Климатические модели — инструмент для анализа поведения атмосферы

В исследованиях грандиозных природных систем, например планетарных атмосфер и океанов, очень важную роль играют модели. Концептуально построение этих моделей производится относительно просто. Идентифицируются физические процессы, определяющие эволюцию системы, и записываются уравнения, которые описывают их взаимодействие. После этого уравнения решаются, обычно численно с помощью вычислительных машин различной мощности —от карманных калькуляторов до самых больших и самых быстродействующих ЭВМ, имеющихся в настоящее время. При изучении земной атмосферы математические модели используются для оценки того, насколько важную роль играют отдельные факторы, влияющие на погоду и климат, а также для моделирования глобальной реакции погоды и климата па внешние воздействия, в частности на выброс в атмосферу в результате ядерной войны облаков дыма и пыли.
Компоненты глобальной климатической системы, которые необходимо включить в конкретную модель, зависят от временных масштабов и целей исследования. Например, чтобы моделировать оледенения, необходимо включить в модель описание эволюции атмосферы, океанов, ледников и даже литосферы (твердой поверхности Земли), так как все эти подсистемы могут меняться на временных масштабах ледниковых циклов, продолжительность которых составляет сто тысяч лет. В такой модели необходимо лишь ограниченное осредненное описание свойств и эффектов отдельных погодных возмущений. С другой стороны, для предсказания погоды на срок порядка недели необходимо учитывать больше характеристик поведения атмосферы, в то время как другие компоненты климатической системы (например, температуру поверхности океана) можно рассматривать как фиксированные граничные условия, так как они очень мало меняются в течение недели.
Пространственное разрешение модели определяется расстоянием между точками, в которых проводятся вычисления. Одномерная модель может подробно описывать изменение состояния атмосферы по вертикали, осредняя все вариации по горизонтальным координатам. Трехмерная модель наряду с зависимостью от высоты учитывает изменчивость полей вдоль поверхности Земли в южно-северном и западно-восточном направлениях. Нестационарность процессов также может приниматься во внимание; наиболее полные модели в явном виде учитывают вариации физических параметров по трем пространственным координатам и во времени. Специалисты по моделированию говорят об иерархии моделей от простых, описывающих изменения осредненной по всей Земле температуры поверхности, до нестационарных трехмерных моделей, обладающих высоким пространственным разрешением и учитывающих явным образом атмосферные движения, поля температуры, осадки, облачность и другие атмосферные составляющие, включая дым.
Хотя модели с самым высоким пространственным разрешением наиболее полно характеризуют физическое состояние атмосферы, их разработка и использование сопряжены с гораздо большими затратами труда и машинного времени, чем использование более простых моделей. Основанный на интуиции выбор оптимальной или необходимой комбинации минимального числа факторов позволяет достичь экономичности и простоты за счет полноты и точности описания. Такой подход не научен сам по себе, а представляет собой результат оценки, сделанной с учетом многих факторов. Однако такая оценка может быть научно проверена и обоснована; при этом она сильно зависит от того, к какой проблеме применяется климатическая модель. Лучшая стратегия часто заключается в использовании иерархии приближений, т. е. в применении моделей различной сложности и с различным разрешением для исследования одних и тех же проблем. Более простые из них позволяют установить основные физические эффекты и относительную роль отдельных факторов, а более полные модели дают возможность учесть географические особенности или получить представление о результатах большого числа одновременно протекающих взаимодействующих процессов или о механизмах обратных связей.
Обратные связи играют важную регулирующую роль в климатической системе; они могут как усиливать начальные изменения (положительная обратная связь), так и подавлять их (отрицательная обратная связь). В качестве примера климатической обратной связи рассмотрим простое явление формирования льда на озере или на морском побережье при похолодании. Лед обладает большим альбедо, чем вода, и пот
ому отражает больше солнечной энергии. Это приводит к положительной обратной связи, так как увеличение отражения способствует дальнейшему уменьшению количества солнечного тепла, поглощаемому озером, таким образом ускоряя исходное охлаждение. Много таких обратных связей в климатической системе, как положительных, так и отрицательных, уже установлено. Некоторые из них явно учитываются в более полных моделях. Такие модели уже довольно хорршо воспроизводят многие основные черты земного климата, включая сезонный ход температуры и ветров и географические распределения климатических переменных—температуры и осадков. Кроме того, такие модели могут воспроизводить радикально отличные от земных климатические условия соседних планет —Марса и Венеры, — если в модель заложены соответствующие физические параметры.
Несмотря на такие значительные успехи, с помощью моделей еще нельзя дать достоверного подробного предсказания влияния на погоду и климат произвольного возмущения в системе атмосфера — поверхность. Прежде всего, ни одна модель не может разрешить ни один важный атмосферный процесс на всех соответствующих масштабах. Иными словами, дымовые частицы, облака и даже мелкомасштабные штормовые явления не удается точно описать по отдельности даже прогностическими и климатическими моделями, обладающими максимальным разрешением. Одномерные по вертикали модели по определению не разрешают контрасты между сушей и морем, ветры или другие горизонтальные вариации, хотя некоторые из них достаточно подробно учитывают физику аэрозоля и радиационный перенос. Поскольку ни одна модель не может отражать все физические факторы, необходимо разработать процедуру, позволяющую учесть коллективное влияние этих явно не учтенных факторов на процессы, описываемые моделью. Такая процедура известна под названием параметризации, или построения параметрических представлений. Вместо отыскания явного решения на масштабах, меньших масштаба разрешения модели, или, как еще говорят, подсеточных масштабах, поиск направлен на определение соотношений между переменными на пространственных и временных масштабах, разрешаемых в модели, и процессами, происходящими на подсеточных масштабах. Если невозможно найти полное соответствие между этими осреднен-ными переменными и реальными процессами в точке, то берется выполняющееся с разумной точностью соотношение, справедливое в различных условиях. Вопрос о точности параметризаций в различных ситуациях является принципиальным источником споров между специалистами по математическому моделированию и климатологами.