Климатические модели переоценивают естественную изменчивость

Ученые, проанализировав спутниковые измерения изменений температуры в нижнем слое атмосферы Земли, пришли к выводу, что климатические модели, возможно, переоценивают естественную изменчивость температуры от десятилетия к десятилетию. Исследователи из Ливерморской национальной лаборатории им. Лоуренса разработали статистическую методику для оценки различий между смоделированной и наблюдаемой естественной изменчивостью температуры в средней и верхней тропосфере.

Команда обнаружила, что в современных и более ранних поколениях климатических моделей естественная десятилетняя изменчивость тропосферной температуры систематически завышена по сравнению с оценками, полученными со спутников. Такая переоценка естественного «климатического шума» затрудняет выявление антропогенного сигнала потепления в тропосфере. Исследование опубликовано в Journal of Climate.

«Наши выводы усиливают уверенность в предыдущих заявлениях о детектируемом антропогенном потеплении тропосферы и подразумевают, что эти заявления могут быть консервативными», — отметила статистик Джулиана Паллотта. Улучшенное понимание этого сигнала потепления и неопределенностей в спутниковых наблюдениях помогает продвигать исследования по обнаружению и атрибуции причин недавних климатических изменений.

Ученые исследовали чувствительность сравнений моделей с данными к широкому спектру субъективных решений, включая выбор спутниковых и модельных наборов данных, метод отделения сигнала потепления от шума и статистическую модель естественной изменчивости. «Мы обнаружили, что в масштабах от одного до двух десятилетий наблюдаемая изменчивость температуры в среднем переоценивается двумя последними поколениями климатических моделей», — пояснил климатолог Бенджамин Сантер. Анализировались модели из проектов CMIP5 и CMIP6.

Одной из проблем было разделение единичного наблюдаемого сигнала и шума. Статистическое моделирование позволило сгенерировать тысячи правдоподобных оценок внутренней изменчивости. Команда намерена применить разработанную методику к другим климатическим переменным, например, к более длинным рядам данных о температуре поверхности.