Климатология и метеорологи

Современные изменения климата

Наряду со средними климатическими условиями и отмеченными выше климатическими циклами, особенностью климатического режима являются его вариации. При этом разумно различать изменчивость и изменения. Под изменчивостью понимаются вариации около некоторого среднего состояния. Изменения характеризуют тренд, переход в существенно другое состояние, причем происходят изменения как самого среднего режима, так и состояния изменчивости. Это разделение методологически удобно, однако физическая ценность данного подхода спорна – многое зависит от рассматриваемого масштаба времени – на разных масштабах одно и то же явление может выступать и как изменчивость, и как изменения.

Данные глобальной сети метеорологических наблюдений охватывают немногим более 100 пос-ледних лет, и требуются специальные усилия, чтобы «протянуть» информацию в прошлое еще на несколько десятков лет. Исключение составляют «сверхдлинные» ряды наблюдений, такие, как «ряд Мэнли» (с 1400 года), однако при их использовании всегда существуют сомнения относительно однородности данных. Кроме того, информация по одной станции, описывая местные условия, может и не быть репрезентативной для характеристики целого региона или, тем более, всего земного шара.

Современный этап характеризуется глобальным трендом температуры. На него накладываются межгодовые и «декадные» (с характерной ритмичностью порядка десятка лет) вариации. На рис. 6.2 представлен ход аномалий (относительно современного уровня) среднегодовых температур.

   

Рис. 6.2. Изменения среднегодовой температуры воздуха у поверхности Земли   

относительно температуры 1990 г. (А.В. Кислов, 2006).

Серый фон – 95-% доверительный интервал. 1000–1860 гг. – температура северного полушария, осредненная за 50 лет, реконструированная по косвенным показателям (кольца деревьев, кораллы, ледяные керны, исторические данные). 1860–2000 гг. – данные глобальной сети метеорологических станций (глобально осредненные, средние за 10 лет). 2000–2100 гг. – прогноз изменений температуры по различным сценариям температуры

Несмотря на, казалось бы, очевидный факт роста температуры, вывод о глобальном потеплении делается с некоторым сомнением (Кислов, 2006). Во-первых, использованный при построении графика рис. 6.2 массив данных неоднороден, и устранить эту неоднородность полностью не удается. Если даже рассматривать только период инструментальных наблюдений, то можно утверждать, что данные наблюдений XX в. более надежны, чем данные IXX в. – хотя бы с точки зрения того, что сеть станций в XX в. стала гораздо более глобальной, так что расчет планетарных средних оказывается более оправданным. Если же даже данные IXX в. как менее надежные исключить из рассмотрения, то современный 100-летний тренд исчезает. Вместо него можно говорить лишь о росте температуры, начавшемся в 80-х годах, считая, что это пример положительной аномалии температуры типа потепления 1940-х годов.

Другое замечание, касающееся качества данных, заключается в том, что многие гидрометео-рологические станции, в начале века находившиеся внутри природных ландшафтов, впоследствии оказались внутри урбанизированных территорий. Поэтому можно опасаться, что «глобальное» потепление, фиксируемое ими, является на самом деле локальной аномалией. Понимая серьезность данной проблемы, для анализа стараются использовать станции, расположенные в фоновых местах земного шара.

Если проанализировать изменения термического режима отдельных регионов, то можно сделать вывод, что современное потепление диагностируется практически повсеместно, однако проявляется с разной степенью. Наибольшие изменения отмечены над континентами между 40 и 70^о с.ш. Над морем изменения меньше, причем в некоторых регионах наблюдаются отрицательные аномалии. Во внетропических широтах Тихого океана начиная с середины 1970-х годов произошло увеличение температуры воды и воздуха вдоль западного побережья США и снижение темпе-ратуры в центральных частях Тихого океана. Практически повсеместный положительный тренд среднегодовых значений температуры обнаружен на территории России. А.В. Кислов (2006) приводит следующие значения: на ее европейской территории, Дальнем Востоке и Чукотке это  0,3–0,4^оС/10 лет, и 0,5–0,7 ^оС/10 лет в Сибири. Основной вклад создается ростом температур холодного сезона (для зимних температур тренд в Центральной и Южной Сибири составляет  1,5–1,7 ^оС/10 лет), летом статистически значимый рост не диагностирован. Следует отметить, что наряду со средними значениями растет и повторяемость экстремально теплых значений. Аналогично (и также, главным образом, за счет холодного сезона) растут температуры в Центральной и Южной Европе. На Скандинавском полуострове, где длительное время (с 1930-х по конец 1980-х годов) тренд температур отсутствовал, в последние годы отчетливо стало проявляться нарастание зимних температур.

