Как суперкомпьютер предсказывает будущее климата?

За всю историю Земли климат неоднократно менялся. С начала XX века ученые наблюдают повышение средней температуры поверхности земного шара. Этот климатический период известен как глобальное потепление. Многие ученые связывают потепление с антропогенным фактором, то есть промышленной деятельностью человека. Некоторые уверены, что имеет место некий естественный процесс, свойственный нашей планете. Одни пытаются найти ответ, изучая активность Солнца. Другие ссылаются на ледниковые периоды. Кстати сказать, ученым уже давно известно, что на чередование периодов потепления и похолодания влияют траектория вращения Земли вокруг Солнца и наклон земной оси. Ближайший ледниковый период наступит еще очень не скоро, а вот с климатом на планете нужно что-то делать уже сегодня. Найти ответ мы попытались в Научно-исследовательском вычислительном центре МГУ им. М.В. Ломоносова, где сотрудники целой лаборатории создают и улучшают математические модели и пытаются спрогнозировать будущие изменения климата с помощью мощных суперкомпьютеров. 

— Каковы главные направления исследований лаборатории суперкомпьютерного моделирования природно-климатических процессов?

— Область науки, в которой мы работаем, очень широка. Задача прогноза погоды и моделирования изменений климата включает в себя множество разных аспектов. Наша лаборатория имеет собственную нишу: мы изучаем так называемый деятельный слой суши, а также приземной и пограничный слои атмосферы. Важность этих двух составляющих климатической системы сложно переоценить, поскольку энергетический драйвер всей климатической системы — это солнечная энергия, и именно в этих слоях она преобразуется в тепло, испарение, механическую энергию.

Важно подчеркнуть, что солнечная энергия практически не нагревает непосредственно атмосферу. Большая часть энергии поглощается вначале подстилающей поверхностью, то есть почвой. Затем эта поглощенная энергия частично уходит вглубь почвы и частично, посредством теплообмена, передается в атмосферу. Таким образом, верхний слой почвы и примыкающий к нему приземной слой атмосферы — это некий энергетический фокус климатической системы, где происходят ключевые преобразования радиации и термодинамических видов энергии. Кроме того, именно в приземном слое атмосферы проживаем мы с вами, человечество и другие формы наземной жизни. Поэтому условия в приземном слое представляют наибольший интерес с практической точки зрения: при прогнозе погоды и при моделировании изменений климата. Для создания максимально точных моделей прогноза необходимо адекватно, по возможности, правильно учитывать и описывать все процессы, происходящие в верхнем слое почвы, в растительном мире, в водных и инфраструктурных объектах суши, а также в огибающем все эти объекты приземном слое атмосферы. Здесь также происходят редкие (экстремальные) события и сложные турбулентные процессы.

Турбулентность нам всем хорошо известна — все мы летаем на самолетах. По сути турбулентность — это совокупность неупорядоченных движений жидкой или газообразной среды. Она наиболее характерна как раз для приземного, пограничного слоя атмосферы. Сложность состоит в том, что турбулентные процессы очень изменчивы. И без правильного математического описания турбулентности трудно себе представить правильный прогноз погоды и моделирование будущих изменений климата.

Лаборатория суперкомпьютерного моделирования природно-климатических процессов Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ занимается изучением как физических процессов, происходящих в деятельном слое суши и в пограничном слое атмосферы, так и методов математического описания этих явлений. Подчеркну, что недостаточно просто написать формулы на бумаге. Нужно сделать так, чтобы эти формулы работали. Следовательно, необходимо создавать компьютерные алгоритмы, которые будут реализовывать формулы для расчета состояния почвы и приземного слоя атмосферы. При этом важно, чтобы эти алгоритмы эффективно реализовывались на современных суперкомпьютерах.

