Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Введение

1. Глобальное моделирование

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 СО 2:

25, о? 1

5.25 о 2 + 12.55 о - 7.3, о < 1

где о, -- отношение современного содержания СО 2 , в атмосфере С а (t) к его доиндустриальному уровню С а (1850).

Из (1) видно, что Т g , является возрастающей функцией количества атмосферного СО 2 . Увеличение количества СО 2 в атмосфере на 20% приводит к возрастанию температуры на 0.3 °С. Удвоение атмосферного СО 2 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 ] П Р И удвоении концентрации атмосферного СО 2 то для оценки современной тенденции в изменении ДТ g , можно использовать формулу:

ДТ g = (ДТ g) 2[ СО 2 ] 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 СO 2 в земной атмосфере, должны быть отражены в ГИМ. Формула (1) учитывает влияние СО 2 Согласно Мintzer (1987), имеется возможность расширить учет температурного эффекта и от других парниковых газов:

ДТ? = ДТ СО 2 + ДТ N 2 0 + ДТ СН 4 + ДТ O 3 + ДТ С F С 11 + ДТ С F С 12 , где

ДТ СО 2 =- 0.677 +3.019lп[С а (t) / С а (t о)] ,

ДТ N 20 = 0.057{[ N 2 0(t)] 1/2 - [ N 2 0(t 0)] 1/2 } ,

ДТ СН 4 = 0.19{[ СН4(t)] 1/2 - [СН4(t 0)] 1/2 } ,

ДТ O 3 = 0.7/15 ,

ДТ С F С 11 = 0.14[СFС11(t)- СFС11(t 0)] ,

ДТ С F С 12 = 0.16[СFС12(t)- СFС12(t 0)] .

Значение t 0 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 (sin 2 ц T - sin 2 ц) (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 е - 2ц(T е - Т S)/р для южного полушария,

Т N , min +2t(Т N , max - Т N , min)/t Д,tЄ;

Т N , min +2(t Д - t) (Т N , max - Т N , min)/ t Д,tЄ;

Т S , max +2t(Т S , min - Т S , max)/t Д,tЄ;

Т S , max +2(t Д - t) (Т S , min - Т S , max)/ t Д,tЄ;

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 = 28 0 С.

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

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 i се Є °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 Т 0 = 5.7 °С в состояние Т 0 = 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

Область влияния климатической системы	Время установления равновесного состояния
Атмосфера: свободная пограничный слой
Мировой океан: перемешанный слой глубокий океан морской лед	от суток до 100 лет
Континенты озера и реки почвенно-растительные формации снежный покров и поверхностный лед
Горные ледники
Ледяные щиты
Мантия Земли	30 млн лет

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 -7 ч10 -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)

Вид частиц	Количество частиц, 10 6 т/год
Частицы естественного происхождения (выветривание, эрозия и т.п.)
Частицы лесных пожаров и сжигания отходов лесного хозяйствования
Морская соль
Вулканическая пыль
Частицы, образовавшиеся при выбросе газов: природные процессы сульфаты из Н 2 S соли аммония из HN 3 нитраты из N0 х гидрокарбонаты из растительных соединений антропогенные процессы сульфаты из SO 2 нитраты из NO x гидрокарбонаты
Всего частиц, выбрасываемых в атмосферу: по естественным причинам по антропогенным причинам
Общий поток частиц в атмосферу

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)Е 0 * + Е а - уТ S 4 = 0 , (4)

где Т S -- средняя эффективная температура излучения системы, близкая к температуре среднего энергетического уровня вблизи поверхности 400 мб, Е 0 *=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 = б 0 - Дб, где б 0 = 0.35 -- альбедо в современных условиях, Дб -- малая часть альбедо, определяемая влиянием антропогенных аэрозолей. Из уравнения (4) получим выражение для температуры:

Т S =[ Е 0 * (1- б)/у ] 1/4 1/4 (5)

Считая, что Дб << 1 и Е а /Е 0 *<< 1, разложим функцию правой части уравнения (5) в ряд Тейлора по степеням Дб и Е а / Е 0 * и выпишем первые члены ряда:

Т S =[ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 {1+0.25 Дб (1-б 0) -1 } (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 Т 1 и Т 2 , выражающих вклад соответственно выбросов тепла и аэрозолей:

Т 1 =0.25(1- б 0) -1 [ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 Е а /Е 0 *=96.046 Е а /Е 0 *,

Т 2 =0.25(1- б 0) -1 [ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 Дб=96.046 Дб,

Отметим, что добавка T 1 в современных условиях очень мала. Если принять Е а = 4 10 - 5 кал см -2 мин -1 и, следовательно, Е а /Е 0 *= 8.21 -10 - 4 , то Т 1 = 0.0079°С. Таким образом, прямое влияние мировой энергетики на среднюю температуру атмосферы в настоящее время незначительно. Из выражения для Т 1 следует, что для повышения температуры атмосферы за счет выбросов тепла на 0.5 °С необходимо выполнение условия Е а /Е 0 * = 0.0052, что означает увеличение антропогенных потоков тепла в окружающую среду в 63.4 раза. Это эквивалентно высвобождению энергии при сжигании 570 10 9 т. условного топлива в год.

