Естественная изменчивость климата. Часть II

Если Ваш японский железный конь прихворал, а запчастей на него просто не водиться в фирменных магазинах, тогда остается одно место, где можно разжиться заветной деталькой по вкусной цене — разборка мотоциклов Go-moto, веб адрес которой www.go-moto.ru. Выбрать из представленных списков нужную деталь, Вы можете незамедлительно сделать онлайн-заказ и получить ее уже через несколько часов.


okumura 300x201 Естественная изменчивость климата. Часть II

Если Ваш японский железный конь прихворал, а запчастей на него просто не водиться в фирменных магазинах, тогда остается одно место, где можно разжиться заветной деталькой по вкусной цене — разборка мотоциклов Go-moto, веб адрес которой www.go-moto.ru. Найдя нужную деталь, Вы можете незамедлительно сделать онлайн-заказ и получить ее уже через несколько часов.

Наши знания о естественных причинах изменений климата неполны. Как уже говорилось в предыдущих статьях, у ученых нет единого мнения относительно масштабов влияния солнечной активности на климат. То же самое касается солнечных пятен, которые время от времени также оказываются в центре внимания в связи с вопросом о причинах изменчивости климата.

 

В принципе низкочастотные колебания климата могут быть вызваны тремя разными процессами:

 

1. Внешний импульс. Этот аспект находится в центре внимания знаменитой теории сербского астронома Милутина Миланковича (1889-1958), Данная теория объясняет ледниковые периоды временными вариациями параметров орбиты Земли. Сегодня нам известно, что эти циклы могут объяснить лишь некоторую часть последовательности ледниковых периодов и потеплений. К внешним факторам также относятся космические и особенно солнечные процессы и изменения топографии Земли.

Вплоть до 1950-х годов внешние импульсы считались единственным объяснением изменений климата*.

 

2. Внутренняя «детерминистская» динамика, вызванная, в частности, (нелинейными) взаимодействиями внутри системы, может порождать очень любопытные временные зависимости и климатические типы. Впервые на это обратили внимание после сенсационного открытия американского метеоролога Эдварда Лоренца. К этой категории явлений относится, например, молодой дриас. Тем не менее, попытки объяснить естественные колебания климата в контексте «теории хаоса» пока выглядят неубедительно.

 

3. Самое простое объяснение было предложено гамбургским климатологом Клаусом Хассельманном (род. в 1931 г.). Согласно его теории, медленные вариации в линейных и нелинейных системах могут быть вызваны быстро меняющимися, чисто статистическими «помехами»**. В климатической системе изменчивость погоды играет роль «помех». Данное объяснение признано правильным для значительной части феноменов, относящихся к естественной изменчивости климата. Оно согласуется с отсутствием выраженных периодических циклов и с формой спектров климатической вариабельности.

 

————————————————————————————

*Этот подход к объяснению климатических изменений изложен, например, в: Huntington Е., Visher S. S. Climatic Changes. Yale University Press, New Heaven, 1922. P. 329 и далее.

**Hasselmann К. Stochastic climate models. Part I. Theory / / Tellus 28. 1976. P. 473-485.

————————————————————————————

 

Существуют разные подходы к изучению естественной изменчивости климата. Это, во-первых, анализ результатов наблюдений, а, во-вторых, построение приближенных к реальности моделей климатической системы. Эксперименты в прямом смысле этого слова в данной области невозможны, так как существует только одна климатическая система, которая, к тому же, является открытой, т. е. подвержена целому ряду неконтролируемых внешних воздействий. Кроме того, сложно определить «предел» или границу климатической системы. Что входит в нее, а что уже нет? Солнце, очевидно, не относится к климатической системе, а атмосфера Земли, разумеется, относится. А как быть с растениями и людьми?

 

При анализе эмпирических данных встает уже упомянутый вопрос их пространственной и временной репрезентативности. Наблюдения во всех регионах Земли начали проводиться около ста лет назад, но большие территориальные лакуны сохранились до сих пор. Так, например, нет данных о Южном океане; на протяжении многих лет отсутствовало судоходство во многих районах Тихого океана. Относительно полные базы данных, основанные на качественных наблюдениях и имеющие высокое пространственное разрешение, стали создаваться около 20 лет назад, когда для этих целей начали использовать спутники. Для описания климатических колебаний с характерной периодичностью с интервалом в несколько декад этих данных, разумеется, недостаточно.

 

Помимо инструментальных данных, собиравшихся на протяжении более 100 лет метеорологическими и океанографическими службами, существуют еще косвенные данные, как, например, уже упоминавшиеся ледяные керны. Толщина годовых колец на деревьях и характеристики осадочных отложений также информируют о климатических колебаниях, имевших место в прошлом. Расчет таких величин, как толщина годовых колец или изотопный состав известняковых отложений в океане, отнюдь не тривиален и довольно точен. Специалисты могут почерпнуть из такого рода данных разнообразную информацию о климатических колебаниях с интервалом в несколько сотен, тысяч и даже миллионов лет*.