Именно рост температуры воздуха у земной поверхности, особенно ярко выраженный  в конце XX в., является главной особенностью современных климатических изменений. Анализируя поведение других климатических показателей во времени, главным является ответ на вопрос – видны ли какие-либо особенности, соответствующие глобальному потеплению, и скоррелированы они с ними или нет.

Рассмотрим такие показатели как температуру в свободной атмосфере и осадки.

Температура в свободной атмосфере. Как показал анализ данных с 1958 г. по настоящее время, в тропосфере каких-либо трендов не наблюдается. Температура нижней стратосферы ста-тистически значимо снизилась за последние два десятилетия (коэффициент линейного тренда составил примерно –0,34^оС/10 лет). Короткие резкие всплески потепления в начале 1980-х и  1990-х годов связаны с появлением в стратосфере частиц вулканического происхождения после мощных извержений вулканов Эль Чичон и Пинатубо. В верхней стратосфере заметных изменений температуры не происходит.

Осадки. За 100-летний период над континентами во внетропических широтах отмечается их положительный тренд (примерно 10% годовой суммы). Снижение осадков имело место в тропиках Северной Африки (10–25%) и в Юго-Восточной Азии (10%). Более выраженными являются аномалии, если их рассматривать за более короткие, чем 100-летние отрезки времени. Так в последние 50 лет обнаруживаются значимые возмущения режима увлажнения в нескольких регионах Северной Африки (на 100 и даже 200%). Это явление известно как засуха Сахеля. Менее резко выражен, но отчетливо диагностируется рост осадков в юго-западной части субтропиков Северо-американского континента. В западной части Австралии наблюдается рост осадков, а в восточной части – снижение (на 50–100%).

На территории России картина неоднозначна. Так, А.В. Кислов приводит данные о том, что в зимний период количество осадков возросло в Западной Сибири (отношение сумм атмосферных осадков увеличилось от 1 до 13% за 10 лет) и уменьшилось на всем арктическом побережье (на Чукотке до 30–35% за 10 лет). Весной в Западной Сибири, на Урале и востоке Европейской части России обнаружена тенденция увеличения сумм осадков. Значимые отрицательные коэффициенты линейного тренда получены на арктическом побережье, Дальнем Востоке, в Забайкалье. Летом на европейской части территории, в Восточной Сибири и Забайкалье имеет место рост осадков  (2–15% за 10 лет). В Западной Сибири количество осадков уменьшается (до 20% за 10 лет в ее северной части). Для осени был характерен рост количества осадков в южных областях и уменьшение на севере. Распределение коэффициентов линейного тренда годовых сумм осадков близко к летнему распределению. При этом количество экстремальных случаев не претерпело изменений (А.В. Кислов, 2006).

В целом можно говорить о слабо выраженном согласованном росте температуры и осадков в умеренных и средних широтах. Подобная связь типична и для крупных потеплений прошлого.

Мониторинг поведения горных ледников показывает, что практически повсеместным фактом является отрицательность их баланса массы – т.е. таяние преобладает над накоплением осадков. Этот факт может служить индикатором не только глобального потепления, но также отражать изменения радиационного режима (за счет влияния облачности) и уменьшение осадков. В отдельных регионах относительная важность рассмотренных эффектов может быть различна, однако главным является все-таки реакция ледников непосредственно на рост температуры. Попытка сопоставить между собой ледники, находящиеся в разных регионах и на разных высотах, исключая действие всех факторов, кроме температурных, показала, какое приращение глобальной температуры требу-ется для того, чтобы объяснить наблюдаемое в настоящее время отступание ледников. Оказалось, что для этого нужно потепление, идущее со скоростью примерно 0,66^оС/100 лет. Это значение очень хорошо согласуется с оценкой глобального тренда температуры, основанной на анализе данных непосредственных измерений температуры.

