Главные модели прогнозирования климата: плюсы и минусы

Модель для подражания

В конце 1960-х годов американский климатолог японского происхождения Сюкуро Манабэ создал упрощённую математическую модель, которая демонстрирует, как концентрация парниковых газов влияет на температуру воздуха. Учёный пришёл к выводу, что удвоение содержания CO₂ в атмосфере приведёт к повышению средней глобальной температуры примерно на два градуса по Цельсию. Современные климатические модели подтверждают этот результат. Именно показатель в 2 °C стал ориентиром для мирового сообщества в стремлении замедлить глобальное потепление и удержать рост средней температуры у поверхности Земли в пределах этого порога.

В 2021 году за свои научные достижения Сюкуро Манабэ получил Нобелевскую премию по физике Фото: © AP / TASS

В 1967 году Манабэ совместно с метеорологом Ричардом Везеральдом опубликовал статью, которую сегодня называют первым достоверным научным описанием глобального изменения климата. С тех пор она была процитирована более 2 500 раз. А в 1975 году его разработки легли в основу первой трёхмерной климатической модели, способной воспроизводить процессы глобального потепления. Она стала предшественницей современных климатических моделей — системной основы прогнозов, на которых сегодня строятся все ключевые сценарии будущего климата.

Сюкуро Манабэ предложил революционную идею — использовать численное моделирование для прогнозирования влияния атмосферных условий на температуру поверхности Земли. Но даже такие прогрессивные для своего времени модели, конечно, имели ограничения. Они опирались на небольшие массивы данных, потому упрощали многие процессы — от турбулентной динамики атмосферы до влияния облачности. С развитием технологий численного моделирования, появлением специальных компьютеров и спутниковых систем наблюдений такие программы становились сложнее и точнее.

Параллельно с США климатическое моделирование активно развивал Советский Союз — один из мировых лидеров в этой области. Всё началось с разработки совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана, которой занимался Вычислительный центр Сибирского отделения Академии наук СССР. Там под руководством академика Гурия Марчука вслед за Манабэ была разработана трёхмерная климатическая модель, учитывающая энерго- и массообмен между океаном и атмосферой. Важную роль в формировании методологической базы сыграл и академик Никита Моисеев. Его внимание было сфокусировано на проблемах совместной эволюции природы и человеческого общества, где состояние биосферы, климатические изменения и антропогенная деятельность образуют единую динамическую систему. Моисеев занимался математическими моделями, которые связывали циркуляцию атмосферы и океана с биогеохимическими циклами — прежде всего, с углеродным. Эти модели позволяли не только описывать изменения климата, но и изучать реакцию биосферы на разнообразные события — от загрязнения до масштабных катастроф. 

Ядерная зима

Никита Моисеев и его коллеги первыми количественно описали последствия полномасштабной ядерной войны — «ядерной зимы». Их расчёты показали, что в результате полномасштабного конфликта с использованием десятков атомных бомб взрывы поднимут огромные массы пепла, дыма и сажи на высоту до 20–30 км. Это спровоцирует по всему миру длительное похолодание, местами со снижением температуры на 15–20 °C.

Так выглядит ядерная зима глазами нейросети Изображение: © Midjourney / промт Валентина Межецкая / «Сириус(Журнал»

Созданные советскими учёными климатические модели были усовершенствованы и сегодня входят в число лучших. Например, INM-CM, которую разработали в Институте вычислительной математики РАН. Эта симуляция участвует в международном проекте CMIP, где сравниваются и тестируются ведущие климатические модели мира. Последние версии, INM-CM4 и INM-CM5, вошли в Шестой оценочный доклад IPCC (2021), что является признанием высокого научного уровня российской школы климатического моделирования.

«Абсолютного лидера в семействе климатических моделей найти сложно: по каким-то параметрам лучшей является одна модель, по другим — другая. Нынешняя версия нашей климатической модели (INM-CM6M) точнее всех воспроизводит наблюдаемые изменения приземной температуры на Европейской территории России. Для Западно-Европейского региона лучшей по этому критерию является модель института Макса Планка (MPI-ESM-HR). Конкурентоспособность отечественной модели заключается не только в способности воспроизводить современный климат, но и давать долгосрочные прогнозы, например на сезон или год. Модель INM-CM используется в оперативной практике Росгидромета по сезонному и сверхдолгосрочному прогнозу», — говорит заместитель директора Института вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН Андрей Грицун.

