Моделирование климатических процессов. Климатология Прогнозирование изменения климата модели общей циркуляции атмосферы

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Введение

1. Глобальное моделирование

Литературы

Введение

Современный этап научно-технического прогресса, сопряженный с осознанием глобальной экологической ситуации на Земле с характерной для нее ограниченностью энергетических, геологических, биогеоценотических и других ресурсов, выдвигает на первый план проблему информационного ресурса, взятого по отношению к глобальному экологическому знанию -- знанию об условиях к эволюции человека и природы. Уровень этого ресурса на протяжении тысячелетий определялся слабо коррелированной суммарной деятельностью Ното Sapiens и вплоть до начала индустриальной эры был относительно небольшим. Затем с довольно быстрым в историческом плане приближением к ситуации, когда коммерческое отношение к биосфере стало определяющей стратегией человечества и когда стал виден экологический тупик, информационный ресурс поднялся на шкале значимости до близких к предельным значениям.

Любая экологическая проблема обладает "открытостью", включенностью в систему глобальных проблем современности, главная из которых состоит в сохранении гомеостазиса человечества (Коndгауеv, 2000). Это означает, что возникшая и осознанная в конце двадцатого века "гроза над биосферой" поставила перед цивилизованным миром проблему выживаемости вида Ното Sарiепs, а следовательно, проблему ответственного отношения к природе. При этом во взаимодействие вступили одновременно экологические и нравственные проблемы.

1. Глобальное моделирование

На современном этапе научно-технического прогресса в области природоохранной деятельности ведутся интенсивные разработки, анализ которых позволяет выявить характерные особенности экологического знания и проблемы применяемых методов с тем, чтобы установить основные требования к эффективной информационной технологии. Одной из предпосылок создания систем слежения за состоянием окружающей среды послужило наличие разнокачественных данных и множество порожденных ими математических моделей различного типа (балансовых, оптимизационных, эволюционных, статистических и т.д.). Синтезированные на основе параметризации и, как правило, линеаризации закономерностей природных явлений эти модели включают широкий арсенал детерминированных и вероятностных описаний геологических, экологических, океанологических, биогеохимических и биогеоценотических процессов глобального, регионального и локального характера. Подавляющее большинство из них ориентировано на теоретическое осмысление особенностей живых систем высокого уровня с использованием имеющихся знаний и лишь малая часть нацелена на первые шаги к объективной оценке современной глобальной экологической ситуации. Отличаясь целями и математическим аппаратом описания, многие модели оказываются вынужденно грубы из-за ограниченности, неполноты и недоопределенности информационной базы, а также в силу отсутствия современных инструментальных систем в области имитационного эксперимента. Увеличение числа рассматриваемых компонентов биосферы с целью повышения адекватности изучаемых моделей, как известно, приводит к их многопараметричности, т.е. к проблеме "проклятия многомерности".

В качестве основного инструмента разрешения указанных особенностей ряд авторов обоснованно рассматривает метод имитационного моделирования, который позволяет осуществлять "стыковку" разнокачественных данных, относящихся к различным математическим формализмам, и снимать многопараметричность. Искомая модель строится при этом по эмпирической информации, которая не ограничена заранее рамками какого-либо математического аппарата, что обусловливает "мягкость" формализации, неизбежную в тех случаях, когда неизвестны существенные закономерности явлений.

Развитие имитационного моделирования путем расширения информационной базы, сочетания формальных и неформальных методов в процессе поэтапного синтеза требуемой модели и, наконец, активного подключения человека к диалогу с компьютером, по мнению многих исследователей, обеспечит эффективную технологию системно-экологического моделирования. Однако уже сейчас оказывается, что положение дел не столь однозначно. В самом деле, если сопоставить имеющиеся информационные запросы в области экологических проблем и существующее информационное обеспечение их решения (различные математические и имитационные модели, принципы обработки экологической информации), то легко заметить, что не все уровни природных и антропогенных комплексов имеют развитый аппарат для своего описания, а тем более для конструирования эффективных информационных технологий с целью получения необходимых оценок проблемных ситуаций. Трудности, возникающие в этой связи, имеют не только и не столько технический характер накопления моделей различного типа. Наиболее ярко эти особенности проявляются в глобальном моделировании, опыт которого показал существенную и принципиально неустранимую неполноту знаний о происходящих в природе процессах, которая проявляется как в фрагментарности эмпирических данных, так и в отсутствии адекватных представлений о закономерностях эволюции природных процессов. Уже сейчас ясно, что механический набор иерархий моделей и стремление к накопительству банков эмпирических данных -- это попытка оживления примитивных схем рассуждений о целостной картине развития биосферных процессов без надежды на успех, без возможности объяснения способности живых систем к перманентной самоорганизации и без существенного продвижения к пониманию отлаженного механизма функционирования системы Природа-Общество. Ситуация такова, что необходимо применение компьютерных технологий, соединяющих методы эволюционного и имитационного моделирования. Это позволит учитывать внутреннюю динамику (эволюцию) структуры моделируемых процессов и адаптивно синтезировать модели в условиях неполноты и частичной достоверности данных.

