Парадоксы климата. Ледниковый период или обжигающий зной?

Кароль Игорь

Усовершенствование детерминистских моделей происходит традиционно – от простого к сложному. Напомним, что первые гидродинамические модели были сформулированы в СССР в 1930-е гг. Н. Е. Кочиным и в 1940-е гг. И. А. Кибелем, но для их полноценной реализации в ту пору не хватало вычислительных ресурсов. Об эволюции детерминистских моделей в последней четверти ХХ в. можно судить, обратившись к следующей таблице.

Таблица 5. Этапы развития климатических моделей

Стартовав с рассмотрения состояния одной лишь атмосферы, к концу ХХ в. модели уже включали в себя особенности земного рельефа, учитывали углеродный цикл и различные виды аэрозолей,

состояние океана и морского льда. Сегодня во многие климатические модели включены и блоки атмосферной химии. При этом развитие моделей происходит не только вширь (за счет увеличения количества блоков), но и вглубь (совершенствуется качество ранее включенных блоков). Таким образом, современные модели уже в состоянии учесть многие сложнейшие процессы и явления, происходящие в климатической системе Земли. Нелишне добавить, что развитию моделей в значительной степени способствует регулярно проводимое сравнение полученных с их помощью результатов в рамках международных программ.

Возникает закономерный вопрос: если модели уже сегодня достаточно хороши и с каждым годом становятся все лучше, откуда берется недоверие к ним?

Пожалуй, самая банальная причина заключается в неудачных прогнозах погоды, о которых мы уже упоминали. «Подливают масла в огонь» и климатологи-практики, занятые непосредственно мониторингом, обработкой и анализом данных наблюдений. Для них результаты измерений – единственно объективное отражение действительности, а построение моделей – забава «не знающих жизни» теоретиков.

Другим поводом к недоверию служат публичные ошибки. Так, к примеру, в феврале 2006 г. по инициативе Би-би-си каждый владелец персонального компьютера мог получить копию сложной модели, разработанной в Центре прогнозирования и исследования климата в Экстере, и с ее помощью самостоятельно рассчитать изменение климата Великобритании в период 1920–2080 гг. Откликнулись около 200 тыс. пользователей. Однако создатели программы забыли заложить часть необходимых для ее работы данных. А когда каких-то значений, необходимых для расчетов, не хватает, компьютер восполняет дефицит числами, не имеющими никакого отношения к реальным величинам этого параметра. При этом формально модель продолжает работать, но результаты выдает, конечно же, неверные. В упомянутой ситуации потепление климата Британии «пошло» беспрецедентно высокими темпами, и модель, «добравшись» до 2013 г., не смогла продолжать вычисления и остановилась. Свидетелями этой ошибки оказались сразу 200 тыс. человек! Безусловно, от ошибок никто не застрахован, но когда они столь растиражированы, возникает сомнение в способности создателя уверенно управлять своим детищем.

Еще одна причина кроется в неспособности существующих моделей отражать некоторые реально происходящие в климатической системе процессы. Известно, например, что все попытки модельно воспроизвести антарктическую «озоновую дыру» сразу после ее обнаружения в середине 1980-х гг. завершились неудачей. Экспресс-анализ показал, что та неудача была обусловлена неучетом в моделях гетерогенных (протекающих на поверхности аэрозольных частиц) химических реакций, играющих определяющую роль в балансе стратосферного полярного озона в весенние месяцы. Поговорка гласит: «Падая и вставая, ты растешь». Так и модели совершенствуются по мере отыскания объяснений еще вчера необъяснимым фактам.

Не способствуют популярности моделей и расхождения модельных оценок (иногда оказывающихся даже противоположными) у разных авторов. В ходе вышеупомянутых международных сравнений в десятки созданных в разных странах моделей закладываются одни и те же входные параметры, после чего синхронно производятся заранее оговоренные расчеты (например, для определения, какие значения примут модельные неизвестные через 10 расчетных лет). В итоге построенные на одних и тех же физических законах модели дают неодинаковые результаты. Безусловно, это может быть следствием ошибки по недосмотру или из-за пренебрежения каким-либо природным явлением в конкретной модели. Но скорее всего корень зла заключается в различиях приближенных модельных описаний сложных («проблемных») или плохо изученных процессов.