Все модели прогноза погоды и изменения отдельных компонентов климатической системы немыслимы без использования самых высокопроизводительных вычислительных систем. То есть мы говорим о целой цепочке вопросов от чисто научных, связанных с физикой атмосферы, физикой деятельного слоя почвы, до сугубо технических, посвященных реализации на суперкомпьютерах.

— Как развивалась сфера прогнозирования погоды с использованием вычислительной техники?

— Начну с того, что фундаментальная основа прогноза погоды и моделирования климатических изменений — это законы физики, в особенности, законы механики сплошной среды (то есть атмосферы и океана) и законы термодинамики. Это некий минимальный набор физических законов, которые необходимо принимать во внимание.

Математический аппарат, которым выражаются эти законы и их следствия, разработан в области науки, называемой термогидродинамикой сплошной среды. В рамках этой научной области упомянутые мной физические законы выражаются в виде дифференциальных уравнений в частных производных. Одна из важнейших систем уравнений — система уравнений Навье-Стокса, которая была получена в XIX веке. И сфера ее применимости просто поражает: от расчета обтекания жидкостью различных твердых тел до моделирования планетных атмосфер и океана.

Конечно, при моделировании геофизических течений в атмосфере или в океане возникают сложности. Главная особенность заключается в том, что мы имеем дело с огромным диапазоном пространственных масштабов. Например, необходимо учитывать планетарные процессы — пассаты, муссоны, крупнейшие течения Мирового океана. Помимо этого, существуют мельчайшие атмосферные вихри порядка 1 миллиметра. В итоге, мы имеем диапазон пространственных масштабов около 10 порядков. Воспроизвести каждый из них в рамках одной математической модели в настоящий момент технически невозможно из-за того, что компьютеры необходимой мощности ещё не созданы.

Тем не менее, существует ряд других особенностей — физических, фундаментальных особенностей движения атмосферы и океана, которые позволяют заметно упростить амбициозную задачу моделирования этих сред. Вертикальный размер атмосферы составляет около 10 километров. Именно здесь сосредоточена почти вся ее масса. При этом разница между горизонтальным и вертикальным масштабом очень велика, ведь длина экватора составляет около 40 тысяч километров.

Поэтому атмосферу и океан можно рассматривать как тонкие пленки, в которых происходят квазидвумерные течения. В рамках этого подхода действительно можно воспроизвести грубые особенности глобальной циркуляции атмосферы (например, циклоны и антициклоны). Этот подход использовался в 50-е, 60-е годы прошлого века. При этом, конечно, в настоящее время он не позволяет получить ту точность, которая предъявляется к прогнозу погоды и оценкам будущих изменений климата.

Поэтому сегодня, разумеется, используются трехмерные модели термогидродинамики атмосферы. Их применяют и в прогностических государственных службах, и в научно-исследовательских институтах. 

Если говорить о климатических моделях, то они прошли достаточно длительную эволюцию с начала 70-х годов XX в. по настоящее время. Изначально они основывались на моделях атмосферы, однако в дальнейшем к ним добавились модели океана и модели суши. 

Атмосфера, суша, океан — это ключевые компоненты земной климатической системы, которые необходимо учитывать для получения приемлемой точности прогнозов. Но есть и дополнительные компоненты, имеющие важное значение, например, модели так называемых континентальных оледенений, позволяющие воспроизводить динамику ледников Гренландии и Антарктиды.

— В каких направлениях развивается математическое моделирование климатических изменений и прогнозирование погоды сегодня?

— Существует два основных направления. Первое связано с улучшением пространственного разрешения. Сегодня даже глобальные модели прогноза погоды, которые рассчитывают погоду на всем земном шаре, имеют горизонтальное разрешение до 10 километров. Можно ожидать, что в ближайшие 10-20 лет появятся глобальные модели с километровым разрешением. Их будут использовать ежедневно, как государственные, так и негосударственные прогностические организации. Конечно, речь идет не просто о формальном улучшении пространственного разрешения. Здесь возникает множество технологических вопросов, которые нужно решить, поскольку при улучшении пространственного разрешения, увеличивается общая вычислительная сложность, то есть время расчета на суперкомпьютере.

