisori-m.meteo.ru/waisori/index1.xhtml (дата обращения: 10.03.2026).
14. Тананаев Н. И. Климатические аспекты планирования региональных мероприятий по адаптации к изменениям климата // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М. К. Аммосова. Серия: Науки о Земле. 2025. № 1 (37). С. 85–97. DOI: 10.25587/2587-8751-2025-1-85-97.
15. 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. С. 88–101. DOI: 10.25587/SVFU.2023.30.2.008.