Важнейшим эффектом, характеризующим глобальные изменения, является рост уровня Мирового океана, составивший 10–25 см за последние 100 лет. Он создается, во-первых, за счет таяния горных ледников, обеспечивших прирост уровня на 2–5 см за 100 лет. Масса Гренландии и Антарктиды остается практически неизменной. Последнее обстоятельство можно объяснить тем, что потепление (приводящее к усилению потерь массы) сопровождается проникновением теплых масс воздуха, вместе с которым увеличиваются осадки. Вторым фактором выступает термическое расширение верхних слоев океана при росте температуры, ответственное за повышение уровня на 2–7 см за 100 лет.

Антропогенные изменения и моделирование климата

Как известно, современные изменения климата происходят за счет изменений состояния внешних факторов и внутренних причин. Это общие представления, однако на отдельном временном отрезке эволюция климата может определяться каким-либо специфическим набором факторов.

Рост температуры у поверхности Земли (современное глобальное потепление) и уменьшение температуры в нижней стратосфере, происходящие параллельно с ростом содержания СО₂ и других парниковых газов, являются одним из центральных доводов в пользу концепции антропогенных изменений современного климата.

Однако, с другой стороны, факту потепления найдено объяснение с точки зрения изменения солнечной постоянной. Кроме того, анализ данных об изменениях климата за последние 1000 лет показал, что потепление климата в XX в. должно было произойти и без антропогенного влияния, поскольку еще в доиндустриальную эпоху завершился Малый ледниковый период, и температура ощутимо начала возрастать задолго до начала промышленной революции (А.В. Кислов, 2006). Продолжительность данных наблюдений недостаточна для того, чтобы однозначно сказать, что потепление будет продолжаться и далее.

Для того чтобы установить значимость различных климатообразующих факторов (изменение солнечной постоянной, вариации парниковых газов и аэрозолей), естественно воспользоваться результатами математического моделирования климата (рис. 6.3). В первом случае изучался отклик модельного климата на задаваемое (в соответствии с данными наблюдений) нарастание солнечной постоянной и вариации оптической толщины стратосферного аэрозоля, обусловленные вулкани-ческими извержениями. Во втором случае учтены только измерения парниковых свойств атмосферы и планетарного альбедо за счет парниковых газов и серосодержащих аэрозолей антропогенного происхождения. Третий случай представляет собой общий эффект естественных и антропогенных факторов.

Результаты моделирования сопоставлены с данными наблюдений на рис. 6.3. Прежде всего, обращает на себя внимание тот факт, что в третьем случае модельный ход температуры в главных чертах напоминает реальный – модель воспроизвела тренд температур и вариации температуры в XX в. Причем рост температур достигнут за счет увеличения концентрации углекислого газа в атмосфере, частично компенсируемого сульфатным аэрозолем.

Сам по себе факт воспроизведения моделью основных черт современного климатического режима является важным доводом в пользу концепции антропогенных изменений климата, но полным доказательством этого обстоятельства служить не может. Поэтому существуют попытки поиска иначе построенных доказательств антропогенного влияния на климат. Их общая идея заключается в том, чтобы показать, что современный климатический режим коренным образом отличается по своим статистическим показателям от климата предшествующих эпох. Это может служить признаком того, что в действие вступил иной климатообразующий фактор (антропогенный), влияния которого в прошлом не было.

Один из интересных результатов в рамках данного направления получен на основе изучения согласованности пространственного распределения модельных и наблюдаемых полей. Реальная атмосфера представляет собой сложную систему, способную генерировать внутренний шум. Модели воспроизводят режим с похожей на реальную ритмичность аномалий разных знаков и их амплитуд, но, как правило, с совершенно несогласованным поведением фаз (А.В. Кислов, 2006). Это означает, что коэффициент корреляции между двумя пространственными картинами аномалий метеорологических полей – модельной и реальной – должен быть близок к нулю. Однако если в модельной и реальной атмосфере появляется один и тот же сильный фактор, управляющий их поведением, то проявление «отклика», сигнала на фоне шума, будет одинаково как в модели, так и в реальности. И если его влияние со временем нарастает, то будет увеличиваться и простран-ственная схожесть распределения аномалий. При этом коэффициент пространственной корреляции должен быть положительным  и увеличиваться со временем.

