льда. На рис. 14.10 представлены рассчитанные по модели концен- трации морского льда в Северном полушарии в марте, когда оно мак- симально, и в сентябре, когда количество льда минимально.

Для сравнения были использованы данные наблюдений за пе- риод 1979–1995 гг. Из рис. 14.10 следует, что в марте в модели пло- щадь льда на 10–15 % меньше наблюдаемой за счет того, что по мо- дели не образуется лед у восточного побережья Гренландии. а также между Гренландией и Канадой. В то же время Баренцево море по данным модели замерзает несколько сильнее, что связано с недоста- точным разрешением модели по горизонтали при

воспроизведении	океана	в высоких широтах. В сентябре
количество льда по модели		получается на 20–30 % меньше, за счет
завышения температуры		на	севере Сибири и Аляски.

Рис. 14.10. Средняя сплоченность морского льда в марте (вверху)

и в сентябре (внизу) по данным модели ИВМ РАН (слева) и наблюдений (справа)

192

дает занижение площади льда на 10–20 %, что обусловлено завыше- нием температуры за счет завышенного расчета приходящей к по- верхности океана солнечной радиации. В целом же модель верно воспроизводит границу морского льда как в марте, так и в сентябре, так как перенос тепла океаническими течениями при формирова- нии льда здесь не играет такого большого значения, как в Северном полушарии.

Проверка совместной модели «океан–атмосфера» осуществля- лась также и для расчета функции тока вертикально- осредненной циркуляции глобального океана, среднегодового среднезонального распределения потенциальной температуры и солености по глубине и таких же пространственных распределений для каждой фиксиро- ванной глубины, улучшения расчета Эль-Ниньо в виде воспроиз- ведения аномалий температуры поверхности океана, расчете ано- малий давления и температуры Северо-Атлантического колебания. Следующей важной задачей моделирования является оценка возможных изменений климата под влиянием малых внешних воз- действий. Так, за последние годы имели место существенные из- менения температуры, других климатических характеристик, имели место экстремальные явления и возникает вопрос о причине этих изменений: антропогенные или естественные? Чтобы ответить на эти вопросы, необходима теория чувствительности климатической системы к малым внешним воздействиям, основанная на методах теории динамических систем. В этом случае реальной климатиче- ской системе необходимо дать аналог в виде математической идеа- лизации и считать, что наблюдаемая динамика климата представля- ет собой реализацию траектории, порождаемой этой моделью. Для оценки чувствительности модели в правую часть уравнений для температуры добавляется постоянно действующий термический источник единичного пространственного нагревания и охлаждения, чтобы выделить линейную часть отклика. Оценка эффективности воздействия рассматривается как на численных экспериментах, так и при сравнении результатов моделирования с данными фактиче-

ских высокочастотных изменений в климатической системе.

Основное приложение оценки такого воздействия внешнего от- клика связано с моделированием изменения климата, обусловленного изменениями атмосферной концентрации малых газовых компонент. Было поставлено два эксперимента по воздействию: при фиксиро- ванной концентрации в конце ХХ в. (исторический эксперимент) и при задании увеличения

в стратосфере происходит выхолаживание, максимальное на уровне 10 гПа и достигающее там величины 5–7К, и увеличение скорости западного ветра до 2,0–2,5 м/c. В тропосфере происходит нагревание, максимальное в тропиках на высотах 200–500 гПа, а также в высо- ких широтах Северного полушария на высоте 500– 1000 гПа до 1,5 К. В суммарном отклике системы на изменение концентрации CO2 глав- ную роль играет радиационный отклик по

сравнению с динамиче- ским, и тепло при этом расходуется на нагревание океана.

