книги из ГПНТБ / Непреднамеренные воздействия на климат. Результаты исследования влияния человека на климат [коллектив. моногр

температуры, влажности и количества движения. Для разработки лучшего метода параметризации этого влияния в настоящее время выполняются обширные экспериментальные исследования в рамках ПИГАП. Теоретические исследования статистической динамики влажной конвекции, такие, как исследования Асаи и Касахары [1], весьма обнадеживают. Вероятно, можно также разработать прак­ тический метод предсказания распределения конвективных обла­ ков по результатам этих экспериментальных и теоретических иссле­ дований.

УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ОКЕАНА

Попытка численного моделирования океанической циркуляции была предпринята Саркисяном [40], Брайаном и Коксом [4] и др. Им удалось воспроизвести такие важные особенности океанов, как Гольфстрим, общий характер и глубина термоклина '.

Однако средняя температура и соленость воды в большей части Мирового океана в настоящее время известны достаточно хорошо из тщательных наблюдений в течение многих лет. Адекватная объ­ единенная модель океан—атмосфера должна воспроизводить важ­ ные особенности океанического климата.

Теория горизонтальной циркуляции океана достаточно успешно описывает осредненный по глубине перенос водных масс, вызван­ ный ветрами, дующими над океаном. Перенос тепла, однако, зави­ сит не только от переноса воды и от общего теплосодержания, но и от распределений того и другого по глубине. Эти распределения сильно зависят от процессов вертикального перемешивания в верхних слоях океана — от процессов, о которых мы знаем мало. Необходимо больше уделять внимания координированным экспери­ ментальным и теоретическим исследованиям процессов вертикаль­ ного перемешивания в верхних слоях океана.

Даже в том случае, когда модель хорошо воспроизводит мгно­ венные распределения температуры и солености, это не значит, что она пригодна и удобна для изучения изменений климата.

в удобном для нас масштабе времени. Эта задача исключительно сложна, а ученых, работающих в данной области науки, значи­ тельно меньше, чем исследователей в области моделирования атмо­ сферы; их явно недостаточно для решения такой задачи.

Модель, близкая к реальной, может быть построена только при тесном взаимодействии ученых, занимающихся моделирова­ нием, и океанологов-экспериментаторов; ведь в отличие от метео­ рологов океанолог не располагает регулярными океанологическими данными, по которым можно было бы испытывать модели, вклю­ чающие элементы, зависящие от времени; сейчас не существует также какого-либо общепринятого порядка получения нужных дан­ ных. Производство океанологических наблюдений связано с очень1

1 Термоклин — слой температурного скачка.

128

большими затратами, поэтому любая обширная программа должна быть тщательно подготовлена и продумана. Таким образом, в ис­ следованиях по океанологическому моделированию должно при­ нимать участие больше ученых; составители моделей и океано­ логи-экспериментаторы, работая в тесном контакте, должны разработать программы наблюдений, способных обеспечить дан­ ными, необходимыми для проверки и испытания моделей.

Наконец, предстоит сделать еще один важный шаг в усовер­ шенствовании моделей океана — предусмотреть в них схему пред­ сказания формирования морского льда. В предыдущем параграфе указывалось, что паковый лед имеет большую отражательную спо­ собность и может в сильной степени влиять на климат высоких широт. Поэтому в математические модели океана, предназначен­ ные для климатических исследований, необходимо вводить прогно­ стические схемы для предсказания формирования и поведения па­ кового льда. Следует поощрять большие экспериментальные и теоретические исследования, направленные на разработку прогно­ стических схем, с помощью которых можно будет предсказывать с достаточной точностью распределение и толщину морского льда.

6.8.4. Машинное время

Одним из факторов, о котором нельзя забывать при проведении исследований методами моделирования, является машинное время, необходимое для выполнения вычислений. Опыт, накопленный при реализации моделей атмосферы или океана, показывает, что на­ чиная с произвольных начальных условий нужно меньше одного модельного года для того, чтобы термическая структура атмосферы приблизилась к квазиустойчивому состоянию; для океана же по­ требуется больше 100 модельных лет. Соответственно время уста­ новления термического режима объединенной модели должно быть больше, чем в двух отдельных моделях, т. е. больше 100 лет. В табл. 6.2 представлены затраты машинного времени для машины ІВМ-360-91, которая использовалась для реализации моделей оке­ ана и атмосферы, разработанных в лаборатории гидродинамики Национального управления по исследованию океана и атмосферы в Принстоне (для двух различных значений числа точек сетки). Данные таблицы показывают, что машинное время, необходимое для достижения устойчивой модели климата, на самом деле очень большое. Хотя предполагается, что в распоряжении ученых скоро будет компьютер со скоростью счета на один-два порядка больше, чем у ІВМ-360-91, все же весьма желательно изобрести методы, с помощью, которых можно было бы свести к минимуму машинное время.

