AMS Online Journals Access Control

В.И. Кузин, д.ф.-м.н.
В. Н. Крупчатников, д.ф.-м.н.
А.А.Фоменко, д.ф.-м.н.
Е.Н. Голубева, к.ф.-м.н.
Ю.В. Мартынова
Г.А. Платов, к.ф.-м.н.
Институт вычислительной математики
и математической геофизики СО РАН
(Россия, 630090, Новосибирск, пр. Лаврентьева, 6,
тел. (383) 3306450, E-mail: [email protected])
Исследование динамики климатической системы Северной
Евразии и Арктического бассейна
Аннотация. Работа посвящена исследованию динамики климата Северной Евразии в
условиях изменения глобального климата на основе совместных моделей общей
циркуляции атмосферы и океана. Делается оценка и анализ обратных связей для
некоторых параметров атмосферы. Исследуется роль биосферы в динамике климата 21
века, в состав которой входят приземный слой, растительный слой, почва и гидросфера.
Исследуются особенности динамики морей Северной Атлантики в периоды,
соответствующие различным фазам индекса Северо-Атлантических Колебаний (САК).
Введение. Принято считать, что основной причиной, определяющей изменения
климата в ближайшее столетие, является увеличение концентрации парниковых
газов (СО2, СН4 и др.) вследствие деятельности человека, следовательно, оценка
динамики изменения климата будет зависеть от динамики парниковых газов. В то
же время, имеется высокая неопределенность в оценке источников и стоков этих
газов, поэтому при моделировании изменений климата рассматривают несколько
сценариев изменения концентрации парниковых и других газов [1-5].
Основное внимание в данной работе уделяется исследованию динамики климата и
гидрологии поверхности Северной Евразии в условиях изменения глобального
климата на основе модели климатической системы, которая относится к классу
моделей промежуточной сложности [7], совместной модели атмосфера - океан
СМ2/СМ3 [8], исследованию изменчивости океанических процессов, а также их
связи с изменениями индексов атмосферной циркуляции на основе модели
Северной Атлантики - Северного Ледовитого Океана [9].
Математическое моделирование с помощью климатических моделей показывают,
что климат Северной Евразии с большой вероятностью будет подвержен
существенным изменениям.
В ряде работ по исследованию влияния парниковых газов на динамику климата
делается вывод о том, что в связи с потеплением в субарктическом регионе и
увеличением пресной воды (частое появление больших аномалий солености GSA), будет происходить ослабление термохалинной циркуляции (ТНС)
Северной Атлантики и, впоследствии, понижение температуры поверхности
Северной Атлантики.
Процессы, происходящие в системе океан – лед – атмосфера, в области Арктики и
Северной Атлантики в последние десятилетия, являются отражением
климатических изменений, изучение которых возможно с помощью совместных
моделей. В данной работе исследование было ограничено изучением реакции
океана на меняющееся атмосферное воздействие второй половины двадцатого
столетия.
Климатические модели показывают разную степень чувствительности к
увеличению концентрации парниковых газов. Это объясняется различиями между
моделями в воспроизведении обратных связей, которые либо усиливают, либо
ослабляют первичный радиационный форсинг, вызванный ростом парниковых
газов. Анализ и оценка обратных связей занимают большое место в
исследованиях изменений климата [10-12], но следует признать, что
согласованных оценок обратных связей среди моделей, которые используются
для моделирования глобального климата будущего, пока нет. Как следствие этого,
степень чувствительности климатических моделей остается достаточно
неопределенной.
Результаты моделирования. Для сценарного моделирования климата будущего,
вычисления обратных связей и статистических оценок степени взаимодействия
подстилающей поверхности и атмосферы, была использована модель, которая
принадлежит классу моделей климатической системы промежуточной сложности
[6,7].