Второе направление посвящено добавлению новых физических процессов и новых физических объектов в модели климата и погоды. Здесь стоит упомянуть модели деятельного слоя суши — неотъемлемую часть моделей прогноза погоды и климата. Суть в том, что суша очень неоднородная, в отличие от океана или атмосферы. На поверхности суши мы имеем огромное множество разных объектов: растительность, водные объекты, почву, снежный покров, ледниковые щиты и, конечно, объекты, построенные самим человеком — урбанизированные, городские территории, связанные между собой процессами антропогенного, технологического характера.

В настоящее время многие эти процессы еще даже не включены в модели прогноза погоды, климата, а некоторые представлены лишь схематично и упрощенно. Поэтому большой потенциал развития систем прогноза заключается в том, чтобы многие процессы, представленные упрощенно, заменить на алгоритмы, более явно воспроизводящие физические процессы.

Но нельзя забывать о вычислительной сложности. Фактически, мы сильно ограничены компьютерными ресурсами, которые нам доступны.

— Какова их роль в рамках этой научной области?

— Идея использования вычислителей для расчета прогноза погоды возникла больше ста лет тому назад. Система уравнений Навье-Стокса, которая описывает механику сплошной среды и, в том числе, атмосферы и океана, как я уже говорил, была получена еще в XIX веке. На рубеже XIX — начала XX веков ученые поняли, что эту систему уравнений можно использовать для расчетов будущего состояния атмосферы. Впервые для этих целей ее использовал английский учёный Льюис Фрай Ричардсон. В его распоряжении не было электронно-вычислительных машин.

Первый в мире экспериментальный расчет прогноза погоды на сутки вперёд, был произведен им с помощью большой группы девушек, которые сидели за механическими вычислительными машинами. Каждая из них производила свою часть вычислений. При этом, они обменивались данными между собой.

Фактически, это был грубый прототип современных вычислительных машин, когда множество вычислительных устройств, процессоров обмениваются данными. Сегодня на этом простом, но основном принципе работают все вычислительные кластеры. Между тем, тот первый экспериментальный прогноз погоды оказался неудачным. Значения скорости ветра и температуры на сутки вперед не имели физического смысла.

Сейчас понятно, почему так произошло: на тот момент математические методы решения уравнения Навье-Стокса по современным меркам были довольно примитивными. Уже позже, в 40-е годы, пришло понимание того, что эти уравнения можно упростить, при этом оставив в решениях уравнений основные крупномасштабные черты динамики атмосферы. И первый опыт расчетов на ЭВМ с помощью таких упрощённых моделей был произведен в США, где группа под руководством знаменитого математика Джона фон Неймана создала первую электронно-вычислительную машину в годы Второй мировой войны, которая предназначалась для расчетов баллистических траекторий и атомных взрывов. Но вскоре ею заинтересовались метеорологи, и первый численный прогноз погоды был осуществлен в 1950 году. И его уже можно было считать относительно успешным. С этого события начинается бурное развитие вычислительных методов в задаче прогноза погоды.

Современные прогностические службы государств мира, например, английская служба MetOffice (Национальная метеослужба Соединенного Королевства) и наш Росгидромет, используют одни из самых мощных супервычислителей в мире. Если мы посмотрим на список TOP500 — список, который формируется ежегодно и включает в себя 500 самых мощных суперкомпьютеров мира, то среди сотни самых мощных машин 15 компьютеров принадлежат национальным гидрометслужбам.

Развитие науки и практики, как прогноза погоды, так и моделирования будущих климатических изменений, в настоящее время ограничивается доступными вычислительными ресурсами. Каждый суперкомпьютер — это энергетически емкий инструмент. Он потребляет огромное количество энергии. И поэтому даже в Англии, где обновлению суперкомпьютеров уделяют большое внимание, возникла достаточно серьезная дискуссия о том, что использование суперкомпьютеров также вносит ощутимый вклад в глобальное потепление.

