Модель климата представляет собой математическую модель климатическая системы.

Модель климатической системы должна включать формализованное описание всех ее элементов и связей между ними. Основу составляет термодинамическая конструкция, базирующаяся на математических выражениях законов сохранения (импульса, энергии, массы, а также водяного пара в атмосфере и пресной воды в океане и на суше). Этот макроблок климатической модели позволяет учесть приход извне энергии и рассчитать результирующее состояние климата планеты.

Моделирование термодинамических процессов является необходимым, но не достаточным условием для обеспечения полного воспроизведения климатического режима. Важную роль играют некоторые химические процессы и геохимические контакты между элементами климатической системы. При этом говорят о круговоротах или циклах - это цикл углерода в океане, кислородный (и другие: хлорный, бромный, фторный, водородный) циклы озона в стратосфере, цикл серы и др. Поэтому важное место в климатической модели должен занимать макроблок климатически значимых химических процессов.

Третьим макроблоком в климатическую систему должны быть включены климатообразующие процессы, обеспеченные деятельностью живых организмов на суше и в океане. Синтез этих основных звеньев должен составить идеальную модель климата.

Модели должны создаваться с учетом характерного времени процессов, участвующих в климатообразовании. Создать единую модель, способную работать в любом масштабе времени, если не невозможно, то, по крайней мере, нецелесообразно с точки зрения вычислительных затрат. Поэтому принята практика создания моделей для описания климатических процессов некоторого определенного масштаба. Вне выбранного для моделирования масштаба, со стороны медленных процессов, используются неизменные граничные условия и параметры (считается, что изменения слишком медленны по сравнению с изучаемыми). Со стороны меньших масштабов принимается, что происходят «быстрые» случайные флуктуации, детальное описание которых может быть заменено статистическим учетом результирующих эффектов (например, через градиенты средних состояний, как это принято в полуэмпирической теории турбулентности).

Общие принципы, положенные в основу идеальной модели, могут быть воплощены с различной полнотой. Так, в современных моделях крайне фрагментарно представлены биологические эффекты и химические процессы. Частично это объясняется тем, что модели развивались с ориентацией на изучение короткопериодных климатических изменений, при рассмотрении которых длительные (например, геохимические) эффекты могут характеризоваться набором констант. Поэтому современные климатические модели это, прежде всего термодинамические модели. В некоторых случаях к ним добавляются химические или биологические блоки с ограниченным набором обратных связей.

Термодинамические модели, в свою очередь, сильно различаются по степени детальности описания процессов. Некоторые базируются на упрощенных выражениях, другие используют «полные» математические формы записи основных физических законов. В соответствии с этим, каждую модель можно представлять в виде некоторого комплекса алгоритмов, часть из которых имеет четкое математическое и физическое обоснование (и с этой точки зрения безупречна), а другая часть носит феноменологический, имитационный характер. Это так называемые параметризации.

Различия между «полными» и упрощенными моделями проявляются в том, что первые имеют более богатое физическое содержание. За счет этого шире диапазон обратных связей, которые реализуются в полной системе автоматически. В упрощенные модели необходимые обратные связи приходится «вставлять руками» то есть принудительно, часто без глубокого обоснования, добавлять в уравнения какие-то зависимости. Процедуры такого типа снижают ценность моделирования, так как искусственное навязывание модели обратных связей фактически априорно предопределяет результат моделирования. К тому же задаваемая связь всегда в той или иной форме опирается на информацию о современном состоянии климата, и при переходе к другим климатическим условиям не гарантировано, что такая конструкция даст достоверные результаты. Поэтому совершенствование моделей не самоцель, а путь к физически более полной воспроизводимости действующих механизмов.

Однако полностью отказаться от задавания эффектов можно будет только в идеальной модели. Современные же модели не включают важные биологические и химические эффекты, которые приходится параметризовывать.

Несмотря на казалось бы явное преимущество «полных» моделей, упрощенные модели продолжают использоваться и разрабатываться. Это вызвано следующими причинами. Во-первых, так называемые «полные» модели на самом деле, как уже отмечалось, далеко не полны, некоторое включенные в них параметризации очень грубы, а именно несовершенство отдельных блоков определяет несовершенство модели в целом. Во-вторых, упрощенные модели проще, их практическая реализация гораздо, принципиально легче, чем «полных» моделей. Они требуют меньшего (на порядки!) быстродействия компьютеров и поэтому на них возможно выполнение длительных компьютерных экспериментов, выполнение предварительных расчетов, тестирование новых парамеризационных схем. В четвертых, упрощенные модели дают гораздо более понятные, легче интерпретируемые результаты, чем «полные» модели. Эта «прозрачность» результатов иногда позволяет изучить с помощью упрощенной модели какой-либо отдельный эффект - например, вычленить прямые и обратные связи термического режима и альбедо поверхности, тщательно изучить радиационные эффекты малых газовых примесей и др.

Если выполнить ранжирование моделей климата по степени их физической полноты, и одновременно, по сложности, а также по возрастанию требований к компьютерным ресурсам (быстродействию, скорости обмена с внешними устройствами), то самыми простыми будут так называемые модели типа Будыко-Селлерса, затем следуют модели «промежуточной сложности» и, наконец, полные модели климатические модели.

Все модели, до того, как начинают использоваться для целей диагноза и прогноза изменений климата, проходят стадию валидации. Она заключается в проверке того, способны ли модели при заданном наборе параметров, отвечающих современному состоянию климатообразующих факторов, адекватно реальности воспроизводить текущий климат. Если это осуществляется достаточно успешно, то можно рассуждать так: если модель способна правильно отреагировать на данный (случайный, вообще говоря) набор внешних условий, то она столь же успешно воспроизведет условия отвечающие другому набору параметров. Естественно, что данное условие будет правдоподобно только в том случае, если модель предполагается полной, то есть лишенной каких-либо настроечных параметров и связей.

