<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Известия РАН. Физика атмосферы и океана</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0002-3515</issn><issn publication-format="electronic">3034-6487</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">The Russian Academy of Sciences</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">698996</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.7868/S3034648725040072</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">STUDY OF CHANGES IN THE CONCENTRATION OF GREENHOUSE GASES IN THE ATMOSPHERE IN THE URAL REGION BASED ON REANALYSIS AND SATELLITE MEASUREMENTS. PART 1. SPATIAL-TEMPORAL VARIATIONS IN THE CO<sub>2</sub> AND CH<sub>4</sub> CONCENTRATION</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>ИССЛЕДОВАНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ИЗМЕНЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ В АТМОСФЕРЕ НА ТЕРРИТОРИИ УРАЛЬСКОГО РЕГИОНА ПО ДАННЫМ РЕАНАЛИЗА И СПУТНИКОВЫХ ИЗМЕРЕНИЙ. ЧАСТЬ 1. ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫЕ ВАРИАЦИИ КОНЦЕНТРАЦИИ СО<sub>2</sub> И СН<sub>4</sub></trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Dzholumbetov</surname><given-names>S. K.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Джолумбетов</surname><given-names>С. К.</given-names></name></name-alternatives><email>S.K.Dzholumbetov@ecko.uran.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Markelov</surname><given-names>Yu. I.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Маркелов</surname><given-names>Ю. И.</given-names></name></name-alternatives><xref ref-type="aff" rid="aff1"/><xref ref-type="aff" rid="aff2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Institute of Industrial Ecology of the Ural Branch of the RAS</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Институт промышленной экологии Уральского отделения РАН</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff2"><aff><institution xml:lang="en">Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-08-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>08</month><year>2025</year></pub-date><volume>61</volume><issue>4</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 61, NO4 (2025)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 61, №4 (2025)</issue-title><fpage>498</fpage><lpage>518</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-12-21"><day>21</day><month>12</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Russian Academy of Sciences</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Российская академия наук</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Russian Academy of Sciences</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Российская академия наук</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2026-08-15"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.eco-vector.com/0002-3515/article/view/698996">https://journals.eco-vector.com/0002-3515/article/view/698996</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The paper considers spatiotemporal variations in the atmospheric CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub> concentrations near the surface based on the CAMS reanalysis data and GOSAT satellite measurements in the Ural Federal District (UFD) for the period 2010–2021. The uncertainty of the used data is estimated. The total uncertainty of CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub> concentrations is primarily due to the uncertainty of ground-based measurements. The CAMS reanalysis data most accurately reflect the results of ground-based CO<sub>2</sub> concentration measurements. On average, they overestimate these data by 0.59 ± 0.102 ppm. At the same time, the CH<sub>4</sub> concentration values obtained on the basis of reanalysis are, on average, 71.57 ± 4.04 ppb lower compared to the results of ground-based measurements. In contrast, the results of GOSAT satellite measurements are in good agreement with the data of ground-based CH<sub>4</sub> concentration measurements. On average, they show overestimated values by 4.68 ± 4.05 ppb, while for carbon dioxide CO<sub>2</sub> there is an underestimation of 3.51 ± 0.104 ppm. An analysis of the spatial distribution of interannual changes showed that in the eastern and northeastern parts of the Urals Federal District, in some years, there is a significant annual increase in the concentration of CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub>, reaching values of 16 ppm and 90 ppb, respectively. Particularly high values are recorded in the hot season, when the air temperature exceeds 15 °C. According to the reanalysis, in the Tyumen Region, the Khanty-Mansi and Yamalo-Nenets Autonomous Okrugs, the maximum values of methane CH<sub>4</sub> concentration during the year are observed in July-August and exceed the values in the winter period. A sharp increase in CO<sub>2</sub> concentration was established for the entire territory of the Urals Federal District in 2012 and 2016. For CH<sub>4</sub>, a sharp increase in concentration occurred in 2012, 2016 and 2019.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>В работе рассматриваются пространственно-временные вариации концентрации СО<sub>2</sub> и СН<sub>4</sub> в атмосфере вблизи поверхности на основе данных ре анализа CAMS и спутниковых измерений GOSAT на территории Уральского федерального округа (УрФО) за период 2010–2021 гг. Выполнена оценка неопределенности используемых данных. Суммарная неопределенность концентраций СО<sub>2</sub> и СН<sub>4</sub> в первую очередь обусловлена неопределенностью наземных измерений. Данные ре анализа CAMS наиболее точно отражают результаты наземных измерений концентрации СО<sub>2</sub>. В среднем они завышают эти данные на 0.59 ± 0.102 ppm. В то же время значения концентрации СН<sub>4</sub> полученные на основе ре анализа, в среднем ниже на 71.57 ± 4.04 ppb по сравнению с результатами наземных измерений. Напротив, результаты спутниковых измерений GOSAT хорошо согласуются с данными наземных измерений концентрации СН<sub>4</sub>. В среднем они показывают завышенные значения на 4.68 ± 4.05 ppb, в то время как по диоксиду углерода СО<sub>2</sub> наблюдается занижение на 3.51 ± 0.104 ppm. Анализ пространственного распределения межгодовых изменений показал, что в восточной и северо-восточной частях УрФО в отдельные годы наблюдается значительный ежегодный прирост концентрации СО<sub>2</sub> и СН<sub>4</sub>, достигая значений 16 ppm и 90 ppb соответственно. Особенно высокие значения фиксируются в жаркий сезон, когда температура воздуха превышает 15 °C. По данным ре анализа, в Тюменской обл., Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком автономных округах максимальные значения концентрации метана СН<sub>4</sub> в течение года наблюдаются в июле–августе и превышают значения в зимний период. Установлен резкий рост концентрации СО<sub>2</sub> для всей территории УрФО в 2012 и 2016 гг. По СН<sub>4</sub> резкий рост концентрации приходится на 2012, 2016 и 2019 гг.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>carbon dioxide</kwd><kwd>methane</kwd><kwd>reanalysis</kwd><kwd>satellite measurements</kwd><kwd>spatial distribution</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>диоксид углерода</kwd><kwd>метан</kwd><kwd>реанализ</kwd><kwd>спутниковые измерения</kwd><kwd>пространственное распределение</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено за счет субсидий Минобрнауки РФ на выполнение научной темы FUMN-2024-0004. Исследования сотрудников УрФУ поддержаны за счет финансирования госзадания FEUZ-2024-0011.</funding-statement></funding-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>Биненко В.И., Решетников А.И. Парниковые газы в атмосфере // Региональная экология. 2010. №. 3. С. 24–38.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Глаголев М.В. и др. Изучение потоков углеродсодержащих парниковых газов в болотных экосистемах Западной Сибири // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2010. №. 3. С. 120–127.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>ГОСТ 34100.3–2017/ISO/IEC Guide 98-3:2008. Неопределенность измерения. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения. М.: Стандартинформ, 2018. 104 с.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Елисеев А.В. Глобальный цикл метана: обзор // Фундаментальная и прикладная климатология. 2018. Т. 1. С. 52.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Кирпотин С.Н. и др. Западная Сибирь как природный коллайдер: климаторегулирующая функция водно-болотных угодий // Западно-Сибирские торфяники и цикл углерода: прошлое и настоящее. 2021. С. 23–26.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1984. 738 с.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>Махныкина А.В. и др. Влияние климатических факторов на эмиссию CO<sub>2</sub> из почв в среднетаежных лесах Центральной Сибири: Эмиссия как функция температуры и влажности почвы // Экология. 2020. № 1. С. 51–61.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>Мельников Е.С. и др. Динамика сезонноталого слоя в Западной Сибири // Криосфера Земли. 2005. Т. 9. № 2. С. 23–32.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>Мониторинг потоков парниковых газов в природных экосистемах: монография / Под. ред. Д.Г. Замолодчикова, Д.В. Карелина, М.Л. Гитарского, В.Г. Блинова. Саратов: Амирит, 2017. 279 с.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>Никонова Л.