Традиционные подходы к построению глобальной модели сталкиваются с трудностями алгоритмического описания многих социально-экономических и климатических процессов, так что в результате приходится иметь дело с информационной неопределенностью. Развитые подходы к глобальному моделированию просто игнорируют эту неопределенность, в результате чего структура моделей не охватывает реальные процессы адекватным образом. Совместное использование эволюционного и имитационного моделирования позволяет устранить этот недостаток путем синтеза комбинированной модели, структура которой подвергается адаптации на основе предыстории комплекса биосферных и климатических компонентов. При этом реализация модели также может быть комбинированной в разных классах моделей, с использованием программных средств на традиционных компьютерах и спецпроцессоров эволюционного типа. Форма такого комбинирования многообразна и зависит от пространственно-временной полноты глобальных баз данных.

Имеющийся опыт глобального моделирования изобилует примерами непреодолимых трудностей при попытке найти способы описания научно-технического прогресса и человеческой деятельности в различных ее проявлениях. Не меньшие сложности возникают при моделировании климата, характеризующегося суперпозицией процессов с различными временными темпами изменчивости. Что касается полноты описания в глобальной модели, то и здесь невозможно четко очертить пределы информационной обеспеченности и границы необходимой пространственной и структурной детализации. Поэтому, не углубляясь в натурфилософский анализ глобальных проблем и не стараясь дать исчерпывающий рецепт для глобального моделирования, обсудим лишь один из возможных путей, отражающих, каким образом эволюционное моделирование в спецпроцессорной реализации позволяет преодолеть упоминавшиеся выше трудности.

Настройка эволюционной модели по предыстории природных ритмов позволяет получить модель, которая неявно отслеживает различные закономерности динамики системы Природа-Общество в прошлом и дает возможность прогноза в том же временном ритме. Спецпроцессорный вариант модели полностью снимает все затруднения алгоритмического и вычислительного характера, возникающие из-за большой размерности глобальной модели и наличия множества параметрических неопределенностей.

2. Моделирование климатических процессов

Климатическая составляющая системы Природа-Общество представляет наибольшую трудность при синтезе глобальной модели, так как она характеризуется большим числом обратных связей, в большинстве своем неустойчивых. Среди них такие как лед-альбедо, водяной пар-радиация, облачность-радиация, аэрозоль-радиация и многие др. Функционирование климатической системы Земли определяется состоянием атмосферы, океанов, криосферы, поверхности континентов с наземной биотой, озерами, реками, грунтовыми водами и различными антропогенными структурами. Поэтому построение модели климата требует учета многочисленных факторов, роль которых в его формировании во многих случаях изучена недостаточно. Попытки комплексного описания климатической системы Земли с помощью математических приемов пока не дали результатов, которые можно было бы использовать в ГИМ.

Существует два подхода к синтезу глобальной модели. Один подход основан на включении в созданные или разрабатываемые климатические модели биосферных компонентов. Другой подход состоит в развитии в рамках математической модели биосферы блока, который бы имитировал зависимости биосферных компонентов от климатических параметров. В первом случае возникают проблемы неустойчивости решений соответствующих систем дифференциальных уравнений, что затрудняет получение прогнозных оценок глобальных изменений окружающей среды. Во втором случае имеется возможность получения устойчивых прогнозов изменения окружающей среды, но их достоверность зависит от точности параметризации корреляционных связей между элементами климата и биосферы. Второй подход имеет то преимущество, что позволяет подключать к математической модели биосферы модели климата, которые могут описываться на уровне сценария. Подробный анализ проблем моделирования климата и оценки современного состояния можно найти в работах Марчука и Кондратьева (1992), Кондратьева (1999), Кондратьева и Йоханнессена (1993). Здесь обсуждается ряд моделей отдельных компонентов системы Природа-Общество, которые соответствуют второму подходу. Среди них модели общей циркуляции атмосферы, взаимодействия атмосферы и океана, чувствительности климатических параметров к граничным условиям на поверхности Земли, взаимосвязи биогеохимических и климатических процессов и др.

