Математическое моделирование климата с использованием современных климатических моделей на основе статистической обработки данных

В настоящее время для прогнозирования изменений климата большую актуальность приобретает построение адекватных климатических моделей.

Изменение климата — колебания климата Земли в целом или отдельных её регионов с течением времени, выражающиеся в статистически достоверных отклонениях параметров погоды от многолетних значений за период времени от десятилетий до миллионов лет.

Современные изменения климата привели к пониманию всей остроты проблемы для человечества сегодня и к серьезности озабоченности за ситуацию, которая может сложиться в будущем. Если наблюдаемые изменения климата имеют антропогенное происхождение, то они неотвратимо будут обостряться с усилением антропогенной нагрузки вместе с развитием человечества. В связи с этим особое значение приобретает задача прогноза изменений климата на несколько десятилетий вперед.

Предсказания антропогенных изменений климата строятся на основе современных климатических моделей. Модель описывает климатическую систему, которая включает в себя атмосферу, океан, сушу, криосферу и биоту. Климатическая модель должна воспроизводить все важные характеристики ансамбля состояния реальной климатической системы. В идеале, в качестве входных параметров такой модели должны быть заданы только внешние параметры – поток солнечной радиации, угловая скорость вращения Земли и т.д. [1]

Сезонные особенности изменения температуры приземного воздуха могут быть проанализированы в терминах годовой и полугодовой Фурье-гармоник температуры [2]. При этом в большинстве регионов суши отмечается отрицательная корреляция амплитуды годовой гармоники температуры со среднегодовой приповерхностной температурой [3]. Для ряда океанических регионов (например, на севере Тихого океана), знак корреляции амплитуды годовой гармоники температуры со среднегодовой температурой, меняется на обратный, что связывается с влиянием изменения количества облаков. Наряду с амплитудными, отмечается изменение и фазовых особенностей годового хода приземной температуры. Так, среднегодовое приповерхностное потепление в большинстве регионов суши приводит к более позднему переходу температуры через её среднегодовое значение весной и более раннему - осенью, эффективно удлиняя холодный (с температурой ниже среднегодовой) период года [3]. Это согласуется с результатами анализа изменения сумм температур за холодный и тёплый периоды годы в зависимости от состояния климата.

На встрече в сентябре 2008 года с участием 20 групп моделирования климата по всему миру, рабочая группа по сопряженному моделированию, согласились создать новый набор скоординированных экспериментальных климатических моделей. Эти экспериментальные модели включают в себя и CMIP5. Данная модель будет помогать:

• 1)    Оценивать механизмы, ответственные за различие модели в малоизученных областях связанных с углеродными циклами и облаками;

• 2)    Изучать изменения климата и возможности моделей для прогнозирования климата на десятилетия вперед.

Ансамбль CMIP5 спроектирован, чтобы обеспечить основу для согласованных экспериментов по изменению климата в течение следующих пяти лет. Данная модель не является исчерпывающей; она не может включить в себя все различные мероприятия по сопоставлению моделей, которые могли бы быть полезными. Но ожидается, что различные группы и заинтересованные стороны будут разрабатывать дополнительные эксперименты, которые могли бы дополнить существующие эксперименты, описанные здесь.

Программа CMIP5 предусматривает всестороннее сравнение всех существующих климатических моделей при воспроизведении климата прошлого, настоящего и будущего. Численные эксперименты, предлагаемые CMIP5, основываются на расчётах реалистичных и методических. В реалистичных расчётах моделируется климат настоящего либо прошлого или будущего согласно предписанному сценарию.

По этим расчётам строятся прогнозы вероятных будущих изменений. Методические расчёты содержат идеализированный сценарий и позволяют лучше понять причины, по которым модели дают те или иные результаты.

Проект CMIP5 использует стандартный набор модельных экспериментов. Целью является:

• 1)    Оценка, насколько реалистичны модели при моделировании недавнего прошлого,

• 2)    Представление прогнозов изменений климата на двух временных масштабах, в ближайшей (примерно 2035 год) и долгосрочной перспективе (2100 год и позже), определение факторов влияния на ошибки в прогнозах, в том числе связанные с облаками и углеродным циклом.

Модель климата INMCM4 - Российская модель, состоящая в проекте CMIP5, это модель INMCM4 общей циркуляции атмосферы и океана. Она разработана в ИВМ РАН.

Модель состоит из двух основных блоков: модели атмосферы и модели океана.

• •    Атмосфера: 2 ͦ х 1.5 ͦ по долготе и широте и 21 уровень по вертикали до высоты около 30 км, шаг по времени 5 минут.

• •    Океан: 1 ͦ х 0.5 ͦ по долготе и широте и 40 уровней по вертикали , шаг по времени составляет 2 часа.

Обмен информацией между атмосферой и океаном происходит каждые 2 часа. Оптимальное количество процессоров составляет 32-40 для атмосферы MPI и 8 для океана (OPENMP). Запускается на счет в виде двух независимых задач, обменивающихся через жесткий диск.

В модели также рассчитываются процессы, происходящие в криосфере, деятельном слое суши и на её поверхности, в том числе в растительном покрове, а также учитывается углеродный цикл, включающий в себя эволюцию углерода растений, почвы, океана и атмосферы. С INMCM4 проведены лишь те численные эксперименты, которые имеют наивысший приоритет. Результаты всех проведённых экспериментов загружены в базу данных CMIP5 и занимают объём около 8 Тб.

Данные модели могут решать узкоспециализированные задачи моделирования климата для отдельных территорий на большие промежутки по времени.