СЕМИНАР СЕМИНАР Глобальные изменения климата Глобальные изменения климата Руководители: академик Г.И.Марчук, академик В.П.Дымников Руководители: академик. - презентация

1 СЕМИНАР СЕМИНАР Глобальные изменения климата Глобальные изменения климата Руководители: академик Г.И.Марчук, академик В.П.Дымников Руководители: академик Г.И.Марчук, академик В.П.Дымников 6 февраля 2008 г. ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ КЛИМАТА И ЕГО ИЗМЕНЕНИЙ В.Н. Лыкосов Институт вычислительной математики Российской академии наук, Научно-исследовательский вычислительный центр, Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова

2 Climate Change 2007: The Physical Science Basis Working Group I Contribution to the IPCC Fourth Assessment Report Presented by R.K. Pachauri, IPCC Chair and Bubu Jallow, WG 1 Vice Chair Nairobi, 6 February

3 Global mean temperatures are rising faster with time Warmest 12 years: 1998,2005,2003,2002,2004,2006, 2001,1997,1995,1999,1990,2000 Period Rate Years /decade

4 SST Land Land surface temperatures are rising faster than SSTs

5 Smoothed annual anomalies for precipitation (%) over land from 1900 to 2005; other regions are dominated by variability. Land precipitation is changing significantly over broad areas Increases Decreases

6 Snow cover and Arctic sea ice are decreasing Spring snow cover shows 5% stepwise drop during 1980s Arctic sea ice area decreased by 2.7% per decade (Summer: -7.4%/decade)

7 Glaciers and Frozen Ground Area of seasonally frozen ground in NH has decreased by 7% from 1901 to 2002 Increased Glacier retreat since the early 1990s

8 Моделирование климатической системы

9 Климатическая система (T. Slingo, 2002)

10 Цели климатического моделирования Воспроизвести как климатологию (сезонные и месячные средние), так и статистики изменчивости: внутрисезонной (муссонный цикл, характеристики шторм-треков и др.) и климатической (доминирующие моды межгодовой изменчивости такие как явление Эль-Ниньо или Арктическое колебание) Оценить антропогенные изменения климата Воспроизвести с высокой степенью детализированности региональный климат: особенности гидрологического цикла, экстремальные явления, воздействие глобальных изменений климата на региональные климат, природную среду и социо- экономические отношения Фундаментальный вопрос (Dymnikov and Filatov, 1997): какие климатические параметры и с какой точностью должны быть воспроизведены математической моделью климатической системы, чтобы ее чувствительность к малым возмущениям внешних воздействий была близкой к чувствительности реальной климатической системы ?

11 Meehl, G.A., T.F. Stocker, W.D. Collins, P. Friedlingstein, A.T. Gaye, J.M. Gregory, A. Kitoh, R. Knutti, J.M. Murphy, A. Noda, S.C.B. Raper,I.G. Watterson, A.J. Weaver and Z.-C. Zhao, 2007: Global Climate Projections. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S.,D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

12

13 Параметризация процессов на поверхности и в деятельном слое суши Радиационные процессы (потоки и альбедо) Турбулентные процессы (потоки импульса, явного и скрытого тепла, диоксида углерода, метана и других газовых составляющих, аэрозоля) Термодинамика почвы, снежного и растительного покрова, внутренних водоемов Гидрология растительного покрова (включая корневую систему) Гидрология снежного покрова Гидрология почвы Гидродинамика русловых потоков Биохимия растительного покрова и почвы (включая болота)

14

15 Климатическая модель Института вычислительной математики РАН (Дымников и др., 2005, Володин и Дианский, 2006)

16 Приповерхностная температура воздуха зимой: модель ИВМ (верх) и наблюдения (низ)

17

18 Kattsov, V.M., J.E. Walsh, W.L. Chapman, V.A. Govorkova, T.V. Pavlova, and X. Zhang, 2007: Simulation and projection of arctic freshwater budget components by the IPCC AR4 global climate models. J.Hydrometeor., v. 8, p

