Значительно улучшенные климатические прогнозы с помощью статистической механики

Исследование в рамках европейского проекта Horizon 2020 TiPES подтверждает, что большие неопределённости климатических моделей, используемых в отчётах МГЭИК (IPCC), могут быть существенно снижены с применением методов статистической механики. Эта методика, которую некоторые эксперты воспринимали со скептицизмом, приводит к значительно улучшенным климатическим прогнозам и также может помочь в оценке точек перелома (tipping points), заключают авторы в Scientific Reports.

Ключевая проблема в климатическом прогнозировании — неопределённость будущих действий человечества по борьбе с изменением климата. Компьютерные симуляции приходится запускать многократно с разными сценариями, варьирующими будущее экономическое развитие, объёмы выбросов парниковых газов, изменения в землепользовании, политические решения и т.д. Однако продвинутые модели класса IPCC требуют много времени и работы на дорогостоящих суперкомпьютерах, поэтому с каждой новой генерацией моделей рассматривается лишь ограниченный набор сценариев. Это создаёт серьёзные пробелы в понимании климатической системы, поскольку результаты разных сценариев и моделей сложно сравнивать.

Теперь Валеро Лукарини (Университет Рединга, Великобритания), Валеро Лембо (Университет Гамбурга, Германия) и Франческо Рагоне (Высшая нормальная школа, Лион, Франция) показывают, что эти неопределённости можно значительно сократить. Качество информации, извлекаемой из сложных климатических моделей, существенно улучшается при применении к ним теории статистической механики. "Мы показали, что такой подход осуществим даже для модели класса, используемого для проекций IPCC", — объясняет Валеро Лукарини.

Группа построила математические операторы отклика, которые преобразуют входные данные (сценарии воздействия на климат) в выходные сигналы (изменения климата). Метод был применён к новейшему поколению климатических моделей CMIP6. Расчёты точно предсказали изменения глобальной средней температуры, а также крупномасштабных океанических течений, таких как атлантическая меридиональная опрокидывающая циркуляция и антарктическое циркумполярное течение. Это первое применение данного крайне теоретического подхода, основанного на фундаментальных математических и физических свойствах, к полноценной комплексной климатической модели с полностью интерактивным океаном.

"Многие полагали, что это невозможно для модели класса IPCC. Вместо этого мы показали, что это работает. И подобно тому, как легче предсказать статистическое движение миллиардов молекул, чем точное движение одной, этот подход работает тем лучше, чем сложнее климатическая модель", — говорит Лукарини. Теоретически этот подход также должен облегчить оценку точек перелома в климатической системе.