модели, включающая блок углеродного обмена в хвойных экосистемах [14].
ОСНОВЫ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ИЗМЕНЕНИЯ ВОДНОГО И УГЛЕРОДНОГО БАЛАНСОВ ЭКОСИСТЕМЫ ХВОЙНОГО ЛЕСА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЗАДАННЫХ
СЦЕНАРИЕВ ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА
Предлагаемая методика, позволяющая оценить влияние антропогенного изменения концентрации парниковых газов и аэрозолей в атмосфере на водный и углеродный балансы хвойной лесной экосистемы, основана на сравнительной оценке смоделированных значений составляющих водного и углеродного балансов для аналогичных экосистем, имеющих одинаковые начальные состояния, но развивающихся в различных столетиях - XX и XXI. В связи с этим реализация методики осуществляется в два этапа.
На первом этапе с использованием модели SWAP воспроизводится динамика составляющих теплового, водного и углеродного балансов для конкретного выбранного объекта исследований (экосистемы хвойного леса) в XX в., т.е. в реальных условиях окружающей среды и при заданных на начало века значениях почвенной органики, а также живой и мертвой биомасс рассматриваемой экосистемы. На втором этапе проводятся аналогичные расчеты для того же объекта при тех же начальных, но при изменившихся (прогностических) граничных (метеорологических) условиях, соответствующих периоду XXI в. Результаты расчетов позволяют сопоставить динамику формирования углеродного и водного балансов двух аналогичных лесных экосистем, произрастающих в разные временные периоды.
Метеорологические условия, необходимые для моделирования формирования экосистемы в XX в., являясь фактической исторической реализацией, представляют собой либо данные непосредственных наблюдений, либо результаты так называемого реанализа, т.е. процедуры расчета и распределения по ячейкам глобальной сетки входных для LSMs характеристик путем обработки значительной по объему синоптической информации, регулярно получаемой от многочисленных спутниковых, авиационных, радиозондо-вых и наземных систем наблюдений. В основе процедуры реанализа - спектральная модель общей циркуляции атмосферы и система статистической интерполяции получаемых результатов по ячейкам сетки (см. например, [16-18]).
Подготовка метеорологических условий, соответствующих периоду XXI в., основана на их сценарном прогнозе и представляет собой отдельную задачу, один из вариантов решения которой рас-
смотрен в настоящей работе. Предлагаемое решение также можно осуществить в два этапа.
На первом этапе оцениваются предполагаемая столетняя динамика парниковых газов и аэрозолей в атмосфере в XXI в. и связанные с ней глобальные изменения ряда климатических характеристик. Оценка производится на основе использования сценарного прогноза эволюции эмиссии в атмосферу различных парниковых газов (двуокиси углерода (CO2), окиси углерода (CO), метана (CH4), двуокиси азота (N2O), окислов азота (NOJ, двуокиси серы (SO2), а также галогеноуглеродов (гидрофторуглеродов, перфторуглеродов и др.)), отражающих те или иные предположения об экономическом, технологическом, политическом и демографическом развитии человеческой цивилизации до 2100 г. (в частности, предположения об использовании ископаемого топлива, развитии различных технологий, сведении лесов и т.д.). В настоящей работе в качестве примера был использован один из шести альтернативных сценариев (IS92a-IS92f), опубликованных в приложении ко Второму докладу Межправительственной группы экспертов по изменениям климата (Intergovernmental Panel on Climate Change-IPCC) в 1992 г. [19].
Пожалуй, наиболее широкое распространение получил сценарий IS92a, принимаемый часто в качестве базового для оценки последствий изменения климата. Согласно IS92a предполагается, что население Земли увеличится к 2100 г. до 11.3 млрд. человек, экономический рост с 1990 по 2100 гг. при использовании как традиционных, так и возобновляемых источников энергии составит в среднем по планете 2.3% в год. Именно этот сценарий был использован в настоящей работе.
Для получения данных по динамике метеорологических и актинометрических характеристик в XXI в., служащих исходной информацией для расчетов по модели SWAP, был использован компьютерный программный комплекс MAGICC/ SCENGEN (Model for the Assessment of Greenhouse-gas Induced Climate Change/A Global and Regional Climate Scenario Generator) [20], представляющая собой по существу генератор климатических сценариев, предназначенный для оценки уязвимости или адаптации различных экосистем или биомов планеты к климатическим изменениям.
Выходными характеристиками MAGICC являются глобальные прогнозы на период с 1990 по 2100 г. (получающиеся в результате реализации того или иного сценария социально-экономического развития человеческой популяции) динамики годовых величин эмиссии углерода в атмосферу, концентрации СО2 в атмосфере, изменения составляющих приходящей радиации в соответствии с приростом в атмосфере каждой компоненты парниковых газов и аэрозолей, изменения приземной
20
15
10
Изменение глобальных выбросов
С02, связанное с увеличением сжигания ископаемого топлива и сведением части лесов, ГтС/год
800
600
400
200
Динамика концентрации С02 в атмосфере, ррт
_1_I_I_I_1_
Приращение глобальной температуры, °С
1990 2010 2030 2050 2070 2090
Годы
Суммарное приращение приходящей к поверхности суши радиации, Вт/м2
1990 2010 2030 2050 2070 2090
Годы
Приращение радиации, обусловленное изменением содержания аэрозолей в атмосфере, Вт/м2 1990 2010 2030 2050 2070 2090 0
5
0
0
Рис. 1. Оценка изменения ряда глобальных характеристик Земли, связанных с изменением интенсивности выбросов парниковых газов и аэрозолей в атмосферу планеты в соответствии со сценарием социально-экономического развития человеческой цивилизации 1РСС К92а.