Климатические модели — это сложные математические воплощения наших теоретических представлений о функционировании и взаимозависимости различных составляющих климата**. Это математическое приближение к фактической климатической системе. Лучше всего в моделях отражены такие составляющие климата, как атмосфера и океан, так как важная часть динамики, а именно гидродинамика***, полностью изучена, по крайней мере, в общих чертах. Это существенно упрощает описание атмосферы и океана. Впрочем, речь здесь идет о нелинейной гидродинамике, так что все пространственные шкалы оказываются взаимосвязанными.

 

————————————————————————————

*См. также; van Andel Т. New Views on an Old Planet. A History of Global Change: Cambridge University Press, 1994; Crowly T. J., North G. R. Paleoclimatology. Oxford University Press: New York, 1991. P. 330 и далее.

**Cp. Miiller P., von Storch И. Computer Modelling in Atmospheric and Oceanic Sciences — Building Knowledge. Springer Verlag Berlin-Heidelberg-New York, 2004.

***Гидродинамика описывает течение жидкости в условиях соблюдения законов сохранения массы, энергии и импульса.

————————————————————————————

 

Поскольку эти уравнения не могут быть решены аналитическим путем, ученые прибегают к методу математического приближения, т. е. в уравнениях дифференциальные операторы заменяются разностными операторами, а полное фазовое пространство аппроксимируется на конечномерном подпространстве. Из-за нелинейности системы это ограничение всего фазового пространства «значимой частью» неизбежно приводит к предположительно небольшой, но все же погрешности.

 

Итак, если гидродинамика пусть не безупречно, но, тем не менее, адекватно представлена в модели, моделирование необратимых термодинамических процессов (например, процессов смешения) более проблематично. Обычно эти процессы понятны при работе с малыми или минимальными пространственными шкалами. Однако в климатических моделях пространственные шкалы с минимальным разрешением на несколько порядков больше микрофизических шкал необратимых процессов. Приведем пример: взаимодействие между излучением и жидкой водой в облаках зависит от капельной части. Для климатической модели капельная часть важна не сама по себе, а важно ее воздействие на переменные атмосферной циркуляции. Такие процессы «параметризируются» в климатических моделях, т. е. оценивается их воздействие на переменные макроклиматического состояния. Эта параметризация проводится таким образом, чтобы полученные параметры не противоречили базовым физическим законам, соотносились с результатами инструментальных наблюдений и, самое главное, способствовали наилучшей симуляции глобального климата в климатической модели. В этом смысле любая параметризация оптимизируется таким образом, чтобы она отражала состояние климата на данный момент. В этом случае, коль скоро речь идет о небольших — в физическом масштабе — изменениях, можно надеяться, что проведенные параметризации будут работать и в случае незначительных изменений климата.

 

Способность климатических моделей отображать изменчивость климата можно проверить лишь условно. Один из возможных вариантов — это проверка того, насколько адекватно климатические модели отражают годовой ход. Возможность прогнозирования погоды и феномена Эль-Ниньо также свидетельствует о достоверности моделируемых показателей. Тем не менее, пока нельзя с уверенностью утверждать, что модели способны учитывать низкочастотную естественную вариабельность.

 

Климатические модели имеют первостепенное значение в климатологии. Это связано не только с их способностью создавать «сценарии» дальнейшего развития климатических процессов, о чем пойдет речь в следующем разделе, но прежде всего с тем, что с их помощью можно конструировать «виртуальную, управляемую реальность», где возможны целенаправленные (мысленные) эксперименты. В отличие от реальности, климатические модели представляют собой закрытые системы (хотя это отклонение от реальных условий может быть проблематичным) и в принципе могут рассчитываться сколь угодно часто и сколь угодно долго. Здесь, как и в классической физике, возможно несколько статически эквивалентных реализаций. С помощью климатических моделей можно проводить эксперименты, например, с целью определения того, какую роль играют перистые облака в общей климатической ситуации или как влияют осадки, связанные со штормами в северной Атлантике, на термическую компоненту океанической циркуляции.

 

Как и природная система климата, климатические модели, без каких-либо изменений во внешних импульсах, например, в солнечном излучении, сами порождают изменчивость на всех временных шкалах. За исключением дневного и годового хода, эта изменчивость не периодична. Она имеет статистический характер, и поэтому прогнозы в моделируемой реальности возможны только на небольшой промежуток времени (при условии, что погрешность в описании начальных состояний минимальна). И хотя пространственно-временные характеристики этой изменчивости не могут быть строго верифицированы на основе результатов наблюдений, можно в целом определить, совпадают ли полученные модельные данные с наблюдениями, а также выяснить динамический характер изменчивости. Таким образом можно, например, оценить стабильность Гольфстрима, понять природу североатлантического колебания, и так далее.

 

Однако успешность климатических моделей в имитации деталей зависит от их пространственного масштаба. В соответствии с пространственной градацией, о которой мы говорили выше, модели большего пространственного масштаба более успешны. С другой стороны, для небольших пространств часто удается лучше сымитировать детали.


Найти на unnatural: Естественная изменчивость климата Часть
Автор: admin | 15 Март 2012 | 267 просмотров

Новые статьи:

Оставить комментарий:

Все размещенные на сайте материалы без указания первоисточника являются авторскими. Любая перепечатка информации с данного сайта должна сопровождаться ссылкой, ведущей на www.unnatural.ru.
Rambler's Top100