Хорозов С. В.
(1), Будовый И. И. (1), Медведев В. А. (1), Белоголов В.С. (2)
(1) ООО «Фирма HSoft», г.
Калининград
(2) Технический университет,
Мурманск
1.
Основная идея
В прошедшем тысячелетии были отмечены два значительных
потепления климата, в течение 12–13 веков и конце второго тысячелетия, а также
похолодание климата в течение 15–17 веков (малый ледниковый период). Изменения
светимости солнца, по существующим оценкам, недостаточны для объяснений
колебаний климата и не совпадают по знаку с наиболее значительными его
колебаниями (Борисенков, Пасецкий, 1988).
Однако, как можно заметить, существует тесная связь между
солнечной активностью и температурой, которая показана на рис. 1.
Этот факт позволяет допустить существование некого
физического механизма, связывающего изменения «парникового эффекта» с
изменениями солнечной активности.
Измерения со спутников, в периоды минимума и максимума
солнечной активности, показали, что происходят значительные колебания
ультрафиолета в спектре солнечного излучения (Борисенков, Пасецкий, 1988). Это же подтверждают данные Obayashi:
на рис. 2, видно, что при увеличении солнечной
активности интенсивность ультрафиолетового излучения возрастает на порядок и
более (Obayashi, T., 1962).
Изменение интенсивности ультрафиолета может приводить к
изменению прозрачности атмосферы, причем различному по отношению к солнечному и
земному излучению. Могут быть предложены различные механизмы, приводящие к
таким изменениям.
В качестве одного из вероятных вариантов можно
рассмотреть, например, изменение облачного покрова в верхних слоях атмосферы.
Увеличение ультрафиолета приводит к интенсификации
конденсации водяного пара в верхних слоях атмосферы. Подобный эффект был
продемонстрирован А.А. Дмитриевым в специальных камерах Вильсона, в которых
воздух с концентрацией паров воды близкой к насыщению облучался ультрафиолетом.
При этом в камере образовывался туман (Борисенков, Пасецкий, 1988).
На схеме (рис. 3) представлен один
из возможных физических механизмов. Возрастание солнечной активности приводит к
возрастанию количества продуктов конденсации водяного пара в верхних слоях
атмосферы. Это приводит к увеличению «парникового эффекта», увеличению общего
теплосодержания и, соответственно, изменению циркуляции атмосферы и океана. В
результате происходит изменение приземной температуры. Данный эффект
усиливается увеличением испарения воды в результате роста температуры.
В подтверждение сказанного можно привести результаты
исследований А.А. Дмитриева и др. В этих исследованиях на основе большого количества
данных наблюдений за перистой облачностью показано, что в периоды высокой
солнечной активности действительно увеличивается количество перистых облаков.
По данным Дмитриева, возрастание ультрафиолетового излучения, при повышении
солнечной активности, вызывает увеличение перистой облачности в обоих
полушариях в среднем на 0,25-0,5 балла, что может привести к снижению
эффективного излучения Земли на 1-2%. При сильных вспышках ультрафиолетового
излучения зарегистрировано увеличение перистой облачности на 2-3 балла (Борисенков, Пасецкий, 1988).
По нашим оценкам, для объяснения глобального потепления в
20-ом столетии достаточно уменьшения эффективного излучения Земли в среднем
всего лишь на 0.1 – 0.2% (рис. 4). Действительно,
пренебрегая малой теплоемкостью атмосферы и суши по сравнению с теплоемкостью
верхнего слоя океана и принимая во внимание то, что приток солнечной энергии
приблизительно равен эффективному излучению Земли, изменение теплосодержания
можно представить так, как показано на рис. 4.
Таким образом, наблюдающееся глобальное потепление вполне
возможно за счет увеличения облачности в верхних слоях атмосферы (перистые,
перламутровые, серебристые облака).
На основе вышеизложенных рассуждений был поставлен
вычислительный эксперимент:
-
построение упрощенной тепло-балансовой
физико-статистической модели системы океан-атмосфера, базирующейся на законе
сохранения энергии и учитывающей влияние солнечной активности на прозрачность
атмосферы («парниковый эффект);
-
определение коэффициентов модели методом Монте-Карло
при целевой функции наибольшего соответствия фактических значений приземной
глобальной температуры моделируемым значениям, моделирование среднегодовых
приземных температур;
-
анализ соответствия построенных моделей температур их
независимо реконструированным значениям.