Рис. 6.3. Сопоставление наблюдаемых изменений температуры (средних за год, глобально осредненных – черная линия) с результатами моделирования (серый фон),

 

полученными при учете изменений (А.В. Кислов, 2006):   

а – солнечной постоянной и вулканического аэрозоля; б – углекислого газа   

и серосодержащих аэрозолей антропогенного происхождения;   

в – совместного влияния естественных и антропогенных факторов

Эта идея была проверена (рис. 6.4). Получилось, что в последние 50 лет под влиянием увели-чения содержания парниковых газов и аэрозоля происходит рост коэффициента корреляции между реальной обстановкой и модельными аномалиями. Эти результаты вновь дают основание к выводу о том, что современная климатическая обстановка складывается под влиянием антропогенных факторов. Пока что оно не является определяющим – об этом говорят малые абсолютные значения коэффициентов корреляции.

Рис. 6.4. Поведение во времени пространственного коэффициента корреляции между   

аномалиями температуры в реальной атмосфере в конкретный год и воспроизведенными   

для этого же года модельными аномалиями (А.В. Кислов, 2006):

1 – эксперимент с заданным изменением содержания парниковых газов; 2 – эксперимент с заданным изменением содержания парниковых газов и концентрации сульфатных аэрозолей

А.В. Кислов (2006) приводит также и другой подход поиска доказательств существования антропогенного влияния на климат, при котором изучена связь наблюдавшихся за период инстру-ментальных наблюдений аномалий температуры в северном и южном полушариях и показано, что ведущую роль в формировании аномалий играет северное полушарие. Более того, статистический анализ показал, что определенность данной связи нарастает в последние несколько десятилетий. Это интерпретируется как проявление антропогенного влияния, поскольку все важнейшие его источники сосредоточены именно в северном полушарии. С помощью регрессионного анализа показано, что названное усиление связности термических режимов полушарий коррелирует с независимо рассчитанной интенсивностью глобальных радиационных воздействий сульфатов и парниковых газов, а также с вариациями солнечной постоянной. Проверка на данных модели-рования показала сходную картину. Это обстоятельство может трактоваться как еще один довод в пользу заключения о статистической необычности современного климата  и вывода о том, что наблюдавшийся тренд климатического режима не связан, по-видимому, с естественными процессами.

Нарастание концентрации углекислого газа должно привести к росту температуры. Этот процесс не до конца понятен, так как имеется много неопределенных моментов. Во-первых, неясно, как будет выглядеть динамика антропогенных воздействий, а также, каково будет поведение природных факторов. Во-вторых, климатические модели еще не совершенны, разные модели демонстрируют количественно различающиеся результаты. Эти неопределенности создают достаточно широкий диапазон будущих вариаций температуры.

Прогнозируемое на середину XXI в. географическое распределение аномалий температуры представлено на рис. 6.5. Расчеты выполнены для среднего сценария роста концентрации парни-ковых газов и серосодержащих аэрозолей. Важным является то, что пространственная структура прогнозируемого распределения аномалий соответствует той, что уже сформировалось в совре-менную эпоху – максимальные аномалии располагаются на материках, минимальные – на океанах. Действительно, наибольшее повышение температуры будет иметь место в высоких широтах северного полушария. В сезонном ходе аномалия наиболее велика поздней осенью и зимой – этот эффект объясняется действием обратной связи со снежно-ледовым покровом – он устанавливается позже, что обеспечивает дополнительный разогрев этих регионов. В летнее время нагревание не так велико – термическая инерция океана и затраты тепла на таяние препятствуют существенному росту температуры в это время. Над океанами произойдет слабое увеличение температуры; исключением являются зоны субтропиков и умеренных широт северного полушария, где отличия температуры от современной будут невелики.

Рис. 6.5. Прогнозируемое на основе модельного эксперимента (по модели ECHAM3) отклонение температуры воздуха (^оС) в 2040–2049 гг. от температуры доиндустриального состояния   

(1880–1889) за счет роста парниковых газов и тропосферных аэрозолей (А.В. Кислов, 2006):

1 – среднее для декабря, января и февраля; 2 – среднее для июня, июля и августа

Предложенное объяснение такого распределения аномалий основывается на простых термо-динамических зависимостях, однако оно оказывается не единственно возможным. По-видимому, картина отклика климата на внешние факторы более сложная, она должна включать циркуляционные эффекты, но связи такого типа в настоящее время изучены очень плохо.

