Прогнозирование потери морского льда в Арктике

Арктические облака тесно связаны с потерей морского льда в Арктике. Чтобы определить силу этой связи, команда ученых из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории проверила одну из ведущих климатических моделей с помощью наблюдательных данных. Было обнаружено, что модель значительно недооценивает содержание жидкой воды в определенных типах арктических облаков, что влияет на количество солнечной энергии, достигающей морского льда. Исследователи указали на области систематических ошибок и рекомендовали конкретные улучшения для их уменьшения. Исследование опубликовано в Journal of Geophysical Research.

Облака над полярными регионами Земли препятствуют проникновению солнечного света и переносимой им энергии к поверхности, что может сильно влиять на изменение климата в Арктике. В 2007 году сокращение облачности способствовало беспрецедентной летней потере морского льда, усилив так называемую обратную связь «лед-альбедо». Морской лед обладает высокой отражательной способностью, но при достаточном количестве солнечной энергии он тает. Чем больше льда тает, тем меньше отражательная способность поверхности и больше тепла поглощается окружающим океаном или сушей, что приводит к дальнейшему таянию. Для корректного прогнозирования будущих изменений арктического льда климатические модели должны реалистично воспроизводить как облачный покров, так и количество жидкой воды в облаках.

Под руководством доктора Сяохун Лю исследователи протестировали Community Atmospheric Model version 5 (CAM5) с использованием двух методологий: Cloud-Associated Parameterizations Testbed (CAPT) и Single-Column Modeling (SCM). Результаты моделирования сравнивались и проверялись по данным наблюдений, полученным в ходе кампаний Indirect and Semi-Direct Aerosol Campaign (ISDAC) в апреле 2008 года и Mixed-Phase Arctic Cloud Experiment (M-PACE) в октябре 2004 года, проведенных недалеко от площадки ARM на северном склоне Аляски.

Исследование определяет области для улучшения параметризаций микрофизики облаков и аэрозолей в модели, чтобы снизить ее систематические ошибки. На основе этих выводов ученые совместно с коллегами из Национального центра атмосферных исследований США улучшат представление облачных и аэрозольных процессов в CAM5, после чего оценят влияние этих изменений на глобальный климат. Новые улучшения, вероятно, войдут в будущие общедоступные версии модели.