Если считать, что выработка энергии пропорциональна численности населения, то Т 1 = 96.046 k TG Gу S / Е 0 * , где G -- плотность населения, чел/км 2 ; у S -- площадь суши, км 2 ; 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 B dВ, где к B = 0.1154 км 2 / т -- коэффициент пропорциональности, В -- количество аэрозолей антропогенного происхождения, т/ км 2 . Получаем после интегрирования этого уравнения: Е=Е 0 *(1-б 0)ехр(-k B В). С другой стороны, согласно определению альбедо, Е= Е 0 *(1- б)= Е 0 *(1- б 0 + Дб). Приравнивая эти выражения для Е, получаем Дб = -(1-б 0). Следовательно, изменение температуры, связанное с антропогенным загрязнением атмосферы аэрозолями, равно:

T 2 =-0.25[Е 0 *(1-б 0)/у] 1/4 = -62.43

Поскольку средний выброс аэрозолей антропогенного происхождения по оценкам многих авторов составляет 300 10 6 т/год, а среднее время пребывания аэрозолей в атмосфере оценивается в 3 недели, то в атмосфере в среднем находится 17.262 10 6 т частиц. Из формулы для Т 2 , 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.

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

Подобные документы

Знакомство с особенностями сопоставления индексов климатических колебаний и глобальной температуры с колебаниями вращения Земли. Явление ЭНЮК как основная мода колебания системы океан-атмосфера, регулярно наблюдаемая в экваториальном Тихом океане.

дипломная работа , добавлен 26.08.2017


Методологические и теоретические основы процесса моделирования экологических систем и процессов. Исследование влияния поверхностно-активных веществ на водные растения на примере элодеи. Сравнительный анализ компонентов синтетических моющих средств.

курсовая работа , добавлен 23.01.2013


Общие принципы и задачи моделирования. Общее понятие о модели хищник-жертва. Конкуренция двух видов. Ярусно-мозаичная концепция леса, гэп-моделирование. Математическая модель экосистемы бореальных лесов Восточной Сибири. Проблемы моделирования в экологии.

курсовая работа , добавлен 03.12.2012


Значение математических моделей процессов, происходящих в почвах. Математическая модель теплового и температурного режимов почв, водного режима почв. Особенности модели процессов гумусонакопления и специфика моделирования продуктивности агроэкосистем.

курсовая работа , добавлен 31.05.2012


Математическое моделирование в экологии. Межвидовое взаимодействие типа "Хищник-Жертва". Компьютерное моделирование отношений. Стационарные точки системы уравнений. Построение фазовых траекторий с помощью метода изоклин. Численное моделирование задачи.

реферат , добавлен 09.12.2012


Особенности моделирования процессов в природно-техногенных комплексах. Модель передвижения тяжёлых металлов и легких нефтепродуктов. Прогнозирование функционирования природно-техногенных комплексов. Минерализация грунтовых вод на мелиоративных системах.

реферат , добавлен 07.01.2014


Зона вечной мерзлоты, ее характеристики. Динамика и последствия глобального изменения климатических процессов; оценка неопределенности. Прогнозирование геокриологических рисков для инфраструктуры. Влияние эмиссии метана при деградации вечной мерзлоты.

реферат , добавлен 07.11.2014


Общая характеристика озона и процессов, сопровождающих его образование. Значение озона в функционировании климатической системы, его распределение с высотой. Воздействие циркуляции атмосферы на динамику озоносферы, причины и последствия разрушения.

курсовая работа , добавлен 10.05.2011


Понятие системного подхода к решению экологических проблем. Имитационное моделирование экологических моделей и процессов. Приборы для определения загрязнения почв и измерения почвенных характеристик. Прибор для экспресс-анализа токсичности "Биотокс-10М".

курсовая работа , добавлен 24.06.2010


Изучение состояния климата (потепления и похолодания) в Гренландии в минувшие эпохи при помощи метода Спа. Место расположения станции глубоководного бурения в Северной Атлантике. Изучение состояния климата и ландшафтов Западной Сибири в голоцене.

