A hysteretic response of the global carbon cycle to anthropogenic СО2 emissions into the atmosphere

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Idealized numerical experiments were performed with the Earth system model developed at the A. M. Obukhov Institute of Atmospheric Physics of the Russian Academy of Sciences (IAP RAS ESM) under anthropogenic CO2 emissions into the atmosphere, which increase initially and decrease afterwards. These numerical experiments revealed the inertia of various components of the Earth system, leading to a delay in the response of various components of the carbon cycle relative to the anthropogenic emissions by several decades. The inertia of the carbon cycle components leads to a hysteresis response of its characteristics to non-monotonic in time anthropogenic CO2 emissions into the atmosphere, noticeable, in particular, for the gross primary production and respiration of plants and soil. In turn, the hysteretic response of the characteristics of the global carbon cycle indicates the irreversibility of its changes on the scale of (at least) several decades. The latter should be taken into account when planning adaptation and/or mitigation of climate change.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. V. Eliseev

Lomonosov Moscow State University; Obukhov Institute of Atmospheric Physics of the Russian Academy of Sciences; Kazan Federal University; Marchuk Institute of Numerical Mathematics of the Russian Academy of Sciences; Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: eliseev.alexey.v@mail.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow; Kazan; Moscow; Nizhny Novgorod

R. D. Gizatullin

Kazan Federal University

Email: eliseev.alexey.v@mail.ru
Russian Federation, Kazan

References

  1. Аржанов М. М., Демченко П. Ф., Елисеев А. В. и др. Воспроизведение характеристик температурного и гидрологического режимов почвы в равновесных численных экспериментах с моделью климата промежуточной сложности // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2008. Т. 44. № 5. С. 591–610.
  2. Будыко М. И. О происхождении ледниковых эпох // Метеорология и гидрология. 1968. № 11. C. 3–12.
  3. Володин Е. М. Воспроизведение современного климата моделью климатической системы INMCM60 // Известия РAH. Физикa aтмocфepы и oкeaнa. 2023. Т. 59. № 1. С. 19–26.
  4. Денисов С. Н., Елисеев А. В., Мохов И. И., Аржанов М. М. Модельные оценки глобальных и региональных эмиссий метана в атмосферу влажными экосистемами // Известия РAH. Физикa aтмocфepы и oкeaна. 2015. Т. 51. № 5. C. 543–549.
  5. Елисеев А. В. Оценка изменения характеристик климата и углеродного цикла в XXI веке с учётом неопределённости значений параметров наземной биоты // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2011. Т. 47. № 2. C. 147–170.
  6. Елисеев А. В. Линейные и нелинейные аспекты отклика климата на внешние воздействия // Известия высших учебных заведений. Радиофизика. 2023. Т. 66. № 2. С. 87–103.
  7. Елисеев А. В. Предотвращение изменений климата за счет эмиссии сульфатов в стратосферу: влияние на глобальный углеродный цикл и наземную биосферу // Оптика атмосферы и океана. 2012. Т. 25. № 6. С. 467–474.
  8. Елисеев А. В., Демченко П. Ф., Аржанов М. М. и др. Гистерезис зависимости площади приповерхностной вечной мерзлоты от глобальной температуры // Доклады Aкадемии наук. 2012. Т. 444. № 4. C. 444–447.
  9. Елисеев А. В., Мохов И. И., Карпенко А. А. Вариации климата и углеродного цикла в XX–XXI веках в модели промежуточной сложности // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2007. T. 43. № 1. С. 3–17.
  10. Елисеев А. В., Мохов И. И., Чернокульский А. В. Влияние низовых и торфяных пожаров на эмиссии СО2 в атмосферу // Доклады АН. 2014. Т. 459. № 4. С. 496–500.
  11. Елисеев А. В., Мохов И. И., Чернокульский А. В. Влияние молниевой активности и антропогенных факторов на крупномасштабные характеристики природных пожаров // Известия РAH. Физикa aтмocфepы и oкeaнa. 2017. Т. 53. № 1. С. 3–14.
  12. Елисеев А. В., Сергеев Д. Е. Влияние подсеточной неоднородности растительности на расчеты характеристик углеродного цикла // Известия РAH. Физикa aтмocфepы и oкeaнa. 2014. Т. 50. № 3. С. 259–270.
  13. Мохов И. И., Демченко П. Ф., Елисеев А. В. и др. Оценки глобальных и региональных изменений климата в XIX–XXI веках на основе модели ИФА РАН с учетом антропогенных воздействий // Известия РAH. Физикa aтмocфepы и oкeaнa. 2002. Т. 38. № 5. С. 629–642.
  14. Мохов И. И., Елисеев А. В. Моделирование глобальных климатических изменений в XX–XXIII веках при новых сценариях антропогенных воздействий RCP // Доклады Академии наук. 2012. Т. 443. № 6. C. 732–736.
  15. Мохов И. И., Елисеев А. В., Гурьянов В. В. Модельные оценки глобальных и региональных изменений климата в голоцене // Доклады Академии наук. 2020. Т. 490. № 1. С. 27–32.
  16. Мохов И. И., Елисеев А. В., Демченко П. Ф. и др. Климатические изменения и их оценки с использованием глобальной модели ИФА РАН // Доклады Академии наук. 2005. Т. 402. № 2. C. 243–247.