Непраздный вопрос заключается в том, в какой степени этот вклад будет «нивелировать» то новое знание, которое мы об изменении климата в результате его использования будем получать.

— Для прогноза погоды и математического моделирования климатических изменений используют разные вычислительные мощности?

— Речь скорее идет о разных машинах. На настоящий момент сфера прогноза погоды и сфера оценки изменений климата существуют в значительной степени отдельно друг от друга. При этом, рассматривается дальнейшая перспектива к объединению этих двух наук и технологий, но это длительный процесс. Поэтому сегодня де-факто мы имеем вычислительные технологии отдельно для моделей прогноза погоды и для моделей изменений климата. Эти модели, как правило, считаются на разных машинах. Например, Росгидромет имеет свои ведомственные суперкомпьютеры. Они выделены исключительно для ежедневного прогноза погоды, который очень четко регламентирован.

Иначе обстоят дела с наукой об изменении климата. Климатические модели обычно запускаются на суперкомпьютерах, которые находятся в национальных исследовательских лабораториях или университетах. Поэтому здесь нет таких жестких регламентов использования суперкомпьютеров. И химики, и физики, и биологи, и климатологи могут использовать один и тот же суперкомпьютер.

— Какие параметры и факторы учитываются при составлении климатических моделей?

— Нельзя сказать, что климатические модели однозначно более сложные, чем модели прогноза погоды. Конечно, приходится учитывать намного больше факторов, физических и биологических процессов. Например, если мы делаем прогноз на несколько суток вперед, так называемый краткосрочный прогноз погоды, то нет нужды учитывать изменения глубинных слоев океана. Ведь за этот короткий срок состояние этих слоёв практически не изменяется — процессы в океане очень медленные. Поэтому для краткосрочного прогноза погоды нам не нужна модель всего океана. Достаточно использовать модель верхнего слоя океана или перемешанного слоя, так же, как и не нужна модель эволюции ледников, например, движения их массы, поскольку для краткосрочного прогноза погоды это не имеет никакого значения.

Но, этот же океан и эти же ледники необходимо учитывать при моделировании изменений климата на десятки и сотни лет. Эти медленные процессы в океане и в ледниках на больших временных масштабах начинают играть определяющую роль. Достаточно вспомнить ледниковые периоды.

Помимо этого, необходимо учитывать, что в ходе изменений климата в течение ста лет происходит таяние вечной мерзлоты. Следовательно, органические вещества почвы, которые находились при отрицательной температуре, начинают таять и разлагаться, выделяя метан, который дополнительно ускоряет потепление. Процесс этот медленный, поэтому на масштабах времени суток и недель, для которого осуществляется прогноз погоды, им можно пренебречь. Эти несколько примеров указывают на то, что модели климата должны быть и являются более насыщенными с учётом физических и биохимических процессов, чем модели прогноза погоды.

В тоже время, в моделях прогноза погоды есть свои отличительные компоненты, которых нет в модели климата. Самый главный компонент — это система усвоения данных. Дело в том, что критическое значение для успешности краткосрочного прогноза связано с качеством начальных условий, то есть текущим фактическим состоянием атмосферы. Фактическое текущее состояние атмосферы основано на данных наблюдений. Однако эти данные наблюдений не позволяют нам с нулевой ошибкой получить состояние атмосферы во всех ее точках. Получается, что мы никогда не знаем точного начального состояния атмосферы.

Кроме того, начальное состояние атмосферы должно быть согласовано с той математической моделью, которая используется в прогнозе. Модель атмосферы — всегда неточная. Если ввести в неё абсолютно точное состояние атмосферы на вход, то прогноз погоды может оказаться неудачным: точное состояние атмосферы не согласуется с неточной математической моделью атмосферы. Этот тонкий момент имеет принципиальное значение.