19 Возможные изменения зимней температуры приземного воздуха в конце XXI века (осредненной за период гг.) по сравнению с данными для конца XX века (осреднение за гг.) по результатам модели Института вычислительной математики РАН для сценария A1B

20

21 Регионализация и параметризация

22 Технологии Aтмосферные модели, в том числе глобальные климатические с улучшенным пространственным разрешением в изучаемом регионе и негидростатические мезомасштабные модели (параметризация мезомасштабной изменчивости); модели турбулентности Модели водосборов, включая разработку моделей русловых потоков (параметризация гидрологического цикла) Модели растительности, в том числе ее динамики (параметризация биогеохимического и гидрологического циклов) Моделирование процессов в грунте (в том числе, при наличии вечной мерзлоты), включая модели механики снежного покрова и мерзлого грунта (параметризация гидрологического и биогеохимического циклов) Объединенные (атмосфера+почва+водоемы+…) региональные модели Статистическая и динамическая регионализация (включая региональные проекции глобальных климатических изменений)

23 Гидрологические процессы на поверхности суши Почва накапливает осадки зимой и отдает влагу атмосфере летом - эффект долговременной памяти с масштабом в несколько месяцев (Schär et al., 1999). Сильный отклик в осадках на вариации в эвапотранспирации как на глобальном, так и на региональном масштабах (Shukla & Mintz, 1982). Роль аномалий влажности почвы в формировании засух и наводнений (Giorgi et al., 1996): максимальный отклик достигается в летних конвективных условиях при слабой синоптической активности. Анализ данных наблюдений о межгодовой изменчивости влажности почвы и осадков также показывает их региональную связь.

24 Временные масштабы автокорреляции влажности почвы (P. Dirmeyer, 2004) «Память» о процессах в деятельном слое суши проявляется на внутрисезонных (до 3 месяцев) временных масштабах.

25 Специфика вечной мерзлоты Вечная мерзлота: подповерхностный слой суши, температура которого остается ниже 0 C в течение двух последовательных лет и дольше. Образуется в результате процессов, зависящих от баланса тепла поверхности Земли, геотермального потока тепла, содержания воды в почве и термических свойств грунта. Вечная мерзлота препятствует подпитыванию и движению подземных вод, сдерживает развитие растительности и увеличивает поверхностный сток. В районах вечной мерзлоты обмен массой между атмосферой и сушей в холодный период года пренебрежимо мал. Летом же потоки водяного пара и других газов (в основном, метана и углекислого газа) формируются за счет относительно неглубокого приповерхностного слоя сезонного оттаивания - активного слоя.

26 Некоторые выводы Российско-британской конференции «Гидрологические последствия изменений климата» июня 2007 г., Новосибирск Наблюдаются существенные отклонения в условиях формирования речного стока в последние лет от предшествующего многолетнего периода: отмечаются значимые положительные тренды увеличения стока летне-осенней и зимней межени; возможно смещение сроков прохождения максимальных расходов весеннего половодья на более ранний период, а также возможно небольшое снижение суммарного годового стока (водосбор Ладожского озера, Сибирь и др.); имеются большие неопределенности в результатах климатического моделирования и оценки изменений в региональных гидрологических характеристиках (осадки, водосодержание почв, сток, экстремальные явления и т.п.).

27 Неопределенности Климатическая неопределенность (сценарии, чувствительность, региональный отклик и т.д.) Погрешности моделей деятельного слоя суши Неполнота описания физических процессов …..