Климатическая система является физико-химико-биологической системой, обладающей неограниченной степенью свободы. Поэтому любые попытки моделировать такую сложную систему связаны с непреодолимыми трудностями. Именно этим обстоятельством объясняется многообразие параметрических описаний отдельных процессов в этой системе. Для глобальной модели с шагом дискретизации по времени до одного года приемлемым подходом является использование двух вариантов, Первый вариант состоит в совместном применении корреляционных связей между частными процессами формирования климатической обстановки на данной территории в совокупности со сценариями климата. Второй вариант основывается на использовании данных глобального мониторинга, являющихся основой для формирования рядов данных о климатических параметрах с их территориально-временной привязкой и используемых для восстановления полной картины их пространственного распределения. Одной из распространенных корреляционных функций является зависимость вариации средней температуры ДТ g „ атмосферы от содержания в ней СО 2:

25, о? 1

5.25 о 2 + 12.55 о - 7.3, о < 1

где о, -- отношение современного содержания СО 2 , в атмосфере С а (t) к его доиндустриальному уровню С а (1850).

Из (1) видно, что Т g , является возрастающей функцией количества атмосферного СО 2 . Увеличение количества СО 2 в атмосфере на 20% приводит к возрастанию температуры на 0.3 °С. Удвоение атмосферного СО 2 вызывает повышение Т g на 1.3 °С. Детальный анализ функции (1) и сопоставление наблюдавшихся совместных вариаций ДТ g и о, показывают, что применение модели (1) позволяет упростить климатический блок модели Природа-Общество. В частности, если по (1) рассчитать (ДТ g) 2[ СО2 ] П Р И удвоении концентрации атмосферного СО 2 то для оценки современной тенденции в изменении ДТ g , можно использовать формулу:

ДТ g = (ДТ g) 2[ СО 2 ] 1по/ln2 , (2)

где по принятым оценкам доиндустриальное значение С а (1850) = 270 ррт.

Формула (2) хорошо аппроксимирует уже известные данные с ошибкой около 50%. В самом деле, из (2) при С а (1980)=338 ррт следует, что ДТ g =1.3°К, в то время как реальное потепление многими авторами оценивается величиной 0.6 °К.

Безусловно, ведущиеся в последние годы дискуссии о парниковом эффекте в связи с ростом парциального давления СO 2 в земной атмосфере, должны быть отражены в ГИМ. Формула (1) учитывает влияние СО 2 Согласно Мintzer (1987), имеется возможность расширить учет температурного эффекта и от других парниковых газов:

ДТ? = ДТ СО 2 + ДТ N 2 0 + ДТ СН 4 + ДТ O 3 + ДТ С F С 11 + ДТ С F С 12 , где

ДТ СО 2 =- 0.677 +3.019lп[С а (t) / С а (t о)] ,

ДТ N 20 = 0.057{[ N 2 0(t)] 1/2 - [ N 2 0(t 0)] 1/2 } ,

ДТ СН 4 = 0.19{[ СН4(t)] 1/2 - [СН4(t 0)] 1/2 } ,

ДТ O 3 = 0.7/15 ,

ДТ С F С 11 = 0.14[СFС11(t)- СFС11(t 0)] ,

ДТ С F С 12 = 0.16[СFС12(t)- СFС12(t 0)] .

Значение t 0 отождествляется с 1980 г., когда концентрации парниковых газов считаются известными.

Среди простых формул расчета широтного распределения средней температуры по земному шару можно указать схемы, предложенные Сергиным (1974)

T(ц) = Т g +г (sin 2 ц T - sin 2 ц) (3)

где ц -- широта в радианах, г -- разность температур между полюсом и экватором, ц T -- широта, на которой T(ц) = Т g . Широтные вариации температуры в течение года удовлетворительно описываются моделью (Сергин, 1974):

T е - 2ц(T е - Т N)/р для северного полушария,

T е - 2ц(T е - Т S)/р для южного полушария,

Т N , min +2t(Т N , max - Т N , min)/t Д,tЄ;

Т N , min +2(t Д - t) (Т N , max - Т N , min)/ t Д,tЄ;

Т S , max +2t(Т S , min - Т S , max)/t Д,tЄ;

Т S , max +2(t Д - t) (Т S , min - Т S , max)/ t Д,tЄ;

Т N , min (Т S , min) и Т N , max (Т S , max) минимальная и максимальная температуры на северном (южном) полюсе соответственно, °С; t Д -- длина года в единицах измерения Д, Т е -- температура атмосферы на экваторе, °С; Многие авторы используют такие оценки,

как Т N , min = - 30°С, Т N , max = 0°С, Т S , min = - 50°C, Т S , max = -10°С, T е = 28 0 С.