Начиная с 80-х годов прошлого века, система усвоения данных как набор алгоритмов и математических методов стала рассматриваться в качестве основы для точного краткосрочного прогноза за счет улучшения качества подготовки начальных и входных данных.

При оценке изменений климата система усвоения данных не нужна. Климат — это усредненное состояние атмосферы. Перед моделью климата не стоит задача оценить, сколько осадков выпадет, скажем, 15 января в 2075 году в Москве. Это невозможно достоверно оценить в принципе.

Модели климата созданы для того, чтобы оценивать внутригодовое распределение осадков, средние значения температуры по месяцам, то есть статистические характеристики климата. Для этой задачи начальные условия, с которых стартуют атмосферная и океаническая модель, не имеют значения. Поэтому системы усвоения, которые в прогнозе погоды играют огромную роль, и которые «съедают» значительную часть времени счета на суперкомпьютере, в моделях климата просто отсутствуют.

— Одна из главных фундаментальных проблем современности с явным прикладным аспектом связана как раз с климатическими изменениями, с так называемым глобальным потеплением. До сих пор нет четкого понимания, почему климат меняется настолько стремительно. Одни считают, что серьезное влияние оказывает антропогенный фактор, другие уверены, что климатические изменения происходят в рамках естественного процесса. Могут ли математические модели поставить точку в этом споре? Что говорят климатологи?

— Конечно, и естественные факторы изменения климата, и антропогенный вносят свою лепту. Среди естественных факторов выделяются процессы на Солнце, которые отражаются на количестве солнечной энергии, поступающем на верхнюю границу атмосферы. Нельзя забывать о вулканической деятельности — важном естественном факторе.

Кроме внешних событий, которые влияют на климат, существует внутренняя изменчивость климатической системы. Простейший пример внутренней или собственной изменчивости — колебания маятника определенной частоты. В климатической же системе существует огромное множество «колебаний», частоты которых зависят от свойств большого количества компонентов системы и взаимодействия между ними.

В распоряжении современных ученых имеются данные детальных измерений в атмосфере, собранные за последние 150 лет. На основе этих данных составляются графики изменений температуры и других метеовеличин в тех или иных районах планеты, из которых можно также оценить среднее состояние климатической системы и его эволюцию. Эти тренды оказываются разными для разных районов и периодов времени.

К примеру, данные измерений и климатические модели отчетливо показывают, что в период с 40-х годов до 70-х годов XX в. среднеглобальная температура воздуха перестала расти. Сегодня надежно установлено, что это связано с крупными извержениями вулканов в этот период. Вулканы выбрасывают огромное количество мелких аэрозолей, которые попадают в стратосферу, то есть в зону выше тропосферы. Эти частицы остаются там на несколько лет, поскольку скорость выведения аэрозолей из стратосферы очень низкая. Они отражают заметную часть коротковолновой солнечной энергии, которая приходит сверху, что способствует похолоданию.

Научное сообщество в целом пришло к консенсусу: современные изменения климата, происходящие в течение последних 100-150 лет, имеют антропогенную природу, на которую накладываются резкие естественные «вмешательства» в климатическую систему, например, в виде вулканических извержений.

С другой стороны, распространено ошибочное мнение, что «вскоре» наступит очередной ледниковый период. Важно понимать, что ледниковые циклы — это достаточно хорошо изученный к настоящему моменту процесс. Ледниковые циклы, согласно теории Миланковича, напрямую определяются колебанием параметров орбиты вращения Земли вокруг Солнца. Поэтому предсказать, когда наступит следующий ледниковый период не так сложно. Это должно произойти через тысячи лет, и скорость похолодания будет существенно меньше, чем та скорость, с которой нижняя атмосфера теплеет сейчас. 