5. Агроэкосистемы. Сравнение с природными экосистемами.

6. Основные виды антропогенных воздействий на биосферу. Их усиление во второй половине 20 в.

7. Природные опасности. Их влияние на экосистемы.

8. Современные экологические проблемы и их значимость.

9. Загрязнение окружающей среды. Классификация.

11. Парниковый эффект. Экологические функции озона. Реакции разрушения озона.

12. Смоги. Реакции фотохимического смога.

13. Кислотные осадки. Их действие на экосистемы.

14. Климат. Современные климатические модели.

16. Антропогенное воздействие на подземные воды.

17. Экологические последствия загрязнения водоемов.

19. Экологическое и гигиеническое нормирование качества окружающей среды.

20. Санитарно – гигиенические нормативы качества окружающей среды. Эффект суммации.

21. Пду физических воздействий: радиации, шума, вибрации, эми.

22. Нормирование химических веществ в продуктах питания.

23. Производственно-хозяйственные и комплексные нормативы качества окружающей среды. Пдв, пдс, пдн, сзз. Экологическая емкость территории.

24. Некоторые недостатки системы нормируемых показателей. Некоторые недостатки системы экологического нормирования.

25. Экологический мониторинг. Виды (по масштабам, объектам, методам наблюдений), задачи мониторинга.

26. Гсмос, егсэм и их задачи.

27. Экотоксикологический мониторинг. Токсиканты. Механизм их воздействия на организм.

28. Токсическое действие некоторых неорганических супероксикантов.

29. Токсическое действие некоторых органических супероксикантов.

30.Биотестирование, биоиндикация и биоаккумуляция в системе экологического мониторинга.

Перспективы использования биоиндикаторов.

31. Риск. Классификация и общая характеристика рисков.

Риск. Общие характеристики рисков.

Виды рисков.

32. Факторы экологического риска. Ситуация в Пермском крае, в России.

33. Концепция нулевого риска. Приемлемый риск. Восприятие риска различными категориями граждан.

34. Оценка экологического риска для техногенных систем, стихийных бедствий, природных экосистем. Этапы оценки риска.

35. Анализ, управление экологическим риском.

36. Экологический риск для здоровья человека.

37. Основные направления инженерной защиты опс от техногенных воздействий. Роль биотехнологий в защите опс.

38. Основные принципы создания ресурсосберегающих производств.

39. Защита атмосферы от техногенных воздействий. Очистка газовых выбросов от аэрозолей.

40. Очистка газовых выбросов от газообразных и парообразных примесей.

41. Очистка сточных вод от нерастворимых и растворимых примесей.

42. Обезвреживание и утилизация твердых отходов.

13. Кислотные осадки. Их действие на экосистемы.

Снег, туманы, росы, дожди. Чем меньше воды в атмосферном явлении, тем кислотность выше. Естественное значение pH для природных дождей 5,6. Кислотные дожди: рН колеблется от 3 до 5.

Опасными являются не сами кислотные осадки, а процессы, которые протекают под их влиянием. Основные компоненты кислотных осадков – оксид азота и оксид серы. Больше всего диоксида выделяется при сжигании топлива, главным образом угля, металлургическая промышленность, переработка полиметаллических руд, производство серной кислоты, переработка нефти. Оксиды азота появляются при сжигании топлива на ТЭС, при производстве азотных удобрений, азотной кислоты, выхлопов двигателей внутреннего сгорания.

Естественные источники газов: бактериальная активность в почве, грозы, извержения вулканов, лесные пожары.

Поступление в атмосферу больших количеств SO 2 и окислов азота приводит к образованию сильных кислот - серной и азотной. В этих реакциях участвуют кислород и пары воды, а также частицы техногенной пыли в качестве катализаторов:

2SO 2 + О 2 + 2Н 2 О  2H 2 SO 4 ;

4NO 2 + 2Н 2 O + О 2 4HNO 3 .

Кислотные осадки разрушают восковую пленку на листьях. В результате растения делаются доступными для различных болезнетворных микроорганизмов. Уменьшается устойчивость лесов к засухам, к болезням, к загрязнениям, а это в свою очередь приводит к их деградации, как природных экосистем.

Кислотные дожди влияют и на почву: происходит вымывание из почвы биогенных элементов: катионы калия, кальция, магния и др. В то же время из почвы вымываются токсичные тяжелые металлы, кроме того, тяжелые металлы начинают связывать полезные компоненты (фосфор), в результате чего уменьшается плодородие почвЕсли в водоемах pH < 4,5, не водится фитопланктон, улитки, мидии, ракообразные, т.е. отсутствует корм для рыб, в результате не водится и рыба.