Энергобалансовые модели (модели типа Будыко-Селлерса) основаны на упрощенном выражении уравнения бюджета энергии климатической системы, в котором в качестве неизвестной величины выступает только одна величина - температура. На основе моделей этого типа впервые продемонстрирована эффективность обратной связи термического режима и альбедо поверхности. Существуют одномерные (с зависимостью температуры от широты) и двумерные (широта и долгота) версии моделей.

Положительные стороны моделей промежуточной сложности очевидны. Они не предъявляют специальных требований к вычислительной технике, и поэтому могут использоваться для выполнения длительных экспериментов; получаемые результаты, как у всякой «простой» модели, достаточно ясны для интерпретации. Также понятны и недостатки - принципиальный заключается в том, что отсутствует уверенность в том, способны ли упрощенные модели воспроизводить климат в других, отличных от современного, условиях климатообразования.

Следующая ступень в развитии моделей - это так называемые модели общей циркуляции атмосферы. Это название закреплено за глобальными трехмерными моделями, основанными на так называемых полных уравнениях термогидродинамики. Пространственное разрешение МОЦА - примерно от 200х200 км по широте и долготе и около 20 уровней и до ~30х30 км и 60 уровней в атмосфере. Уже в 90-е годы было достигнуто понимание оптимальной структуры МОЦА, компромиссно отвечающей задачам моделирования и ресурсам вычислительной техники.

Совершенствование климатических моделей идет по пути улучшения моделирования океана. Уже сейчас появляются модели с разрешением в несколько первых десятков километров с несколькими десятками уровней по вертикали, обладающие важнейшим для моделей свойством - вихри в океане, основные циркуляционные и энергонесущие образования, воспроизводятся в них автоматически, без использования параметризаций.

Развитие блока суши идет по пути подробного описания гидрологических процессов и тепловлагообмена суша - атмосфера с учетом роли растительного покрова. В некоторых случаях, в зависимости от ориентации моделей, к МОЦА пристыковываются блоки динамики континентального оледенения.

Дальнейшее развитие моделей предполагает последующее наращивание детализации моделируемых полей. Это требует совместных усилий физиков, математиков, специалистов по архитектуре современных компьютеров, Вообще говоря, неясно, приведет ли это к искомой физической «полноте» модели, к приближению ее к идеальной, поскольку сразу же возникают новые проблемы следующего, более глубокого рассмотрения процессов, проблемы недостаточности сети данных наблюдений и др. Так, принципиальный переход от уравнений Рейнольдса, использующихся для описания крупномасштабной динамики, к уравнениям Навье-Стокса породит появление новых проблем, в частности, понадобится подробнейшая информация о пространственном распределении коэффициента молекулярной вязкости и т.д.

Для обеспечения лучшего понимания сложной системы климата, компьютерные программы должны описывать модель взаимодействия компонентов климата. Эта общие модели циркуляции (ОМЦ), широко используются, чтобы понимать климатические изменения, наблюдаемые в прошлом и чтобы попытаться идентифицировать возможные будущие реакции климатической системы на изменение условий. Могут ли изменения возникать в течение короткого времени, как например, десятилетие или столетие? Будут ли изменениям предшествовать такие явления, как, например, увеличение частоты Эль-Ниньо и их вмешательство в теплые западные воды Тихого Океана, направленные в сторону Южной Америки? Каковы различные механизмы переноса тепла к полюсу, которые могут обеспечить суть других состояний климата? Эти вопросы, и много другие, указывают на сложность современных исследований климата. Простые причинно-следственные объяснения обычно оказываются не эффективными на этой арене. Сложные компьютерные модели являются практически единственно доступными инструментальными средствами, поэтому они обычно используются, чтобы доказать утверждения о климате и глобальной динамике.

В течении 20 лет, исследователи, моделирующие климат, использовали некоторую версию Модели Общественного Климата (МОК1) Национального Центра Атмосферных Исследований (НЦАИ). МОК1 , которая была произведена в 1987 году, была задействована на больших последовательных суперкомпьютерах. Теперь, многие эти исследователи используют МОК2 – шаг вперёд, важность которого охарактеризована как перемещение от некоторой другой планеты к земле. Этот шаг грубо соответствует приходу больших, с разделенной памятью, параллельных, векторных компьютеров, как, например, Cray YMP. Параллельные компьютеры позволять более подробно моделировать климат. Детальное исследование баланса физических процессов в моделях приближается к наблюдаемому положению с увеличением моделирования деталей и с достижением уверенности в том, что описано физикой.

Современные модели атмосферного климата очень хорошо описывают качественную структуру глобальной циркуляции. Перенос энергии от теплых экваториальных регионов к холодным полюсам и разделение общих ветров на части воспроизведены в симуляциях как качественно, так и количественно. Тропический ветер Hadley, ветра средних широт Ferrel и струйных течений хорошо согласованы с наблюдениями. Это основные структуры атмосферной циркуляции, которые ощущаются на земной поверхности такие, как штилевые полосы, пассаты, западные ветры средних широт, и полярные высоты.

Способность моделей воспроизводить современный климат формирует уверенность в их физической достоверности. Это утверждение, тем не менее, не является основанием использовать модели для предсказания будущего климата. Другим важным доказательством использования моделей было их применение к прошлым климатическим режимам. МОК НЦАИ использовался, чтобы имитировать климатические последствия, вызванные увеличением солнечного излучения в летний период на севере из-за изменений в земной орбите. Одним из последствий было потепление температуры земли, которое вызывало более интенсивные муссоны. Увеличение или уменьшение солнечного излучения, вызванное изменениями в земной орбите, является предполагаемой причиной, обуславливающей условия, которые обеспечивали климат прошлых периодов. Согласно Стефану Шнайдеру из НЦАИ, "способность компьютерных моделей воспроизводить местные климатические реакции на изменения солнечного излучения, осуществляемые вариациями в земной орбите, представляет основу уверенности в надежности этих моделей как инструментальных средств прогноза будущих климатических последствий возрастающего «парникового эффекта»" ю

МОК2 , самый последний код в серии моделей климата, разработанный НЦАИ, охватывает сложное взаимодействие физических процессов описанных выше. Эта модель климата, пригодная для пользователей, занимающихся университетскими и промышленными научными исследованиями, имитирует изменяющийся во времени отклик системы климата на ежедневное и сезонное изменение солнечного тепла и морских поверхностных температур. За последние 10 лет и в обозримом будущем, эти модели формируют основу большого разнообразия исследований климата и тестирования сценариев, используемых в принятии решений о формировании национальной энергии и политики окружающей среды.