Конечно, подобные зонально осредненные температуры имеют дисперсии, приводящие к значительным ошибкам. Для более точного отражения роли различных факторов в изменении основного климатического параметра, которым является температура, необходимо рассчитывать вклад каждого фактора в отдельности. Это может быть сделано на основе предположения об аддитивности роли обратных связей:

ДТ a , final = ДТ a + ДТ a , feedback

ДТ a , final = вДТ a

Параметр в выражают через показатель усиления g: в = 1/(1-g). Величина показателя g эквивалентна альбедо б, которое в глобальном масштабе является функцией Т а Грубое приближение этой зависимости можно представить в следующей форме:

б ice при Т а? Т ice ,

б(T a) = б free при Т а? Т free ,

б free + b(T free - T) при Т ice <Т а < Т free

Здесь Т ice и Т free -- средние планетарные температуры, при которых вся поверхность Земли покрыта льдом или свободна от него соответственно; b -- коэффициент перехода между критическими состояниями альбедо Земли. Обычно принимается Т i се Є °К.

Применение простых и достаточно грубых моделей климата можно уточнить путем учета характерных времен срабатывания обратных связей. Некоторые оценки времени установления равновесий при взаимодействии климатических подсистем даются в табл. 1. Видно, что временной диапазон запаздывания реакций внутри системы Природа-Общество многообразен и его учет необходим при оценке последствий изменений внутри одной или нескольких климатических подсистем. В частности, запасы холода в Антарктическом ледниковом щите столь грандиозны, что для повышения его температуры до 0 °С потребуется понизить среднюю температуру Мирового океана на 2 °С, т.е. перевести ее из состояния Т 0 = 5.7 °С в состояние Т 0 = 3.7 °С. С учетом данных табл. 1 инерционность такой операции составит сотни лет. Наблюдающийся темп потепления климата по антропогенным причинам такими энергетическими затратами пока не обладает.

Таблица 1

Времена установления состояния равновесия для некоторых

подсистем климатической системы Земли

Область влияния климатической системы	Время установления равновесного состояния
Атмосфера: свободная пограничный слой
Мировой океан: перемешанный слой глубокий океан морской лед	от суток до 100 лет
Континенты озера и реки почвенно-растительные формации снежный покров и поверхностный лед
Горные ледники
Ледяные щиты
Мантия Земли	30 млн лет

Механизм антропогенного воздействия на климатическую систему проявляется через выбросы парниковых газов и изменение альбедо за счет реконструкции земных покровов, вмешательство в круговорот воды и загрязнения атмосферы. Аэрозольные частицы радиусом 10 -7 ч10 -2 см обнаруживаются почти на всех высотах атмосферы. Частицы неантропогенного происхождения попадают в атмосферу с поверхности суши или океана, а также образуются в результате химических реакций между газами. Частицы же антропогенного происхождения возникают главным образом в результате сжигания топлив. Представление о соотношении между этими потоками частиц в атмосферу дает табл. 2.

Таблица 2

Оценки потоков частиц радиусом менее 20 мкм, выброшенных в атмосферу или образовавшихся в ней (Батчер, Чарлсон, 1977)

Вид частиц	Количество частиц, 10 6 т/год
Частицы естественного происхождения (выветривание, эрозия и т.п.)
Частицы лесных пожаров и сжигания отходов лесного хозяйствования
Морская соль
Вулканическая пыль
Частицы, образовавшиеся при выбросе газов: природные процессы сульфаты из Н 2 S соли аммония из HN 3 нитраты из N0 х гидрокарбонаты из растительных соединений антропогенные процессы сульфаты из SO 2 нитраты из NO x гидрокарбонаты
Всего частиц, выбрасываемых в атмосферу: по естественным причинам по антропогенным причинам
Общий поток частиц в атмосферу