  17. Петухов В. К. Зональная климатическая модель тепло- и влагообмена в атмосфере над океаном // Физика атмосферы и проблема климата / Голицын Г. С., Яглом А. М. (ред.). M.: Наука, 1980. C. 8–41.
  18. Савина К. Д., Елисеев А. В., Мохов И. И. Временные масштабы отклика глобального углеродного цикла на внешние воздействия // Доклады Академии наук. Науки о Земле. 2024. Т. 514. № 1. C. 126–130.
  19. Archer D. Fate of fossil fuel CO2 in geologic time // J. Geophys. Res.: Oceans. 2005. V. 110. № С9. C09S05.
  20. Archer D., Eby M., Brovkin V. et al. Atmospheric lifetime of fossil fuel carbon dioxide // Annu. Rev. Env. Planet. Sci. 2009. V. 37. P. 117–134.
  21. Boucher O., Halloran P. R., Burke E. J., et al. Reversibility in an Earth System model in response to CO2 concentration changes // Environ. Res. Lett. 2012. V. 7. № 2. 024013.
  22. Budyko M. I. The effect of solar radiation variations on the climate of the Earth // Tellus. 1969. V. 21. № 5. P. 611–619.
  23. Claussen M., Mysak L., Weaver A., et al. Earth system models of intermediate complexity: closing the gap in the spectrum of climate system models // Clim. Dyn. 2002. V. 18. № 7. P. 579–586.
  24. Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. / eds. Masson-Delmotte V., Zhai P., Pirani A., et al. Cambridge/New York: Cambridge University Press. 2021. 2391 p.
  25. Cox P. M., Betts R. A., Jones C. D., et al. Acceleration of global warming due to carbon-cycle feedbacks in a coupled climate model // Nature. 2000. V. 408. № 6809. Р. 184–187.
  26. Eliseev A. V., Demchenko P. F., Arzhanov M. M. et al. Transient hysteresis of near-surface permafrost response to external forcing // Clim. Dyn. 2014. V. 42. № 5–6. P. 1203–1215.
  27. Eliseev A. V., Mokhov I. I. Uncertainty of climate response to natural and anthropogenic forcings due to different land use scenarios // Adv. Atmos. Sci. 2011. V. 28. № 5. P. 1215–1232.
  28. Gidden M., Riahi K., Smith S. et al. Global emissions pathways under different socioeconomic scenarios for use in CMIP6: a dataset of harmonized emissions trajectories through the end of the century // Geosci. Model. Dev. 2019. V. 12. № 4. P. 1443–1475.
  29. Kim S.-K., Shin J., An S.-I. et al. Widespread irreversible changes in surface temperature and precipitation in response to CO2 forcing // Nature Clim. Change. 2022. V. 12. № 9. P. 834–840.
  30. Kug J. S., Oh J. H., An S. I., et al. Hysteresis of the intertropical convergence zone to CO2 forcing // Nature Clim. Change. 2022. V. 12. № 1. P. 47–53.
  31. Lasslop G., Brovkin V., Reick C. H. et al. Multiple stable states of tree cover in a global land surface model due to a fire-vegetation feedback // Geophys. Res. Lett. 2016. V. 43. № 12. Р. 6324–6331.
  32. MacDougall A.H., Frölicher T. L., Jones C. D. et al. Is there warming in the pipeline? A multi-model analysis of the Zero Emissions Commitment from CO2 // Biogeosciences. 2020. V. 17. № 11. P. 2987–3016.
  33. Montenegro A., Brovkin V., Eby M., et al. Long-term fate of anthropogenic carbon // Geophys. Res. Lett. 2007. V. 34. № 19. L19707.
  34. Moss R., Edmonds J., Hibbard K. et al. The next generation of scenarios for climate change research and assessment // Nature.2010. V. 463. № 7282. Р. 747–756.
  35. Muryshev K. E., Eliseev A. V., Mokhov I. I., Timazhev A. V. Lead-lag relationships between global mean temperature and the atmospheric CO2 content in dependence of the type and time scale of the forcing // Glob. Planet. Change. 2017. Т. 148. P. 29–41.
  36. Petoukhov V. K., Mokhov I. I., Eliseev A. V., Semenov V. A. The IAPRAS Global Climate Model. Moscow: Dialogue-MSU. 1998. 110 p.
  37. Rahmstorf S., Crucifix M., Ganopolski A. et al. Thermohaline circulation hysteresis: A model intercomparison // Geophys. Res. Lett. 2005. V. 32. № 23. L23605.
  38. Siegel D. A., DeVries T., Doney S. C., Bell T. Assessing the sequestration time scales of some ocean-based carbon dioxide reduction strategies // Env. Res. Lett. 2021. V. 16. № 10. 104003.
  39. Sitch S., Smith B., Prentice I. C. et al. Evaluation of ecosystem dynamics, plant geography and terrestrial carbon cycling in the LPJ dynamic global vegetation model // Glob. Change Biol. 2003. V. 9. № 2. P. 161–185.
  40. Volodin E. M., Mortikov E. V., Kostrykin S. V. et al. Simulation of the modern climate using the INM–CM48 climate model // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2018. Т. 33. № 6. С. 367–374.
  41. Wu P., Ridley J., Pardaens A. et al. The reversibility of CO2 induced climate change // Clim. Dyn. 2016. V. 45. № 3. P. 745–754.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Time dependences of the qCO2 concentration in the atmosphere (a) and globally averaged mean annual surface temperature Tg (b) in numerical experiments with the IAP RAS MHS. Vertical grey dashed line indicates the model year with the maximum intensity of annual anthropogenic CO2 emissions into the atmosphere

