Версия для печати

Ученые реконструировали атмосферу над Атлантикой

Сотрудники Института океанологии РАН создали уникальный трехмерный массив данных о состоянии атмосферы в Северной Атлантике за последние 40 лет с использованием численного моделирования. Модель, на основе которой был создан этот массив, находится в открытом доступе и позволяет с высоким разрешением воспроизвести около 200 основных параметров атмосферы, что дает возможность наблюдать экстремальные атмосферные явления, такие как грозы и тайфуны, и оценить их влияние на глобальный климат Земли. В будущем ученые планируют «расширять географию» своей модели, чтобы такие явления можно было изучать во всем мире. Статья недавно опубликована в Journal of Applied Meteorology and Climatology. Исследования поддержаны грантами Российского научного фонда (РНФ).

«Трехмерный массив отвечает целому спектру исследовательских требований метеорологов, климатологов и океанологов, работающих как в исследовательской, так и в оперативной областях. Созданная модель служит уникальным источником данных для моделей циркуляции океана в силу своего высокого пространственного разрешения. Это позволит более точно воспроизводить динамику океана как в масштабах глобального изменения климата, так и для предсказания погоды», — пояснила Наталья Тилинина, руководительница проекта по гранту РНФ, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Института океанологии имени П. П. Ширшова РАН (Москва).

Последние два десятилетия предсказывать погоду, изучать климат и его изменения, все точнее описывать строение атмосферы и происходящие в ней процессы ученым помогает численное моделирование. Глобальные модели общей циркуляции атмосферы и океана покрывают всю планету «сетью», в каждом узле которой известны параметры — давление, температура, влажность воздуха, скорость ветра и другие. Они позволяют изучать процессы, происходившие в XX веке, и прогнозировать климатические изменения в XXI. Но эти модели обладают недостаточной точностью для того, чтобы явно воспроизводить мезомасштабные (в пределах 10–100 километров) и мелкомасштабные атмосферные явления. Чтобы уточнить эти результаты, ученые строят региональные модели, охватывающие отдельные области. При этом в качестве условий на границах используют данные глобального моделирования, а вычисления с повышенным пространственным разрешением позволяют учесть больше параметров. Например, рельеф местности, характеристики почвы и растительности или течения в океанах, которые влияют на нижние слои атмосферы.

Ученые Института океанологии РАН реконструировали циркуляцию атмосферы над Северной Атлантикой за последние 40 лет и создали уникальную трехмерную конфигурацию модели, получившую название Russian Academy of Sciences North Atlantic Atmospheric Downscaling (RAS-NAAD). Для построения модели исследователи использовали базу данных атмосферных реанализов — объединенных наблюдений за атмосферой, собранных со спутников, самолетов, наземных и водных метеостанций всего мира. Реконструкция охватывает область над океаном от 10° северной широты (на этой параллели находится, например, граница Сьерра-Леоне и Гвинеи) до 80° северной широты (значительно выше полярного круга).

Модель имеет пространственное разрешение 14 км и позволяет реалистично воспроизвести мезомасштабную динамику атмосферы и опасные атмосферные явления, такие как грозы и тайфуны. Она охватывает атмосферу от поверхности до примерно 20 км над землей и разделена на 50 уровней по вертикали (относительно давления в сухой атмосфере), где толщина приповерхностных слоев составляет 10–20 метров, а с высотой увеличивается до 500 метров.

Полный архив NAAD занимает 150 ТБ и через некоторое время будет выложен в свободный доступ для исследователей в виде отдельных годовых файлов. Данные позволяют анализировать около 200 параметров поверхности и свободной атмосферы — давление, температуру, влажность воздуха, электрические показатели и другие — каждые 3 часа за период с 1979 по 2018 год.

Принято считать, что экстремальные атмосферные явления — сильные штормы, грозы, боры (холодные местные ветры) — не влияют на глобальный климат. Однако до сих пор они не учитывались, поскольку их «не видно» в результатах климатических моделей из-за их грубого разрешения, и, по сути, их влияние никогда не изучалось. Кроме того, глобальные модели не позволяют точно воспроизводить взаимодействие океана и атмосферы, которое, по данным наблюдений, имеет существенное влияние как на локальную погоду, так и на континентальную. Ученые поставили перед собой задачу определить, насколько сильно изменятся оценки прогноза климата будущего, если учитывать все эти явления.

«Неизвестно, насколько мы можем судить об изменениях климата, если не учитываем целый пласт явлений. Более того, климат меняется, и те явления, которые раньше были редкими, теперь встречаются чаще — например, увеличивается количество гроз, и оценить влияние этого процесса на климат можно только с применением высокоточных моделей, — поделился автор статьи Александр Гавриков, кандидат физико-математических наук. — Мы хотели как можно более точно восстановить состояние атмосферы за последние 40 лет. Ретроспективные модели хороши тем, что позволяют ”реконструировать” и ”спрогнозировать” явление и сравнить расчеты с данными реальных наблюдений».

Реконструкция создана с использованием региональной негидростатической модели WRF-ARW 3.8.1 — наиболее современной высокоточной модели, находящейся в открытом доступе. Благодаря возможности изменять ее параметры ученые смогли учесть процессы, которые характерны для региона Северной Атлантики. Этот регион считается «кухней погоды» для всего Северного полушария, а процессы, происходящие на границе океана и атмосферы, влияют в том числе на климат над континентами. Однако в будущем ученые планируют «расширять географию» своей модели и сделать мезомасштабные явления возможными для изучения во всем мире.

Исследование проводилось совместно с коллегами из МГУ имени М. В. Ломоносова (Москва) и Института экологических наук (Гренобль).

Картинка 1. Граница вычислительной области разработанной модели. Источник: Наталья Тилинина.

 

Картинка 2. Авторы работы. Источник: Наталья Тилинина.