Симуляторы климата

Климатические модели — это системы дифференциальных уравнений, основанных на базовых законах физики и химии. При их разработке на поверхность и нижние слои атмосферы Земли накладывают виртуальную решётку, и для каждой её ячейки делается расчёт, а также оценивается влияние на неё соседних «кубиков».

«Решётка» Модели общей циркуляции, где каждый блок которой — это фрагмент атмосферы или океана с определёнными характеристиками Изображение: © Qwen / промт Валентина Межецкая / «Сириус(Журнал»

«Климат с точки зрения математики (климатологи определяют его как режим погоды, характерный для конкретной местности в течение 30 лет. — Прим. ред.) принято определять как статистический ансамбль состояний, принимаемый климатической системой за достаточно большой интервал времени, в пределе бесконечный. В общем случае под этим ансамблем понимается не только множество состояний, но и некоторая вероятностная мера, заданная на этом множестве и определяющая вероятность того, что система может находиться на некотором подмножестве данного множества», — говорит руководитель группы Научного центра информационных технологий и искусственного интеллекта Университета «Сириус» Сергей Петренко. 

Модель общей циркуляции (МОЦ)

Ключевая модель земной системы — модель общей циркуляции. Она может быть атмосферной и учитывать солнечную радиацию, перенос тепла, ветровые потоки, относительную влажность. А может быть океанической, учитывая параметры течений, способность акваторий поглощать и хранить тепло и другие показатели. Бывают модели, объединяющие первую и вторую. В МОЦ можно интегрировать подмодели, описывающие состояние морского льда, взаимодействие атмосферы с растительностью, динамику углеродного цикла и другие процессы. 

В основе моделей общей циркуляции описанная выше решётка, каждый блок которой — это фрагмент атмосферы или океана с определёнными характеристиками: температурой, влажностью, давлением, скоростью движения ветра, солёностью воды. Размер ячеек зависит от вычислительных мощностей. В современных моделях CMIP6 горизонтальное разрешение варьируется от 25 до 50 км. По вертикали атмосферу разбивают на 30–70 слоёв, океан — на 40–60. Чем выше разрешение и меньше размер блоков, тем детальнее модель воспроизводит климатические процессы, включая региональные особенности, циркуляцию океанских течений и образование циклонов. Это положительно сказывается на качестве прогноза, хотя требует больших вычислительных ресурсов.

Бушевавший осенью ураган Мелисса стал самым сильным тропическим циклоном 2025 года, он унёс десятки жизней на Гаити и Ямайке  Фото: © Zuma\TASS

МОЦ достаточно успешно воспроизводит обобщённые характеристики глобальных процессов, связанных с изменением окружающей среды, за последние десятилетия. Вот почему их активно используют в международных проектах вроде CMIP. Полученные благодаря таким моделям результаты попадают в доклады Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК), собранной Всемирной метеорологической организацией для оценки рисков из-за антропогенных факторов.

Прогнозирование наводнений

Наводнения, вызванные интенсивными атмосферными осадками и подъёмом уровня рек, поддаются моделированию с высокой точностью. Прогностические модели, использующие данные с метеорадаров, спутников и цифровых моделей рельефа, позволяют предупреждать население за часы или даже дни до начала паводков. Результаты исследований говорят о том, что в некоторых регионах экстремальные наводнения, ранее считавшиеся условно столетними, могут происходить уже с десятилетней периодичностью.

Энергобалансовые модели (ЭБМ)

Такие модели описывают климатическую систему через баланс приходящей и отражённой солнечной радиации, а также входящего и исходящего теплового излучения. Благодаря простоте и прозрачности алгоритмов их используют для исследований глобального масштаба: оценки равновесной чувствительности климата, анализа способности экосистем адаптироваться к изменяющимся условиям, изучения роли ключевых обратных связей в климатической системе, палеоклиматических реконструкций (например, ледниковых периодов), а также для прогнозирования будущих изменений климата. Достаточно высокая эффективность ЭБМ и низкие требования к вычислительным ресурсам позволяют проводить многочисленные эксперименты, калибровать модели по данным наблюдений и оперативно проверять гипотезы о долгосрочной реакции климата.