Параллельные вычисления, используемые в Моделях глобальной циркуляции

Продвижения в компьютерной технологии одобрялись исследователями климата, поскольку для завершения долгосрочного моделирования климата могут потребоваться месяцы вычислительного времени. Самое последнее поколение суперкомпьютеров основано на идее параллелизма. Intel Paragon XP/S 150 может решить отдельную сложную задачу, используя комбинированную скорость 2048 процессоров. Этот компьютер отличается от других суперкомпьютеров тем, что память каждого процессора не доступна другим процессорам. Такая система называется скорее распределенной памятью, чем разделенной памятью. Такое проектирование компьютера позволяет применить огромный параллелизм к задачам, но усложняет формулировку вычислений.

МОК2 используется почти исключительно в параллельных суперкомпьютерах. Большие вычислительные требования и тяжелый объем выходных данных, сгенерированных моделью, исключают их эффективное использование в системах класса рабочих станций. Основа алгоритма динамики в МОК2 основывается на сферических обертонах, любимых функциях математиков и физиков, которые должны представить функции как значения на поверхности сферы. Метод преобразовывает данные о сфере в компактное, точное представление. Данные для точечной сетки размером 128х64 на земной поверхности могли бы быть представлены при помощи всего лишь 882 чисел (коэффициентов) вместо 8192. Этот метод господствовал долгое время при выборе метода для моделей погоды и климата из-за точности сферического гармонического представления и эффективности методов, используемых для вычисления преобразования. Преобразование – "глобальный" метод в смысле того, что он запрашивает данные со всего земного шара, чтобы вычислить единый гармонический коэффициент. В параллельных компьютерах с распределенной памятью эти вычисления требуют связи между всеми процессорами. Поскольку связь дорога в параллельном компьютере, многие думали, что метод преобразований отжил свои дни.

Дальнейшие исследования в ORNL нашли способы организовывать вычисления, обеспечивающие возможность осуществлять модель климата на огромных параллельных компьютерах.

Прежде, чем привлекались исследователи ORNL, параллелизм в моделях был ограничен парадигмой разделенной памяти, в которой использовалось только несколько – от 1 до 16 – процессоров. Из-за глобальной связи необходимой для спектрального преобразования, параллельные компьютеры с распределенной памятью не выглядели многообещающими. Тем не менее, дальнейшие исследования в ORNL нашли способы организации вычислений, полностью изменяя наше представление и делая возможным осуществление МОК2 на огромных параллельных компьютерах

Наше исследование выявило несколько параллельных алгоритмов, сохраняющих конкурентоспособность метода преобразования даже при использовании в ORNL множества таких процессоров, как Intel Paragon XP/S 150. Эта мощная машина имеет 1024 узловых платы, каждая имеет два вычислительных процессора и процессор связи. Полная модель климата МОК2 была разработана для этого параллельного компьютера благодаря сотрудничеству исследователей из ORNL, Национальной Лаборатории в г.Argonne, и НЦАИ. В настоящее время она используется Отделом компьютерных наук и математики при ORNL как основа для разработки парной модели океано-атмосферного климата под спонсорством Отдела здоровья и Исследования Окружающей среды.

С ростом вычислительных возможностей, предложенных новым поколением параллельных компьютеров, многие исследователи стремятся улучшить модель климата.

С увеличением вычислительных возможностей, предложенных новым поколением параллельных компьютеров, многие исследователи стремятся улучшить модели, связывая океан и атмосферу. Это замечательное продвижение в моделировании на шаг приближает нас к полной модели системы климата. С таким типом встроенной модели, откроется множество областей изучения климата. Сначала возникнет улучшенный метод для имитации углеродного цикла на Земле. Процессы океанов и земли (напр , леса и почвы) действуют как источники и места для оседания углерода в атмосфере. Во-вторых, включение моделей атмосферы с моделями океана с высоким разрешением и с допущением водоворотов позволит ученым наблюдать прежде непостижимые вопросы предсказания климата. Модели покажут типичное поведение взаимодействия океана и атмосфера. Эль-Ниньо – это лишь один из режимов взаимодействия. Обнаружение и опознание эти режимов поможет получить ключ к проблеме предсказания климата.

Наши модели могли бы быть использованы для предсказания общего влияния на климат противодействующих атмосферных эффектов как искусственного, так и естественного происхождения – потепление вследствие «парникового эффекта» и эффект похолодания вследствие сульфатных аэрозолей. Используя повышенную компьютерную мощность компьютеров Intel, IBM SP2, или Cray Research T3D, исследователи должны продвигаться шаг за шагом в понимании сложных взаимозависимостей между естественными процессами и человеческой деятельностью как например, сгорание ископаемого топлива и климат нашего земного дома.

Особенный рост интереса к изменению климата отмечается с конца прошлого столетия. Связано это с нарастанием изменений в природе, очевидным уже на уровне простого обывателя. Насколько эти изменения обусловлены естественными процессами, а насколько связаны с деятельностью человека? Сегодня разобраться в этом нам поможет беседа со специалистами — ведущими научными сотрудниками Института вычислительной математики РАН. Евгений Володин и Николай Дианский, с которыми мы сегодня беседуем, занимаются в институте моделированием климата и являются российскими участниками Международной группы экспертов по изменению климата (Intergovernmental Panel on Climate Change , IPCC).