Хотя моделирование климата и прогноз возможных климатических изменений в будущем – комплексная и разрабатываемая в настоящее время задача, прогноз погоды является успешно реализуемым разделом метеорологии.

Синоптический анализ и прогноз погоды

По сведениям, нанесенным на синоптическую карту, устанавливается фактическое состояние атмосферы в момент наблюдений: распределение и характер воздушных масс и фронтов, распо-ложение и свойства барических систем, а также расположение и характер облачности и осадков, распределение температуры и др.

Барические системы, фронты и воздушные массы, изучаемые с помощью синоптических карт, называются синоптическими объектами. Составляя карты от срока к сроку, можно следить по ним за изменениями состояния атмосферы, в частности за перемещением и эволюцией барических систем, перемещением, трансформацией и взаимодействием воздушных масс и др. Изображение условий погоды на синоптических картах даст удобную возможность и для информации о состоянии погоды.

Главная и более трудная задача состоит, однако, не в информации, а в прогнозе ожидаемых изменений погоды, прежде всего на короткий срок вперед (на 1–3 сут.). Кратко можно сказать, что эта задача сводится к определению на следующие несколько десятков часов характера переме-щения и изменения барических систем, фронтов и воздушных масс, т.е. к прогнозу так называемого синоптического положения. Затем делают заключения о том, как в связи с этими перемещениями и изменениями должны меняться условия погоды в рассматриваемом районе. Именно последнее нужно потребителю прогнозов.

Прогнозы погоды на 1–3 сут. называются краткосрочными, на 4–10 сут. – среднесрочными и на месяц и сезон – долгосрочными.

Задача составления краткосрочных и среднесрочных прогнозов погоды распадается на два этапа: прогноз синоптического положения и прогноз собственно погоды.

Прогноз синоптического положения, т.е. прогноз полей давления (геопотенциала), температуры, влажности и осадков опирается на законы, описывающие движение атмосферы как сжимаемой жидкости. Эти законы, известные из гидродинамики, включают два уравнения движения (закон Ньютона), уравнения притока тепла, сохранения массы, переноса влажности, статики и состояния газов. Зная начальное состояние атмосферы, можно путем численного интегрирования этих урав-нений по времени рассчитать будущие поля давления (геопотенциала), ветра, температуры, влажности и осадков на различные сроки, т.е. дать прогноз развития синоптического процесса. В качестве начальных данных используются фактические значения метеорологических величин, полученные из наземных и высотных наблюдений за сроки, исходные для начала интегрирования, т.е. 03 ч и  15 ч московского времени. Численное интегрирование уравнений гидротермодинамики атмосферы стало возможным благодаря появлению электронно-вычислительных машин. Интегрирование обычно ведется шагами по времени на регулярной сетке точек (например, 2,5x2,5° долготы) с использованием различного количества уровней по вертикали (например, до 90 уровней). В наиболее развитых численных моделях атмосферы, которые используются для интегрирования, учитываются самые важные физические факторы: радиация и ее поглощение в атмосфере, глубокая и мелкая конвекция, горизонтальный турбулентный обмен, географическое распределение альбедо, шеро-ховатость поверхности, образование и испарение осадков, влагосодержание почвы, распределение снега, льда, а также орография. В результате интегрирования рассчитывают будущие поля давления, температуры и ветра у поверхности земли, а также будущий рельеф главных изобарических поверхностей на 24, 36, 48. 72, 96 и 120 ч вперед и температура на этих поверхностях. Использование численного метода прогноза синоптического положения возможно только при полной автомати-зации всего процесса вычисления прогностических полей давления и других величин, т.е. с использованием ЭВМ в службе погоды. Поэтому в ММЦ и РМЦ созданы специальные информа-ционные технологические линии, включающие мощные ЭВМ, соединенные с каналами связи.  Эти линии обеспечивают:

– ввод метеорологической информации в ЭВМ с каналов связи;

– контроль метеорологической информации;

– объективный анализ, т.е. интерполяцию значений метеорологических величин, измеренных на станциях, в регулярную сетку точек;

– численное интегрирование уравнений гидротермодинамики с целью вычисления будущих значений метеорологических величин;

– автоматическое расчерчивание изобар (изогипс) и изотерм на указанные сроки прогноза;

– использование прогноза синоптического положения для прогноза погоды в самом центре и передача прогностической продукции по каналам связи в местные органы службы погоды.

