В статье представлены результаты моделирования и картографирования изменений агроклиматических показателей юга Тюменской области к 2050 г. на основе сценариев SSP2-4.5 (умеренный) и SSP3-7.0 (экстремальный). Исследование включает анализ четырех параметров: среднегодовую температуру, среднюю температуру самого теплого квартала, годовое количество осадков и осадки в самом теплом квартале.
Методика работы основана на сопоставлении двух временных срезов: ретроспективных данных (усредненные биоклиматические показатели за 1970–2000 гг.) и прогнозных значений согласно выбранным климатическим сценариям. Картографирование выполнено в ArcGIS Pro 3.0 с использованием OpenStreetMap (координатная система WGS 1984 Web Mercator). Результаты представлены в виде серии карт масштаба 1 : 9 000 000, созданных путем визуализации растровых (GRID) слоев биоклиматических показателей.
Геоинформационный анализ позволил выявить территории значительного потепления на юге Тюменской области по SSP2-4.5 с максимумом на юго-востоке (до +3,53 °C) и севере, где 75–85 % вклада обеспечивает летний сезон. Сценарий SSP3-7.0 усиливает тренды: на 7–8 % среднегодовых температур, на 9–10 % экстремальной летней жары. Рост годовых осадков по SSP2-4.5 (17,4–40,5 мм) сопровождается летним дефицитом на юго-востоке. SSP3-7.0 снижает годовой прирост на 10–12 % и летнее увлажнение на 40–50 %, усиливая аридизацию.
Представленные картографические материалы могут служить основой для дальнейших исследований по оценке климатических рисков и разработке региональных программ адаптации агропромышленного комплекса.

Добрякова Валентина Аркадьевна
Кандидат географических наук
Профессор кафедры картографии
и геоинформационных систем
Тюменский государственный университет
625003 Тюмень, ул. Володарского, д. 6
e-mail: v.a.dobryakova@utmn.ru
ORCID: 0000-0002-8530-7129
ResearcherID: Q-2061-2018
SPIN-код: 1260-8793
AuthorID: 250368

Животова Владилена Александровна
Бакалавр
Тюменский государственный университет
625003 Тюмень, ул. Володарского, д. 6
e-mail: vladilenazhivotova@mail.ru
ORCID: 0009-0000-8785-1083

1. Алексеев Г.В., Ананичева М.Д., Анисимов О.А. и. др. Второй оценочный доклад Росгидромета об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. – М.: Росгидромет, 2014. – 61 с.
2. Изменение климата, 2021 год: Физическая научная основа. Резюме для политиков : вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад [Электронный ресурс] / Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК). – 2021. – 48  с. – Режим доступа: https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WG1_SPM_Russian.pdf (дата обращения 16.09.2024).
3. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения 15.04.2026).
4. Буряк Ж.А., Терехин Э.А. Геоинформационное моделирование пространственно-временной изменчивости агроклиматических условий // Региональные геосистемы. – 2020. – Т. 44. – № 3. – С. 333–342. DOI: 10.18413/2712-7443-2020-44-3-333-342.
5. Гопп Н.В. Агроэкологический потенциал Красноярского края: цифровое картографирование, геопространственный анализ // Проблемы плодородия почв в современном земледелии. – Красноярск: КрасНИИСХ, 2024. – С. 277–280. DOI: 10.52686/9785605087878_277.
6. Goncharov A.A., Safonov T.A., Malko A.M., Bocharov G.A., Goncharov S.V. Climate change expected to increase yield of spring cereals and reduce yield of winter cereals in the Western Siberian grain belt // Field Crops Research. – 2023. – Vol. 302. – 109038. DOI: 10.1016/j.fcr.2023.109038.
7. Матвеев Ш. Прогнозно-картографическое моделирование климата Ростовской области по данным метеостанций // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2023. – № 4–3(79). – С. 44–47. DOI: 10.24412/2500-1000-2023-4-3-44-47.
8. Пашков С.В., Седельников И.А. Программа «ArcGIS» как метод картографического анализа изменений климата Казахстана // Вестник Северо-Казахстанского университета им. Манаша Козыбаева. – 2019. – № 4 (45). – С. 22–25.
9. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.meteorf.gov.ru/ (дата обращения 15.04.2026).
10. Шерстюков Б.Г. Изменения, изменчивость и колебания климата. – Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 2011. – 293 с.
11. Bochenek B., Ustrnul Z. Machine Learning in Weather Prediction and Climate Analyses—Applications and Perspectives // Atmosphere.  – 2022. – Vol. 13. – Iss. 2. – 180. DOI: 10.3390/atmos13020180.
12. Prediction of regional scenarios and uncertainties for defining European climate change risks and effects [Электронный ресурс] / Helmholtz-Zentrum Hereon. – Режим доступа: https://www.hereon.de/about_us/eu_projects/fp5/earth/096966/index.php.en (дата обращения 15.04.2026).
13. JRC PESETA programme. Assessing climate risks in Europe: a quantitative and consistent long-term scientific analysis to support EU climate policies [Электронный ресурс] / European Comission. – Режим доступа: https://joint-research-centre.ec.europa.eu/projects-and-activities/peseta-climate-change-projects_en (дата обращения 15.04.2026).
14. Всемирная Метеорологическая Организация (ВМО) [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://wmo.int/ru (дата обращения 05.03.2024).
15. ArcGIS Living Atlas of the World [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://livingatlas.arcgis.com/en/browse/#d=2 (дата обращения 15.04.2026).