Модель климата

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.