Моделирование климатических процессов

17

Содержание

Введение

1. Глобальное моделирование

2. Моделирование климатических процессов

Выводы

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 СО₂:

25[1 - еxр{-0.82(о - 1)}], о ? 1

ДТ_g= (1)

-5.25 о ² + 12.55 о - 7.3, о < 1

где о, -- отношение современного содержания СО₂, в атмосфере С_а(t) к его доиндустриальному уровню С_а(1850).

Из (1) видно, что Т_g, является возрастающей функцией количества атмосферного СО₂. Увеличение количества СО₂ в атмосфере на 20% приводит к возрастанию температуры на 0.3 °С. Удвоение атмосферного СО₂ 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] ^ПР^И удвоении концентрации атмосферного СО₂ то для оценки современной тенденции в изменении ДТ_g, можно использовать формулу:

ДТ_g = (ДТ_g)_2[СО2]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 СO₂ в земной атмосфере, должны быть отражены в ГИМ. Формула (1) учитывает влияние СО₂ Согласно Мintzer (1987), имеется возможность расширить учет температурного эффекта и от других парниковых газов:

ДТ_?= ДТ_СО2 + ДТ_N20 + ДТ_СН4 + ДТ_O3 + ДТ_СFС11+ ДТ_{СFС12 ,} где

ДТ_СО2 =- 0.677 +3.019lп[С_а(t) / С_а(t_о)] ,

ДТ_N20 = 0.057{[ N₂0(t)]^1/2 - [ N₂0(t₀)]^1/2} ,

ДТ_СН4 = 0.19{[ СН4(t)]^1/2 - [СН4(t₀)]^1/2} ,

ДТ_O3 = 0.7[O₃(t)-O₃(t₀)]/15 ,

ДТ_СFС11 = 0.14[СFС11(t)- СFС11(t₀)] ,

ДТ_СFС12 = 0.16[СFС12(t)- СFС12(t₀)] .

Значение t₀ 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 (sin²ц_T - sin²ц) (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_a(ц,t) =

T_е - 2ц(T_е - Т_S )/р для южного полушария,

где

Т_N,min +2t(Т_N,max - Т_N,min)/t_Д ,tЄ[0, 0.5 t_Д];

Т_N =

Т_N,min +2(t_Д - t) (Т_N,max - Т_N,min)/ t_Д,tЄ[0.5 t_Д, t_Д];

Т_{S, max} +2t(Т_S,min - Т_{S, max})/t_Д ,tЄ[0, 0.5 t_Д];

Т_S =

Т_{S, max} +2(t_Д - t) (Т_{S, min} - Т_{S, max})/ t_Д,tЄ[0.5 t_Д, t_Д];

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 = 28⁰С.

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

В некоторых моделях авторы вводят множитель обратной связи в:

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_iсе Є [263,283] °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 Т₀ = 5.7 °С в состояние Т₀ = 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

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^-7ч10^-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)

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)Е₀* + Е_а - уТ_S⁴= 0 , (4)

где Т_S -- средняя эффективная температура излучения системы, близкая к температуре среднего энергетического уровня вблизи поверхности 400 мб, Е₀*=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 = б₀ - Дб, где б₀ = 0.35 -- альбедо в современных условиях, Дб -- малая часть альбедо, определяемая влиянием антропогенных аэрозолей. Из уравнения (4) получим выражение для температуры:

Т_S =[ Е₀* (1- б)/у ]^1/4 [1+ Дб (1-б₀)^-1 + Е_а /Е₀* (1-б₀)^-1 ]^1/4 (5)

Считая, что Дб << 1 и Е_а/Е₀*<< 1, разложим функцию правой части уравнения (5) в ряд Тейлора по степеням Дб и Е_а / Е₀* и выпишем первые члены ряда :

Т_S =[ Е₀* (1- б₀)/у ]^1/4 {1+0.25 Дб (1-б₀)^-1 [1+ Е_а /Е₀* ]} (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 Т₁ и Т₂, выражающих вклад соответственно выбросов тепла и аэрозолей:

Т₁ =0.25(1- б₀ )^-1[ Е₀* (1- б₀)/у ]^1/4 Е_а /Е₀*=96.046 Е_а /Е₀*,

Т₂ =0.25(1- б₀ )^-1[ Е₀* (1- б₀)/у ]^1/4 Дб=96.046 Дб,

Отметим, что добавка T₁ в современных условиях очень мала. Если принять Е_а = 4•10^-5 кал•см^-2•мин^-1 и, следовательно, Е_а /Е₀*= 8.21 -10^{- 4}, то Т₁ = 0.0079°С. Таким образом, прямое влияние мировой энергетики на среднюю температуру атмосферы в настоящее время незначительно. Из выражения для Т₁ следует, что для повышения температуры атмосферы за счет выбросов тепла на 0.5 °С необходимо выполнение условия Е_а /Е₀* = 0.0052, что означает увеличение антропогенных потоков тепла в окружающую среду в 63.4 раза. Это эквивалентно высвобождению энергии при сжигании 570•10⁹ т. условного топлива в год.

Если считать, что выработка энергии пропорциональна численности населения, то Т₁ = 96.046 k_TGGу_S / Е₀* , где G -- плотность населения, чел/км²; у_S -- площадь суши, км²; 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_BdВ, где к_B = 0.1154 км² / т -- коэффициент пропорциональности, В -- количество аэрозолей антропогенного происхождения, т/ км². Получаем после интегрирования этого уравнения: Е=Е₀*(1-б₀)ехр(-k_B В). С другой стороны, согласно определению альбедо, Е= Е₀*(1- б)= Е₀*(1- б₀ + Дб). Приравнивая эти выражения для Е, получаем Дб = -(1-б₀)[1-ехр(-k_B В)]. Следовательно, изменение температуры, связанное с антропогенным загрязнением атмосферы аэрозолями, равно:

T₂ =-0.25[Е₀*(1-б₀)/у]^1/4[1-ехр(-k_B В)] = -62.43[1-ехр(-k_B В)]

Поскольку средний выброс аэрозолей антропогенного происхождения по оценкам многих авторов составляет 300•10⁶ т/год, а среднее время пребывания аэрозолей в атмосфере оценивается в 3 недели, то в атмосфере в среднем находится 17.262•10⁶ т частиц. Из формулы для Т₂, 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.

Вывод

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