— Какие факты глобального изменения климата отражены в исследованиях и включены в четвертый оценочный доклад?

— Мы все даже на бытовом уровне ощущаем последствия глобального потепления — так, например, зимы стали теплее. Если же обратиться к научным данным, то и они показывают, что 11 из 12 последних лет являются самыми теплыми за весь период инструментальных наблюдений за глобальной температурой (с 1850 г.). За последнее столетие изменение средней глобальной температуры воздуха составило 0,74°С, причем линейный тренд температуры в последние 50 лет почти вдвое превышал соответствующее значение для столетия. Если говорить о России, то зимние месяцы на большей части нашей страны за последние 20 лет были в среднем на 1-3 градуса теплее, чем зимы в предыдущее двадцатилетие.

Изменение климата не означает простое повышение температуры. Под устоявшимся термином «глобальное изменение климата» понимают перестройку всех геосистем. А потепление рассматривают лишь как один из аспектов изменений. Данные наблюдений свидетельствуют о повышении уровня Мирового океана, таянии ледников и вечной мерзлоты, усилении неравномерности выпадения осадков, изменении режима стока рек и других глобальных изменениях, связанных с неустойчивостью климата.

Значимые изменения произошли не только в средних климатических характеристиках, но и в изменчивости и экстремальности климата. Палеоклиматические данные подтверждают необычность происходящих климатических изменений, по крайней мере, для последних 1300 лет.

— Как составляется научный прогноз климата? Как строятся климатические модели?

— Одной из важнейших в современной климатологии является задача предсказания изменений климата в ближайшие столетия. Сложный характер процессов, происходящих в климатической системе, не допускает использования экстраполяции прошлых тенденций или статистических и прочих чисто эмпирических методов для получения перспективных оценок. Необходимо строить сложные модели климата для получения таких оценок. В подобных моделях специалисты стараются учесть все процессы, влияющие на погоду и климат, наиболее полным и точным способом. Более того, объективность прогнозов повышается, если использовать несколько разных моделей, поскольку каждая модель имеет свои особенности. Поэтому в настоящее время проводится международная программа по сравнению прогнозов изменений климата, полученных с помощью различных моделей климата по сценариям, предложенным МГЭИК, возможных будущих изменений содержания в атмосфере парниковых газов, аэрозолей и других загрязняющих веществ. Институт вычислительной математики Российской академии наук (ИВМ РАН) участвует в этой программе. Всего в ней затронуты около двух десятков моделей из разных стран, где области науки, необходимые для создания таких моделей, получили достаточное развитие: из США, Германии, Франции, Великобритании, России, Австралии, Канады, Китая...

Главными компонентами модели климата Земли являются модели общей циркуляции атмосферы и океана — так называемые совместные модели. При этом атмосфера служит главным «генератором» изменений климата, а океан — основным «накопителем» этих изменений. Созданная в ИВМ РАН модель климата воспроизводит крупномасштабную циркуляцию атмосферы и Мирового океана в хорошем соответствии с данными наблюдений и с качеством, не уступающим современным климатическим моделям. Главным образом это достигается за счет того, что при создании и настройке моделей общей циркуляции атмосферы и океана удалось добиться того, что эти модели (в автономном режиме) достаточно хорошо воспроизводят климатические состояния атмосферы и океана. Более того, прежде чем приступать к прогнозированию будущих изменений климата, наша климатическая модель, так же, как и другие, верифицировалась (проще говоря, проверялась) на воспроизведении прошедших изменений климата с конца XIX века по настоящее время.

— И каковы результаты моделирования?

— Нами было проведено несколько экспериментов по сценариям МГЭИК. Наиболее важные из них три: условно говоря, это пессимистический сценарий (А2), когда человеческое сообщество будет развиваться, не обращая внимания на окружающую среду, умеренный (А1В), когда будут накладываться ограничения типа Киотского протокола, и оптимистический (В1) — с еще более сильными ограничениями антропогенного воздействия. Причем по всем трем сценариям предполагается, что объемы сжигания топлива (а следовательно, и выбросы углерода в атмосферу) будут расти, только более или менее быстрыми темпами.

Согласно пессимистическому, самому «теплому» сценарию, среднее потепление у поверхности в 2151-2200 гг. по сравнению с 1951-2000 гг. составит около 5 градусов. При более умеренном развитии оно составит около 3 градусов.

Значительное потепление климата произойдет и в Арктике. Даже по более оптимистичному сценарию во второй половине XXI века температура в Арктике вырастет примерно на 10 градусов по сравнению со второй половиной XX века. Не исключено, что уже менее чем через 100 лет полярные морские льды будут сохраняться лишь зимой, а летом будут таять.

В то же время, согласно нашей и другим моделям, в ближайшем столетии интенсивного роста уровня океана наблюдаться не будет. Дело в том, что таяние материковых льдов Антарктиды и Гренландии будет в сильной степени скомпенсировано увеличением выпадения снега в этих регионах, связанным с увеличением осадков при потеплении. Основной вклад в повышение уровня океана должно давать расширение воды при повышении температуры.

Результаты экспериментов с моделью климатической системы ИВМ РАН по прогнозированию изменений климата вместе с результатами по другим зарубежным моделям вошли в отчет МГЭИК, удостоенный совместно с А. Гором Нобелевской премии мира 2007 г.

Следует отметить, что к настоящему времени только результаты, полученные с помощью модели климата ИВМ, представлены от России в четвертом отчете МГЭИК.

— Говорят, что европейская погода рождается в Атлантике — это действительно так?

— Погодные события, происходящие над Северной Атлантикой, безусловно, сильно влияют на Европу. Это происходит потому, что в умеренных широтах от поверхности Земли до 15-20 км в основном ветер дует с запада на восток, т. е. воздушные массы приходят в Европу чаще всего с запада, с Атлантики. Но это происходит не всегда, и вообще выделить какое-либо одно место, где полностью формируется европейская погода, нельзя.