Кислотные осадки усиливают коррозию металлов, разрушают строительные материалы, материалы памятников скульптур, т.е. начинает разрушаться мрамор, известняк, бетон, кирпич.

CaCO 3 + H 2 O + SO 2 + O 2 = CaSO 4 * 2H 2 O

CaSiO 3 + H 2 O + SO 2 + O 2 = CaSO 4 * 2H 2 O

Пример влияния на экосистемы: закисление озер в Канаде, Швеции, Норвегии, это обусловлено тем, что большая часть выбросов приходится на США, ФРГ, Великобританию.

14. Климат. Современные климатические модели.

Климат – характерный многолетний режим погоды, который на­блюдается в данной местности в течение веков и определяется зако­номерной последовательностью метеорологических процессов.

Погода характеризует состояние метео­рологических условий (температуры, относительной и абсолютной влажности воздуха, атмосферного давления) и физических явлений (атмосферных осадков, туманов, ветра, грозы) в данное время.

Колебания климата и его природная изменчивость оказывают глубокое влияние на живые организмы. Географическое рас­пределение растений и животных, характер и интенсивность биологических процессов во многом определяются климатически­ми условиями. Изменения климата являются одним из факторов эво­люции биосферы.

Климат Земли формируется в результате сложного взаимодей­ствия гидросферы, атмосферы, криосферы, литосферы и биосферы.

Для прогноза будущего изменения климата необходимо моде­лирование многочисленных, постоянно меняющихся факторов окружающей среды. Самые первые климатические модели были основаны на предпосылке постоянства климата: выбирались переменные и интервал времени для их оценки. Но эти модели давали лишь очень приблизительные и дале­ко неточные прогнозы будущих изменений климата.

Более эффективные комплексные климатические модели основываются на физических законах, представляемых математичес­кими уравнениями.

Для быстрых, приблизительных и краткосрочных прогнозов ожидаемых изменений используются уравнения гидродинамики, с помощью которых описывают движение.

Альтернативный подход обеспечивают уравнения балансного типа, которые фиксируют баланс какой-либо величины (масса, энергия, тепло) в выделенной части пространства. Эти уравнения оперируют с усредненными значениями. При описании климатических изменений усреднение должно распрост­раняться на промежутки времени не менее одного года и на значи­тельные пространственные области.

Предельным случаем усреднения является нуль – мерная, т. е. точечная модель Земли, которая описывает климат при помощи единой для всего земного шара температуры Т. Эту температуру можно найти, приравняв падающий на земной диск поток коротковолнового излучения потоку длинновол­нового излучения, покидающего поверхность Зем­ли. В соответствии с законом Стефана-Больцмана поток уходящего излучения пропорционален четвертой степени температуры. Такой усредненный подход дает возможность оценить распределение сред­ней температуры по поверхности Земли, но не позволяет воспроиз­вести динамику климата.

Более прогрессивными моделями климатической системы являются модели атмосферных движений, которые описывают воздушные потоки, выравнивающие температурный профиль вдоль меридианов. Такие модели сыграли значительную роль в по­нимании механизмов самоорганизации в климатических системах.

Последующие климатические модели усложнялись за счет простого увеличения их размерности. В них появлялись новые пара­метры природных процессов. Возникла необходимость введения в современные климатические модели множества дополнительных параметров, важнейшими из которых являются:

биота и глобальный цикл диоксида углерода;

гидрологический режим;

вечная мерзлота;

снежный покров и ледники;

прибрежные процессы;

циркуляция океана и структура придонных вод;

динамика, тепловой баланс и состав атмосферы;

солнечные и геомагнитные воздействия.

Но и эти параметры не могут быть достаточно точно оценены современными средствами наблюдения за климатической системой Земли. Они настолько тонко сбалансированы, что даже малые их изменения могут привести к ощутимым последствиям. Но и точность измерения параметров климатической модели еще не гарантирует ее высокого качества в целом.

«Электромагнит­ная» модель климата: основана на взаимодействии энергии космических элементарных частиц и магнитного поля Земли. Со­гласно этой модели, в магнитном поле Земли энергия космических частиц преобразуется в токи земного ядра и радиационных поясов. Жидкая часть магмы земного ядра выполняет функцию ротора. Пе­ремещаясь в недрах Земли, она как бы подкручивает планету, определяет ритм ее вращения и способствует образованию поперечного электрического тока. Такой ток протекает на границе твердой и жид­кой магмы, а его синусоида совпадает с Гольфстримом и другими океаническими течениями.