Пример такой схемы минимизации можно найти у Манабе и Брайана [28]. В их работе годичное интегрирование атмосферной части модели было выполнено одновременно со столетним инте­ грированием океанической части модели. Таким путем обе части

модели должны были подойти к финальному состоянию с опти­

мальной скоростью.

Таблица 6.2

Затраты машинного времени для годичного интегрирования глобальных моделей атмосферы и океана на машине ІВМ-360-91

П р и м е ч а н и е . Таблица составлена по данным Манабе, предоставленным в распоряжение авторов.

Другая возможность уменьшить требуемое машинное время со­ стоит в уменьшении пространственного разрешения (заметим, что, удваивая расстояния между точками, можно уменьшить машинное время приблизительно в 8 раз). Однако, как продемонстрировано в работе [29], модельный климат становится менее реальным, если, шаг сетки увеличить с 250 до 500 км; тем не менее для исследова­ ния определенных аспектов изменения климата можно использо­ вать модель и с грубым расчетным разрешением.

Есть и другие возможности для экономии машинного времени. При исследовании изменения климата, вероятно, необходимо рас­ сматривать всю толщу океана, но при рассмотрении коротко­ периодных колебаний климата все же можно пользоваться объеди­ ненными моделями с «мелким» океаном. Благодаря этому зна­ чительно сократится время установления термического режима океана.

Выше приведено несколько очевидных способов минимизации машинного времени. Хотя ни один из них не представляется пол­ ностью удовлетворительным, они перечислены здесь для того, чтобы стимулировать появление новых, более приемлемых идей. Более совершенные методы крайне необходимы для достижения климатического равновесия при минимальном машинном времени.

6.8.5. Численное экспериментирование

После того как модель климата полностью сформулирована, можно с ее помощью проводить различные численные экспери­ менты. Вот главные цели таких экспериментов:

1) установить соответствие модели реальной атмосфере (экспе римент воспроизведения);

130

2)углубить наше понимание климата (причинно-следственный эксперимент);

3)исследовать изменение климата под влиянием деятельности

крайне желательно убедиться в том, что модель ведет себя по­ добно реальной атмосфере. Один из возможных методов проверки состоит в воспроизведении с помощью численной модели сезонных колебаний климата. Поскольку сезонное изменение климата явля­ ется наибольшим наблюдаемым климатическим изменением, мы полагаем, что это один из лучших способов установления подобия модели с реальной атмосферой.

Наилучший метод испытания моделей атмосферы состоит в ис­ пользовании их для целей численного прогноза погоды с последу­ ющей проверкой оправдываемое™ по действительному изменению погоды. Обширные численные эксперименты такого рода прово­ дятся сейчас в рамках ПИГАП.

ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ

Прежде чем пытаться оценить возможность изменения климата, желательно понять, чем определяется его формирование. Общее представление о климате можно получить путем выявления роли главных факторов, управляющих климатом. Для этого можно сравнить результаты двух численных экспериментов при наличии или отсутствии какого-либо фактора или при различных измене­ ниях этого фактора. Например, влияние сезонного изменения сол­ нечной радиации на климат может быть выявлено путем сравнения двух численных экспериментов: с учетом сезонного изменения ин­ соляции и при неизменной инсоляции.

Интегрирование общей модели климата, очевидно, потребовало бы огромного количества машинного времени, но оно не нужно для всех экспериментов. Можно выполнить много численных экспери­ ментов на идеализированных моделях с меняющейся степенью упрощения и получить более приближенное представление о меха­ низмах, определяющих климат и его изменение (см. пп. 6.4, 6.5, 6.6, 6.7).

ЭКСПЕРИМЕНТ ИВЧК

После полного формулирования реалистичной модели объеди­ ненной системы океан—атмосфера можно испытывать возможность изменения климата как следствия деятельности человека. Напри­ мер, можно оценить изменение климата, происходящее из-за из­

[45]). Вероятно, наиболее правильно было бы начать с оценки влия­ ния отдельных факторов, а затем оценить их суммарный эффект.

6.8.6.Рекомендации

1.Для изучения изменения климата мы рекомендуем создавать глобальные модели системы океан—атмосфера, что потребует ускорения исследований в области моделирования океана. В эту модель следует вводить все главные механизмы обратной связи так, чтобы чувствительность модели климата была реалистичной. Объединенная модель должна быть проверена путем воспроизве­

дения сезонных колебаний климата. Эту модель можно было бы

суспехом использовать для оценки влияния человека на климат.

2.Мы рекомендуем улучшить систему глобальной сетки точек и сопровождающую ее конечно-разностную схему, с помощью ко­ торой мы можем производить интегрирование по времени прогно­ стических уравнений.

3.Мы рекомендуем разработать возможно более полную схему предсказания облачности, которая могла бы точно предсказывать крупномасштабное распределение облачности. Оценки оптических свойств облаков должны быть также уточнены.

