Лёд и Снег • 2013 • № 1 (727)
Подземные льды и наледи
УДК 551.583
Об оптимальном выборе гидродинамических моделей для оценки влияния изменений
климата на криосферу
© 2013 г. О.А. Анисимов, В.А. Кокорев
Государственный гидрологический институт, Санкт-Петербург oleg@oa7661.spb.edu
Статья принята к печати 12 ноября 2012 г.
Ансамблевые климатические проекции, изменение климата, моделирование.
Climate change, ensemble climatic projections, modeling.
Предлагается методика построения ансамблевой климатической проекции для изучения предстоящих изменений криосферы, основанная на оптимальном выборе гидродинамических моделей. Данные наблюдений 744 метеостанций на территории России и сопредельных стран используются для оценки точности воспроизведения моделями параметров климата, в наибольшей степени определяющих состояние криосферы. Для отбора лучших моделей результаты расчётов сравниваются с наблюдениями, осред-нёнными по 17 крупным регионам, характеризуемым однородностью изменений температуры воздуха в период современного потепления, начало которого определяется статистическими методами. Приведены результаты тестирования, по которым в каждом регионе определены гидродинамические модели, наилучшим образом описывающие динамику климатических факторов, влияющих на криосферу. Эти модели объединены в ансамбли, при помощи которых строятся оптимальные региональные климатические проекции. Построена также оптимальная климатическая проекция для всей области распространения многолетнемёрзлых грунтов на территории России.
Введение
Наблюдения свидетельствуют об усиливающемся влиянии изменения климата на криосферу, которое уже привело к беспрецедентному сокращению площади морских льдов в Арктическом бассейне, уменьшению продолжительности ледового периода на пресноводных водоёмах, повышению температуры и сокращению площади распространения многолетнемёрзлых грунтов (ММГ), увеличению мощности сезонно-талого слоя (СТС) в области распространения многолетнемёрзлых грунтов, уменьшению массы большинства ледников, сокращению площади и времени залегания снежного покрова. Исчерпывающий анализ современных изменений криосферы дан в Оценочном отчёте Арктического совета [12]. В нём же приведены оценки на перспективу, которые значительно различаются между собой. Снижение неопределённости таких оценок, обусловленной как различиями климатических проекций, так и погрешностями моделей, описывающих криосферные процессы, — одна из актуальных задач исследований.
Анализ показывает, что главный источник неопределённости прогноза состояния криосферы — климатические проекции. В качестве примера можно привести расчёт баланса массы хорошо изученного ледника Стур-гласиерен в Швеции, проводившийся по двум моделям
разной детализации [14, 20]. Более сложная модель основана на пространственно-распределённом расчёте всех составляющих энергетического баланса. Во второй модели использовалось полуэмпирическое соотношение, связывающее скорость таяния с температурным индексом. Расчёты выполнялись для шести климатических проекций на конец XXI в. Полученные оценки сокращения объёма ледника к концу XXI в. лежат в диапазоне 50—90%, причём различия, обусловленные климатическими проекциями, достигают 40%, в то время как с выбором модели таяния ледника связано лишь 10% неопределённости [20]. Это подтверждает сделанный ранее в работе [19] вывод, что неопределённости прогноза, связанные с упрощенным описанием процессов таяния при моделировании ледников, много меньше неопределённости, обусловленной климатическими проекциями. Заметим, что такой же вывод был сделан и в отношении прогноза состояния многолетнемёрзлых грунтов при сравнении расчётов по моделям разной сложности, использующих несколько климатических проекций [3, 23].
Интересны результаты расчётов, в которых для десяти климатических проекций на 2100 г. при помощи температурного индекса прогнозировался баланс массы более 120 тыс. ледников в различных частях Арктики [21]. Для разных климатических проекций уменьшение сум-
6*
- 83 -
марного объёма всех ледников составило 12—32%. Показательно, что диапазон оценок зависел от региона и был наименьшим для ледников Аляски и Шпицбергена и достаточно широким — для ледников Канадского Арктического архипелага и Российской Арктики. Отчасти это можно объяснить разной степенью изученности ледников, что влияет на точность моделирования. Но очевидно и то, что различия между климатическими проекциями связаны и с пространственными закономерностями, поэтому предсказуемость климатических параметров, определяющих состояние криосферы, зависит от региона. Последнее может быть обусловлено как спецификой локальных топографических, ландшафтных и иных условий, в силу которых отдельные регионы лучше описываются гидродинамическими моделями, так и скрытой подстройкой моделей, которая может проводиться для достижения наилучших показателей воспроизведения климата в регионах, наиболее интересных для разработчиков. Из этого следует, что гидродинамические модели целесообразно оценивать на региональном уровне по параметрам, которые в наибольшей степени влияют на изучаемые климатозависимые процессы. В контексте прогноза состояния криосферы к ним следует отнести температурные индексы, характеризующие теплообеспечен-ность периода таяния, суммы осадков, а также соотношение между теплообеспеченностью и осадками.