В последние годы учен ыми НАСА разработана новая модель клим ата. Согласно этой модели, история изменения климата делит­ся на два периода: до и после появления техногенных систем. Уче­ные НАСА считают, что в течение 1400 - 1700 годов, когда не было влияния на природу промышленных выбросов, одним из самых боль­ших факторов, влияющих на изменение климата планеты, было из­менение солнечной активности. Компьютерное моделирование позволило восстановить особенности климата и атмосферные явле­ния этого времени.

Эта же модель климата показала, что в последнее столетие техногенное влияние человеческого фактора стало превалирующим над влиянием солнечной активности. Во второй половине XX века стало очевидно, что за счет антропогенного воздействия общая кли­матическая ситуация меняется гораздо быстрее, чем в прежние вре­мена. Конец XX века принес с собой изменение климата в масшта­бах всей планеты. Наблюдается глобальное потепление, связанное с воздействием человека на биосферу. Повысилась температура воздуха у поверхности суши, потеплела вода в океанах, а вслед за тем участились бури, наводнения, засухи.

Поэтому, прослеживая тепловую историю земного шара, не­обходимо отличать естественные изменения от изменений, вызван­ных воздействием человека. И климатические модели должны раскрывать особенности развития тепловых процессов в техноген­ных системах. Если будет окончательно доказано, что техногенная деятельность человечества вызывает значительное глобальное по­тепление, которое может вызвать катастрофические последствия, то необходимо скорее перейти к использованию альтернативных источ­ников энергии без использования углерода. Такие страны, как Япо­ния и США уже сегодня вкладывают десятки и сотни миллионов долларов в разработку двигателей, работающих на водородном топливе.

Введение

Центральной проблемой современной теории климата является проблема предсказания изменений климата, вызванных антропогенной деятельностью. В силу специфических особенностей климатической системы, которые будут обсуждены ниже, эта проблема не может быть решена традиционными методами, многократно опробованными в естественных науках. Можно констатировать, что главной методологической основой решения данной задачи является в настоящее время численное моделирование климатической системы с помощью глобальных климатических моделей, основой которых являются глобальные модели общей циркуляции атмосферы и океана. Естественно, что формулирование моделей климата требует проведения натурных экспериментов, анализ результатов которых позволяет формулировать все более точные модели конкретных физических процессов, определяющих динамику климатической системы. Однако, такие эксперименты не решают главной задачи - определение чувствительности реальной климатической системы к малым внешним воздействиям.

Климатическая система и климат

Под климатом понимаются наиболее часто повторяющиеся для данной местности особенности погоды, создающие типичный режим температуры, увлажнения, циркуляции атмосферы. При этом под "типичными" понимаются те черты, которые сохраняются практически неизменными на протяжении одного поколения, т.е. порядка 30 – 40 лет. К числу этих черт относятся не только средние значения, но и показатели изменчивости, такие, как, например, амплитуда колебаний температуры. Имея дело со столь продолжительными по времени процессами, невозможно рассматривать климат какой-то местности изолированно. За счет теплообмена и циркуляции воздуха вся планета принимает участие а его формировании. Поэтому естественно употреблять понятие климат планеты Земля, Особенности климата отдельных регионов – это преломление общих закономерностей в конкретной обстановке. Так что не столько глобальный климат складывается из местных климатов, сколько местные определяются глобальным. И погода, не изменения климата определяются явлениями, происходящими ее только в атмосфере, но и в других геосферах. На атмосферу не только влияют, но и зависят от нее океан, растительность, снежно-ледниковый покров, почва и далее человеческая деятельность. Итак, в климатическую систему входят атмосфера, а также процессы и свойства других элементов географической оболочки, которые влияют на атмосферу и зависят от нее. Внешние явления в отличие от внутренних влияют на атмосферу, но не зависят от нее. Такова, например, приходящая из космоса радиация.

Особенности климатической системы как физического объекта

Климатическая система как физический объект обладает рядом специфических особенностей.

1. Главные компоненты системы - атмосфера и океан - с геометрических позиций можно рассматривать как тонкие пленки, поскольку отношение вертикального масштаба к горизонтальному составляет величину порядка 0.01 - 0.001. Таким образом, система квазидвумерна, однако, вертикальная стратификация по плотности очень важна, и крупномасштабные вертикальные движения ответственны за бароклинные преобразования энергии. Характерные временные масштабы энергозначимых физических процессов лежат в диапазоне от 1 часа до десятков и сотен лет. Все это приводит к тому, что лабораторное моделирование такой системы, мягко говоря, крайне затруднительно.

2. С климатической системой нельзя поставить целенаправленный физический эксперимент. Действительно, мы не можем накачать климатическую систему, например, углекислым газом и, сохраняя прочие равные условия, измерить полученный эффект.