Европейская погода как явление крупномасштабное формируется общим состоянием атмосферы Северного полушария. Естественно, Атлантика занимает в этом процессе значительное место. Однако здесь более важно не собственная изменчивость (отклонение от годового хода) циркуляционных океанических процессов в Северной Атлантике, а то, что атмосфера как существенно более изменчивая среда использует Северную Атлантику в качестве энергетического резервуара для формирования собственной изменчивости.

Здесь мы переходим от предсказания и моделирования климата к предсказанию и моделированию погоды. Надо разделить эти две проблемы. В принципе и для той и для другой задачи используются примерно одни и те же модели, описывающие динамику атмосферы. Различие состоит в том, что для предсказания погоды очень важны начальные условия модели. Их качество во многом определяет и качество прогноза.

При моделировании изменений климата на срок от нескольких десятилетий до нескольких столетий и тысячелетий начальные данные не играют такой важной роли, а важную роль играет учет тех внешних по отношению к атмосфере воздействий, благодаря которым происходит изменение климата. Такими воздействиями может быть изменение концентрации парниковых газов, заброс в атмосферу вулканических аэрозолей, изменение параметров земной орбиты и т. д. В нашем институте разрабатывается одна из таких моделей для Росгидромета.

— Что можно сказать об изменении климата на территории России? Чего особенно следует опасаться?

— В целом в результате потепления климат средней полосы России в некоторой степени даже улучшится, однако на юге России за счет увеличения засушливости ухудшится. Большая проблема возникнет из-за таяния вечной мерзлоты, территории которой занимают значительные площади.

В России при расчете потепления по любому сценарию температура будет расти примерно в два раза быстрее, чем в среднем по Земле, что подтверждается и данными других моделей. Кроме того, согласно данным нашей модели, зимой в России потеплеет сильнее, чем летом. Например, при среднеглобальном потеплении на 3 градуса в России потепление составит 4-7 градусов в среднем за год. При этом летом потеплеет на 3-4 градуса, а зимой на 5-10 градусов. Зимнее потепление в России будет связано в том числе и с тем, что немного изменится циркуляция атмосферы. Интенсификация западных ветров будет приносить больше теплых атлантических воздушных масс.

— Каков вывод МГЭИК и, в частности, отечественных ученых относительно антропогенного вклада в изменение климата?

— Исторический опыт показывает, что любое вмешательство в природу не проходит безнаказанно.

В докладе МГЭИК подчеркивается, что наблюдаемое в последние десятилетия потепление является в основном следствием влияния человека и не может быть объяснено одними естественными причинами. Антропогенный фактор, по крайней мере, в пять раз превышает эффект колебаний солнечной активности. Степень достоверности этих выводов, основанных на новейших результатах анализа данных наблюдений, оценивается как очень высокая.

Результаты нашего моделирования также убедительно демонстрируют доминирующую роль антропогенного вклада. Модели климата хорошо воспроизводят наблюдающееся потепление, если учитывают эмиссии парниковых и других газов вследствие деятельности человека, и не воспроизводят потепления, если учитывают только естественные факторы. Иными словами, модельные эксперименты демонстрируют, что без «вклада» человека климат не поменялся бы до сегодняшних величин.

Уточним, что современные модели климата включают также и расчет концентрации СО 2 . Такие модели показывают, что естественные колебания концентрации СО 2 в климатической системе на временных масштабах от столетий и меньше не превосходят нескольких процентов. Об этом же говорят и имеющиеся реконструкции. В последние несколько тысяч лет доиндустриальной эры концентрация СО 2 в атмосфере была стабильной и колебалась от 270 до 285 ppm (частей на миллион). Сейчас же она составляет около 385 ppm. Расчеты с моделями, а также оценки по данным измерений показывают, что, наоборот, климатическая система стремится скомпенсировать выбросы СО 2 , и лишь примерно половина или чуть больше всех выбросов идет на увеличение концентрации СО 2 в атмосфере. Оставшаяся половина растворяется в океане и идет на увеличение массы углерода растений и почв.

— Как, по вашему мнению, будут развиваться климатические прогнозы?

— Климатическая система очень сложна, а человечеству нужен достоверный прогноз. Все разработанные к настоящему времени модели имеют свои недостатки. Международное научное сообщество выбрало из существующих около двух десятков наиболее успешных моделей, путем сравнения которых выдается обобщенный прогноз. Считается, что ошибки различных моделей в этом случае компенсируются.

Моделирование — сложнейшая задача и большой труд. В расчеты закладывается множество параметров, учитывающих процессы переноса, взаимодействия атмосферы и океана. Сейчас в нашем институте делается новая версия модели. Например, существует проблема вблизи полюса, где из-за схождения меридианов измельчаются шаги вдоль долготы, что приводит к неоправданному «шуму» в модельном решении. В новой модели будет применено более высокое пространственное разрешение в моделях атмосферы и океана и более продвинутая параметризация физических процессов. За счет этого увеличится точность моделирования, и по этой модели нового уровня будет сделан новый прогноз.

Почему-то в нашей стране проблемам моделирования уделяется намного меньше внимания, чем на Западе, где значительные финансовые и научные ресурсы выделяются именно на задачи создания численных моделей циркуляции атмосферы и океана. Эти задачи требуют высокопроизводительных многопроцессорных вычислительных комплексов (использующийся для целей прогнозирования климата суперкомпьютер ИВМ входит в рейтинг ТОР-50 стран СНГ). Наши работы были поддержаны только некоторыми программами РАН и проектами Российского фонда фундаментальных исследований.