Сегодня ведущая роль антропогенного фактора в изменении климата установлена с помощью результатов расчётов по климатическим моделям. Соответствующие численные эксперименты с моделями проводились неоднократно. Климатическая модель это гибкий инструмент. Вы можете менять входные данные для проверки разных гипотез. Так, в модель можно включить разнообразные антропогенные эмиссии парниковых газов: от сжигания ископаемого топлива до разведения крупного рогатого скота. Сравнивая результаты двух экспериментов с климатической моделью — с учетом этих антропогенных эмиссий и без них — мы получаем явный вклад антропогенного фактора в современное нагревание нижней атмосферы.

— Над какими исследованиями вы сейчас работаете и в каком научном направлении движетесь?

— Я занимаюсь деятельным слоем почвы, о котором говорил в начале нашей беседы. Математические модели развиваются за счет добавления новых физических объектов. Например, еще десять лет назад в моделях прогноза погоды и климата не учитывались озера. Однако сейчас стало ясно, что эффекты озер на локальную погоду на самом деле довольно существенны, особенно, если речь идет о крупных водных объектах: Ладожском озере или Байкале, Великих Американских или Африканских озёрах.

На сегодня модель водоема создана и уже включена в одну из версий модели климата Института вычислительной математики РАН. Это единственная отечественная модель климата, которая участвует в международных программах сравнения моделей климата. С начала XXI века, по нашим расчетам и расчетам других аналогичных моделей водоемов, происходит существенное сокращение периода ледостава, что, в частности, сильно сократит период зимней аноксии. При аноксии в водоеме остается очень мало кислорода, что наносит вред рыбе и другим водным организмам; таким образом, потепление может принести пользу пресноводным экосистемам.

Второе направление связано с искусственными водными объектами. Дело в том, что искусственно затопленные территории — водохранилища, в том числе те, на которых построены гидроэлектростанции — представляют собой источники парниковых газов, в первую очередь, метана. Долгое время считалось, что гидроэлектроэнергия — экологически чистый вид энергии. Но последние исследования показывают, что во время искусственного затопления территории органическая масса, включающая растительность, почву, начинает активно разлагаться. Как правило, это разложение происходит в анаэробных условиях, то есть при отсутствии кислорода, тем самым вырабатывается метан.

Напомню, что метан — это газ, парниковый эффект от которого в расчете на молекулу в 28 раз больше, чем эффект от выделения углекислого газа СО₂. Пока его концентрация очень низкая. Но даже небольшие эмиссии CH₄ в атмосферу могут приводить к существенному увеличению парникового эффекта и потеплению атмосферы.

Сегодня сложно предсказать, как в будущем в условиях изменений климата будет происходить эмиссия газов с поверхности искусственных водоемов. Чтобы приблизиться к решению этой задачи, мы используем нашу модель водоема, которая дополнена блоком описания процессов эмиссии метана, генерации метана, и его превращения в СО₂. Сейчас идет проработка проектов по этому направлению. В дальнейшем созданная модель может быть использована для всероссийской инвентаризации эмиссии парниковых газов с водохранилищ, включающих Волжский каскад водохранилищ, Рыбинское водохранилище и другие.

И, конечно, нельзя обойти стороной настоящие события, связанные с коронавирусом. Возник очевидный вопрос о распространении вирусов и бактерий в городской среде. Традиционно считается, что в результате чихания инфицированного человека мелкие жидкие аэрозоли распространяются на расстояние до 2-3 метров от человека. При этом неясно, на какое расстояние эти частицы может переносить ветер. Важный вопрос: какова роль атмосферных условий в распространении инфекции? До сих пор он исследован недостаточно.

Помимо очевидного влияния скорости ветра существуют другие метеорологические факторы, влияющие на распространение биологически активных частиц: температура, влажность воздуха, ультрафиолетовая радиация. Как нам кажется, исследование атмосферного переноса возбудителей заболеваний в районах плотного проживания людей — это перспективное направление, которое продолжит в ближайшее время активно развиваться, и здесь математическое моделирование переноса взвешенных частиц в городской среде становится ключевым исследовательским инструментом.