Механизм влияния частиц на температуру атмосферы объясняется тем, что солнечная радиация, попадающая на Землю, в основном в диапазоне 0.4ч4 мкм, частично ими отражается и поглощается. При этом изменяется глобальное альбедо системы "поверхность Земли - атмосфера". Кроме того, частицы влияют на процессы конденсации влаги в атмосфере, поскольку образование облаков, дождя и снега происходит с их участием. Воспользуемся уравнением теплового баланса системы "поверхность Земли-атмосфера" :

(1- б)Е 0 * + Е а - уТ S 4 = 0 , (4)

где Т S -- средняя эффективная температура излучения системы, близкая к температуре среднего энергетического уровня вблизи поверхности 400 мб, Е 0 *=0.487 кал см -2 мин -1 - средняя для полушария интенсивность приходящей солнечной радиации; б- альбедо; у= 8.14-10"" кал см -2 мин -1 постоянная Стефана-Больцмана, Е а -- суммарная интенсивность антропогенных источников энергии, приходящаяся на единицу поверхности.

Пусть альбедо б = б 0 - Дб, где б 0 = 0.35 -- альбедо в современных условиях, Дб -- малая часть альбедо, определяемая влиянием антропогенных аэрозолей. Из уравнения (4) получим выражение для температуры:

Т S =[ Е 0 * (1- б)/у ] 1/4 1/4 (5)

Считая, что Дб << 1 и Е а /Е 0 *<< 1, разложим функцию правой части уравнения (5) в ряд Тейлора по степеням Дб и Е а / Е 0 * и выпишем первые члены ряда:

Т S =[ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 {1+0.25 Дб (1-б 0) -1 } (6)

Из (6) следует, что температура при не слишком сильных антропогенных воздействиях есть сумма члена, описывающего связи в системе "поверхность Земли - атмосфера" без учета антропогенных факторов, и членов Т 1 и Т 2 , выражающих вклад соответственно выбросов тепла и аэрозолей:

Т 1 =0.25(1- б 0) -1 [ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 Е а /Е 0 *=96.046 Е а /Е 0 *,

Т 2 =0.25(1- б 0) -1 [ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 Дб=96.046 Дб,

Отметим, что добавка T 1 в современных условиях очень мала. Если принять Е а = 4 10 - 5 кал см -2 мин -1 и, следовательно, Е а /Е 0 *= 8.21 -10 - 4 , то Т 1 = 0.0079°С. Таким образом, прямое влияние мировой энергетики на среднюю температуру атмосферы в настоящее время незначительно. Из выражения для Т 1 следует, что для повышения температуры атмосферы за счет выбросов тепла на 0.5 °С необходимо выполнение условия Е а /Е 0 * = 0.0052, что означает увеличение антропогенных потоков тепла в окружающую среду в 63.4 раза. Это эквивалентно высвобождению энергии при сжигании 570 10 9 т. условного топлива в год.

Если считать, что выработка энергии пропорциональна численности населения, то Т 1 = 96.046 k TG Gу S / Е 0 * , где G -- плотность населения, чел/км 2 ; у S -- площадь суши, км 2 ; k TG - количество энергии, производимое на одного человека, кал/ мин.

Если пренебречь влиянием аэрозоля на тепловой режим атмосферы, то прямая радиация Е, ее изменение dЕ и изменение за-мутненности атмосферы dВ будут связаны уравнением: dЕ/Е =k B dВ, где к B = 0.1154 км 2 / т -- коэффициент пропорциональности, В -- количество аэрозолей антропогенного происхождения, т/ км 2 . Получаем после интегрирования этого уравнения: Е=Е 0 *(1-б 0)ехр(-k B В). С другой стороны, согласно определению альбедо, Е= Е 0 *(1- б)= Е 0 *(1- б 0 + Дб). Приравнивая эти выражения для Е, получаем Дб = -(1-б 0). Следовательно, изменение температуры, связанное с антропогенным загрязнением атмосферы аэрозолями, равно:

T 2 =-0.25[Е 0 *(1-б 0)/у] 1/4 = -62.43

Поскольку средний выброс аэрозолей антропогенного происхождения по оценкам многих авторов составляет 300 10 6 т/год, а среднее время пребывания аэрозолей в атмосфере оценивается в 3 недели, то в атмосфере в среднем находится 17.262 10 6 т частиц. Из формулы для Т 2 , в этом случае следует, что температура атмосферы должна уменьшаться на 0.84 °С/ год.