С помощью модели климатической системы, начиная с современного состояния
климата (2000 г.) было выполнено моделирование климата 21 века до 2090 года
для двух сценариев эволюции концентрации парниковых газов: контрольный (С),
соответствующий современному уровню концентрации на протяжении всего
периода моделирования и сценарий А2 по классификации IPCC [5] (МГЭИК,
http://www.ipcc.ch/).
Из анализа результатов сценарного моделирования, представленных на рисунках
1-2, следует, что среднегодовая температура поверхности, осредненная по
полушарию к 2100 г. для по сценарию А2 увеличится, по сравнению с
контрольным, не более чем на 1 градус (рисунок 1а). Основной вклад в
увеличение средней температуры поверхности вносят зимние месяцы, для летних
месяцев положительный тренд незначителен, а некоторых областях Северного
полушария, например в Западной Сибири, имеется небольшой отрицательный
тренд.
Анализ результатов показывает, что динамика растительности на территории
Сибири согласуется с динамикой гидрологии поверхности и с источниками тепла
на поверхности. В конце периода интегрирования по сценарию А2 на территории
Сибири происходит существенное изменение в структуре растительности: доля
поверхности, занимаемой растительностью падает с ~ 48% до 35%, доля леса
уменьшается с 20% до 10% , а доля травы при этом растет и достигает 26%. В
контрольном эксперименте доля леса и травы в конце периода интегрирования
составляет 22% и 24%, соответственно.
При этом выросло альбедо с 0.3 до 0.4, и упала более чем в два раза
эвапотранспирация, как следствие сокращения доли леса. Как уже отмечалось
выше, вариации границы бореального леса и тундры оказывает заметное влияние
на климат в данном регионе. В том случае, когда граница бореального леса
смещается к северу, наблюдается потепление климата, вызванное уменьшением
альбедо, в то же время смещение границы леса к югу может спровоцировать
переход к более холодному климату.
Рисунок 1: Графики эволюции средней температуры по Северному полушарию (а)
и осадков: (б) – крупномасштабные; (в) - конвективные для соответствующих
сценариев.
Рисунок 2: Графики эволюции средней температуры по Северному полушарию
(а) и осадков: (б) – крупномасштабные; (в) - конвективные. Зимний сезон.
Климат и гидрология поверхности для территории Сибири. На рисунке 3
представлены две кривые суммарного речного стока в устьях рек Обь и Енисей. В
период с Апреля по середину Мая суммарный расход воды для сценария А2
превышает расход по сценарию С, что согласуется с анализом осадков на
водосборах этих рек. Это увеличивает вероятность паводков в весенний период
для сценария А2 по сравнению с контрольным сценарием. В то же время, в
летний период расход воды для сценария А2 меньше. Можно предположить, что в
случае сценария А2 лето будет характеризоваться большим дефицитом влаги в
почве, чем в случае контрольного сценария. Рассмотрим в этих условиях
динамику растительного покрова, альбедо и потоки тепла на поверхности.
Рисунок 3: Сезонный ход суммарного расход воды (m3/сек) в реках Обь и Енисей
для двух сценариев: контрольного и А2.
Исследование отклика Северной Атлантики и Северного Ледовитого Океана
на вариации атмосферного воздействия. Северная Атлантика является одной из
главных областей энергообмена с атмосферой, определяющей умеренный и
теплый климат Западной Европы, а также климат в европейской части России, что
способствовало разработке научно-исследовательских программ (например,
программа
«Разрезы»,
эксперименты
ПОЛИМОДЕ,
НЬЮФАЭКС-88,
АТЛАНТЭКС-90).
По результатам модельных расчетов тепловой сигнал, наибольшей амплитуды,
поступающий в Норвежское море из Атлантики, отмечается в период перехода от
положительной фазы САК к отрицательной, когда накопленное тепло у границы
фронта распространяется на север в связи с уменьшением зональной
протяженности субполярного круговорота. Эта реакция океана на изменение
атмосферной циркуляции прослеживается в поверхностном слое до глубины
300м (Рисунок 4).