Г. и др. Оценка влияния температуры на разложение растений-торфообразователей в длительном инкубационном эксперименте // Западно-Сибирские торфяники и цикл углерода: прошлое и настоящее. 2021. С. 46–48.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>Олссон Р. Использовать или охранять? Бореальные леса и изменение климата // Устойчивое лесопользование. 2013. № 3. С. 31–41.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Тарко А.М., Курбатова А.И., Григоров Е.А. Применение методов системного анализа в исследованиях лесных пожаров на территории Российской федерации // Географическая среда и живые системы. 2021. № 1. С. 17–41.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>Тимохина А.В. Динамика концентрации атмосферного диоксида углерода над среднетаежными экосистемами Приенисейской Сибири (по данным измерений на обсерватории «ZOTTO»): дис. канд. биол. наук: 03.02.08; ФИЦКНИСОРАН. Красноярск, 2017. 165 с.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>Трефилова О.В. Интенсивность гетеротрофного дыхания в сосняках средней тайги: сравнительный анализ методов оценки // Хвойные бореальной зоны. 2007. Т. 24. № 4–5. С. 467–473.</mixed-citation></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>Шепелев А.Г. Влияние различных гидротермических условий почвы на продуцирование CO<sub>2</sub> из чернозема выщелоченного (модельный опыт) // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2017. № 1 (85). С. 53–57.</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><mixed-citation>Beaudoing H. and Rodell M., NASA/GSFC/HSL (2020), GLDAS Noah Land Surface Model L4 monthly 0.25 x 0.25-degree V2.1, Greenbelt, Maryland, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [13-Jun-2022], 10.5067/SXAVCZFAQLNO</mixed-citation></ref><ref id="B17"><label>17.</label><mixed-citation>Cao M., Gregson K., Marshall S. Global methane emission from wetlands and its sensitivity to climate change // Atmospheric environment. 1998. V. 32. № 19. P. 3293–3299.</mixed-citation></ref><ref id="B18"><label>18.</label><mixed-citation>Cheng C.H., Redfern S.A.T. Impact of interannual and multidecadal trends on methane-climate feedbacks and sensitivity // Nature communications. 2022. V. 13. № 1. P. 1–11.</mixed-citation></ref><ref id="B19"><label>19.</label><mixed-citation>Chevallier F. Evaluation and Quality Control document for observation-based CO<sub>2</sub> flux estimates for the period 1979–2021, v21r1 Version 2.0. CAMS255_2021SC1_D55.1.4.2-2022_202208_Validation inversion CO<sub>2</sub> fluxes_v2.</mixed-citation></ref><ref id="B20"><label>20.</label><mixed-citation>Crippa M. et al. High resolution temporal profiles in the Emissions Database for Global Atmospheric Research // Scientific Data. 2020. V. 7. № 1. P. 1–17.</mixed-citation></ref><ref id="B21"><label>21.</label><mixed-citation>Didan K. MOD13C2 MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 0.05Deg CMG V006. 2015, distributed by NASA EOSDIS Land Processes DAAC, https://lpdaac.usgs.gov/products/mod13c2v006/ Accessed: [25.01.2021]</mixed-citation></ref><ref id="B22"><label>22.</label><mixed-citation>European Union (2016). Copernicus Knowledge Base for the Copernicus Climate Change Service and the Copernicus Atmosphere Service, implemented by ECMWF. Available at: [Accessed 20.01.2021]. http://copernicus-support.ecmwf.int/knowledgebase</mixed-citation></ref><ref id="B23"><label>23.</label><mixed-citation>Gao J. et al. Effects of temperature, soil moisture, soil type and their interactions on soil carbon mineralization in Zoige alpine wetland, Qinghai-Tibet Plateau // Chinese Geographical Science. 2011. V. 21. № 1. P. 27–35.</mixed-citation></ref><ref id="B24"><label>24.</label><mixed-citation>Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) (2015), MERRA-2 tavgU_2d_fix_Nx: 2d, diurnal, Time-Averaged, Single-Level, Assimilation, Surface Flux Diagnostics V5.12.4, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [07-Jun-2022], 10.5067/LUHPNWAKI03</mixed-citation></ref><ref id="B25"><label>25.</label><mixed-citation>Golovatskaya E.A., Dyukarev E.A. The influence of environmental factors on the CO<sub>2</sub> emission from the surface of oligotrophic peat soils in West Siberia // Eurasian Soil Science. 2012. V. 45. № 6. P. 588–597.</mixed-citation></ref><ref id="B26"><label>26.</label><mixed-citation>Guo M. et al. Assessment of global carbon dioxide concentration using MODIS and GOSAT data // Sensors. 2012. V. 12. № 12. P. 16368–16389.</mixed-citation></ref><ref id="B27"><label>27.</label><mixed-citation>Inness A., Ades M., Agusti-Panareda A. et al. (2019): CAMS global inversion-optimised greenhouse gas fluxes and concentrations. Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) Atmosphere Data Store (ADS). (Accessed on &lt;29-Dec-2020&gt;), https://ads.atmosphere.