Пространственное распределение среднегодового отклика мо- дели ИВМ РАН при увеличении CO2 на 1 % в год для температу- ры

поверхности, давления на уровне моря и осадков приведены на рис. 14.11, где получено максимальное потепление в центре Евра- зии (до 3,5 К) и в Антарктиде (до 2,5 К). В Южном океане, на севере Атлантики и Тихого океана есть области, где величина потепления менее 0,5 К. Давление при увеличении CO2 в модели уменьшается в

высоких широтах обоих полушарий на 1–2 гПа и несколько возрас- тает в субтропиках. Для пространственного распределения осадков их статистически значимое увеличение имеет место в центре Тихого океана, в районе летнего азиатского муссона, в северной половине Ев- разии и Северной Америки, а также в некоторых районах средних и высоких широт Южного полушария. Статистически значимое умень- шение имеет место на юге Европы, в тропической Атлантике и в не- которых субтропических районах. Большая часть среднегодового по- тепления в Евразии вызвана потеплением в холодную половину года. На рис. 14.11, г приведен отклик на рост CO2 в океане, где уве- личение температуры воды является

неоднородным по акватории. Видно, что области больших положительных значений отклика для ТПО связаны с положительными значениями отклика в ради- ационном балансе. Также видно, что имеется несколько регионов со значительным отрицательным откликом и три из них располо- жены в Тихом океане и привязаны к Американскому побережью, два находятся в тропиках обоих полушарий и еще три расположены в Атлантике. Поскольку соленость океана зависит от баланса прес- ной воды (осадки минус испарение), то их отклики тоже связаны и отрицательные отклики солености привязаны к областям больших значений отклика для притока пресной воды в океан, где осадки превышают испарение и происходит опреснение поверхностных вод. Области же положительных отклонений солености связаны

с областями повышенного испарения.

Следующей и основной задачей математической модели яв- ляется оценка будущего климата в соответствии с задаваемыми

194

а)

б)

в)

Рис. 14.11 (начало). Среднегодовой отклик для температуры поверхности (а), давления на уровне моря (б) и осадков (в), серым показаны области статистической значимости отклика с вероятностью 95 %. Пространственные распределения откликов в ТПО (г) и в солености (д, в промилле)

г)

д)

Рис. 14.11 (окончание). Среднегодовой отклик для температуры поверхности (а), давления на уровне моря (б) и осадков (в), серым показаны области статистической значимости отклика с вероятностью 95 %. Пространственные распределения откликов в ТПО (г) и в солености (д, в промилле)

сценариями эмиссии парниковых газов. Описанию современных сценариев и будущего климата на их основе посвящена отдельная лекция 18. Здесь же приведем один из вариантов будущей эмиссии отдельных парниковых газов, как показано на рис. 14.12, по сцена- риям проекта CMIP3.

В результате при расчете по модели ИВМ РАН было получено следующее распределение разностей будущих температур на конец ХХI в. по сравнению с концом ХХ в. (рис. 14.13).

Еще два примера применения модели ИВМ РАН для будущих оценок демонстрируют расчет уменьшения площади весной мерзло- ты на севере России (рис. 14.14) и уменьшение площади морского льда в Северном полушарии (рис. 14.15).

196

Рис. 14.12. Изменение содержания: а – углекислого газа (частей на миллион),

б – метана (частей на миллиард), в – закиси азота (частей на миллиард),

г– интегрального сульфатного аэрозоля (мг/м), д – солнечной постоянной (Вт/м)

ие – интегральной оптической толщины вулканического аэрозоля (безразм.)

вэкспериментах XX в. (жирная сплошная линия), B1 (тонкая сплошная линия),

A1B (штриховая линия) и A2 (пунктирная линия)

Рис. 14.13. Возможные изменения зимней температуры приземного воздуха

вконце XXI в. (осредненной за период 2081–2100 гг.) по сравнению

сданными для конца XX в. (осреднение за 1981–2000 гг.) по результатам модели Института вычислительной математики РАН для сценария A1B

Рис. 14.14. Пространственное распределение непрерывной (темный серый цвет)

испорадической (светлый серый) вечной мерзлоты в 1981–2000 гг. (вверху)

ив конце ХХI в. (2081–2100 гг.) по сценариям В1 (середина) и А2 (внизу)

Рис. 14.15. Площадь морского льда в Северном полушарии, млн км, в марте (а) и сентябре (б) по данным контрольного эксперимента (жирная линия),

эксперимента по воспроизведению климата XX в. (тонкая линия), экспериментов B1 (открытые кружки), A1B (черные кружки), A2 (крестики)

Литература

1.Дымников В.П., Лыкосов В.Н., Володин Е.М. Моделирование климата и его из- менений. – М.: Наука, 2006. – 173 с.

