Вероятность и изменения климата Британо-Российский семинар по климату, октябрь, 2003г. Майлз Аллен Отделение Физики Оксфордский Университет

Южный Оксфорд 5 января 2003-го года Фотография предоставлена Дэйв Митчелл

Было ли это наводнение очередным погодным явлением или все дело в изменении климата? Разница между погодой и климатом и ее значение для характеризации Что мы можем сказать о погоде: характеризация причины и следствия в хаотической системе. Кого или что обвинить в причинах наводнений 2000-го года? Значение моделирования климата.

События осени 2000-го года «были экстремальными, но сами по себе не могут быть результатом изменения климата. »

Проблема осенью 2000-го года: постоянно смещенный ветровой поток Атлантический ветровой поток (скорость ветра 500 hPa) Осенняя климатология (цвет) и осень 2000 г. (контур) Блэкберн и Хоскинс, 2003 г.

Но ветровые потоки изменяются вместе с погодой: как мы можем точно указать роль климатических изменений? Лоренц дает следующее определение погоды и климата: «климат это то что вы ожидаете, а погода – то, что получаете». А в 21-ом веке: «климат – это то, на что вы влияете, погода – то, что наносит вам удар.» Мы можем продемонстрировать связь между газами парникового эффекта и климатом (форма погодного аттрактанта), но наибольшее воздействие имеется от изменяющихся вероятностей погодных событий. Климат может вполне поддаваться прогнозириванию, хотя погода – нет. Фокусировка на угрожаемых изменениях.

Изменения, воспроизведенные на модели при экстремальном количестве осадков в южной Англии. событие с частотой в 30 лет событие с частотй в 12 лет событие с частотой в 4 года

Учет неопределенности для глобальной усредненной реакции ??

Вероятность вклада антропогенических изменений климата в угрозу наводнений в октябре 2000-го года (только глобальная неопределенность реакции)

Учет дополнительных факторов,кроме глобально-усредненной неопределенности реакции, с использованием много- модельной структуры. Глобальное изменение температуры при годичном увеличении СО2 на 1% (модель сравнения CMIP-2) Глобальное изменение выпадения осадков при годичном увеличении СО2 на 1%

Изменения в угрозе ежемесячных дождевых аномалий с цикличностью 20 лет по всему ансамблю CMIP-2.

Изменения в угрозе ежемесячных дождевых аномалий с цикличностью 10 лет по всему ансамблю CMIP-2

Но имеющиеся модели не учитывают все возможности

Учет неточности модели в прогнозировании климата При долгосрочном прогнозировании надо учитывать неопределенность в чувствительности климатической системы (атмосфера, океан, биосфера и криосфера) к внешним движущим силам. Требуются ансамбли первоначальных условий для об'яснения хаотической изменчивости. Невозможно предсказать реакцию на изменяющуюся модель, поэтому моделирование по методу Монте Карло является единственной возможностью. Необходимо учитывать неопределенное воздействие, увеличивая размеры ансамбля до сотен тысяч. Идеально для широко распределенного расчета на компьютере: Windows с использованием HadCM3(Stainforth et al, 2002).

Необходимо учитывать неопределенность воздействий: например, солнечное воздействие на изменение климата в 20-м веке Комбинированное воздействие, удвоение солнечной реакции

Использование идеализированных экспериментов для определения параметрических возмущений, которые изменяют реакцию на СО2 без изменения контрольного климата (такие как 'единичные векторы'). Разработать ансамбли сдвоенных моделей для гг. и сравнить с наблюдениями. Дойти до 2050 г. с использованием ряда естественных и антропогенических сценариев воздействия. Установить, какие из прогнозируемых переменных наиболее закономерно связаны с хорошо проверенными наблюдаемыми величинами. Оценить ансамбли на конкретную прогнозируемую переменную величину для обеспечения непротиворечия с соответствующими наблюдаемыми величинами.

Самая мощная в мире установка для моделирования климата

Предварительные результаты: широкий спектр чувствительности 10K 0K

Включая несколько негативных…

Результаты climateprediction.net на сегодняшний день Начало – 12-е сентября 2003 г активных участников (221 в Российской Федерации), проделано смоделированных лет (~2 модели Земли); 2950 экспериментов уже возвращено. Уже продемонстрировано значительно более богатое поведение, чем можно изучить с лабораторными ансамблями. Результаты поступили в сообщество посредством добровольных 'узловых пунктов сбора результатов'. Потребность в диагностических подпроектах от заинтересованных ученых: фонды DTI для посещения Оксфорда?

Заключение Большинство климатических влияний связано с меняющимися угрозами, а не только с предсказуемыми направлениями. Количественная оценка изменений в угрозе требует понимания нелинейной природы климатической системы и полного климатического прогнозирования по методу Монте Карло с применением крупномасштабных нелинейных моделей. Наиболее эффективный способ для достижения этого – посредством распределенного компьютерного расчета и это также идеальный способ развития межнационального сотрудничества.