В ближайшее время начинается новый этап экспериментов с совместными моделями по программе МГЭИК. На этом этапе будут принимать участие обновленные модели климата Земли с более высоким пространственным разрешением и включением более широкого спектра моделируемых физических процессов. Модели климата постепенно перерастают в модели земной системы в целом, которые уже не только рассчитывают динамику атмосферы и океана, но и включают в себя детальные подмодели химии атмосферы, растительности, почвы, химии и биологии моря и других процессов и явлений, влияющих на климат.

Географическое распределение среднегодового приземного потепления в конце ХХI века. Приведены результаты осреднения расчетов с помощью ансамбля из 21 климатической модели (модели CMIP5) для сценария RCP4.5. Показаны изменения температуры к 2080 - 2099 гг. по отношению к периоду 1980 - 1999 гг. Модели CMIP5 и сценарии семейства RCP использованы (и подробно описаны) в последнем - Пятом оценочном докладе Межправительственной группы экспертов по изменению климата (2013, 2014 гг.)

Карта: Люба Березина

Предсказание климата, включая последствия его изменений, — центральная задача науки о климате. Этой задаче подчинены все направления науки о климате — от анализа и интерпретации данных наблюдений за климатической системой до исследований ее чувствительности к внешним воздействиям и предсказуемости. Поведение климатической системы определяется взаимодействием пяти компонентов — атмосферы, океана, криосферы , биосферы и деятельного слоя суши . Характерные времена релаксации этих компонентов к внешним воздействиям различаются на несколько порядков. Благодаря нелинейности процессов, присущих указанным средам, и многообразию возникающих обратных связей, в климатической системе возбуждаются собственные колебания с самыми разными временными масштабами. Чтобы понять и предсказать поведение столь сложной системы под влиянием внешних воздействий (как антропогенных, так и естественных), необходимо использовать физико-математические модели климатической системы, описывающие процессы в указанных средах с достаточной степенью достоверности и детализации. Построение климатической модели начинается с определения системы уравнений, являющихся математическим описанием законов физики, действующих в климатической системе. Основные законы хорошо известны — это второй закон Ньютона, первое начало термодинамики, закон сохранения массы и др. Однако, применительно к жидкостям, движущимся на сфере (а таковыми в допустимом приближении являются и атмосфера, и океан), математическая запись этих законов усложняется. Решить аналитически соответствующие дифференциальные уравнения в частных производных невозможно. Приходится прибегать к компьютерным вычислениям. Задачу компьютеру можно облегчить разными способами, начиная с упрощения исходной системы уравнений (например, исключая процессы, которые в рамках поставленной задачи не важны), оптимизации вычислительных алгоритмов (допустим, уменьшая пространственное разрешение) и кончая совершенствованием компьютерной программы (учитывая количество процессоров конкретного компьютера, объем памяти и т. д.). Очевидно, определение исходной системы уравнений — задача физика, разработка алгоритма — ответственность математика, а создание компьютерной программы — искусство программиста. По этой причине для создания климатической модели, проведения исследований с ее помощью и, главное, анализа результатов одного человека недостаточно. Моделирование климата — задача, с которой способна справиться лишь группа специалистов. По мере развития климатической модели возникает потребность во все новых специалистах — химиках, биологах и др. Так климатические модели превращаются, как сегодня принято говорить, в модели Земной системы. Несмотря на бурное развитие вычислительной техники, потребность в пространственной детализации оценок будущих изменений климата, полученных с помощью глобальных моделей, вынуждает исследователей прибегать к использованию региональных климатических моделей. В таких моделях на границах региона задаются значения моделируемых величин, полученные с помощью глобальной модели, и производится их "пересчет" для этого региона с более высоким пространственным разрешением.

Ожидаемые к середине ХХI века изменения (%) экстремальных летних осадков (выше 95?й процентили), полученные с помощью региональной климатической модели ГГО им. А. И. Воейкова, две расчетные области которой обеспечивают покрытие всей территории Российской Федерации с горизонтальным разрешением 25 км.

Карта: Люба Березина

Помимо необходимости улучшения пространственного разрешения моделей, современные приоритеты развития моделирования климата связаны с включением дополнительных интерактивных компонентов. Кроме того, поскольку часть неопределенности будущих изменений климатической системы обусловлена ее собственной изменчивостью и не может быть устранена усовершенствованием моделей, необходимо исследовать эту неизбежную неопределенность в вероятностном пространстве. С этой целью необходимо проводить ансамблевые расчеты с варьированием как начальных состояний, так и модельных параметров. Воспроизведение экстремальных и редких явлений также требует массовых ансамблевых расчетов. Наконец, оценки будущих изменений некоторых "медленных" компонентов климатической системы, таких как ледниковые щиты, или климатических характеристик, таких как уровень океана, требуют проведения длительных численных экспериментов. Поэтому не вызывает сомнений, что в обозримом будущем развитие высоких технологий и, прежде всего, компьютерной техники будет играть решающую роль в совершенствовании предсказания климата.

В отличие от численного прогноза погоды, постоянно сверяемого с фактическими данными, пригодность моделей для использования в расчетах будущих состояний климатической системы невозможно установить, анализируя собственно результаты этих расчетов. Но резонно предположить, что достоверность расчетов будущего климата подтверждается способностью модели воспроизводить современное состояние климатической системы, а также ее состояние в прошлом, в соответствии с имеющимися данными наблюдений. Если, помимо современного климата, модель воспроизводит состояния климатической системы в далеком прошлом (когда внешние воздействия сильно отличались от современных), а также известную эволюцию климатической системы (например, в течение ХХ и предыдущих веков), можно надеяться, что полученные с помощью этой модели оценки изменений климата при ожидаемых в будущем сценариях внешнего воздействия заслуживают доверия. Сегодня во всем мире количество известных глобальных моделей составляет несколько десятков. И среди них нет модели, лучше прочих описывающей, например, современный климат. Обычно каждая модель хорошо воспроизводит лишь часть искомых климатических величин, в то время как остальная часть воспроизводится хуже. Наиболее высокую успешность, как правило, показывает "средняя" (по ансамблю) модель. Это связано с тем, что систематические ошибки отдельно взятых моделей не зависят друг от друга и при осреднении по ансамблю компенсируются. На основе сценариев будущих эмиссий парниковых газов и аэрозолей с помощью современных моделей климата получены климатические сценарии. Но необходимо принимать во внимание, что важным источником неопределенности оценок изменения климата в ближайшие десятилетия является относительно малая величина антропогенного изменения климата на фоне естественной его изменчивости.

В Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова Росгидромета (ГГО) создана и применяется трехмерная модульная система вероятностного прогнозирования для получения количественных оценок последствий будущих климатических изменений на территории России и в регионах геополитических интересов РФ (Арктика, ближнее зарубежье). Она включает совместную глобальную модель климатической системы Земли, региональные климатические модели с пространственным разрешением 50 и 25 км, а также модели отдельных компонентов климатической системы для пространственно детализированных исследований (многолетнемерзлые грунты, речные системы, пограничный слой атмосферы). При всем огромном и далеко не исчерпанном потенциале климатических моделей их возможности не безграничны. На многие вопросы, связанные с предсказуемостью климатической системы, еще предстоит получить ответы. Не исключено, что мы недооцениваем роль каких-либо факторов в будущих изменениях климата, и на этом пути нас еще ждут сюрпризы. Тем не менее, несомненно, современные климатические модели отвечают наивысшему уровню знаний, накопленных человечеством за время исследований климатической системы, и им нет альтернативы в оценках возможных в будущем изменений климата.

Не путайте прогноз и сценарий
Под климатическим сценарием понимают правдоподобную (или вероятную) эволюцию климатической системы в будущем, которая согласуется с предположениями о будущих эмиссиях (со сценариями эмиссий) парниковых газов и других атмосферных примесей, например сульфатного аэрозоля, и с существующими представлениями о воздействии изменений концентрации этих примесей на климат. Соответственно, под сценарием изменения климата подразумевается разница между климатическим сценарием и современным состоянием климата. Поскольку сценарии эмиссий основываются на тех или иных предположениях о будущем экономическом, технологическом, демографическом и т. п. развитии человечества, климатические сценарии, равно как и сценарии изменения климата, следует рассматривать не как прогноз, но лишь как внутренне непротиворечивые картины возможных в будущем состояний климатической системы.

Не путайте климат с погодой
Климат — совокупность всех погодных условий на конкретной территории (область, регион, континент, Земля) за продолжительное время. Сложные нелинейные системы, в том числе климат, имеют ограниченную предсказуемость. Различают предсказуемость первого и второго рода. Предсказуемость первого рода определяется зависимостью эволюции системы от начального состояния. Предсказуемость второго рода определяет возможность статистического описания будущих состояний системы. В смысле предсказуемости различие между климатом и погодой (то есть между осредненным и неосредненным состояниями) принципиально. Атмосфера — наиболее неустойчивый и быстро меняющийся компонент климатической системы. Поэтому прогноз погоды, как правило, не превышает двух недель. Другие компоненты климатической системы меняются медленнее, их предсказуемость выше, но также ограничена во времени. Изменения климата, обусловленные внешними воздействиями, предсказуемы в широком временном диапазоне — от лет до столетий и более.

* Криосфера — компонент климатической системы, состоящий из всего снега, льда и мерзлого грунта (в том числе вечной мерзлоты) на поверхности Земли и океана и под ней.

** Деятельный слой суши (деятельная поверхность суши) — поверхность суши, участвующая в трансформации солнечной энергии, то есть воспринимающая и отдающая солнечную энергию.

текст Владимир Катцов доктор физико-математических наук, Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова, Росгидромет

картография Люба Березина

13. Кислотные осадки. Их действие на экосистемы.

Снег, туманы, росы, дожди. Чем меньше воды в атмосферном явлении, тем кислотность выше. Естественное значение pH для природных дождей 5,6. Кислотные дожди: рН колеблется от 3 до 5.

Опасными являются не сами кислотные осадки, а процессы, которые протекают под их влиянием. Основные компоненты кислотных осадков – оксид азота и оксид серы. Больше всего диоксида выделяется при сжигании топлива, главным образом угля, металлургическая промышленность, переработка полиметаллических руд, производство серной кислоты, переработка нефти. Оксиды азота появляются при сжигании топлива на ТЭС, при производстве азотных удобрений, азотной кислоты, выхлопов двигателей внутреннего сгорания.

Естественные источники газов: бактериальная активность в почве, грозы, извержения вулканов, лесные пожары.

Поступление в атмосферу больших количеств SO 2 и окислов азота приводит к образованию сильных кислот - серной и азотной. В этих реакциях участвуют кислород и пары воды, а также частицы техногенной пыли в качестве катализаторов:

2SO 2 + О 2 + 2Н 2 О  2H 2 SO 4 ;

4NO 2 + 2Н 2 O + О 2 4HNO 3 .

Кислотные осадки разрушают восковую пленку на листьях. В результате растения делаются доступными для различных болезнетворных микроорганизмов. Уменьшается устойчивость лесов к засухам, к болезням, к загрязнениям, а это в свою очередь приводит к их деградации, как природных экосистем.

Кислотные дожди влияют и на почву: происходит вымывание из почвы биогенных элементов: катионы калия, кальция, магния и др. В то же время из почвы вымываются токсичные тяжелые металлы, кроме того, тяжелые металлы начинают связывать полезные компоненты (фосфор), в результате чего уменьшается плодородие почвЕсли в водоемах pH < 4,5, не водится фитопланктон, улитки, мидии, ракообразные, т.е. отсутствует корм для рыб, в результате не водится и рыба.

Кислотные осадки усиливают коррозию металлов, разрушают строительные материалы, материалы памятников скульптур, т.е. начинает разрушаться мрамор, известняк, бетон, кирпич.