Цель эксперимента: изучение возможности объяснения
современного глобального потепления действием естественных климатообразующих
факторов, в частности, изменением солнечной активности.
2.
Тепло-балансовая
физико-статистическая модель
Для проверки вышеизложенной идеи была построена упрощенная
трехслойная тепло-балансовая физико-статистическая модель системы
"океан-атмосфера" (рис. 5).
Система уравнений теплового баланса представлена на рис. 6 (уравнения 1-2a):
Где:
Сe; Сm; Сd –
эффективные теплоемкости, соответственно, верхнего, среднего и нижнего слоев;
Te; Tm; Td –
эффективные температуры, соответственно. верхнего, среднего и нижнего слоев.
Fs – поток солнечного излучения, достигающий
верхнего слоя;
Fso – поток солнечного излучения, достигающий
верхнего слоя при отсутствии пятен на солнце;
KW – коэффициент энергетической эффективности
среднего; солнечного пятна;
W – число Вольфа;
K1 – коэффициент, определяющий долю
солнечного коротковолнового излучения;
Kr – коэффициент, определяющий долю
солнечного длинноволнового излучения;
Ksr; Ns – коэффициенты,
определяющие эффективную отражательную способность слоя продуктов конденсации
(сублимации) по отношению к солнечному излучению;
Rr – эффективная безразмерная мощность слоя
продуктов конденсации (сублимации);
Axr ; Bxr – коэффициенты линейной
регрессии;
a = 7.63 ; b = 241.9 – коэффициенты Магнуса;
Fe - поток излучения, направленный от
верхнего слоя в космос;
Ke – коэффициент эффективного излучения
верхнего слоя;
Ker; Ne - коэффициенты,
определяющие эффективную отражательную способность слоя продуктов конденсации
(сублимации) по отношению к эффективному излучению верхнего слоя;
Fm ; Fd
– тепловые потоки, соответственно, от верхнего слоя в средний и от среднего
слоя в нижний слой;
Lm; Ld – эффективные коэффициенты
теплообмена, соответственно, между верхним и средним; средним и нижним слоями.
t – приземная температура воздуха.
Параметры модели определялись с использованием метода
Монте-Карло, при условии достижения наибольшего соответствия моделируемых
величин известным значениям приземной глобальной температуры. При этом
предполагалось, что приземная температура (t) является функцией эффективных
температур верхнего слоя (Te) и среднего слоя (Tm) и их производных (уравнение (4), рис. 6).
3.
Подтверждение модели
На рис. 7 приведены
фактические данные глобальной среднегодовой приземной температуры воздуха и
результаты её моделирования.
При чем настройка коэффициентов модели намеренно
производилась по фактическим данным с 1950 по 2003 годы.
Как видно на рис. 7, модель глобальной
среднегодовой температуры хорошо имитирует не только тренд потепления в 20
веке, но и воспроизводит, по крайней мере, общий ход температуры в период с
1856 по 1950 годы, т.е. те данные, которые не использовались для определения
коэффициентов модели (коэффициент корреляции между результатами моделирования и
фактическими данными 0,8). И, как видно на рис. 8, представленная
модель глобальной температуры, в отличии от моделей, основанных на
антропогенном воздействии, достаточно хорошо объясняет основные климатические
события в прошедшем тысячелетии (потепления климата в течение 12–13 веков и
конце второго тысячелетия, и малый ледниковый период в течение 15–17 веков.
Необходимо отметить интересный результат. Реконструированная температура
Центральной Англии очень хорошо коррелирует с рассчитанной эффективной
температурой океана (Tm) (коэффициент корреляции 0,83) (
рис 11).
А реконструированная температура Китая коррелирует с
рассчитанной эффективной температурой атмосферы (Te) (рис. 12)
(коэффициент корреляции 0,78). Если учесть, что воздушные потоки в средних
широтах преимущественно направлены с запада на восток, то становиться
совершенно очевидным, что, в соответствии с географическим положением,
температура Англии действительно должна находится в максимальной зависимости от
температуры океана, а температура Китая – в зависимости от температуры
воздушных масс. Это и есть тот результат, который был получен при
моделировании. А это, в свою очередь, косвенно подтверждает, что основные
принципы, заложенные в основу модели, не противоречат реальным крупномасштабным
физическим процессам.