В ходе численного эксперимента в различные периоды, соответствующие как
положительной, так и отрицательной фазам САК, отмечен повышенный вынос
льда и пресной воды из Северного Ледовитого океана, что способствует
снижению солености вод Северной Атлантики. На протяжении расчетного
периода сокращение солености поверхностного слоя субполярных областей
океана привело к сокращению интенсивности образования глубинных водных
масс, что, в свою очередь, существенно ослабило термохалинную циркуляцию в
Северной Атлантике.
Рисунок 4: Распределение модельной температуры на глубине 150 м в (а)- 2000 г;
(б) – 2003 г. Период 2000 -2003 гг. соответствует снижению интенсивности
положительной фазы САК. Повышение температуры водной массы, поступающей
в Норвежское море
Список литературы
1. V. P. Dymnikov, V. N. Lykosov, E. M. Volodin, et al., “Current Problems of Numerical Mathematics
and Mathematical Modeling. Modeling Climate and Its Changes,” in Collection of Papers in Two
Volumes Devoted to the 80th Birthday of G.I. Marchuk and 25th Anniversary of the INM RAS (Nauka,
Moscow, 2005), Vol. 2, pp. 13–137.
2. Мелешко В.П., Г.С.Голицын, В.А.Говоркова, П.Ф.Демченко, А.В.Елисеев, В.М. Катцов,
С.П.Малевский - Малевич, И.И.Мохов, Е.Д.Надежина, В.А.Семенов, П.В.Спорышев, В.Ч.Хон.
Возможные антропогенные изменения климата России в XXI веке: оценки по ансамблю
климатических моделей. // Метеорология и гидрология, 2004, № 4, с. 38-49.
3. Дианский Н.А., Володин Е.М. Воспроизведение современного климата в совместной модели
общей циркуляции атмосферы и океана. Известия РАН. ФАО. 2002. Т.38, No. 6, с.732-747.
4. Володин Е.М., Дианский Н.А. Моделирование изменений климата в ХХ-ХХII столетия с
помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана.// Изв. РАН, Физика
атмосферы и океана. 2006. т. 43. № 3. с. 291-306.
5. Le Treut, H., R. Somerville, U. Cubasch, Y. Ding, C. Mauritzen, A. Mokssit, T. Peterson and M.
Prather, 2007: Historical Overview of Climate Change. In: Climate Change 2007: The Physical Science
Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel
on Climate Change [Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor
and H.L. Miller (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY,
USA.
6. K. Fraedrich, H. Jansen, et al. The Planet Simulator: Towards a user friendly model //
Meteorologische Zeitschrift, 2005, Vol. 14, No. 3, 299-304.
7. А.В. Елисеев, И.И. Мохов, А.А. Карпенко. Влияние учета прямого радиационного воздействия
сульфатных аэрозолей на результаты численных экспериментов с климатической моделью
промежуточной сложности.// Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2007, т. 43, №5, с. 591-601.
8. Алексеев В.А., Володин Е.М., Галин В.Я., Дымников В.П., Лыкосов В.Н. Моделирование
современного климата с помощью атмосферной модели ИВМ РАН. М., Препринт ИВМ РАН. 1998.
180с.
9. V.I. Kuzin, E.N. Golubeva, G.A. Platov. Numerical simulation of impurity and fresh water propagation
in the Arctic-North Atlantic system. // Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical
Modelling. – 2006. - Vol. 21, No. 1. – P.321-343
10. Colman, R. A comparison of climate feedbacks in GCMs.//Climate Dyn., 2003, 20, 865–873.
11. Soden B., I. Held. An assessment of climate feedbacks in coupled atmosphere-ocean models.// J.
Climate, 2006, vol. 19, pp. 3354-3360.
12. Winton, M.W. Surface albedo feedback estimates for the AR4 climate models.// J. Climate, 2006, 19,
359–365.