CaCO 3 + H 2 O + SO 2 + O 2 = CaSO 4 * 2H 2 O

CaSiO 3 + H 2 O + SO 2 + O 2 = CaSO 4 * 2H 2 O

Пример влияния на экосистемы: закисление озер в Канаде, Швеции, Норвегии, это обусловлено тем, что большая часть выбросов приходится на США, ФРГ, Великобританию.

14. Климат. Современные климатические модели.

Климат – характерный многолетний режим погоды, который на­блюдается в данной местности в течение веков и определяется зако­номерной последовательностью метеорологических процессов.

Погода характеризует состояние метео­рологических условий (температуры, относительной и абсолютной влажности воздуха, атмосферного давления) и физических явлений (атмосферных осадков, туманов, ветра, грозы) в данное время.

Колебания климата и его природная изменчивость оказывают глубокое влияние на живые организмы. Географическое рас­пределение растений и животных, характер и интенсивность биологических процессов во многом определяются климатически­ми условиями. Изменения климата являются одним из факторов эво­люции биосферы.

Климат Земли формируется в результате сложного взаимодей­ствия гидросферы, атмосферы, криосферы, литосферы и биосферы.

Для прогноза будущего изменения климата необходимо моде­лирование многочисленных, постоянно меняющихся факторов окружающей среды. Самые первые климатические модели были основаны на предпосылке постоянства климата: выбирались переменные и интервал времени для их оценки. Но эти модели давали лишь очень приблизительные и дале­ко неточные прогнозы будущих изменений климата.

Более эффективные комплексные климатические модели основываются на физических законах, представляемых математичес­кими уравнениями.

Для быстрых, приблизительных и краткосрочных прогнозов ожидаемых изменений используются уравнения гидродинамики, с помощью которых описывают движение.

Альтернативный подход обеспечивают уравнения балансного типа, которые фиксируют баланс какой-либо величины (масса, энергия, тепло) в выделенной части пространства. Эти уравнения оперируют с усредненными значениями. При описании климатических изменений усреднение должно распрост­раняться на промежутки времени не менее одного года и на значи­тельные пространственные области.

Предельным случаем усреднения является нуль – мерная, т. е. точечная модель Земли, которая описывает климат при помощи единой для всего земного шара температуры Т. Эту температуру можно найти, приравняв падающий на земной диск поток коротковолнового излучения потоку длинновол­нового излучения, покидающего поверхность Зем­ли. В соответствии с законом Стефана-Больцмана поток уходящего излучения пропорционален четвертой степени температуры. Такой усредненный подход дает возможность оценить распределение сред­ней температуры по поверхности Земли, но не позволяет воспроиз­вести динамику климата.

Более прогрессивными моделями климатической системы являются модели атмосферных движений, которые описывают воздушные потоки, выравнивающие температурный профиль вдоль меридианов. Такие модели сыграли значительную роль в по­нимании механизмов самоорганизации в климатических системах.

Последующие климатические модели усложнялись за счет простого увеличения их размерности. В них появлялись новые пара­метры природных процессов. Возникла необходимость введения в современные климатические модели множества дополнительных параметров, важнейшими из которых являются:

биота и глобальный цикл диоксида углерода;

гидрологический режим;

вечная мерзлота;

снежный покров и ледники;

прибрежные процессы;

циркуляция океана и структура придонных вод;

динамика, тепловой баланс и состав атмосферы;

солнечные и геомагнитные воздействия.

Но и эти параметры не могут быть достаточно точно оценены современными средствами наблюдения за климатической системой Земли. Они настолько тонко сбалансированы, что даже малые их изменения могут привести к ощутимым последствиям. Но и точность измерения параметров климатической модели еще не гарантирует ее высокого качества в целом.

«Электромагнит­ная» модель климата: основана на взаимодействии энергии космических элементарных частиц и магнитного поля Земли. Со­гласно этой модели, в магнитном поле Земли энергия космических частиц преобразуется в токи земного ядра и радиационных поясов. Жидкая часть магмы земного ядра выполняет функцию ротора. Пе­ремещаясь в недрах Земли, она как бы подкручивает планету, определяет ритм ее вращения и способствует образованию поперечного электрического тока. Такой ток протекает на границе твердой и жид­кой магмы, а его синусоида совпадает с Гольфстримом и другими океаническими течениями.

В последние годы учен ыми НАСА разработана новая модель клим ата. Согласно этой модели, история изменения климата делит­ся на два периода: до и после появления техногенных систем. Уче­ные НАСА считают, что в течение 1400 - 1700 годов, когда не было влияния на природу промышленных выбросов, одним из самых боль­ших факторов, влияющих на изменение климата планеты, было из­менение солнечной активности. Компьютерное моделирование позволило восстановить особенности климата и атмосферные явле­ния этого времени.

Эта же модель климата показала, что в последнее столетие техногенное влияние человеческого фактора стало превалирующим над влиянием солнечной активности. Во второй половине XX века стало очевидно, что за счет антропогенного воздействия общая кли­матическая ситуация меняется гораздо быстрее, чем в прежние вре­мена. Конец XX века принес с собой изменение климата в масшта­бах всей планеты. Наблюдается глобальное потепление, связанное с воздействием человека на биосферу. Повысилась температура воздуха у поверхности суши, потеплела вода в океанах, а вслед за тем участились бури, наводнения, засухи.

Поэтому, прослеживая тепловую историю земного шара, не­обходимо отличать естественные изменения от изменений, вызван­ных воздействием человека. И климатические модели должны раскрывать особенности развития тепловых процессов в техноген­ных системах. Если будет окончательно доказано, что техногенная деятельность человечества вызывает значительное глобальное по­тепление, которое может вызвать катастрофические последствия, то необходимо скорее перейти к использованию альтернативных источ­ников энергии без использования углерода. Такие страны, как Япо­ния и США уже сегодня вкладывают десятки и сотни миллионов долларов в разработку двигателей, работающих на водородном топливе.