Улучшение прогнозов лесных пожаров с помощью глобальных климатических моделей

Ученые из Национальной лаборатории Ок-Ридж Министерства энергетики США (ORNL) внедряют феномен лесных пожаров в высокоточные симуляции климата Земли, используя такие модели, как Energy Exascale Earth System Model (E3SM). Цель — лучше понять и предсказать изменения окружающей среды. Модели, работающие на самых быстрых суперкомпьютерах мира, оценивают взаимосвязь исторических данных о пожарах, выбросов углерода, атмосферных факторов и состояния растительности.

Интеграция пожаров в климатические модели крайне важна, так как их частота, масштабы и интенсивность растут в более жарком климате. Например, к пику сезона 2023 года пожары в Канаде охватили 25 миллионов акров земли, затронув миллионы людей и распространив дым до США, Европы и Арктики. Точное моделирование помогает прогнозировать риски для энергетического сектора, здоровья людей и экосистем.

Ученый ORNL Цзяфу Мао применяет алгоритмы машинного обучения для уточнения моделей. Его исследования показали, что обученные модели прогнозируют увеличение глобальной подверженности населения, ВВП и сельского хозяйства пожарам. Они также корректируют завышенные оценки выбросов углерода от пожаров в регионах с редкой растительностью, но предсказывают их рост в тропиках и субтропиках, где густая растительность высыхает и становится топливом. «Нам нужно лучше понимать и предсказывать движущие силы пожаров, а также уязвимости», — отметил Мао.

Для улучшения данных ученые ORNL создают Fire Community Database Network, чтобы объединить разрозненные данные от различных организаций. Как подчеркивает руководитель группы Computational Earth Sciences Форрест Хоффман, пожары традиционно недооценивались в климатических моделях. Точные данные о площадях возгораний со спутников позволяют лучше прогнозировать будущие сценарии. В рамках проекта RUBISCO ученые работают над улучшением моделей с использованием полевых и дистанционных данных.

Хоффман также участвовал в создании инструмента ForWarn для отслеживания изменений в лесах США по спутниковым снимкам каждые 8 дней. Этот инструмент выявляет такие нарушения, как пожары и вспышки насекомых. Например, в Великих Смоки-Маунтинс он фиксирует снижение «зелености» зимой из-за гибели вечнозеленых растений от инвазивного вида — хемлоковой шерстистой тли. Еще одним ключевым ресурсом является архив ORNL DAAC в системе NASA, предоставляющий глобальные данные о масштабах пожаров и выбросах углерода.

«Решение проблемы точного прогнозирования пожаров и повышения устойчивости к их последствиям потребует продолжения сотрудничества с коллегами по всей стране», — заключил Мао.