Повышение точности климатических прогнозов с помощью эмерджентных ограничений

Повышение концентрации углекислого газа в атмосфере нагревает Землю с начала индустриальной эры. Климатические модели пытаются спрогнозировать продолжение этого тренда, но их оценки глобального потепления в ответ на рост концентрации парниковых газов — так называемой климатической чувствительности — различаются. В обзорном исследовании, опубликованном 10 декабря 2019 года в журнале Advances in Atmospheric Sciences, доктор Флоран Бриент из Национального центра метеорологических исследований (Météo-France/CNRS, Франция) рассматривает новый метод эмерджентных ограничений, который использует информацию о текущем климате для уточнения будущих климатических проекций.

Точный прогноз будущего потепления требует знания эволюции концентрации CO₂ и точной оценки климатической чувствительности. Модели предсказывают, что при удвоении уровня CO₂ Земля потеплеет как минимум на 1.2 °C, что вызовет изменения, способные либо смягчить, либо усилить этот эффект. Например, потепление увеличивает влажность атмосферы, создавая положительную обратную связь, поскольку водяной пар — мощный парниковый газ. Таяние морского льда и снега, отражающих солнечный свет (эффект альбедо), также усиливает потепление. С другой стороны, увеличение облачности, особенно низкой, может дать отрицательную обратную связь, отражая солнечный свет. Однако из-за сложности и разнообразия облачных процессов они остаются основным источником расхождений между моделями.

В своей работе доктор Бриент рассматривает концепцию эмерджентных ограничений, описывает опубликованные ограничения, снижающие неопределённости в моделировании различных климатических изменений, и обсуждает влияние статистических методик на оценку наиболее вероятных прогнозов. Автор также проверяет, могут ли эмерджентные ограничения в совокупности уменьшить разброс в оценках климатической чувствительности, даваемых разными моделями.

«Эмерджентные ограничения полезны для сужения диапазона климатических прогнозов и для разработки более реалистичных климатических моделей, — отметил Бриент. — Однако они чувствительны к различным факторам, таким как метод статистического вывода или способ оценки погрешностей наблюдений. Поэтому для лучшей перекрёстной проверки прогнозов необходима большая согласованность между различными ограничениями».

По словам учёного, предстоящий шестой этап проекта сравнения связанных климатических моделей (CMIP6), вероятно, даст новый импульс развитию метода, позволив лучше понять определённые климатические явления и дополнительно сузить неопределённость прогнозов. Однако для этого необходимо делиться статистическими методами, используемыми для таких оценок. Два ключевых вопроса остаются нерешёнными: как связаны между собой различные предикторы, используемые для уточнения прогнозов, и как надёжно сузить разброс проекций, если эмерджентные ограничения противоречат друг другу, что указывает на разную степень их достоверности.