3. В нашем распоряжении имеются лишь короткие ряды данных наблюдений, да и то лишь об отдельных компонентах климатической системы. Конечно, имеется еще много других важных особенностей климатической системы, которые следовало бы рассмотреть, однако, даже перечисленные выше позволяют сделать вывод, что главным средством исследования климатической системы является математическое моделирование. Опыт последних лет показывает, что основные результаты теории климата были получены на основе построения и использования глобальных климатических моделей.

Математические модели климатической системы

В данном разделе мы кратко обсудим, на каких основных положениях базируется построение современных климатических моделей. Современные модели климата - это модели, в основе которых лежит современная модель общей циркуляции атмосферы и океана, причем центральным направлением их развития является все более точное описание всех физических процессов, участвующих в формировании климата. В основу построения современных моделей климата положен ряд принципов. Принимается, что локально справедливы уравнения классической равновесной термодинамики. Предполагается далее, что для описания динамики атмосферы и океана справедливы уравнения Навье-Стокса для сжимаемой жидкости. Поскольку в современных моделях в силу, главным образом, вычислительных возможностей используются уравнения Рейнольдса - осредненные по некоторым пространственным и временным масштабам уравнения Навье- Стокса, то считается, что существует принципиальная возможность их замыкания. Процедура замыкания предполагает, что эффекты процессов подсеточных масштабов (масштабов меньших, чем масштаб осреднения) могут быть выражены через характеристики процессов крупных масштабов. К этим процессам относятся:

1) перенос излучения (коротковолновой и длинноволновой радиации);

2) фазовые переходы влаги и процесс локального осадкообразования;

3) конвекция;

4) пограничные и внутренние турбулентные слои (некоторые характеристики этих слоев описываются явно);

5) мелкомасштабная орография;

6) волновое сопротивление (взаимодействие мелкомасштабных гравитационных волн с основным потоком);

7) мелкомасштабная диссипация и диффузия;

8) мелкомасштабные процессы в деятельном слое суши.

Наконец, для описания крупномасштабных атмосферных и океанических движений справедливо приближение гидростатики: вертикальный градиент давления уравновешивается силой тяжести. Использование такого приближения требует дополнительных упрощений (постоянный радиус Земли, пренебрежение составляющими силы Кориолиса с вертикальной компонентой скорости) с тем, чтобы в системе уравнений при отсутствии внешних источников энергии и диссипации выполнялся закон сохранения энергии. Уравнения гидротермодинамики атмосферы и океана, замыкания процессов подсеточных масштабов и краевые условия.

I. Глобальная теорема разрешимости на любом, как угодно большом, промежутке времени t.

К сожалению, в сферической системе координат с "правильными" краевыми условиями такой теоремы в настоящее время нет, что не есть следствие отсутствия таких теорем для трехмерных уравнений Навье-Стокса. Уравнения современных климатических моделей имеют "2.5" - размерность, поскольку вместо полного третьего уравнения движения используется уравнение гидростатики.

II. Существование глобального аттрактора.

Это утверждение доказано при условии, что S - строго положительно-определенный оператор:

(Sϕ ϕ) ≥ µ(ϕ,ϕ), µ >0

Проблема заключается в том, что в общем случае этого написать нельзя, поскольку уравнение неразрывности для сжимаемой жидкости не диссипативно.

III. Размерность аттрактора.

Конструктивные оценки размерности аттракторов для моделей этого класса очень грубы. Они представляют собой оценки сверху, которые, вообще говоря, непригодны для теории, рассмотренной в предыдущем разделе.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ОДЕССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На студенческую научную конференцию ОГЭКУ

«Анализ климатических моделей при помощи физических методов»

Сделала ст.гр. ВБ-11

Смокова В.Д.

Научный руководитель:д.т.н.

Романова Р.И.

Одесса-2015

Список литературы:

http://umeda.ru/concept_climate

http://www.inm.ras.ru/vtm/lection/direct2/direct2.pdf

Володин Е.М., Дианский Н.А. Отклик совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана на увеличение содержания углекислого газа.

Володин Е.М., Дианский Н.А. Моделирование изменений климата в 20 – 22 столетиях с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана.

Грицун А.С., Дымников В.П. Отклик баротропной атмосферы на малые внешние воздействия. Теория и численные эксперименты.