4.Мы рекомендуем исследовать оптические свойства частиц и учитывать влияние аэрозолей на лучистый перенос в численных мо­ делях атмосферы.

5.Мы рекомендуем усовершенствовать прогностические схемы для предсказания влажности почвы и ледяного покрова, вводимые

вмодель.

6.Мы рекомендуем поиски различных методов минимизации машинного времени в тот период работы модели, когда еще не до­ стигнуто климатическое равновесие.

132

133

Часть IV

ВОЗДЕЙСТВИЯ И ИХ ПОСЛЕДСТВИЯ

Г л а в а 7

ВЛИЯНИЕ ВОЗДЕЙСТВИЙ НА ЗЕМНУЮ ПОВЕРХНОСТЬ

7.1. ВОЗДЕЙСТВИЯ НА МИКРОКЛИМАТ

7.1.1. Состояние вопроса

Несомненно, что, меняя ландшафт, человек меняет и микрокли­

пам строений, образующих поселения и города, используется термин «климатологический купол» (рис. 7.2). Внутри этого ку­

135

но в климате всего города обнаруживается много общих призна­ ков иногда до высоты 1 км. Часто вершина купола (так называ­ емая граница слоя перемешивания) над городом хорошо выражена и может быть обнаружена довольно просто с самолета.

Обширные области, сильно измененные вырубкой леса, или из­ мененные ирригацией сельскохозяйственные поля также имеют климатологические купола, хотя в этом случае верхняя граница

Рис. 7.2. Городской климатологический купол.

слоя перемешивания может быть не столь заметна визуально, как над городами. Главные особенности климатологических куполов, включая купола городов, достаточно хорошо изучены, и их можно численно моделировать, получая неплохие результаты. Мы не на­ мерены рассматривать детально явления городского масштаба, но все же в качестве введения к рассмотрению региональных и гло­ бальных эффектов отметим две особенности городского микро­ климата.

гшиіішВіь

ШШфг

777Т777

Рис. 7.3. Городской термический и поллюционный факел при наличии ветра.

Первая особенность заключается в том, что городской термиче­ ский и поллюционный факел существует в любое время, когда дует ветер, вынося из города тепло и примеси по потоку. При этом изменяется радиационный баланс пригорода, по крайней мере на расстоянии нескольких километров от города. Городской факел изучался Кларком [7] в Цинциннати, Оке и Истом [21] в Монреале. В схематическом виде он показан на рис. 7.3. Следовательно, чело­ век, возможно, влияет на климат значительной части пригородной зоны.

Вторая интересная особенность наблюдается в тех случаях, когда региональный поток очень слабый. Термическая неоднород­ ность способствует развитию ячеек городской циркуляции. Это яв­ ление схематически изображено на рис. 7.4, Могут развиваться и местные, очень небольшие ячейки конвекции, но движения воздуха

136

при этом настолько слабы, что их очень нелегко обнаружить. Даже в масштабе города приток у поверхности земли и отток наверху трудно измерить. Часто, особенно ночью, городские строения де­ лают слабый поток воздуха внутрь города прерывистым и нерегу­ лярным.

Как в случае устойчивого, так и в случае слабого неустойчивого ветра численное моделирование процессов рассеяния в городах может оказаться чрезвычайно полезным. На его основе можно бу­ дет составлять достаточно надежные прогнозы, столь необходимые для принятия тех или иных решений. В большинстве моделей, с тем чтобы избежать потери информации вследствие применения больших интервалов осреднения, предсказание полей переноса и

Рис. 7.4. Городская циркуляция, развивающаяся при слабых ветрах [16].

рассеяния производится ежечасно. Первый шаг состоит в получении подробных данных о мощности источников загрязнения в каждом городском квартале. Затем очередь за параметризацией метеороло­ гических процессов, после чего решаются уравнения диффузии для каждого источника. Комбинируя результаты, можно получить ха­ рактер распространения примесей для каждого часа. Следующий шаг состоит в привлечении какой-либо простой схемы классифика­ ции погоды, подобной приведенным в работе [22], для того чтобы получить климатологическое распределение повторяемости чистоты воздуха по длинному ряду наблюдений. Достаточно определить годность модели путем сравнения с реальными данными, после чего она может быть использована для интерполяции между пунк­ тами забора проб и для имитации эффектов изменения характера использования земли [26]. Такой подход можно было бы принять при изучении последствий изменений в сельской местности («пят­ нистая» ирригация и т. д.), по площади сравнимой с городами, хотя пока еще нет сведений об исследованиях подобного рода.

Прежде чем обратиться к явлениям регионального масштаба, мы также должны заметить, что влияние аномалий поверхности зависит от географической широты, засушливости и т. п., т. е. от типа климатической зоны, внутри которой нарушается естествен­ ное состояние подстилающей поверхности. Так, например, высота

137