Многие авторы вместо показателя b рассматривают фактор мутности атмосферы В T , определяя его как отношение коэффициента б r ослабления энергии солнечной радиации в реальной атмосфере к коэффициенту б I ослабления в идеальной атмосфере:

В T = б r / б I = (б I + б W - б A)/ б I ,где б W и б A - коэффициенты ослабления водяным паром и аэрозолями соответственно. В ГИМ приняты слудующие оценки:

3 в средних широтах,

B T = 3.5 в тропических широтах,

2 при пониженном содержании пыли и водяного пара.

Опыт моделирования климата Земли говорит о том, что стремление многих авторов максимально точно и полно учесть все возможные обратные связи и элементы климатической системы приводят к сложным математическим задачам, для решения которых требуется огромное количество данных, а в большинстве случаев решения соответствующих уравнений оказываются неустойчивыми. Поэтому использование таких сложных моделей в качестве блока глобальной модели системы КПО неизбежно приводит к отрицательному результату, т.е. к невозможности синтеза эффективной модели. Наиболее обнадеживающим подходом безусловно является комбинирование моделей климата с данными глобального мониторинга. Схема такой комбинации очень проста. Существующие наземные и спутниковые системы контроля климатообразующих процессов охватывают некоторую часть ячеек {Щij} земной поверхности. Над этими ячейками измеряются температура, облачность, содержание паров воды, аэрозолей и газов, альбедо и многие другие параметры энергетических потоков. Использование простых климатических моделей, а также методов пространственно- временной интерполяции позволяет восстанавливать на основе этих измерений полную картину распределения климатических параметров по всей территории Щ.

Социальный аспект вступил в область взаимодействия с проблемами гармонии во взаимоотношениях между обществом и природой. От того, как население Земли быстро решит проблемы поиска оптимального баланса между "разумным" и "неразумным" отношением к окружающей среде, будет зависеть судьба биосферы. Причем, как показали модельные оценки, в этом должно принять 90% всего человечества. Но вряд ли на данном этапе истории такая часть населения способна осознанно по своим моральным и нравственным устоям безболезненно и добровольно переключиться с позиции покорения природы на позиции развития новых гармонических взаимосвязей природы и общества. Для достижения глобальной гармонии необходима фокусировка внимания на негативных экологических и социально-экономических изменениях, чтобы экологическое знание внедрялось в практику, т.е. оно должно быть доведено до стадии конструктивных приложений в виде конкретных технологий, обеспечивающих высокое качество принятия решений в области природоохранной деятельности.

Литература

1. В.Ф. Крапивин, К.Я. Кондратьев. «Глобальные изменения окружающей среды: экоинформатика».-С-Пб.,2002

2. http://climate2008.igce.ru/v2008/htm/1.htm -ОЦЕНОЧНЫЙ ДОКЛАД ОБ ИЗМЕНЕНИЯХ КЛИМАТА И ИХ ПОСЛЕДСТВИЯХ НА ТЕРРИТОРИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Подобные документы

Знакомство с особенностями сопоставления индексов климатических колебаний и глобальной температуры с колебаниями вращения Земли. Явление ЭНЮК как основная мода колебания системы океан-атмосфера, регулярно наблюдаемая в экваториальном Тихом океане.

дипломная работа , добавлен 26.08.2017


Методологические и теоретические основы процесса моделирования экологических систем и процессов. Исследование влияния поверхностно-активных веществ на водные растения на примере элодеи. Сравнительный анализ компонентов синтетических моющих средств.

курсовая работа , добавлен 23.01.2013


Общие принципы и задачи моделирования. Общее понятие о модели хищник-жертва. Конкуренция двух видов. Ярусно-мозаичная концепция леса, гэп-моделирование. Математическая модель экосистемы бореальных лесов Восточной Сибири. Проблемы моделирования в экологии.

курсовая работа , добавлен 03.12.2012


Значение математических моделей процессов, происходящих в почвах. Математическая модель теплового и температурного режимов почв, водного режима почв. Особенности модели процессов гумусонакопления и специфика моделирования продуктивности агроэкосистем.

курсовая работа , добавлен 31.05.2012


Математическое моделирование в экологии. Межвидовое взаимодействие типа "Хищник-Жертва". Компьютерное моделирование отношений. Стационарные точки системы уравнений. Построение фазовых траекторий с помощью метода изоклин. Численное моделирование задачи.

реферат , добавлен 09.12.2012


Особенности моделирования процессов в природно-техногенных комплексах. Модель передвижения тяжёлых металлов и легких нефтепродуктов. Прогнозирование функционирования природно-техногенных комплексов. Минерализация грунтовых вод на мелиоративных системах.