Дымников В.П., Лыкосов В.Н., Володин Е.М., Галин В.Я., Глазунов А.В., Грицун А.С., Дианский Н.А., Толстых М.А., Чавро А.И. Моделирование климата и его изменений. – В: «Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования»,

Географическое распределение среднегодового приземного потепления в конце ХХI века. Приведены результаты осреднения расчетов с помощью ансамбля из 21 климатической модели (модели CMIP5) для сценария RCP4.5. Показаны изменения температуры к 2080 - 2099 гг. по отношению к периоду 1980 - 1999 гг. Модели CMIP5 и сценарии семейства RCP использованы (и подробно описаны) в последнем - Пятом оценочном докладе Межправительственной группы экспертов по изменению климата (2013, 2014 гг.)

Карта: Люба Березина

Предсказание климата, включая последствия его изменений, — центральная задача науки о климате. Этой задаче подчинены все направления науки о климате — от анализа и интерпретации данных наблюдений за климатической системой до исследований ее чувствительности к внешним воздействиям и предсказуемости. Поведение климатической системы определяется взаимодействием пяти компонентов — атмосферы, океана, криосферы , биосферы и деятельного слоя суши . Характерные времена релаксации этих компонентов к внешним воздействиям различаются на несколько порядков. Благодаря нелинейности процессов, присущих указанным средам, и многообразию возникающих обратных связей, в климатической системе возбуждаются собственные колебания с самыми разными временными масштабами. Чтобы понять и предсказать поведение столь сложной системы под влиянием внешних воздействий (как антропогенных, так и естественных), необходимо использовать физико-математические модели климатической системы, описывающие процессы в указанных средах с достаточной степенью достоверности и детализации. Построение климатической модели начинается с определения системы уравнений, являющихся математическим описанием законов физики, действующих в климатической системе. Основные законы хорошо известны — это второй закон Ньютона, первое начало термодинамики, закон сохранения массы и др. Однако, применительно к жидкостям, движущимся на сфере (а таковыми в допустимом приближении являются и атмосфера, и океан), математическая запись этих законов усложняется. Решить аналитически соответствующие дифференциальные уравнения в частных производных невозможно. Приходится прибегать к компьютерным вычислениям. Задачу компьютеру можно облегчить разными способами, начиная с упрощения исходной системы уравнений (например, исключая процессы, которые в рамках поставленной задачи не важны), оптимизации вычислительных алгоритмов (допустим, уменьшая пространственное разрешение) и кончая совершенствованием компьютерной программы (учитывая количество процессоров конкретного компьютера, объем памяти и т. д.). Очевидно, определение исходной системы уравнений — задача физика, разработка алгоритма — ответственность математика, а создание компьютерной программы — искусство программиста. По этой причине для создания климатической модели, проведения исследований с ее помощью и, главное, анализа результатов одного человека недостаточно. Моделирование климата — задача, с которой способна справиться лишь группа специалистов. По мере развития климатической модели возникает потребность во все новых специалистах — химиках, биологах и др. Так климатические модели превращаются, как сегодня принято говорить, в модели Земной системы. Несмотря на бурное развитие вычислительной техники, потребность в пространственной детализации оценок будущих изменений климата, полученных с помощью глобальных моделей, вынуждает исследователей прибегать к использованию региональных климатических моделей. В таких моделях на границах региона задаются значения моделируемых величин, полученные с помощью глобальной модели, и производится их "пересчет" для этого региона с более высоким пространственным разрешением.

Ожидаемые к середине ХХI века изменения (%) экстремальных летних осадков (выше 95?й процентили), полученные с помощью региональной климатической модели ГГО им. А. И. Воейкова, две расчетные области которой обеспечивают покрытие всей территории Российской Федерации с горизонтальным разрешением 25 км.

Карта: Люба Березина

Помимо необходимости улучшения пространственного разрешения моделей, современные приоритеты развития моделирования климата связаны с включением дополнительных интерактивных компонентов. Кроме того, поскольку часть неопределенности будущих изменений климатической системы обусловлена ее собственной изменчивостью и не может быть устранена усовершенствованием моделей, необходимо исследовать эту неизбежную неопределенность в вероятностном пространстве. С этой целью необходимо проводить ансамблевые расчеты с варьированием как начальных состояний, так и модельных параметров. Воспроизведение экстремальных и редких явлений также требует массовых ансамблевых расчетов. Наконец, оценки будущих изменений некоторых "медленных" компонентов климатической системы, таких как ледниковые щиты, или климатических характеристик, таких как уровень океана, требуют проведения длительных численных экспериментов. Поэтому не вызывает сомнений, что в обозримом будущем развитие высоких технологий и, прежде всего, компьютерной техники будет играть решающую роль в совершенствовании предсказания климата.

