Как улучшить климатическое моделирование и прогнозирование

Исследователи из проекта TiPES программы Horizon 2020 ЕС представили всеобъемлющий обзор, в котором излагается путь к преодолению двух ключевых проблем климатического моделирования. Эти проблемы заключаются в получении необходимого уровня детализации в моделях и точном прогнозировании того, как антропогенный углекислый газ нарушает внутреннюю, естественную изменчивость климата.

Такой подход необходим, поскольку современные климатические модели, как правило, не справляются с двумя важными задачами. Во-первых, они не могут уменьшить неопределённость в определении средней глобальной температуры поверхности после удвоения концентрации CO₂ в атмосфере — величины, называемой чувствительностью климата. Несмотря на десятилетия улучшения моделей, этот диапазон с 1979 года не сузился, а расширился: с 1,5–4 °C до 1,5–6 °C. Во-вторых, модели не могут предсказывать переломные моменты — внезапные и необратимые переходы подсистем (ледяных щитов, океанических течений, экосистем) в новое состояние, которые представляют серьёзную угрозу.

Авторы работы, профессор Валерио Лучарини и профессор Майкл Гиль, предлагают расширить математический аппарат для описания детерминированного хаоса, присущего климатической системе. «По сути, мы расширяем детерминированный хаос до гораздо более общей математической структуры, которая предоставляет инструменты для определения реакции климатической системы на все виды воздействий», — объясняет Майкл Гиль. Исследователи надеются, что внедрение этих междисциплинарных подходов, объединяющих климатологию, прикладную математику и теорию динамических систем, позволит климатической науке совершить качественный скачок вперёд.