реферат , добавлен 07.01.2014


Зона вечной мерзлоты, ее характеристики. Динамика и последствия глобального изменения климатических процессов; оценка неопределенности. Прогнозирование геокриологических рисков для инфраструктуры. Влияние эмиссии метана при деградации вечной мерзлоты.

реферат , добавлен 07.11.2014


Общая характеристика озона и процессов, сопровождающих его образование. Значение озона в функционировании климатической системы, его распределение с высотой. Воздействие циркуляции атмосферы на динамику озоносферы, причины и последствия разрушения.

курсовая работа , добавлен 10.05.2011


Понятие системного подхода к решению экологических проблем. Имитационное моделирование экологических моделей и процессов. Приборы для определения загрязнения почв и измерения почвенных характеристик. Прибор для экспресс-анализа токсичности "Биотокс-10М".

курсовая работа , добавлен 24.06.2010


Изучение состояния климата (потепления и похолодания) в Гренландии в минувшие эпохи при помощи метода Спа. Место расположения станции глубоководного бурения в Северной Атлантике. Изучение состояния климата и ландшафтов Западной Сибири в голоцене.

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.

Введение

Центральной проблемой современной теории климата является проблема предсказания изменений климата, вызванных антропогенной деятельностью. В силу специфических особенностей климатической системы, которые будут обсуждены ниже, эта проблема не может быть решена традиционными методами, многократно опробованными в естественных науках. Можно констатировать, что главной методологической основой решения данной задачи является в настоящее время численное моделирование климатической системы с помощью глобальных климатических моделей, основой которых являются глобальные модели общей циркуляции атмосферы и океана. Естественно, что формулирование моделей климата требует проведения натурных экспериментов, анализ результатов которых позволяет формулировать все более точные модели конкретных физических процессов, определяющих динамику климатической системы. Однако, такие эксперименты не решают главной задачи - определение чувствительности реальной климатической системы к малым внешним воздействиям.

Климатическая система и климат

Под климатом понимаются наиболее часто повторяющиеся для данной местности особенности погоды, создающие типичный режим температуры, увлажнения, циркуляции атмосферы. При этом под "типичными" понимаются те черты, которые сохраняются практически неизменными на протяжении одного поколения, т.е. порядка 30 – 40 лет. К числу этих черт относятся не только средние значения, но и показатели изменчивости, такие, как, например, амплитуда колебаний температуры. Имея дело со столь продолжительными по времени процессами, невозможно рассматривать климат какой-то местности изолированно. За счет теплообмена и циркуляции воздуха вся планета принимает участие а его формировании. Поэтому естественно употреблять понятие климат планеты Земля, Особенности климата отдельных регионов – это преломление общих закономерностей в конкретной обстановке. Так что не столько глобальный климат складывается из местных климатов, сколько местные определяются глобальным. И погода, не изменения климата определяются явлениями, происходящими ее только в атмосфере, но и в других геосферах. На атмосферу не только влияют, но и зависят от нее океан, растительность, снежно-ледниковый покров, почва и далее человеческая деятельность. Итак, в климатическую систему входят атмосфера, а также процессы и свойства других элементов географической оболочки, которые влияют на атмосферу и зависят от нее. Внешние явления в отличие от внутренних влияют на атмосферу, но не зависят от нее. Такова, например, приходящая из космоса радиация.

Особенности климатической системы как физического объекта

Климатическая система как физический объект обладает рядом специфических особенностей.

1. Главные компоненты системы - атмосфера и океан - с геометрических позиций можно рассматривать как тонкие пленки, поскольку отношение вертикального масштаба к горизонтальному составляет величину порядка 0.01 - 0.001. Таким образом, система квазидвумерна, однако, вертикальная стратификация по плотности очень важна, и крупномасштабные вертикальные движения ответственны за бароклинные преобразования энергии. Характерные временные масштабы энергозначимых физических процессов лежат в диапазоне от 1 часа до десятков и сотен лет. Все это приводит к тому, что лабораторное моделирование такой системы, мягко говоря, крайне затруднительно.

2. С климатической системой нельзя поставить целенаправленный физический эксперимент. Действительно, мы не можем накачать климатическую систему, например, углекислым газом и, сохраняя прочие равные условия, измерить полученный эффект.