температуры и уровня океана. На рис. 1 показаны полученные на основе MAGICC результаты оценки динамики ряда указанных глобальных характеристик, соответствующие сценарию К92а.
Второй этап решения задачи прогнозирования динамики метеорологических характеристик в XXI в. заключается в переходе от глобальных оценок их изменения к региональным. Возможны раз-
Модели глобальной циркуляции атмосферы высокого разрешения, использованные в работе модельного комплекса SCENGEN
HadCM2 Hadley Centre Unified Model 2 Transient Ensemble-mean (UK)
UKTR UK Met. Office/Hadley Centre Transient
CSIRO-TR Commonwealth Scientific and Ind. Research Org., Transient (Australia)
ECHAM4 European Centre/Gamburg Model 4 Transient (Germany)
UKHI-EQ UK Met. Office High Resolution
CSIRO2-EQ Commonwealth Scientific and Ind. Research Org., Mark 2 (Australia)
ECHAM3 European Centre/Gamburg Model 3 Transient (Germany)
UIUC-EQ University of Illinois at Urbana Champaign (USA)
ECHAM1 European Centre/Gamburg Model 1 Transient (Germany)
CSIRO1-EQ Commonwealth Scientific and Ind. Research Org., Mark 1 (Australia)
CCC-EQ Canadian Climate Centre (Canada)
GFDL-TR Geophysical Fluid Dynamics Laboratory Transient (USA)
BMRC-EQ Bureau of Meteorology Research Centre (Australia)
CGCM1-TR Canadian Climate Centre for Modelling and Analysis 1 Transient (Canada)
NCAR-DOE National Centre for Atmospheric Research (DOE) Transient (USA)
CCSR/NIES Centre for Climate Research Studies/NIES (Japan)
личные варианты реализации данного этапа. В настоящей работе был применен вариант подключения указанного выше программного комплекса SCENGEN, использующего, во-первых, выходные характеристики комплекса MAGICC, во-вторых, результаты расчетов распределения по Земному шару основных метеорологических элементов, полученные с помощью глобальных моделей общей циркуляции атмосферы (МОЦА) с высоким пространственным разрешением. В результате работы комплекса SCENGEN для всей поверхности суши может быть получено два вида прогнозов на период 1990-2100 гг. (в соответствии с выбранным социально-экономическим сценарием 1РСС К92а): 1) прогноз динамики абсолютных среднемесячных значений температуры и влажности воздуха, осадков, облачности и скорости ветра (т.е. почти всех метеорологических характеристик, необходимых для проведения расчетов по LSM-моделям) с разрешением 1° х 1°; 2) прогноз приращений (изменений) вышеперечисленных метеоэлементов по отношению к 1990 г. с разрешением 5° х 5° (в силу того, что приращения указанных характеристик являются более гладкими пространственными функциями, чем сами характеристики).
В настоящей работе были использованы прогнозы приращений метеоэлементов, поскольку приращения в сочетании с фактической реализацией соответствующих метеоэлементов в 1990 г. в
конкретном пункте суши могут обеспечить более точный прогноз для рассматриваемого пункта по сравнению с использованием результатов прогноза абсолютных значений метеоэлементов, полученных для 1-градусных расчетных ячеек МОЦА.
Отметим, что в работе при расчете по программе SCENGEN использовалась не одна МОЦА, а приведенный в табл. 1 ансамбль таких моделей, поскольку, как отмечается в [7, 21], расчеты современного климата и сезонные климатические прогнозы оказываются более успешными, если они усредняются по ансамблю независимых моделей (хотя имеются и противоположные мнения).
Далее, поскольку в настоящей работе расчеты по модели SWAP проводились с 3-часовым расчетным шагом (в целях повышения точности расчета на основе учета суточного хода рассматриваемых процессов), необходим был переход от среднемесячных значений метеорологических характеристик к их значениям с более высоким временны м разрешением. Для этого были получены расчетные формулы, аппроксимирующие временной годовой ход метеоэлементов на основе информации о среднемесячной динамике их изменений. Формулы имеют следующий вид:
Ay(n, i) = ATgl(n)Fy(i), (1)
где Ay(n, i) - изменение метеорологической характеристики y (в абсолютных величинах для
температуры воздуха и в относительных - для осадков, скорости ветра, влажности воздуха и облачности) для /-го дня я-го года (отсчитываемого от 1990 г.), ДГ^ - изменение глобальной температуры для я-го года (по сравнению с температурой 1990 г.), Fy(i) - аппроксимирующий полином, коэффициенты которого были получены по результатам оценки с помощью SCEN
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.