«Фундаментальное ограничение ЭБМ заключается в отсутствии пространственной детализации и трёхмерной динамики атмосферы и океана. Такие модели не могут описывать региональные климатические особенности, распределение осадков, атмосферную циркуляцию, динамику океанских течений, а также моды климатической изменчивости: Эль-Ниньо, Северо-Атлантическое колебание и другие. Модели энергетического баланса не учитывают сложные процессы облакообразования, динамику ледников и морского льда, биогеохимические циклы. Для таких задач применяются более продвинутые модели: МОЦ, представляющие атмосферу, океан и сушу с высокой детализацией, но требующие использования больших вычислительных ресурсов, или модели промежуточной сложности. Последние позволяют интегрировать климатические процессы для больших временных интервалов с учётом основных обратных связей», — объясняет профессор кафедры метеорологии и климатологии географического факультета МГУ Александр Ольчев.

Эль-Ниньо — это климатическое явление, характеризующееся аномальным потеплением поверхностных вод в центральной и восточной частях Тихого океана, возникающее раз в 2–7 лет Изображение: © NanoBanana / промт Олеся Поповидченко / «Сириус(Журнал»

Ла-Нинья — это климатическое явление, связанное с понижением температуры поверхности воды в экваториальной части Тихого океана на 3–5 ℃ Изображение: © NanoBanana / промт Олеся Поповидченко / «Сириус(Журнал»

Радиационно-конвективные модели (РКМ)

Эти модели учитывают вертикальную структуру атмосферы и взаимодействие между радиационными и конвективными (движение неравномерно нагретой жидкости или газа, например образование облаков) процессами. В отличие от энергобалансовых моделей, представляющих атмосферу в виде единого слоя, РКМ подразделяют её на множество уровней и детально рассчитывают радиационный перенос в каждом из них (поглощение, излучение и рассеяние радиации облаками, аэрозолями, парниковыми газами и другими компонентами). Радиационно-конвективные модели незаменимы для изучения влияния изменения концентраций парниковых газов на вертикальную структуру атмосферы, анализа прямых и обратных связей, стратосферного охлаждения, а также для настройки соответствующих модулей в МОЦ. Минусы РКМ: отсутствие горизонтальной динамики и региональной детализации.

Радиационно-конвективные модели — инструмент для фундаментального анализа, важный для понимания механизмов вертикального обмена энергией и влагой. Он позволяет достаточно точно оценивать распределение температур в атмосфере и у поверхности, моделируя процессы прогрева, испарения, конденсации и конвекции. Это важно, ведь изменение объёма облачности даже на пару процентов в глобальном масштабе может оказать тепловой эффект, сопоставимый с масштабным увеличением концентрации парниковых газов. Кроме того, РКН показывают, что усиление концентрации CO₂ приводит не только к нагреву поверхности, но и к изменению структуры температурного градиента: тропосфера прогревается, пока верхние слои стратосферы, наоборот, охлаждаются.

Модели промежуточной сложности (МПС)

Упомянутые выше модели промежуточной сложности занимают нишу между комплексными ресурсоёмкими МОЦ и более простыми ЭБМ. Если представить климатическую систему в виде гигантского многомерного уравнения, то модели высокой сложности нацелены на максимально точный результат. МПС же уменьшают размерность уравнения, сохраняя при этом ключевые нелинейные связи и обратные связи между основными компонентами: океаном, атмосферой, криосферой, биосферой и циклом углерода. Это позволяет им быть вычислительно эффективными, сохраняя комплексность.

© Валентина Межецкая / «Сириус(Журнал»

Модели промежуточной сложности целесообразно применять в палеоклиматических исследованиях либо в задачах, где большая длительность вычислений диктуется необходимостью ансамблевого подхода для оценки отклика климатической системы на внешние воздействия. Так, МПС позволила воспроизвести последний ледниковый цикл, задавая лишь вариации орбитальных параметров Земли, в то время как остальные переменные, включая концентрацию парниковых газов, модель рассчитывала интерактивно. Также благодаря ей оценили, как антропогенное воздействие задерживает наступление следующей ледниковой эпохи. Повышение эффективности МПС, впрочем, как и других моделей земной системы, специалисты связывают с технологией машинного обучения.