28 Пример гидрологической неоднородности в Ханты-Мансийском автономном округе - Югре

29

30 Глобальное потепление/ Изменения климата Атмосферный метан Потребление метана Продукция метана Температура почвы Влажность почвы Изменения ландшафта Метановый цикл (Lashof et al., 1997) 1.Растительность и рельеф 2.Гидрология 3.Деградация вечной мерзлоты (5 – 65 Mт CH 4 /год, Hogan, 1993) 4.Механика мерзлых грунтов (термокарсты) + +/

31 Глобальное потепление/Измен ения климата Влажность почвыТемпература Фотосинтез Дыхание растений Частота пожаров Атмосферный углекислый газ Запасенный углерод растений Азот и его соединения Бактериальное разложение в почве Почвенная респирация Углерод почвы Углерод экосистемы Углеродный цикл в экосистемах суши (Lashof et al., 1997) + - +/

32 Параметризация процессов взаимодействия атмосферы и деятельного слоя суши

33 ПРОБЛЕМЫ Механические и теплофизические свойства снежного покрова и грунтов Растительность, в т.ч. ее корневая система, как регулятор процессов испарения Русловые процессы Замыкание уравнений Коэффициенты Начальные условия (инициализация) ……..

34 Гидрологические станции (Robock et al., 2000) Global Soil Moisture Data Bank

35 GEWEX (Global Energy and Water Cycle Experiment): MAGS: GCIP: LBA: BALTEX: CATCH: CATCH_en.html CATCH_en.html GAME: MDB: PILPS:

36 T.J. Philips et al. (2002). Large-Scale Validation of AMIP II Land-Surface Simulations

37 Диаграмма Тейлора структуры модельных полей изменчивости ( г.г.) месячно осредненного испарения на поверхности суши по результатам AMIP-I в сравнении с данными реанализа (Reference) NCEP (Phillips et al., 2000).

38

39 Диаграмма Тейлора для изменчивости потка скрытого тепла на поверхности суши по данным эксперимента AMIP-II (Irannejad et al., 2002).

40 Тепловлагоперенос в почве (Володин и Лыкосов, 1998)

41 Эмпирические зависимости Суммарная теплоемкость почвы: Коэффициент теплопроводности: где и - потенциал почвенной влаги (в см) Потенциал влаги, коэффициент влагопроводности, гидравлический поток Количество незамерзшей воды при отрицательной температуре

42 В процессе промерзания почвы вода на поверхности составляющих ее частиц остается в жидкой фазе вследствие действия капиллярных сил и сил абсорбции. Необходима параметризация содержания объема жидкой влаги при отрицательных температурах. Переохлажденная жидкая влага в мерзлом грунте

43 Содержание незамерзшей воды как функция температуры почвы (Ishizaki,1994)Ishizaki,1994

44

45 observations COSMO INM Machulskaya and Lykosov (2007). An advanced snow parameterization …(Valdai data) Days from Jan. 1 st, / / / /791979/ /69

46 -1 (±1)0.90INM -14 (±2)0.81COSMO Mean error (± standard deviation) in the time of the snow complete ablation (days) Correlation coefficient between time series of observed and simulated SWE (N = 221, p

47

48 SWE in Yakutsk (Subgrid snow cover variability?) observations COSMO INM

49 Barenblatt and Golitsyn (1974) => Wamser and Lykossov (1995), Dery and Taylor (1996), Bintanja (2001)

50 Пограничный слой атмосферы.

51 Параметризация низовых метелей.

52 V.N. Lykossov. Numerical modelling of interaction between the atmospheric boundary layer and the Antarctic ice shelf. - Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2001, v. 16, D model with Е-ε turbulent closure and parameterized accounting of topography and free atmosphere 1 – barotropic case (uniform geostrophic wind - > no background heat and moisture advection) 2 – baroclinic case without topography (non-uniform geostrophic wind -> background heat and moisture advection) 3 – baroclinic case with topography

53 On left: surface temperature (a) and sensible heat flux. On right: near-the-surface wind velocity (a) and momentum flux (b); 5 – with snow saltation and diffusion

54 Моделирование и параметризация мезомасштабного взаимодействия атмосферы и гидрологически неоднородной суши