В отличие от численного прогноза погоды, постоянно сверяемого с фактическими данными, пригодность моделей для использования в расчетах будущих состояний климатической системы невозможно установить, анализируя собственно результаты этих расчетов. Но резонно предположить, что достоверность расчетов будущего климата подтверждается способностью модели воспроизводить современное состояние климатической системы, а также ее состояние в прошлом, в соответствии с имеющимися данными наблюдений. Если, помимо современного климата, модель воспроизводит состояния климатической системы в далеком прошлом (когда внешние воздействия сильно отличались от современных), а также известную эволюцию климатической системы (например, в течение ХХ и предыдущих веков), можно надеяться, что полученные с помощью этой модели оценки изменений климата при ожидаемых в будущем сценариях внешнего воздействия заслуживают доверия. Сегодня во всем мире количество известных глобальных моделей составляет несколько десятков. И среди них нет модели, лучше прочих описывающей, например, современный климат. Обычно каждая модель хорошо воспроизводит лишь часть искомых климатических величин, в то время как остальная часть воспроизводится хуже. Наиболее высокую успешность, как правило, показывает "средняя" (по ансамблю) модель. Это связано с тем, что систематические ошибки отдельно взятых моделей не зависят друг от друга и при осреднении по ансамблю компенсируются. На основе сценариев будущих эмиссий парниковых газов и аэрозолей с помощью современных моделей климата получены климатические сценарии. Но необходимо принимать во внимание, что важным источником неопределенности оценок изменения климата в ближайшие десятилетия является относительно малая величина антропогенного изменения климата на фоне естественной его изменчивости.

В Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова Росгидромета (ГГО) создана и применяется трехмерная модульная система вероятностного прогнозирования для получения количественных оценок последствий будущих климатических изменений на территории России и в регионах геополитических интересов РФ (Арктика, ближнее зарубежье). Она включает совместную глобальную модель климатической системы Земли, региональные климатические модели с пространственным разрешением 50 и 25 км, а также модели отдельных компонентов климатической системы для пространственно детализированных исследований (многолетнемерзлые грунты, речные системы, пограничный слой атмосферы). При всем огромном и далеко не исчерпанном потенциале климатических моделей их возможности не безграничны. На многие вопросы, связанные с предсказуемостью климатической системы, еще предстоит получить ответы. Не исключено, что мы недооцениваем роль каких-либо факторов в будущих изменениях климата, и на этом пути нас еще ждут сюрпризы. Тем не менее, несомненно, современные климатические модели отвечают наивысшему уровню знаний, накопленных человечеством за время исследований климатической системы, и им нет альтернативы в оценках возможных в будущем изменений климата.

Не путайте прогноз и сценарий
Под климатическим сценарием понимают правдоподобную (или вероятную) эволюцию климатической системы в будущем, которая согласуется с предположениями о будущих эмиссиях (со сценариями эмиссий) парниковых газов и других атмосферных примесей, например сульфатного аэрозоля, и с существующими представлениями о воздействии изменений концентрации этих примесей на климат. Соответственно, под сценарием изменения климата подразумевается разница между климатическим сценарием и современным состоянием климата. Поскольку сценарии эмиссий основываются на тех или иных предположениях о будущем экономическом, технологическом, демографическом и т. п. развитии человечества, климатические сценарии, равно как и сценарии изменения климата, следует рассматривать не как прогноз, но лишь как внутренне непротиворечивые картины возможных в будущем состояний климатической системы.

Не путайте климат с погодой
Климат — совокупность всех погодных условий на конкретной территории (область, регион, континент, Земля) за продолжительное время. Сложные нелинейные системы, в том числе климат, имеют ограниченную предсказуемость. Различают предсказуемость первого и второго рода. Предсказуемость первого рода определяется зависимостью эволюции системы от начального состояния. Предсказуемость второго рода определяет возможность статистического описания будущих состояний системы. В смысле предсказуемости различие между климатом и погодой (то есть между осредненным и неосредненным состояниями) принципиально. Атмосфера — наиболее неустойчивый и быстро меняющийся компонент климатической системы. Поэтому прогноз погоды, как правило, не превышает двух недель. Другие компоненты климатической системы меняются медленнее, их предсказуемость выше, но также ограничена во времени. Изменения климата, обусловленные внешними воздействиями, предсказуемы в широком временном диапазоне — от лет до столетий и более.

* Криосфера — компонент климатической системы, состоящий из всего снега, льда и мерзлого грунта (в том числе вечной мерзлоты) на поверхности Земли и океана и под ней.

** Деятельный слой суши (деятельная поверхность суши) — поверхность суши, участвующая в трансформации солнечной энергии, то есть воспринимающая и отдающая солнечную энергию.

текст Владимир Катцов доктор физико-математических наук, Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова, Росгидромет

картография Люба Березина