Парадоксы климата. Ледниковый период или обжигающий зной?

Усовершенствование детерминистских моделей происходит традиционно – от простого к сложному. Напомним, что первые гидродинамические модели были сформулированы в СССР в 1930-е гг. Н. Е. Кочиным и в 1940-е гг. И. А. Кибелем, но для их полноценной реализации в ту пору не хватало вычислительных ресурсов. Об эволюции детерминистских моделей в последней четверти ХХ в. можно судить, обратившись к следующей таблице.

Таблица 5. Этапы развития климатических моделей

Стартовав с рассмотрения состояния одной лишь атмосферы, к концу ХХ в. модели уже включали в себя особенности земного рельефа, учитывали углеродный цикл и различные виды аэрозолей, состояние океана и морского льда. Сегодня во многие климатические модели включены и блоки атмосферной химии. При этом развитие моделей происходит не только вширь (за счет увеличения количества блоков), но и вглубь (совершенствуется качество ранее включенных блоков). Таким образом, современные модели уже в состоянии учесть многие сложнейшие процессы и явления, происходящие в климатической системе Земли. Нелишне добавить, что развитию моделей в значительной степени способствует регулярно проводимое сравнение полученных с их помощью результатов в рамках международных программ.

Возникает закономерный вопрос: если модели уже сегодня достаточно хороши и с каждым годом становятся все лучше, откуда берется недоверие к ним?

Пожалуй, самая банальная причина заключается в неудачных прогнозах погоды, о которых мы уже упоминали. «Подливают масла в огонь» и климатологи-практики, занятые непосредственно мониторингом, обработкой и анализом данных наблюдений. Для них результаты измерений – единственно объективное отражение действительности, а построение моделей – забава «не знающих жизни» теоретиков.

Другим поводом к недоверию служат публичные ошибки. Так, к примеру, в феврале 2006 г. по инициативе Би-би-си каждый владелец персонального компьютера мог получить копию сложной модели, разработанной в Центре прогнозирования и исследования климата в Экстере, и с ее помощью самостоятельно рассчитать изменение климата Великобритании в период 1920–2080 гг. Откликнулись около 200 тыс. пользователей. Однако создатели программы забыли заложить часть необходимых для ее работы данных. А когда каких-то значений, необходимых для расчетов, не хватает, компьютер восполняет дефицит числами, не имеющими никакого отношения к реальным величинам этого параметра. При этом формально модель продолжает работать, но результаты выдает, конечно же, неверные. В упомянутой ситуации потепление климата Британии «пошло» беспрецедентно высокими темпами, и модель, «добравшись» до 2013 г., не смогла продолжать вычисления и остановилась. Свидетелями этой ошибки оказались сразу 200 тыс. человек! Безусловно, от ошибок никто не застрахован, но когда они столь растиражированы, возникает сомнение в способности создателя уверенно управлять своим детищем.

Еще одна причина кроется в неспособности существующих моделей отражать некоторые реально происходящие в климатической системе процессы. Известно, например, что все попытки модельно воспроизвести антарктическую «озоновую дыру» сразу после ее обнаружения в середине 1980-х гг. завершились неудачей. Экспресс-анализ показал, что та неудача была обусловлена неучетом в моделях гетерогенных (протекающих на поверхности аэрозольных частиц) химических реакций, играющих определяющую роль в балансе стратосферного полярного озона в весенние месяцы. Поговорка гласит: «Падая и вставая, ты растешь». Так и модели совершенствуются по мере отыскания объяснений еще вчера необъяснимым фактам.

Не способствуют популярности моделей и расхождения модельных оценок (иногда оказывающихся даже противоположными) у разных авторов. В ходе вышеупомянутых международных сравнений в десятки созданных в разных странах моделей закладываются одни и те же входные параметры, после чего синхронно производятся заранее оговоренные расчеты (например, для определения, какие значения примут модельные неизвестные через 10 расчетных лет). В итоге построенные на одних и тех же физических законах модели дают неодинаковые результаты. Безусловно, это может быть следствием ошибки по недосмотру или из-за пренебрежения каким-либо природным явлением в конкретной модели. Но скорее всего корень зла заключается в различиях приближенных модельных описаний сложных («проблемных») или плохо изученных процессов.