Download (130KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Similar to Fig. 1, but for global carbon cycle characteristics: intensity of CO2 fluxes from the atmosphere to the ocean FO and to terrestrial ecosystems FL (a and b, respectively), intensities of photosynthesis of terrestrial vegetation FGPP, decomposition of fall and soil carbon RS and CO2 emissions to the atmosphere due to natural fires Ef (c, d and e, respectively), carbon stocks in terrestrial vegetation CV and soil/fall CS (f and g, respectively), and deviation of ocean carbon stock from the initial value ΔCO (h)

Download (488KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Hysteresis curves as a function of globally averaged mean annual temperature Tg for atmospheric carbon dioxide concentration qCO2 (a), ocean carbon stock anomaly ΔCO (b), carbon stocks in terrestrial vegetation CV and soil CS (c and d, respectively), intensities of CO2 fluxes from the atmosphere to the ocean FO and terrestrial ecosystems FL, photosynthesis of terrestrial vegetation FGPP, and CO2 flux to the atmosphere due to decomposition of soil organic matter RS (e, f, g, and h, respectively). The grey rectangle shows the averaging intervals of the hysteresis curves for scenario B.3, from which Fig. 4

Download (481KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Difference in terrestrial carbon cycle characteristics between the upward and downward branches of the hysteresis curves under scenario B.3 for the model years shown in Table 1: carbon stocks in terrestrial vegetation HcV and soil/fall HcS per unit area (a and b, respectively), intensity per unit area for total flux of CO2 from the atmosphere to terrestrial ecosystems HfL, photosynthesis of terrestrial vegetation HfGPP, autotrophic respiration HrV and decomposition of soil organic matter and fall HrS (c, d, e and f, respectively). The non-zero values of the terrestrial carbon cycle characteristics over the ocean are related to the inaccuracy of the land-ocean distribution in the model

Download (750KB)
Indexing metadata


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».