55 Гидрологическая неоднородность - один из важнейших элементов неоднородности суши 1) Необходимость учета специфики теплообмена с водными объектами в атмосферных моделях; 2) Оценка изменений в гидрологических системах при глобальном потеплении климата и обратного влияния этих систем на климат Создание и внедрение в атмосферную модель блока гидрологических процессов на суше; Одна из важнейших составляющих гидрологического блока – модель водоема

56 Снег Лед Вода Грунт U H,LE EsEs EaEa S Основные динамические процессы в озерах (Thorp, 1985, Simon, 1997) в озерах (Thorp, 1985, Simon, 1997) Общая схема модели водоема (Степаненко и Лыкосов, 2005) 1) Многоуровневые модели снежного покрова (Мачульская и Лыкосов, 2002) и почвы (Володин и Лыкосов, 1998) 2) K-ε параметризация турбулентности Васильев О.Ф., Воеводин А.Ф., Никифоровская В.С. Численное моделирование температурно- стратифицированных течений в системах глубоких водоемов. - Вычислительные технологии, 2005, т. 10, с

57 Основные уравнения модели водоема Уравнение переноса тепла Турбулентная диффузия: 1. Уравнение Колмогорова 2. «K-ε» параметризация Скорость течения Вертикальная координата Солнечная радиация

58 Граничные условия На внешней границе: уравнение теплового баланса На нижней границе слоя грунта: На границах «вода-грунт», «лед-грунт»: На границе «вода-лед»:

59 При интегрировании модели в качестве Внешнего воздействия использованы данные измерений на метеорологической станции г. Якутск На рис. видно, что максимальное промер- зание модельного водоема происходит в малоснежные зимы, и наоборот. Это соответствует реально наблюдаемой законо- мерности.

60 Lake Kossenblatter, Germany, June, 1998 Monte-Novo lake, Portugal, Tiksi, July, 2002

61 Мезомасштабная атмосферная модель (Miranda, 1991, Степаненко и др., 2006)

62 Ханты-Мансийский АО, ° с.ш., ° в.д., рельеф и внутренние водоемы, разрешение сетки 3.7 км

63 Скорость ветра

64 Вместо заключения …

65 Верификация мозаичного метода агрегирования Агрегирование в ячейке МОЦА: мозаичный метод (Avissar and Pielke, 1989) Прямое осреднение турбулентных потоков по мезомасштабной области(«истина»): Область мезомасштабной модели = Ячейка МОЦА Задача: 1. Потоки над типом «водоем»: 2. Потоки над типом «суша»: 3. Агрегирование потоков 1.Потоки вычисляются в каждой точке области 2. Осреднение потоков по мезомасштабной области 1° суша вода

66 в большинстве случаев мозаичный метод занижает абсолютные значения средних потоков; относительная ошибка расчета турбулентных потоков мозаичным методом зависит от абсолютной величины этих потоков; при значениях потоков более 15 Вт/м 2 ошибка мозаичный метода составляет не более 10%; мозаичный метод адекватно воспроизводит порядок величины ночных средних потоков; ошибка мозаичного метода существенно нелинейно зависит от характеристик подстилающей поверхности и метеорологических условий. Вывод: Необходимо разрабатывать (стохастические) параметризации подсеточных процессов Результаты верификации мозаичного метода

67 Пример стохастической параметризации: TOPMODEL для русловых потоков, см., например, Крупчатников, 2007).

68

69 Пушистов П.Ю., Чемляков Н.В., Вторушин М.Н., Ермаков И.С., Данилин А.Н. « Результаты моделирования гидродинамики и переноса загрязняющих веществ на участке реки Северная Сосьва», 2006

70 Продольная скорость течения U max 1.39

71 Мезомасштабная модель атмосферы (Intel -fast, run-time, исследование вычислительной эффективности, Woodcrest2: данные Вл.В. Воеводина, НИВЦ МГУ) Реальная производительность, Mflops Интенсивность кэш-промахов КПД процессора на задаче: 4,5% !!!

72 БЛАГОДАРЮ за ВНИМАНИЕ!