Таким образом, в результате проведенного эксперимента было
показано, что наиболее существенные колебания климата в масштабе тысячелетия
можно объяснить естественным климатообразующим фактором – колебаниями солнечной
активности и их влиянием на прозрачность атмосферы.
В развитие эксперимента была предпринята попытка
моделирования климатических параметров системы океан-атмосфера в различных
регионах с целью выяснения возможности моделирования региональных изменений
климата.
На рис. 13 показаны
среднегодовые температуры Калининграда, Санкт-Петербурга и Архангельска.
Настройка коэффициентов модели производилась по 1937-1990 гг. Видно, что модель
в целом воспроизводит колебания температур и в период до
"настроечного" периода (до 1937 г.) а еще лучше воспроизводятся
среднегодовые температуры в период с 1991 по 2003 годы.
4.
Эль-ниньо (Южное колебание)
– ENSO
Кроме того, предложенная модель была использована для
моделирования параметров Южного колебания (ENSO): среднегодового индекса южного
колебания (SOI) и среднегодовой температуры поверхности моря (SSTs - NINO1+2,
(0-10°South)(90°West-80°West)) (рис. 16).
При чем настройка коэффициентов модели, также, намеренно
производилась по фактическим данным до 1990 года.
Как видно на рис. 16, моделируемые
значения параметров южного колебания за 1991–2003 гг. очень неплохо
соответствуют фактически наблюдавшимся значениям.
Также хорошо имитируются, в обе стороны от
"настроечного" периода, значения среднегодового давления приведенного
к уровню моря в г. Дарвин (SLP) (рис. 17).
Годовое количество тропических ураганов, в соответствии с
принятой нами концепцией, можно также рассматривать как следствие
энергетического состояния системы океан-атмосфера и циркуляционных процессов в
этой системе. Поэтому также была предпринята попытка его моделирования,
достаточно успешная, как видно на рис. 18.
Приведенные результаты показывают, что модель, построенная
на основе учета влияния солнечной активности и статистически учитывающая
циркуляционный фактор, удовлетворительно имитирует среднегодовые состояния
глобальной и региональных климатических систем.
Таким образом, эта модель может быть использована для
объяснения известных климатических и крупномасштабных энергетических событий в
прошлом, а также для их предсказания в будущем.
5.
Изменение концентрации
углекислого газа, как возможное следствие нагрева мирового океана
В результате эксперимента был также обнаружен интересный результат,
касающийся изменения концентрации
углекислого газа в атмосфере.
На рис. 19 приведена
моделируемая эффективная температура океана и фактические данные о концентрации
углекислого газа в атмосфере (содержание углекислого газа определено различными
методами: непосредственными измерениями в обсерватории в Мауна Лоа на Гавайях и
анализом пузырьков воздуха в кернах ледников).
Очевидно, что, по крайней мере, в течение последних 400-от
лет существует определенная взаимосвязь между эффективной температурой океана и
концентрацией углекислого газа в атмосфере. Однако, взаимосвязь между
эффективной температурой океана и скоростью изменения концентрации углекислого
газа является гораздо более явной.
Из этого следует, что изменение концентрации углекислого
газа, вероятно, является не столько причиной, сколько следствием потепления.
Иначе, должна была бы существовать взаимосвязь между концентрацией CO2
и скоростью изменения температуры, однако этого мы не наблюдаем (рис. 20).
Таким образом, если изменения солнечной активности будут
близки к принятому сценарию (рис. 21), то не
исключено, что в ближайшие годы температура начнет понижаться, несмотря на то,
что рост концентрации углекислого газа будет продолжаться, хотя и более
медленно (рис. 22).
6.
Прогнозы
Удовлетворительные результаты моделирования климатических
изменений в течение прошедшего тысячелетия позволили использовать полученную
физико-статистическую тепло-балансовую модель для построения прогноза развития
климата в 21 столетии.