Яркой иллюстрацией к сказанному служит «проблемная» облачность. Состояние облачности оказывает огромное влияние на климат, и потому ни одна климатическая модель не

может обойтись без ее учета. В то же время формирование облачности происходит с участием химических, радиационных, динамических и многих других процессов, имеющих масштабы от микрофизического до глобального. Достаточно полно описать этот комплекс процессов со всеми их хитросплетениями не в силах ни одна современная модель. А потому создатели моделей вынуждены лишь приближенно описывать («параметризовать») результаты участия этих процессов в формировании облачности, связывая их с моделируемыми величинами. Разумеется, авторы заботятся о том, чтобы в результате работы их параметризаций полученная картина облачности максимально походила на наблюдаемую, но упомянутые упрощения неизбежно вносят в нее заметные искажения – у каждой модели свои. Увы, таких малоизученных или просто «слишком сложных» для современных моделей процессов пока еще достаточно много.

Наконец, нет уверенности в том, что связи и взаимодействия, положенные в основу модели при ее составлении, сохранятся в будущем. В основном это относится к аналоговым моделям, строящимся на данных продолжительных измерений в данном регионе. Известны случаи, когда аналоговые модели климата и прогноза его изменений даже использовали результаты исследований климата далекого прошлого для отыскания их сходства с современным состоянием и характеристиками отдельных частей климатической системы.

Такие прогнозы составлялись академиком М. И. Будыко с сотрудниками в 1960–70-х гг. для изменений климата Северного полушария по аналогам состояний климатического оптимума плейстоцена (периода примерно 6 тыс. лет до н. э.) и микулинского межледниковья (125–130 тыс. лет до н. э.). Согласно палеореконструкциям, в первый из этих периодов средняя температура приземного воздуха в средних северных широтах была на 1,0–1,5 °C, а во второй – на 2,0–2,5 °C выше ее значения в середине ХХ в. Эти реконструкции, по мнению авторов, могли соответствовать климатическим условиям начала и середины ХХI века. В развитие этого подхода были осуществлены прогнозы изменений климатического режима средних и высоких северных широт в конце ХХ – начале ХХI в. Прогноз, сделанный с помощью палеоаналоговой и статистической моделей, предсказывавший максимальное потепление в нижней атмосфере околополюсных районов Европы и Западной Евразии зимой, не оправдался. Наблюдения последних десятилетий показали максимальное потепление на материках в средних широтах зимой (в России – западнее озера Байкал), но не около полюса. Причина такого расхождения результатов – использование в указанных моделях данных наблюдений за реальным зимним потеплением в средних широтах и на западе Евразийского сектора Арктики 1930–40-х гг. Тогда, как и в палеоклимате 6 тыс. и 125 тыс. лет до н. э., измеренная концентрация углекислого газа в атмосфере не превосходила 300–310 ppm (300–310 молекул CO₂ на миллион молекул газов воздуха). Регулярные современные измерения концентрации CO₂ дают значительно большую величину – 370–390 ppm концентрации этого ныне основного парникового газа. Так заметное неучтенное различие даже одной, но важной климатической величины может привести к неудаче прогноза. И напротив, современные детерминистские модели, учитывающие этот рост CO₂, правильно предсказали наблюдаемые в средних широтах потепление над материками зимой и летнее уменьшение осадков.

Итак, можно заключить, что пока еще не все ладно в «модельном королевстве», современные климатические модели имеют серьезные недостатки. Но если модели все же создаются, «значит это кому-нибудь нужно»?

Существование и развитие моделей неразрывно связаны с всесторонними наблюдениями за нашей климатической системой: данные измерений используются в качестве входных модельных параметров, они же служат мерилом качества работы моделей. Уникальность же моделей состоит в том, что они и только они (!) могут помочь: а) выявить и оценить основные механизмы формирования климата в условиях их комплексного постоянного взаимодействия; б) дать прогноз наиболее вероятных изменений климата в целом и отдельных его характеристик; в) проверить (не нанося какого-либо вреда окружающей среде!), какими последствиями чреваты для климата те или иные крупномасштабные человеческие акции.