2.МГЭИК 2007: Изменение климата, Обобщающий доклад. Вклад рабочих групп I, II и III в Четвертый доклад об оценке Межправительственной группы экс-

пертов по изменению климата / Р.К. Пачаури, А. Райзингер и осн. группа авт.

(ред.). МГЭИК, Женева, Швейцария, 2007. – 104 с.

199

3.Переведенцев Ю.П. Теория климата. Казанский государственный университет, 2009. – 503 с.

4.About the WCRP CMIP5 Multi-Model Dataset Archive at PCMDI: http://www-pc- mdi.llnl.gov/ipcc/about_ipcc.php

5.Atmospheric Model Intercomparison Project: http://www-pcmdi.llnl.gov/projects/ amip/index.php

6.Climate Change 2013. The Physical Science Basis. Working Group I. Contribution to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Edited by Thomas F. Stocker, Dahe Qin, Gian-Kasper Plattner, Melinda M.B. Tignor, Simon K. Allen, Judith Boschung, Alexander Nauels, Yu Xia, Vincent Bex, Pauline

M. Midgley Cambridge University Press. Cambridge, New York, Melbourne, Ma- drid, Cape Town, Singapore, Sгo Paolo, Delhi, Mexico City. – 1552 pp.

7.CMIP-WGCM-WGSIP Decadal Climate Prediction Panel, 2011: Data and bias cor- rection for decadal climate predictions. WCRP Rep., ICPO Publ. Series 150, 3 pp. [Available online at www.wcrp-climate.org/decadal/references/DCPP_Bias_Correc- tion.pdf.]

8.Gates W.L., 1992: AMIP: The Atmospheric Model Intercomparison Project. Bull. Amer. Meteor. Soc., 73, p.1962–1970.

9.IPCC Standard Output from Coupled Ocean-Atmosphere GCMs: http://www-pcmdi. llnl.gov/ipcc/standard_output.html#Experiments.

10.Taylor K.E., J R. Stouffer G.A. Meehl, 2012. An overview of CMIP5 and experiment design. Bull. American Meteorological Society. April 2012, p. 485– 498.

11.The WCRP CMIP3 Multimodel dataset – A new era in Climate change research. 12 pp: http://nldr.library.ucar.edu/repository/assets/ams-pubs/ams_pubs_200083.pdf

Тема 5. Исторические колебания климата

Лекция 15. Палеоклиматология как наука о климатах прошлого

15.1. Палеоклиматология: история возникновения и методы

В зависимости от рассматриваемого периода, источниками све- дений о климатах прошлого являются:

–данные инструментальных наблюдений за последние 150– 200 лет;

–исторические сведения о наиболее существенных явлениях природы (засухи, наводнения, сильные морозы и другие явления) за последние 3–5 тыс. лет из летописей и других ранних литературных источников;

–косвенные сведение о климатах прошлого, полученные мето- дами палеоклиматологии и палеогеографии за весь остальной боль- шой исторический период в сотни миллионов лет.

По определению палеоклиматология – это наука о климатах прошлого и климатической истории Земли. Древние климаты ре- конструируются по различным косвенным признакам – веществен- ному составу и текстурным особенностям осадочных горных по- род, по ископаемым остаткам организмов и другими способами [9, 10]. Восстанавливая климаты прошлого, палеоклиматология является важной частью палеогеографии и тесно связана со стра- тиграфией и палеонтологией, геоморфологией и учением о полез- ных ископаемых [5]. Анализ и обобщение сведений, полученных по геологическим данным, проводятся на основе теоретических положений климатологии, метеорологии, географии, геофизики и астрономии.

На Земле остается достаточно много следов из прошлого. Из- вестно высказывание выдающегося философа древней Армении Давида Непобедимого (Анахта), произнесенное 15 веков назад:

«Природа не все утаила от нас, так как в противном случае не было бы возможности что-либо постичь, и не все сделала явным, ибо тогда не было бы исследования, но все устроила природа так,

что- бы ее можно было бы познать через исследование и