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/cams-global-reanalysis-eac4?tab=overview</mixed-citation></ref><ref id="B28"><label>28.</label><mixed-citation>Kim et al. Algorithm theoretical basis document (ATBD) for regional fluxes estimation of CH<sub>4</sub> from GOSAT retrievals and ground-based observation. NIES GOSAT Project, Version 1.03, 2018.</mixed-citation></ref><ref id="B29"><label>29.</label><mixed-citation>Koffi E.N. et al. An observation-constrained assessment of the climate sensitivity and future trajectories of wetland methane emissions // Science advances. 2020. V. 6. № 15. P. 1–11.</mixed-citation></ref><ref id="B30"><label>30.</label><mixed-citation>Luzhetskaya A.P. et al. Temporal variations of CO<sub>2</sub> and CH<sub>4</sub> concentrations in the surface atmospheric layer according to measurements in the Middle Urals // 29th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. SPIE, 2023. V. 12780. P. 566–570.</mixed-citation></ref><ref id="B31"><label>31.</label><mixed-citation>Maksyutov S. et al. Regional CO<sub>2</sub> flux estimates for 2009–2010 based on GOSAT and ground-based CO<sub>2</sub> observations // Atmospheric Chemistry and Physics. 2013. V. 13. № 18. P. 9351–9373.</mixed-citation></ref><ref id="B32"><label>32.</label><mixed-citation>Maksyutov S. et al. Algorithm theoretical basis document (ATBD) for the estimation of CO<sub>2</sub> fluxes and concentration distribution from GOSAT and surface-based CO<sub>2</sub> data. NIES GOSAT Project, Version 1.0, 2014.</mixed-citation></ref><ref id="B33"><label>33.</label><mixed-citation>NIES GOSAT Level 4 Data Product Format Description. National Institute for Environmental Studies GOSAT Project. 2023. Version 3.40 (October 31, 2023).</mixed-citation></ref><ref id="B34"><label>34.</label><mixed-citation>Nikitkin V.A. et al. Changes in the microbial community structure triggered by permafrost peat thawing // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IOP Publishing, 2021. V. 928. № 1. P. 012008.</mixed-citation></ref><ref id="B35"><label>35.</label><mixed-citation>Peng S. et al. Wetland emission and atmospheric sink changes explain methane growth in 2020 // Nature. 2022. V. 612. № 7940. P. 477–482.</mixed-citation></ref><ref id="B36"><label>36.</label><mixed-citation>Rantanen M. et al. The Arctic has warmed nearly four times faster than the globe since 1979 // Communications Earth &amp; Environment. 2022. V. 3. № 1. P. 1–10.</mixed-citation></ref><ref id="B37"><label>37.</label><mixed-citation>Rodell M et al. The global land data assimilation system // Bulletin of the American Meteorological society. 2004. V. 85. № 3. P. 381–394.</mixed-citation></ref><ref id="B38"><label>38.</label><mixed-citation>Schaefer K. et al. The impact of the permafrost carbon feedback on global climate // Environmental Research Letters. 2014. V. 9. № 8. P. 085003.</mixed-citation></ref><ref id="B39"><label>39.</label><mixed-citation>Segers et al. CAMS255_2021SC1_D55.2.4.1-2023 Evaluation and Quality Control document for observation-based CH<sub>4</sub> flux estimates for the period 1979-2022 v1 Official reference number service contract: 2021/CAMS2_55_CEA/SCI.</mixed-citation></ref><ref id="B40"><label>40.</label><mixed-citation>Serikova S. et al. High carbon emissions from thermokarst lakes of Western Siberia // Nature Communications. 2019. V. 10. № 1. P. 1–7.</mixed-citation></ref><ref id="B41"><label>41.</label><mixed-citation>Svirejeva-Hopkins A., Schellnhuber H.J., Pomaz V.L. Urbanised territories as a specific component of the Global Carbon Cycle // Ecological Modelling. 2004. V. 173. № 2–3. P. 295–312.</mixed-citation></ref><ref id="B42"><label>42.</label><mixed-citation>Taylor K.E. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram // Journal of geophysical research: atmospheres. 2001. V. 106. No. D7. P. 7183–7192.</mixed-citation></ref><ref id="B43"><label>43.</label><mixed-citation>Van Der Werf G.R. et al. Global fire emissions estimates during 1997–2016 // Earth System Science Data. 2017. V. 9. № 2. P. 697–720.</mixed-citation></ref><ref id="B44"><label>44.</label><mixed-citation>Walker X.J. et al. Increasing wildfires threaten historic carbon sink of boreal forest soils // Nature. 2019. V. 572. № 7770. P. 520–523.</mixed-citation></ref><ref id="B45"><label>45.</label><mixed-citation>Wei T., Wu J., Chen S. Keeping track of greenhouse gas emission reduction progress and targets in 167 cities worldwide // Frontiers in Sustainable Cities. 2021. V. 3.</mixed-citation></ref><ref id="B46"><label>46.</label><mixed-citation>WMO Greenhouse Gas Bulletin. The State of Greenhouse Gases in the Atmosphere Based on Global Observations through. 2022. No. 18 (October 26, 2022).</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