На рис. 23-25 представлен
прогноз региональных среднегодовых температур. В соответствии с результатами
моделирования ожидается, что в Европе в течение ближайших двух десятков лет
общий тренд повышения температуры сменится трендом понижения температуры.
При этом, следует обратить внимание на то, что, несмотря
на независимую настройку коэффициентов модели для каждой из географических
точек, прослеживается явная зависимость времени начала похолодания на
Евро-Азиатском континенте от широты и долготы географической точки. Зависимость
от долготы обусловлена влиянием океана: чем дальше на восток, тем это влияние
меньше и тем больше температура зависит от моделируемой эффективной температуры
атмосферы, и, соответственно, похолодание начинается раньше (рис. 24).
А зависимость от широты места связана с тем, что
температура в высоких широтах в большей степени определяется энергетическими
потерями, величина которых быстро увеличивается при уменьшении «парникового
эффекта». Таким образом, при понижении общего уровня солнечной активности похолодание
в высоких широтах должно начинаться раньше, что мы и видим на графиках (рис. 23).
Так как, по результатам моделирования, смена тренда
температуры во многих регионах Европы отстает от смены тренда глобальной
температуры, то это позволяет предположить, что должны существовать
географические регионы, где похолодание уже началось. И действительно, в
некоторых районах Северо-восточной Азии (например, в Верхоянске (Якутия)) смена
тренда среднегодовой температуры в соответствии с фактическими данными и
результатами моделирования, по нашим оценкам, произошла уже в 1995 г. (рис. 25).
На рис. 26 представлен
прогноз параметров южного колебания (ENSO). Из рисунка видно, что ближайший
хорошо выраженный эпизод «Ла-Нинья», сопровождающийся, в частности, увеличением частоты вторжения холодного
воздуха на севере Америки, возможен в 2008 г. Ему будет соответствовать, хорошо
выраженный, пик годовой температуры в Санкт-Петербурге, Калининграде и
Екатеринбурге.
Хорошо выраженный эпизод феномена «Эль-Ниньо» вероятен в
2010-2012 годах. С этим феноменом связывают, в частности, засухи и пожары в
Индонезии и Австралии, сильные ливни и наводнения в Перу, появление теплой воды
у берегов Центральной Америки и, соответственно, резкое сокращение рыбных
ресурсов в этом регионе. Ему соответствует минимум среднегодовой температуры в
2011 году в Санкт-Петербурге, Калининграде и Екатеринбурге.
Следует отметить, что увеличение количества тропических
ураганов в Атлантическом океане и, соответственно, увеличение риска их выхода на
Американский континент ожидается в 2013-2015 годах.
Это, чаще всего, как видно на рис. 27,
соответствует годам, в течение которых наблюдается хорошо выраженный переход от
феномена «Эль-Ниньо» к феномену «Ла-Нинья». Минимальное же количество
тропических атлантических циклонов, чаще всего, соответствует годам с хорошо
выраженным феноменом «Эль-Ниньо». Этот соответствие хорошо просматривается не
только по результатам наблюдений, но и по результатам моделирования. Это
является еще одним косвенным подтверждением адекватности построенной модели.
7.
Выводы
·
Колебания солнечной активности действительно
могут являться основным климатообразующим фактором в масштабе тысячелетия,
поскольку упрощенная тепло-балансовая модель, построенная на основе учета их
влияния, позволяет достаточно хорошо воспроизвести и объяснить независимо
реконструированные температуры прошедшего тысячелетия.
·
Рост концентрации углекислого газа, скорее
всего, является не столько причиной, сколько следствием глобального потепления
и поэтому он не может быть использован для его объяснения.
·
Глобальное потепление в ближайшие десятилетия
может смениться глобальным похолоданием, несмотря на наблюдающийся и
прогнозируемый рост концентрации углекислого газа.
·
Полученные прогнозы развития регионального и
глобального климата не противоречат физическим процессам, происходящим в
атмосфере. Это, в свою очередь, дает основание и возможность прогнозировать
региональные сезонные климатические и погодные аномалии. К ним можно отнести:
засухи; периоды с большим количеством осадков; сильные похолодания; погодные
ситуации, способствующие сильным паводкам и наводнениям или лесным пожарам и
др.