3. В нашем распоряжении имеются лишь короткие ряды данных наблюдений, да и то лишь об отдельных компонентах климатической системы. Конечно, имеется еще много других важных особенностей климатической системы, которые следовало бы рассмотреть, однако, даже перечисленные выше позволяют сделать вывод, что главным средством исследования климатической системы является математическое моделирование. Опыт последних лет показывает, что основные результаты теории климата были получены на основе построения и использования глобальных климатических моделей.

Математические модели климатической системы

В данном разделе мы кратко обсудим, на каких основных положениях базируется построение современных климатических моделей. Современные модели климата - это модели, в основе которых лежит современная модель общей циркуляции атмосферы и океана, причем центральным направлением их развития является все более точное описание всех физических процессов, участвующих в формировании климата. В основу построения современных моделей климата положен ряд принципов. Принимается, что локально справедливы уравнения классической равновесной термодинамики. Предполагается далее, что для описания динамики атмосферы и океана справедливы уравнения Навье-Стокса для сжимаемой жидкости. Поскольку в современных моделях в силу, главным образом, вычислительных возможностей используются уравнения Рейнольдса - осредненные по некоторым пространственным и временным масштабам уравнения Навье- Стокса, то считается, что существует принципиальная возможность их замыкания. Процедура замыкания предполагает, что эффекты процессов подсеточных масштабов (масштабов меньших, чем масштаб осреднения) могут быть выражены через характеристики процессов крупных масштабов. К этим процессам относятся:

1) перенос излучения (коротковолновой и длинноволновой радиации);

2) фазовые переходы влаги и процесс локального осадкообразования;

3) конвекция;

4) пограничные и внутренние турбулентные слои (некоторые характеристики этих слоев описываются явно);

5) мелкомасштабная орография;

6) волновое сопротивление (взаимодействие мелкомасштабных гравитационных волн с основным потоком);

7) мелкомасштабная диссипация и диффузия;

8) мелкомасштабные процессы в деятельном слое суши.

Наконец, для описания крупномасштабных атмосферных и океанических движений справедливо приближение гидростатики: вертикальный градиент давления уравновешивается силой тяжести. Использование такого приближения требует дополнительных упрощений (постоянный радиус Земли, пренебрежение составляющими силы Кориолиса с вертикальной компонентой скорости) с тем, чтобы в системе уравнений при отсутствии внешних источников энергии и диссипации выполнялся закон сохранения энергии. Уравнения гидротермодинамики атмосферы и океана, замыкания процессов подсеточных масштабов и краевые условия.

I. Глобальная теорема разрешимости на любом, как угодно большом, промежутке времени t.

К сожалению, в сферической системе координат с "правильными" краевыми условиями такой теоремы в настоящее время нет, что не есть следствие отсутствия таких теорем для трехмерных уравнений Навье-Стокса. Уравнения современных климатических моделей имеют "2.5" - размерность, поскольку вместо полного третьего уравнения движения используется уравнение гидростатики.

II. Существование глобального аттрактора.

Это утверждение доказано при условии, что S - строго положительно-определенный оператор:

(Sϕ ϕ) ≥ µ(ϕ,ϕ), µ >0

Проблема заключается в том, что в общем случае этого написать нельзя, поскольку уравнение неразрывности для сжимаемой жидкости не диссипативно.

III. Размерность аттрактора.

Конструктивные оценки размерности аттракторов для моделей этого класса очень грубы. Они представляют собой оценки сверху, которые, вообще говоря, непригодны для теории, рассмотренной в предыдущем разделе.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ОДЕССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На студенческую научную конференцию ОГЭКУ

«Анализ климатических моделей при помощи физических методов»

Сделала ст.гр. ВБ-11

Смокова В.Д.

Научный руководитель:д.т.н.

Романова Р.И.

Одесса-2015

Список литературы:

http://umeda.ru/concept_climate

http://www.inm.ras.ru/vtm/lection/direct2/direct2.pdf

Володин Е.М., Дианский Н.А. Отклик совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана на увеличение содержания углекислого газа.

Володин Е.М., Дианский Н.А. Моделирование изменений климата в 20 – 22 столетиях с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана.

Грицун А.С., Дымников В.П. Отклик баротропной атмосферы на малые внешние воздействия. Теория и численные эксперименты.

Дымников В.П., Лыкосов В.Н., Володин Е.М., Галин В.Я., Глазунов А.В., Грицун А.С., Дианский Н.А., Толстых М.А., Чавро А.И. Моделирование климата и его изменений. – В: «Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования»,

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.

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.