Для того чтобы представить объем необходимых вычислений, укажем, что в наиболее совер-шенных моделях прогноза один шаг интегрирования по времени означает использование 6–106 чисел. Отсюда ясно, что в ММЦ и РМЦ должны быть установлены самые мощные ЭВМ.

Итак, к моменту начала составления прогноза на следующие сутки и на 2–3 дня вперед имеется анализ синоптического положения у поверхности Земли и анализ карт барической топографии за предыдущий срок наблюдения (запаздывание связано с необходимостью собрать метеорологические данные и нанести их на карты), а также будущие поля давления (изогипс геопотенциала) и температуры на 1, 2, 3 сут вперед, полученные в результате численного интегрирования уравнений динамики и термодинамики атмосферы. После этого начинается вы-полнение второго этапа – составление прогноза собственно погоды для города или обслуживаемой территории (прогноз температуры, ветра, осадков и т.п.). Для этого прогнозист (синоптик) определяет будущее положение циклонов, антициклонов, фронтов, и воздушных масс, пользуясь прогности-ческими полями давления и геопотенциала. Он оценивает возможные изменения погоды, основываясь на фактических свойствах воздушных масс и фронтов, учитывая их последующие изменения, а также характер эволюции циклонов и антициклонов. При этом вводятся эмпирически определенные поправки на возможную трансформацию воздушных масс в зависимости от сезона. Для прогноза гроз и ливневых осадков используется информация метеорологических радиолокаторов. Современное состояние прогнозов погоды на сутки можно проиллюстрировать их оправдываемостью по Москве. Сейчас ошибок в ежедневных прогнозах Росгидрометцентра для Москвы примерно в три-четыре раза меньше, чем было бы, если бы мы ничего не знали об атмосфере и предсказывали на завтра сегодняшнюю погоду (инерционный прогноз).

Еще более высока оправдываемость штормовых предупреждений об особо опасных явлениях погоды (сильный ветер, метель, туман, гололед, изморозь, заморозки и т.п.); она составляет 92–95%.

Краткосрочные прогнозы погоды важны для многих отраслей народного хозяйства, в осо-бенности для обеспечения работы авиации. Без регулярного обслуживания метеорологической информацией и краткосрочными прогнозами погоды современная авиация работать не может.  В целом средства, затрачиваемые на службу погоды, во много раз перекрываются теми выгодами, которые она приносит.

Прогнозы на средние сроки (4–10 сут) опираются на текущую информацию о развитии синоп-тических процессов в течение всего сезона, а также на будущие поля давления (геопотенциала) и температуры на 1, 2, 3, 4 и 5 сут вперед, рассчитанные с помощью интегрирования уравнений динамики и термодинамики атмосферы, с использованием в качестве начальных данных фактических наблюдений в момент времени, исходный для начала интегрирования. Однако в прогнозах на 5–10 сут уже нет возможности  прогнозировать изменения погоды по дням, так как невозможно проследить за изменением свойств воздушных масс на протяжении всего прогнозируемого периода. Поэтому прогнозируются средняя температура (либо аномалия температуры) и среднее количество осадков на предстоящие 10 дней, а также величины максимальной и минимальной температуры в течение будущих 5–7 сут. Для составления таких прогнозов используются статистические методы, в которых характеристики прогнозируемых гидродинамическим методом барических и температурных полей используются как предикторы (предсказатели), а прогнозируемые элементы рассчитывают с помощью уравнений множественной регрессии. Уравнения множественной регрессии получают по архивным данным о характеристиках барических и температурных полей и соответствующей сред недекадной или максимальной и минимальной температуры за 5–7 сут. Как видим, приме-нение этого метода среднесрочного прогноза связано с обработкой большого объема числовой информации и громоздкими статистическими расчетами. Поэтому его использование возможно только при наличии достаточно производительных ЭВМ.