В многочисленных публикациях показано, что наблюдаемые климатообусловленные вариации площади и объёма ледников, а также мощности СТС в области распространения многолетнемёрзлых грунтов почти целиком описываются изменениями указанных параметров. В исследовании [10] получена оценка вклада различных климатических факторов в формирование термического режима многолетнемёрзлых грунтов на территории России. Установлено, что его современные изменения в европейской части обусловлены преимущественно ростом температуры, а в азиатской — увеличением количества зимних осадков [10, 11]. Для ледников современные вариации летней температуры, как правило, играют большую роль, чем осадки [13, 16]. Такой вывод можно сделать по модельным оценкам чувствительности баланса массы 42 ледников в зоне севернее 60° с.ш. к гипотетическому увеличению температуры на 1 °С и росту осадков на 10%, диапазоны которых колеблются соответственно от -0,2 до -2,0 и от 0,1 до 0,4 м/год [24].
В данной статье оцениваются неопределённости прогноза с помощью гидродинамических моделей температуры и сумм осадков в регионах России и сопредельных странах. Для этого анализируются современные региональные изменения климата по данным наблюдений и их воспроизведение гидродинамическими моделями. Наиболее успешные модели в дальнейшем объединяются в ансамбль, а на его основе строятся региональные климатические проекции, оптимизированные для прогноза состояния криосферы.
Критерии и методы оценки гидродинамических моделей на региональном уровне
В ряде работ предприняты попытки оценить качество гидродинамических моделей для территории России путём сравнения рассчитанных трендов температуры воздуха и осадков с данными наблюдений. При этом авторы, используя различные критерии и методы сравнения, пришли к противоречивым выводам. Так, в серии публикаций [5, 9] сравнивались расчёты по индивидуальным моделям и по ансамблю из 16 моделей семейства СМ1Р3. Проект сравнения климатических моделей СМ1Р и его третьей фазы описывается в публикациях [17, 18]. Показано, что ансамблевое осреднение уменьшает случайную погрешность модельного воспроизведения температуры воздуха и осадков в целом по всей территории России за период наблюдений в ХХ в. На этом основании делается вывод, что ансамблевые проекции по существующим моделям можно использовать для изучения будущих изменений климата и их последствий на территории России, однако при этом различия расчётов и наблюдений на региональном уровне в работе не анализировались. Иной вывод получен в работах [6, 7], где оценивались отдельные модели СМ1Р3 по наблюдениям в шести крупных регионах. Показано, что все тестируемые модели значительно отличаются от регионально осреднённых наблюдений при воспроизведении как температуры воздуха, так и осадков.
Заметим, что полученные в этих работах результаты по конкретным моделям устарели, так как сейчас доступны результаты пятой фазы проекта СМ1Р. Тем не менее, обобщая результаты этих работ, мы можем сделать два вывода, сохраняющие актуальность и для современной фазы проекта — СМ1Р5: 1) неопределённость климатических проекций уменьшается при осреднении по нескольким моделям, объединённым в ансамблевую проекцию, за счёт частичной компенсации случайных погрешностей, которые присущи каждой индивидуальной модели [5]; 2) модели должны оцениваться на региональном уровне [6]. Вместе с тем неясны вопросы отбора модели для построения мультимодельной ансамблевой проекции и выбора регионов, по которым можно вести сравнение моделей с наблюдениями. Первоначально считалось, что чем больше используется моделей в ансамблевой проекции, тем она надёжнее. Однако в настоящее время полагают, что модели заведомо низкого качества следует исключать. Интересный обзор идей по данной теме дан в публикации [15], правда, чётких критериев отбора моделей до сих пор нет.
Важность обоснованного выбора регионов определяется тем, что осреднение по произвольно выбранной территории отчасти уничтожает детали, позволяющие судить о причинно-следственных связях в климатической системе. Пространственное осреднение возможно, если оно ведётся по регионам с однородными измене-
Рис. 1. Регионы с однородными изменениями температуры воздуха на территории России (1—14) и сопредельных стран (15-17).
Голубой линией показана граница сплошного распространения многолетнемёрзлых пород. Точками обозначены 744 метеостанции, данные которых использовались в расчётах
Fig. 1. Regions with coherent temperature changes in Russia (1-14) and neighboring countries (15-17).
Blue curve indicate the continuous permafrost boundary. Also shown are 744 meteorological stations that were used in the study
ниями климата (далее в статье они обозначают
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.