Климатические модели, особенно те, которые описывают процессы в Арктике, не смогут работать корректно без учета данных, полученных на территории России. К такому заключению пришли специалисты проекта международной сети научных станций INTERACT — климатологи из Дании, Финляндии, Великобритании и США.
Принцип работы климатических моделейДля того чтобы объективно анализировать глобальные изменения климата, ученым необходимы регулярные наблюдения, охватывающие все регионы Земли. Эти данные используются для создания цифровых моделей, предназначенных для прогнозирования климатических процессов.
Все численные климатические модели строятся на одном общем подходе. Пространство, включающее атмосферу, гидросферу, сушу, почвы и ледяной покров, разбивается на трехмерные ячейки, размеры которых зависят от масштабов конкретной модели.
Далее с помощью сложных дифференциальных уравнений моделируется взаимодействие основных параметров климатической системы как внутри отдельных ячеек, так и между ними. В зависимости от целей исследования набор учитываемых параметров может варьироваться.
В моделях для прогнозирования погоды главными являются такие показатели, как атмосферное давление, скорость и направление ветра, температура и влажность воздуха, облачность и тип осадков. Для долгосрочных предсказаний дополнительно учитывают сезонные ветровые паттерны, тепловые потоки в атмосфере, солнечную радиацию, относительную влажность и состояние гидросферы.
В более комплексных моделях к этим параметрам добавляют температуру верхних слоев почвы и воды в водоемах, уровень испарения с поверхности Земли, характеристики снежного покрова, различные атмосферные явления, радиационный баланс и другие важные показатели. Глобальные климатические модели также включают отражательную способность поверхности (альбедо), концентрацию аэрозолей в атмосфере, уровень парниковых газов, таких как СО2, углеродный баланс в наземных экосистемах и океанах, а также состояние лесов, болот и вечной мерзлоты.
CC0 / NOAA / Достоверность данных С каждым годом появляются всё более совершенные модели, в которые включается всё больше параметров и взаимосвязей. Главная задача исследователей — повысить точность моделей, минимизируя расхождения между расчетными результатами и фактическими наблюдениями.
Формально модель считается надежной, если отклонение прогнозов от наблюдаемых данных меньше, чем изменения параметров модели за тот же промежуток времени. Для моделей с небольшим числом переменных это условие обычно выполняется, однако для сложных моделей это пока остается проблемой.
В последние годы этому имеются многочисленные доказательства. Особенно ярко это демонстрирует Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК).