CC BY
8Риск климатический
ISSN 1812-5220
© Проблемы анализа риска, 2009
О.М. Покровский,
Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова, г. Санкт-Петербург
Экономические, политические и физические аспекты изменений климата
Аннотация
Представлен анализ явных и скрытых экономических и политических интересов развитых и развивающихся стран в связи с проблемой изменения климата. Рассмотрены позиции алармистов и скептиков. Выполнено исследование по анализу рядов глобальной температуры приземного воздуха и важнейших климатообразующих факторов: солнечная активность, температура поверхности океана, площадь ледового покрытия, концентрация углекислого газа в атмосфере. Фильтрация климатического шума с помощью нового метода сглаживания климатических рядов позволяет выделить фундаментальное колебание климатической системы, имеющее масштаб по времени порядка 60—70 лет. Существование этого колебания подтверждено независимым образом с помощью вейвлет-анализа. Это колебание обнаружено в рядах температуры поверхности северной части Атлантического и Тихого океанов, площади ледового покрытия в российских арктических морях и в глобальной температуре приземного воздуха за последние полтора века. Концентрация углекислого газа демонстрирует линейный рост за весь период наблюдений и поэтому сказывается только на общей тенденции роста температуры атмосферы начиная с малого ледникового периода. Отмечается, что даже наиболее совершенные климатические модели могут воспроизводить только тенденцию роста глобальной температуры, сходную с трендом углекислого газа за прошлый период. Солнечная активность имеет положительный волнообразный линейный тренд за последние три века. Но начиная с середины 90-х годов обнаруживается ее уменьшение, которое достигло в настоящее время значений предыдущего минимума конца XIX века.
Ключевые слова: изменение и потепление климата, солнечная активность, температура поверхности океана, Атлантическое и Тихоокеанское колебания, площадь ледового покрова в Арктике.
Climatic Risk
ISSN 1812-5220 © Issues of Risk Analysis, 2009
The Economic, Politic and Physical Aspects of Climate Change
O.M. Pokrovsky,
Voeikov Main Geophysical Observatory, St. Petersburg, Russia
Abstract
This article provides the analysis of hidden and evident economic and political interests of developed and developing counties connected with climate change. Analysis of the global surface air temperature (SAT) and major impact factor (the solar activity, the sea surface temperature (SST), the sea ice extent and the carbon dioxide concentration) time series were carried out. Climate noise faltering by means of a new technique permits to reveal a fundamental oscillation of climate system with a quasi-periodicity of 60—70 years. This oscillation is an inherent to the global ocean system, which represents a not well-known oscillator which accounts to many external forces. Existence of this oscillation was confrmed by an independent implementation of the wavelet spectrum analysis. Above oscillations were found in the seriesof the SST of the North Atlantic and Pacific Oceans (the AMO (Atlantic Multidecadal Oscillation) and PDO (Pacific Decadal Oscillation) indices), the sea ice extent in Arctic Russian margin seas and in the global SAT for last 150 years. The carbon dioxide concentration demonstrates a strong positive linear trend. The solar activity has a general positive wave-like trend during the last three centuries. However, solar activity shows a decreasing tendency since the middle of nineties in 20-th century. Modulation of global SAT is enforced by slow oscillations of the North Atlantic and Pacific Oceans SST, which now enter in its negative phase, as well as the solar activity.
Key words: climate change, climate warming, solar activity, temperature of sea surface, Atlantic and Pacific Oscillations, Arctic sea ice extent.
Содержание
1. Введение
2. Экономические и политические аспекты проблемы
3. Методология анализа климатических рядов
4. Оценка факторов изменения климата по данным наблюдений
5. Анализ результатов моделирования климатических изменений в 1РСС за прошлый период
6. Заключение Литература
1. Введение
Каждый россиянин, который регулярно обращается к СМИ, не мог не заметить, что за последние несколько лет, и особенно с начала глобального финансово-экономического кризиса в 2008 г., внимание к проблеме климата резко возросло. Еще десять — пятнадцать лет назад, когда глобальное потепление уже было очевидным физическим фактом, к алармистам-климатологам (английское «alarm» — тревога) относились примерно так же, как и к многочисленным группам «зеленых», т. е. снисходительно. Теперь можно слышать призывы глав правительств развитых стран мира о необходимости сокращения эмиссии парниковых газов чуть ли не ежедневно. Этому вопросу посвящаются многие международные совещания и саммиты. Возникают вопросы: что нового произошло за эти годы, что стоит за неожиданным интересом к проблеме изменения климата, каково распределение интересов участников и какую позицию занять России, которая до сих пор занимала достаточно осторожную и выжидательную позицию?
Роль науки в этом вопросе является немаловажной. Научные результаты должны обеспечивать минимизацию рисков принятия неправильных решений в этой области. К сожалению, многие отечественные ученые, получающие зарубежные гранты, не в состоянии занять независимую и сколько-нибудь внятную позицию и обеспечить надежное обоснование для политики правительства в этом вопросе. Поэтому многие отечественные ученые слепо следуют в фарватере своих зарубежных коллег и не удивительно, что собственных разработок и оригинальных научных результатов у таких ученых нет и быть не может.
На волне подъема алармистских настроений возникло достаточно мощное международное движение ученых-скептиков, которые ставят под сомнение основной тезис алармистов, что потепление климата в основном связано с резким ростом промышленности в период после Второй мировой войны и сопровождающим его увеличением выбросов парниковых газов в атмосферу и, прежде всего, углекислого газа. Скептики настаивают, что происходящие изменения климата носят естественный характер, поскольку они происходили и в прошлом, как это следует из палеоклиматических данных. Возникает вопрос: кто из них прав?
Цель данной работы — дать ответы на поставленные вопросы и определить направления для научных исследований в этой области.
2. Экономические и политические аспекты проблемы
2.1. Экономические предпосылки
Ажиотаж вокруг проблемы потепления климата приобрел глобальный характер, поскольку на этой проблеме сошлись интересы не только ученых-климатологов (что было бы естественно), но также представителей крупного бизнеса, финансистов, экономистов и политиков развитых и развивающихся стран в условиях надвигающегося глобального финансового и экономического кризиса. Для преодоления кризиса, как известно, требуется расширение перечня производимых товаров и услуг, а также рынков для их реализации. Проблема потепления климата оказалась весьма подходящей платформой для достижения такой цели, но не для всех.
Потребность в перестройке мировой экономики обсуждается учеными-экономистами начиная с 70-х годов прошлого века. Речь шла о создании механизма внедрения разработок транснациональных корпораций в области энергосберегающих технологий. Добровольное внедрение шло чрезвычайно медленно. Необходима была серьезная мотивация. В 80-е годы удачно подвернулась проблема резкого снижения концентрации атмосферного озона в стратосфере на высоте 20 км и выше. Тридцать лет назад, по мнению ученых-алармистов, человечеству грозило полное биологическое уничтожение из-за того, что озоновый слой перестает защищать его от опасного жесткого ультрафиолетового излучения.
В 1995 г. три ученых-алармиста получили Нобелевскую премию за объяснение того, что уменьшение толщины озонового слоя обусловлено хозяйственной деятельностью человека. Для многих возникла благоприятная перспектива внедрения новых специфических технологий во всем мире за счет налогоплательщиков развитых стран. Был разработан и подписан в рамках ООН Монреальский протокол по ограничению промышленной и бытовой эмиссии хлорфторметанов — газов, используемых в холодильниках. Следует отметить, что еще более опасную для озонового слоя эмиссию окислов азота,
возникающую при полетах авиации, которые происходят в стратосфере, ограничить не удалось из-за мощного лоббирования крупного бизнеса в сфере мирового авиапрома и авиаперевозок. Интересно отметить, что уже через 2 года концентрация озона вернулась к своим естественным значениям, и об этой глобальной угрозе благополучно забыли во всем мире. Однако ученые-алармисты продолжали свои исследования и не согласились с тем, что имело место естественное колебание толщины озонового слоя.
Уже тогда многие представители экологически чистых технологий мечтали о широком внедрении своих разработок. С другой стороны, отрицательная аномалия концентрации озона продолжалась сравнительно короткое время — менее 10 лет. Но 30 лет назад известный нам теперь финансовый пузырь еще и не приобрел современных угрожающих масштабов. Поэтому кампания по сохранению озонового слоя не смогла получить необходимой политической поддержки, и Монреальский протокол оказался практически невостребованным.
2.2. Киотский протокол
Киотский протокол, принятый в связи с потеплением глобального климата, точнее, с увеличением средней глобальной температуры за последнюю четверть XX века примерно на 0,5 градуса Цельсия, оказался куда более подходящим средством для достижения цели, состоящей в формулировании международных обязательств по внедрению новых энергосберегающих технологий. Потепление посчитали настолько значительным климатическим фактором, что с ним стали связывать такие природные феномены, как таяние арктических льдов и повышение уровня Мирового океана. Последнее обстоятельство особенно встревожило большинство европейских стран, имеющих выход к Северной Атлантике, а также Японию. Лидером среди европейцев стала Голландия, которую и в прошлом неоднократно заливали океанские воды.
Климатологи-алармисты связывают потепление климата с ростом концентрации углекислого и других парниковых газов. Последнее обстоятельство обычно объясняют растущей по своим масштабам хозяйственной деятельностью человечества. Экономисты разработали специальный механизм торгов-
ли квотами эмиссии парниковых газов. Этот механизм дает финансовые преимущества высокоразвитым странам в ущерб их слаборазвитым коллегам, поскольку именно первые обладают энергосберегающими технологиями, а вторые — нет. Индия и Китай отказались подписать Киотский протокол, поскольку им пришлось бы заплатить за перерасход выделенных квот снижением уровня жизни своего населения.
Квоты были определены исходя из уровня фактической промышленной эмиссии, зафиксированной в 1990 г. США в этот период имели долю в мировой эмиссии, составлявшую около одной четверти. Поэтому не удивительно, что после некоторого периода колебаний Америка вполне может присоединиться к Киотскому процессу. Россия в начале 90-х годов находилась в состоянии экономической депрессии и имела низкие показатели, как промышленного производства, так и эмиссии. Поэтому для нашей страны присоединение к Киотскому протоколу было невыгодно с самого начала, имея в виду необходимость и перспективу экономического роста, который, к сожалению, пока носит по большей части интенсивный характер и ведет к увеличению эмиссии. Приток средств за счет торговли квотами фактически не реализовался в России.
2.3. Экономические и политические риски
Следует иметь в виду и то, что после поддержки Киотского процесса большинством стран мира имеется логичная, а потому и потенциальная перспектива ограничения добычи углеводородов с целью сокращения потенциала эмиссии. Экономика нашей страны может и на этом аспекте решения проблемы потепления климата существенно пострадать.
Беднейшие страны мира объединились в рамках ООН вокруг IPCC (межправительственная группа экспертов по изменению климата) и определили собственную позицию относительно проблемы климата. Эти страны считают, что их население и экономики несут значительные потери, которые должны быть компенсированы странами, входящими в объединения самых развитых стран: в «восьмерку» и «двадцатку». Сумма компенсаций по их подсчетам должна составлять около 100 млрд долларов в год. Развитые страны пока готовы предоставить
в 10 раз меньшую помощь, но не как компенсацию бедным странам, а для приобретения энергосберегающих технологий и их внедрения с помощью фирм и компаний западных стран с их дальнейшим размещением на предприятиях бедных стран для уменьшения эмиссии парниковых газов. Таким образом, указанная помощь будет оказана предприятиям самих развитых стран за счет средств их налогоплательщиков.
Однако представители беднейших стран апеллируют к необходимости безусловного обеспечения уровня выживания в размере 2 долларов в день на человека для всего населения их стран. Таким образом, деятельность IPCC завела в тупик сложившуюся в мире систему взаимоотношений развитых и развивающихся стран. В связи с тем, что была поднята проблема потепления климата, развитые страны могут оказаться перед необходимостью увеличить размеры оказываемой ими помощи примерно в три раза в расчете на год по сравнению с нынешним уровнем. Об этом говорит, например, отчет азиатской организации экономического развития.
Международное Энергетическое Агентство (IEA) в своем недавнем отчете (IEA, 2004) дает прогноз дальнейшего роста глобального энергопотребления как в целом, так и с разделением по основным сегментам: индустрия, транспорт, отопление и венти-
ляция строений, прочие потребители (рис. 1). Предполагается сохранение энергопотребления только в секторе транспорта. Следует отметить, что в условиях сокращения выбросов парниковых газов до 2025 г. структура энергопотребления останется примерно той же, что и без ограничений по эмиссии (см. столбец BAU 2025 на рис. 1). Это значит, что развитые страны будут увеличивать энергопотребление при сохранении уровня эмиссии парниковых газов на современном или немного увеличенном уровне. Это произойдет за счет снижения нормы выбросов парниковых газов на единицу произведенного ВВП (рис. 2). Развивающиеся страны будут поставлены перед необходимостью приобретать энергосберегающие технологии у развитых стран, что сделает их экономики еще менее конкурентоспособными. Это относится и к России. Беднейшим странам мира может быть оказана помощь в приобретении таких технологий, но очевидно, что Россия не будет в числе таких стран.
2.4. Уязвимость позиции алармистов
Важный объективный факт состоит в том, что в настоящее время потепление прекратилось. Об этом свидетельствуют данные как наземных, так и спутниковых наблюдений над сушей и над океанами. Максимум глобальной температуры, достигнутый
500
400
300
Others
Buldigs
Transport [Mobility]
Industry & Manufacturing
2002
BAY
2005
Pathways
2025
Pathways
2050
Рис. 1. Сценарий глобального энергопотребления по данным Международного Энергетического Агентства (IEA) до 2050 г. в экзаджоулях ( ExaJoules (EJ) = 278 -109 кВт-ч) различными секторами: индустрия, транспорт, отопление и вентиляция строений и прочие потребители (WBCSD, 2006) (BAU2025 — означает распределение энергозатрат в 2025 г. при отсутствии сокращения выбросов парниковых газов)
0
в 1998 г., за последние два года перешел в похолодание. Тем не менее концентрация углекислого газа в атмосфере продолжает расти теми же темпами, что и ранее. Следовательно, механизм потепления климата в последней четверти XX века имел более сложную природу, чем это объясняется алармистами. Однако алармисты замалчивают этот факт, и, вероятно, это связано не только с увеличением концентрации углекислого газа в атмосфере.
Против деятельности и идеологии IPCC наиболее активно выступает международная неправительственная NIPCC (Non-government International Program Climate Change), эксперты которой настаивают, что недавнее потепление климата имело естественные причины и уже закончилось. Обе организации выпустили научные отчеты объемом несколько сотен страниц в поддержку своей точки зрения. Следует понимать, что за борьбой этих групп ученых по вопросу объяснения причин изменения климата стоят крупные транснациональные корпорации с оборотами в десятки и сотни миллиардов долларов в год. Так, например, за спиной NIPCC стоят крупнейшие зарубежные нефтегазовые и угледобывающие компании. Организацию IPCC поддерживают производители и строители атомных электростанций, представители электрохимической промышленности и других направлений, обеспечивающих получение «чистой» энергии.
Борьба развитых стран за снижение мировой цены на нефть и газ привела к расширению посевов рапса, необходимого для производства биотоплива. Это в свою очередь стало одной из причин снижения цен на нефть, но одновременно обусловило сокращение площадей посевов сельскохозяйственного назначения и повышение цен на продовольствие, особенно на протяжении трех последних лет. Повышение цен на продовольствие обусловило начало роста инфляции в бедных странах мира. Последнее обстоятельство также послужило важным стимулом для активизации международного движения с требованием выплаты компенсаций беднейшим странам мира за счет налогов, которые платит население в развитых странах. Нельзя не отметить лицемерия сторонников биотоплива, которые замалчивают тот факт, что при его сжигании так же образуются парниковые газы, как и при сжигании бензина.
1990
о
0 2 4 6 8 10 12
Energy per GDP, MJ per $
Рис. 2. Соотношение между энергопотреблением на единицу ВВП (доллары США) и необходимыми объемами выбросов углекислого газа в 2050 (WBCSD, 2006), значения для 1990 и 2002 гг. представлены точками в правом верхнем углу
В последнее время большое внимание уделяется разработке транспортных средств на электроприводе. Создаются электромобили и гибридные автомобили с двумя приводами. Но очевидный вопрос
о том, что электрическая энергия вырабатывается для таких транспортных средств и будет вырабатываться, по большей части, на тепловых электростанциях, где сжигаются нефть, газ и уголь, всегда обходится стороной. А ведь требуемое увеличение производства электроэнергии повлечет за собой рост выбросов эмиссии парниковых газов на тех же тепловых электростанциях. После чернобыльской трагедии объем производства электроэнергии на атомных станциях сдерживается и остается незначительным. Солнечная и ветровая энергия являются малыми компонентами энергетического баланса большинства стран мира.
В последние годы алармисты связывают увеличение частоты катастрофических погодных явлений с глобальным потеплением. В действительности речь идет об увеличении частоты регистрируемых экстремальных погодных явлений, многие из которых в прошлом проходили незамеченными из-за того, что наземные метеорологические сети имеют недостаточную плотность и частоту наблюдений во многих районах мира и происходили
в незаселенных или малонаселенных районах. В последние тридцать лет стали общедоступны данные спутниковых систем дистанционного зондирования атмосферы и поверхности Земли, которые обеспечивают глобальный охват несколько раз в день. Кроме того, население выросло в несколько раз, расселилось на более обширных территориях, многократно увеличилось количество построек, дорог, плотин и предприятий по сравнению с тем, что было 30—40 лет назад. Поэтому вырос ущерб от экстремальных погодных явлений. Более того, из физических соображений ясно, что действительное увеличение погодных аномалий ждет нас впереди, если начнется поворот от потепления к похолоданию климата.
3. Методология анализа климатических рядов
Важной особенностью климатических рядов является их нестационарность, т. е. изменение не только характера поведения, но и статистической структуры от временной координаты. Это обстоятельство требует разработки новых методов анализа таких рядов. Традиционные методы позволяли работать со стационарными рядами. Ниже мы рассмотрим некоторые альтернативные подходы, позволяющие извлечь более содержательную информацию из климатических рядов. Особое внимание уделяется фильтрации межгодовой изменчивости, именуемой «климатическим шумом», и выявлению медленных колебаний, которые обычно называют трендами. До сих пор обычно шла речь о линейных трендах, характеризующих монотонное убывание или возрастание климатических характеристик. При отклонении изменений климатических индикаторов от монотонного поведения техника линейного тренда становится малоэффективной. Поэтому нами предлагается метод нелинейного сглаживания, который позволяет более точно отслеживать изменения тенденций климатических рядов. Другой традиционный метод анализа спектрального состава рядов — Фурье-анализ — также предназначен для исследования стационарных процессов. Поэтому нами предлагается использовать более современный метод вейвлет-анализа, который обеспечивает получение информации о спектральных характеристиках климатического ряда, меняющихся во времени.
3.1. Метод нелинейного сглаживания климатических рядов
Для анализа климатических рядов обычно используется техника линейного тренда для оценки общей тенденции изменений на заданном временном интервале и метод скользящего среднего для фильтрации высокочастотных колебаний, связанных с меж-годовой изменчивостью, которая рассматривается как климатический шум. Техника линейного тренда эффективна в случае, когда процесс развивается более или менее монотонно. В случае нарушения тенденции процесса оценки и даже знак тренда становятся зависимыми от выбора базового интервала времени. При анализе длинных нестационарных рядов тенденции и знаки тренда процесса меняются многократно. В таких обстоятельствах применение линейного тренда оказывается явно недостаточным для содержательного анализа рядов.
Для выявления статистически значимых изменений тенденций климатических рядов нами (Покровский, 2004) была разработана методика оценки нелинейного тренда. Предложенный подход основан на комбинации трех известных методик: 1) локального полиномиального сглаживания Кливленда (Cleveland, 1979); 2) регуляризации Тихонова (Тихонов, 1963); 3) оптимизации процедуры сглаживания на основе критерия кросс-валидации Вахбы (Wahba, 1985). Вместо обычной минимизации отклонений измерений у{ от сглаженной кривой, полученной с помощью сплайна (локального полинома) f методом наименьших квадратов, предлагается использовать сглаживающий функционал
tn
S(f,Ь) = Z{yi -Щ)}2 + ь Jf\t)2dt , (1)
; (1
зависящий от параметра сглаживания X и от квадрата от второй производной сглаживаемой функции f. Здесь, как правило, предполагается использование локальных полиномов минимальной степени с выбором «влияющих» узлов ti, отбор которых проводится с использованием кросс-валидации. Выбор X и аппроксимирущего полинома (сплайна) осуществляется на основе минимизации критерия кроссвалидации Вахбы:
vM = - X{fH)(t;) - У<}2. (2)
n
i=1
Здесь $(-г) — приближение, полученное при исключении результатов измерений уг в г-й момент времени. Таким образом, сглаживающая процедура определяет набор локальных полиномов минимальной степени, включая влияющие узлы, а также значение X, которые дают минимальную погрешность при восстановлении «пропущенных» данных.
Принципиальное отличие описанной процедуры (1)—(2) от метода скользящего среднего состоит в том, что здесь кроме сглаживания с помощью (1) осуществляется критериальный отбор «влияющих узлов». В то же время при скользящем среднем используются все узлы вне зависимости от характера поведения временного ряда.
3.2. Метод вейвлет-анализа
Стандартный Фурье-анализ временных рядов ориентирован на применение к стационарным рядам. Отклонение от стационарности влечет за собой зависимость Фурье-спектров от базового интервала анализа. Фурье-спектры зависят от фазы изучаемого процесса, которая изменяется в нестационарном случае. Для того чтобы полностью охватить все особенности нестационарного процесса, был разработан метод получения вейвлет-спектров, которые в отличие от одномерных Фурье-спектров оказываются двумерными. Остановимся на описании данного метода спектрального анализа временных рядов.
Рассмотрим временной ряд %(1). Вейвлет-преобразование данного ряда имеет следующий общий вид:
(т,5) х($) ‘ ^т,5 (^№ (3)
с функцией спектрального преобразования
Vx,s (4)
зависящей от двух переменных: обычной спектральной переменной т и масштабирующей переменной ї. Наиболее распространенной считается функция спектрального преобразования (4) Морли, имеющая вид
( -А , _ Л
) =
1
уі2л&
(5)
Формулы (3)—(5) обеспечивают алгоритм расчета вейвлет-спектров временных рядов. Соответствующая конечноразностная аппроксимация интеграла в (3) позволяет получить метод расчета вейвлет-спектров для климатических рядов.
По данному вопросу имеется обширная литература. Можно рекомендовать, например, статью (Goupillaud, et al, 1984).
Располагая изложенным математическим аппаратом исследования нестационарных процессов, переходим к его применению для изучения климатических рядов.
4. Оценка факторов изменения климата по данным наблюдений
Признанными факторами изменения климата являются:
(1) повышение температуры атмосферного воздуха вследствие увеличения концентрации углекислого газа, метана и других парниковых газов;
(2) понижение температуры за счет существенного увеличения содержания атмосферного аэрозоля, например после извержений вулканов;
(3) «волнообразные» изменения температуры воздуха у поверхности Земли при медленных колебаниях температуры поверхности океана (ТПО);
(4) изменения температуры воздуха под влиянием колебаний солнечной активности.
Наибольшее внимание в последние годы было
привлечено к изучению первого фактора. Основным аппаратом исследований являлись математические модели общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО), в которых использовались, в частности, данные измерений, характеризующие ежегодное увеличение концентрации углекислого газа в атмосфере, а также сценарии его будущих изменений, составленных с учетом антропогенных составляющих. Влияние на климат изменения содержания атмосферного аэрозоля (фактор 2) также может быть достаточно корректно оценено (Kondratyev, 1999) с помощью экспериментов с МОЦАО.
Роль Мирового океана в современных изменениях климата изучена значительно менее детально. Данные измерений ТПО, высоты уровня океана и площади морского льда основаны преимущественно на спутниковых данных дистанционных измерений.
Количество глубинных измерений температуры океана в тысячи раз меньше, чем аналогичных измерений ТПО. Известно (Sorensen, 1979), что общая теплоемкость океана примерно в тысячу раз превышает теплоемкость атмосферы. Поэтому динамика атмосферы определяется изменениями трехмерных полей температуры океана разных временных масштабов, о которых пока нет достаточной информации. Поскольку эта информация пока является неполной, она не учитывается должным образом в МОЦАО.
Мировой океан является главным вместилищем углекислоты (растворенного углекислого газа) на Земле. Причем наибольшая ее часть находится в глубинной части океана, куда оседают отмершие водоросли и планктон. Атмосфера и океан постоянно обмениваются огромными объемами углекислого газа, многократно превышающими аналогичный обмен атмосферы с сушей, включая антропогенную составляющую (Sorensen, 1979). К сожалению, имеются только косвенные и поэтому приближенные оценки величин членов, входящих в уравнение глобального круговорота углерода. Палеоклиматиче-ские исследования (см., например, Сонечкин и др., 2005; Сонечкин и Даценко, 2008; Caillon et al., 2003; Fischer et al, 1999) показывают, что в прошлые времена концентрация углекислого газа в атмосфере неоднократно резко повышалась и снижалась вследствие естественных причин. К сожалению, упомянутые обратные био-физико-химические связи океана и атмосферы вообще не учитываются в МОЦАО из-за недостатка данных.
Недавние работы океанологов по изучению трехмерной структуры полей океана показали, что имеется существенная идеализация в распространенной концепции механизма «термохалинной» циркуляции океана. Например, в цикле работ океанолога К. Вюнша (см. ссылки в Wunsch, 1994) демонстрируется, что ячейки меридиональной циркуляции (поле функции тока) в каждом из трех океанов имеют меняющийся зональный размер, составляющий всего несколько десятков км. Это обстоятельство объясняет трудности моделирования динамики океана на основе имеющихся МОЦАО, основанных на конечноразностных аппроксимациях уравнений гидротермодинамики. Упомянутые аппроксимации ориентированы на описание полей с равномерной «метрикой» пространства. В действительности в оке-
ане постоянно возникают температурные аномалии и вихревые движения, которые характеризуются меняющейся «метрикой» и оказывают приоритетное влияние на дальнейшую эволюцию полей. Особенное значение имеют тропическая зона Тихого океана и феномен Эль-Ниньо (Вершовский, 2007; Вершов-ский и Кондратович, 2007). Поэтому неудивительно, что наблюдаются существенные расхождения между измерениями и результатами моделирования полей температуры в океане (Wunsch, 1994).
С учетом вышеизложенного исключительное использование МОЦАО при составлении прогнозов изменений климата представляется неоправданным, а представленные сценарии — ненадежными. Поэтому при изучении влияния океана на изменения климата нами предлагается в качестве альтернативы к методам моделирования приступить к анализу всех доступных данных исторических наблюдений. Ряд результатов таких исследований был получен ранее в работах (Покровский, 2005а, б; Покровский, 2007; Pokrovsky, 2007; Pokrovsky, 2008; Pokrovsky, 2009).
Цель данной статьи состоит в подведении итогов недавних исследований автора с использованием различных данных дистанционных и контактных измерений. Мы продемонстрируем возрастающую роль данных спутниковых измерений при изучении изменений, происходящих в различных компонентах климатической системы: атмосфере, океане и криосфере. Логика изложения материала отвечает общепринятой физической схеме, в которой изменения солнечной активности связаны с вариациями приходящей солнечной радиации, большая часть которой попадает в тропическую зону Тихого океана и оказывает влияние на изменение его температуры. Далее указанное изменение температуры начинает оказывать влияние на температуру в других частях Мирового океана, а затем на состояние ледового покрова и глобальную температуру приземного воздуха, а затем воздуха в вышележащих слоях атмосферы, на которую оказывает влияние также концентрация парниковых газов и атмосферного аэрозоля.
4.1. Изменения солнечной активности
В качестве одной из возможных причин положительной тенденции температуры за последние 300— 400 лет может рассматриваться изменение солнеч-
200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0
1700 1750 1800 1850 1900 1950 2000 2050
год
Рис. 3. Линейный (пунктир) и нелинейный (сплошная) тренд климатического ряда годовых значений солнечных чисел Вольфа по данным (World Data Centre for the Sunspot Index)
ной активности. Спутниковые измерения являются наиболее надежным источником информации об изменениях приходящей солнечной радиации. Однако имеется весьма короткий ряд таких измерений. В то же время регистрация чисел Вольфа производится уже в течение последних 300 лет (World Data Centre for the Sunspot Index, Royal Observatory of Bel-giumonline catalogue of the sunspot index, http://sidc. oma.be/html/sunspot.html). Основываясь на соотношении потоков солнечной радиации и чисел Вольфа за последние 40 лет, которое характеризуется коэффициентом корреляции 0,84, в работе (Schoell, et al, 2007) осуществлена реконструкция солнечной активности за весь период доступных данных по числам Вольфа. Изотопный анализ углерода позволил выявить связь минимума Маундера солнечной активности в XVII веке с малым ледниковым периодом, хорошо документированным во многих европейских исторических хрониках.
На рис. 3 представлены результаты анализа ряда чисел Вольфа за 300 лет. Обращает на себя внимание тот факт, что линейный тренд оказывается положительным, характеризуя общую тенденцию увеличения солнечной активности после минимума Маундера. Нелинейный тренд дает более детальную информацию об изменениях солнечной активности. Например, в конце XVIII и начале XIX века наблюдается известный минимум Далтона. Следующий минимум чисел Вольфа приходится на конец XIX и начало XX века, а также на середину XX века. Упомянутым минимумам соответствуют минимумы температуры воздуха (см. рис. 10 на стр. 66).
Однако это соответствие нельзя назвать полным. Колебания температур воздуха запаздывают по отношению к значениям солнечной активности. Это объясняется тем, что большая часть солнечной радиации поглощается и преобразуется в тепло именно в океане, который представляет собой
осциллятор с неизвестными характеристиками: резонансными (собственными) колебаниями и временами запаздывания. Авторы статьи (Usoskin, et al, 2004) считают, что это запаздывание составляет около 10—15 лет. Начиная с конца 80-х годов наблюдается убывание солнечной активности. Максимум средней глобальной температуры достигнут в 1998 г. Уменьшение значений чисел Вольфа ускорилось в начале XXI века. В настоящее время солнечная активность снизилась до минимальных уровней конца XIX века (рис. 3).
Тем не менее общие тенденции изменений солнечной активности и температуры воздуха в масштабе последних столетий совпадают с некоторым лагом по времени. Отсюда следует вывод о том, что положительные тенденции изменений температуры за этот период в среднем соответствуют медленному увеличению солнечной активности.
4.2.Колебания температуры поверхности Тихого океана
Около 70% поверхности Земли занято океаном. Поэтому большая часть приходящей солнечной радиации преобразуется в тепло именно в океане. Мало изученные механизмы циркуляции океанических вод не позволяют детально отслеживать перемещение и преобразование тепловой энергии, полученной от Солнца. Следует напомнить, что общая теплоемкость океана превышает аналогичную характеристику атмосферы почти в тысячу раз. Численные эксперименты с МОЦАО показали, что атмосфера адаптируется к изменениям аномалий ТПО в течение 1—2 месяцев и формирует новый режим циркуляции (IPCC, 2007). Поэтому океан оказывает существенное влияние на колебания климата на суше.
Дистанционные методы обеспечивают получение информации только о состоянии поверхности океана. Глубинное вертикальное зондирование океана отстает по объему получаемой информации от подобного вертикального зондирования атмосферы в десятки тысяч раз. Поэтому мы очень мало знаем
об океане и будем знать в ближайшие годы. Основные климатические индексы, связанные с океаном, например Атлантическое мультидекадное колебание (АМО), Тихоокеанское декадное колебание (Pacific Decadal Oscillation — PDO) или индикаторы фено-
мена Эль-Ниньо, используют данные измерений ТПО. Понятно, что ТПО лишь поверхностно характеризует процессы, происходящие в океане. Но оказывается, что даже такая информация является достаточно содержательной при анализе колебаний климата на суше и в криосфере (Pokrovsky, 2007; 2008; 2009a; Pokrovsky, 2009d).
Индекс PDO определяется как главная компонента (первая эмпирическая ортогональная функция) разложения поля ТПО в Тихом океане к северу от 20° с.ш. (Trenberth, and Hurrel, 1994; Lagerloef, 1995; Mantua, et al, 1997; Zhang, et al, 1997). Указанное колебание ассоциируется с изменения индекса от максимальных до минимальных значений за 20—30 лет (Hare and Mantua, 2000). Определяются положительная и отрицательная фазы этого колебания. При положительной фазе поверхностные воды в западной части океана становятся более холодными, во время отрицательной фазы имеет место противоположная аномалия ТПО. Механизм, описывающий данные длительные колебания, до сих пор не определен (Overland, et al, 1999). С другой стороны, влияние колебаний ТПО на температуру приземного воздуха в (Bond and Harrison 2000) характеризуется посредством гидро-динамико-радиационного механизма, при котором происходит перенос увлажненного морского воздуха на прилежащие территории суши и последующее увеличение потоков длинноволновой радиации у поверхности. В недавней статье (Compo and Sardeshmukh, 2008) на основе экспериментов с 54 моделями МОЦАО был подтвержден этот механизм. Кроме того, было показано, что увеличение температуры воздуха на суше порождено именно потеплением океанических вод, но не непосредственным увеличением концентрации парниковых газов.
Положительная фаза PDO наблюдалась в 30— 40-е и в 70—80-е годы. В 90-е годы начался переход к отрицательной фазе (рис.4я). Анализ тенденций, выполненных по данным ре-анализа NCEP/NCAR (рис. 4а, б, в), демонстрирует когерентность медленных колебаний PDO и температуры приземного воздуха (SAT-surface air temperature) в трех районах: Тихоокеанской субарктической зоне (Восточная Якутия, Чукотка и Аляска: 55o—75o с.ш.; 160o— 270o в.д.), в центре и на западе США (30o—50o с.ш.; 85o—115o з.д.) и в Центральной Азии (30o—50o с.ш.;
50°—80° в.д.). Максимумы расположены вблизи 1960, 1980 и 2000 гг., минимумы — 1970 и 1990 гг. Коэффициенты взаимной корреляции для сглаженных кривых нелинейных трендов PDO и SAT существенно превышают аналогичные значения для исходных «зашумленных» значений и достигают уровня 84%. Представленные доверительные интервалы для нелинейных трендов отвечают 5% уровню значимости. Это значит, что точки наблюдений попадают в выделенную область с вероятностью 95%.
Среднее значение ширины доверительного интервала для нелинейного тренда PDO составляет 3,2°С. Для линейных трендов ширина соответствующих доверительных интервалов составляет 4,1°С. Приведенные величины характеризуют степень неопределенности оценок тенденций. Таким образом, нелинейный тренд обеспечивает более надежное представление тенденций рассматриваемых стохастических процессов, чем традиционный линейный тренд (Pokrovsky, 2009c).
В качестве независимого метода оценки медленных колебаний климатической системы нами использовался вейвлет-анализ (см. п. 3.2), позволяющий выделить скрытые флуктуации, свойственные нестационарным рядам. На рис. 5 представлено два таких спектра для рядов, рассмотренных выше. Значения спектральной плотности даны в логарифмической шкале (здесь и далее с основанием логарифма 2). По оси ординат отложены периодичности (в годах), по оси абсцисс — годы.
Представленные зависимости показывают, что в верхней части рис. 5а, б доминируют отрицательные значения, соответствующие малым значениям плотности. Максимальные значения спектральной плотности, превышающие 2, приходятся на обширную область в нижней части этих рисунков. Указанная аномальная область соответствует квазипериодичности, связанной с интервалом времени 60—70 лет. Следует отметить, что спектр мало меняется при двукратном обрезании ряда данных PDO на интервал 1948—2008 гг. Аналогичные расчеты вейвлет-спектров были выполнены для рядов SAT, относящихся к рассмотренным выше регионам Азии и Северной Америки. На рис. 5б представлен аналогичный спектр ряда приземной температуры в центре и на западе США (30°—50° с.ш.; 85°—115° з.д.). Отметим, что в этом случае область
аномально больших значений, превышающих 2, состоит из двух смежных подобластей.
Таким образом, не только нелинейные тренды рядов PDO и SAT оказываются сходными, но и вейвлет-спектры этих рядов. Это обстоятельство делает более обоснованным вывод о том, что как ТПО в северной части Тихого океана, так и температура воздуха прилежащих территорий суши подчиняются взаимосвязанным медленным колебаниям с квазипериодичностью около 60—70 лет.
4.3.Колебания температуры поверхности Северной Атлантики и ледового покрова Арктики
Средняя ТПО в Северной Атлантике подвержена медленным колебаниям, аналогичным тем, которые выявлены для PDO в Тихом океане. В данном случае средняя (по акватории) величина ТПО в Северной Атлантике определена (Enfield, et al, 2001) как индекс АМО (Atlantic Multidecadal Oscillation). Более того, оказалось, что эти колебания АМО когерентны колебаниям площади ледового покрова в Арктике (Pokrovsky, 2007, 2008, 2009а, 20096).
Нелинейный тренд АМО, вычисленный по данным национального климатического центра США за последние сто лет (рис. 6а), представляет собой квазипериодическое колебание. Последнее обстоятельство подтверждается независимым анализом вейвлет-спектра (рис. 7а). Здесь обнаруживается единственная и обширная область аномально высоких значений спектральной плотности, превышающих значение 4 и даже 5, которая соответствует интервалу периодов колебаний 60—70 лет. Отметим, что и по палеоклиматическим данным также обнаруживается указанное колебание (Gray, et al, 2004) за период 1400 лет.
Известно, что значительная часть атлантических вод направляется в акваторию Северного Ледовитого океана (СЛО) и движется вдоль российских берегов на восток (Ковалев и Николаев, 1976). Таким образом, изменение температуры атлантических вод влияет на размеры ледового покрова в Арктике. К сожалению, глобальные данные по площади ледового покрова в СЛО стали доступны только в 1979 г. с появлением аппаратуры дистанционного зондирования на борту ИСЗ. Однако имеются наземные данные о межгодовых изменениях площади
ледового покрытия ААНИИ за последние 100 лет по акваториям шельфовых морей России от Баренцева на западе до Чукотского на востоке (Polyakov, et al, 2003). Априори ясно, что влияние АМО должно прежде всего сказываться на размерах льда в Баренцевом и Карском морях. Нелинейный тренд аномалий площадей ледового покрытия на акватории Баренцева и Карского морей (рис. 6б) демонстрирует колебание, аналогичное АМО, но находящееся в противоположной фазе к тренду АМО. Сходство медленных колебаний АМО и площади ледового покрытия подтверждается независимым анализом вейвлет-спектра (рис. 7б). Здесь вновь обнаруживается единственная и обширная область аномально высоких значений спектральной плотности, превышающих значение 4 и даже 5, которая соответствует интервалу периодов колебаний 60—70 лет. См. также (Sutton, and Hodson, 2005).
Таким образом, температура вод Северной Атлантики подвержена медленным колебаниям с периодом порядка 60—70 лет, и эти колебания оказывают определяющее влияние на площадь ледового покрытия в Арктике. Более того, сопоставление этих результатов с выводами предыдущего раздела показывает, что ТПО в обоих океанах (Атлантическом и Тихом) колеблется с периодом 60—70 лет. Поэтому возникает предположение о фундаментальном характере таких колебаний.
4.4.Изменение концентрации углекислого газа в атмосфере
В современных климатических теориях основным фактором потепления климата считается увеличение концентрации углекислого газа. В прошлые исторические эпохи концентрация С02 неоднократно повышалась и понижалась вследствие
год
б)
с
1л
год
в)
с
1л
год
Рис. 4. Соотношение нелинейных трендов с доверительными интервалами для 5%-го уровня значимости (°С): (а) PDO за зимний сезон; (б) температуры приземного воздуха в Тихоокеанской субарктической зоне (Восточная Якутия, Чукотка и Аляска) и (в) в Центральной Азии
а)
4
8
О
5 16 а.
1=
32
64
128
1900 1920 1940 1960 1980 2000
год
год
Рис. 5. Вейвлет-спектры рядов: (а) индекса PDO; (б) температуры приземного воздуха в центре и на западе США
а)
год
год
б)
Рис. 6. Соотношение линейных и нелинейных трендов: (а) АМО (°С) за зимний сезон; (б) месячные аномалии площади ледового покрытия (тыс. кв. км) в Баренцевом и Карском морях за сентябри
а)
год
б)
год
Рис. 7. Вейвлет-спектры рядов: (а) АМО (°С) за зимний сезон; (б) месячные аномалии площади ледового покрытия (тыс. кв. км) в Баренцевом и Карском морях за сентябри
год
Рис. 8. Концентрация атмосферного углекислого газа (ppm): линейный и нелинейный тренды
естественных процессов (Caillon et al., 2003; Fischer et al, 1999). Классическим рядом инструментальных наблюдений CO2 считаются измерения на о. Мауно Лоа (см. www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/) начиная с 1959 г. Эти измерения характеризуют строго линейный тренд роста CO2. Реконструкция ряда CO2 до 1830 г. осуществлена в специализированном центре (Carbon Dioxide Information Analysis Center, U.S. Department of Energy).
Анализ ряда «Law Dome» (Etheridge, et al, 1996), полученного на основе обработки материалов бурения антарктического льда, совместно с данными Мауно Лоа, представлен на рис. 8. Нелинейный тренд позволяет выделить два периода с разной скоростью увеличения концентрации CO2: 1830—1950 и 1950— 2008 гг. В первый период скорость роста CO2 заметно меньше, чем во второй период. Поскольку инструментальные наблюдения использовались, начиная только с 1959 г., сделанный выше вывод нуждается в дальнейших уточнениях о корректности оценок CO2 , полученных по палеоклиматическим данным. Концентрация CO2 в период инструментальных наблюдений росла по линейному закону. Однако раз-
меры антропогенных выбросов увеличивались значительно быстрее (IEA, 2004). Поэтому возникает вопрос о том, каков вклад антропогенных выбросов в общую концентрацию CO2.
4.5. Глобальная температура приземного атмосферного воздуха
Рассмотрим теперь влияние ранее обсужденных факторов на изменение глобальной температуры. Начнем с рассмотрения тренда ряда глобальных среднегодовых температур, начиная с 1850 г., полученных в центре Хэдли Британской метеослужбы — Met Office (Brohan, et al, 2006). Массив называется HADCRUT3(см. http://www.cru.uea.ac.uk/cru/ data/temperature/). Нелинейный тренд этого ряда (рис. 9) демонстрирует быстрый (близкий к линейному) рост в течение трех периодов: 1850—1875; 1910—1940; 1965—2000 гг. Уменьшение температуры происходило в течение более коротких промежутков времени: 1880—1905 и 1940—1960 гг. Причем наиболее быстрый рост происходил в период 1910—1940 гг., а наиболее медленный — в конце XIX века.
год
Рис. 9. Линейный (пунктир) и нелинейный (сплошная) тренды климатического ряда годовых глобальных температур (по данным центра Хэдли, Великобритания)
1650
1700
1750
1800
1850
год
1900
1950
2000
2050
Рис. 10. Линейный (пунктир) и нелинейный (сплошная) тренды климатического ряда годовых значений температуры воздуха в центральной Англии (по данным (Рагкег., & а1. 1992)
Отмеченные волнообразные изменения монотонности глобальной температуры, описываемые нелинейным трендом, хорошо согласуются со сглаженным ходом АМО (рис. 6а). Вейвлет-анализ ряда HADCRUT3 приводит к распределению спектральной плотности, аналогичному тому, которое представлено для АМО на рис. 7а. Таким образом, роль океана представляется весьма значительной в медленных волнообразных колебаниях глобальной температуры. С другой стороны, ход концентрации CO2 (рис. 8) не обнаруживает каких-либо волнообразных колебаний. В этой связи заслуживает внимания дальнейшее изучение медленных колебаний солнечной активности (рис. 3). См. также (Pielke, et al, 2007).
Рис. 9 демонстрирует общий положительный тренд температуры за последние полтора века. Анализ самого длинного инструментального ряда температур за 350 лет (рис. 10), выполненного для центральной Англии (Parker, et al, 1992), позволяет сделать два очень важных вывода. Во-первых, потепление не является новым явлением. Потепление началось, по крайней мере, в XVII веке, т. е. задолго до индустриальной и постиндустриальной эпох. Во-вторых, потепление, начавшееся в конце XVII века, ничем не уступает современному феномену. Как градиент, так и продолжительность оказываются примерно сходными.
Многие климатологи постоянно упрекают алармистов за то, что современные оценки потепления недостаточно корректно учитывают фактор урбанизации территорий метеорологических станций, данные которых в основном использовались для оценки климатических изменений. Дело в том, что большинство станций, которые были построены сто и более лет назад вдали от городов, в настоящее время оказались либо в черте городской застройки, либо по соседству с транспортными артериями и производственными предприятиями. В обоих случаях возникают «острова искусственного тепла», которые неизбежно «подогревают» воздух, температуру которого измеряют метеорологи.
Большинство национальных метеорологических служб игнорируют этот фактор. Недавно в США была проведена ревизия национальной наземной метеорологической сети. Проверка показала, что более 90% станций нельзя считать репрезентативными
из-за влияния фактора урбанизации (рис. 11а). Более того, были введены поправки на измеренные значения температуры в зависимости от года наблюдений (рис. 116), которые оказались весьма значительными. Таким образом, используемые в настоящее время данные глобальной температуры нуждаются в коррекции, без которой затруднительно делать выводы о характере нынешнего потепления.
4.6. Глобальная температура тропосферного воздуха
Очевидно, что использование исключительно наземных данных измерений с наблюдательных сетей для мониторинга климата представляется не вполне корректным, по крайней мере, по двум причинам: (1) неравномерность распределения станций, включая полное отсутствие станций в океане;
(2) постепенная урбанизация территорий, окружающих большинство станций (многие станции оказываются внутри «островов тепла»). При таких обстоятельствах резко возрастает роль данных спутниковых измерений.
Наиболее надежные данные о температуре атмосферы относятся к тропосфере, прилежащей к поверхности Земли. Дж. Кристи и Р. Спенсер (университет Алабамы, США) ведут архив среднемесячных значений глобальной температуры тропосферы по данным радиометра MSU (Christy, and Spencer, 2003). При этом осуществляется коррекция данных по методике (Christy, et al, 2003). Архив UAH MSU представлен данными начиная с 1979 г. по настоящее время (см. http://climate.uah.edu/). На рис. 12 представлены нелинейные тренды рядов аномалий глобальной температуры тропосферы за январь и июнь. Из приведенных результатов следует, что на протяжении последних 30 лет не происходило ни потепления, ни похолодания тропосферы. В январе наблюдался незначительный положительный линейный тренд, а в июне — отрицательный.
Следует отметить, что тот факт, что в тропосфере не наблюдается потепления, прямо противоречит результатам моделирования климата на основе МОЦАО в рамках группы IPCC (см. IPCC, 2007, рис. на с. 675), где получено наиболее существенное потепление как раз в тропосфере, а не у поверхности Земли. Действительно, из данных расчетов трендов температуры по результатам моделирования
Difference (F)
а)
б)
0.6
Difference between raw and final USHCN data sets 1900—1999 Final minus Raw)
-0.2
T
I
1950
year
1900 1910
1920
1930
1940
1960
1970
1980
1990
2000
Рис. 11. (а) Распределение метеостанций США (http://www.surfacestations.org/) с указанием степени достоверности данных с учетом урбанизации (черный и серый цвет — нерепрезентативные);
(б) Требуемые поправки температуры на урбанизацию станций в США в градусах Фаренгейта по годам
year
Рис.12. Нелинейный тренд климатического ряда годовых аномалий глобальных температур тропосферы с доверительными интервалами для 5%-ного уровня значимости по данным радиометра Мви (°С)
(см. http://climate.uah.edu/)
PCM Simulations of Zonal-Mean Atmospheric Temperature Change
All forcings
75N 45N 30N 15N Eq 15S 30S 45S 75S
-1 - 0.6 - 0.2 0.2 0.6 1
-1.2 - 0.8 - 0.4 0 0.4 0.8 1.2
Total Linear Change Over 1958—1999 (°C)
Рис. 13. Широтный и высотный ход линейного тренда зонально осредненной температуры воздуха по данным климатических моделей (1РСС, 2007, ЛЯ4, р. 675)
(рис.13) непосредственно следует, что наибольшее потепление должно наблюдаться не у поверхности Земли, а на высотах несколько км в слое тропосферы, где никакого потепления не обнаруживается. И это ставит под сомнение все климатические сценарии 1РСС, полученные с помощью моделей.
5. Анализ результатов моделирования климатических изменений в за прошлый период
Как уже указывалось выше, главной научной основой климатологов-алармистов являются результаты моделирования климата с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО). Такие модели созданы во всех развитых странах мира (США, Великобритания, Германия, Канада и Австралия). Для большей убедительности в настоящее время предлагаются сценарии будущих изменений климата, основанные на ансамблях моделей, учитывая определенные расхождения между отдельными моделями. На эти цели выделяются весьма существенные компьютерные ресурсы, поскольку для расчета только одного климатического сценария на 100 лет вперед иногда требуется до месяца работы процессоров самых современных ЭВМ.
Ввиду того, что сценарии будущих изменений климата трудно оправдать из-за отсутствия данных наблюдений, климатические модельеры вынуждены были провести расчеты за прошлый период. Для семи ведущих климатических моделей упомянутых выше стран были выполнены расчеты рядов глобальных годовых температур воздуха за период 1870—1999 гг. Эти результаты представлены на сайте 1РСС.
5.1. Британская модель иКМО
Уровень климатических исследований в Великобритании считается весьма высоким. Поэтому принято, что указанный источник результатов измерений, анализа данных и моделей, полученных в метеорологической службе иКМО, рассматривается как весьма достоверный.
Как и выше, мы поставили перед собой задачу выделения медленных колебаний, которые мы называем нелинейным трендом, на основе анализа ряда годовых температур, полученных с помощью
данной климатической модели. На рис. 14 представлены результаты таких расчетов. Сглаживание позволяет получить кривую, которая аналогична ходу концентрации углекислого газа (рис. 8), но значительно отличается от хода наблюденной температуры воздуха, полученной в том же центре иКМО (рис. 9). Наблюденная температура содержит волнообразные, медленные компоненты, порождаемые модуляциями температуры поверхности океана. Сглаженная модельная температура не содержит таких колебаний. Это означает, что модель имеет недостаток в описании реальных физических процессов, связанных с взаимодействием атмосферы и океана, а поэтому неправильно описывает происходящие изменения климата.
На рис. 14б представлены отклонения результатов моделирования от нелинейного тренда. Эти отклонения представляют собой совокупность случайных колебаний, близких к «белому шуму», и представляют собой климатический шум. Это вновь приводит нас к выводу, что климатические модели не обеспечивают описание важных климатических процессов, следы которых мы находим в рядах данных наблюдений.
5.2. Канадская модель СССМА
Аналогичное исследование было проведено с результатами восстановления рядов температуры воздуха за прошлый период на основе использования остальных шести моделей. В качестве иллюстрации приведем данные, касающиеся канадской модели. На рис. 15 представлены результаты анализа соответствующего модельного ряда. Здесь (рис.15а) еще более четкая согласованность сглаженного ряда температуры с рядом углекислого газа (рис. 8). Испытание ряда отклонений (рис.156) с помощью теста Колмогорова-Смирнова показывает существенную близость упомянутого ряда к «белому шуму».
5.3. Выводы
Таким образом, существенные усилия по разработке и реализации климатических моделей оказались ничтожными с точки зрения их статистического сопоставления с данными измерений. Обычно модельеры сравнивали модельные и наблюденные ряды на основе критерия среднеквадратического отклонения
Smoothing of global temperature for 1870—1999 based on UKMO model
Deviation of UKMO Modeled SAT values from Non-Linear trend
Рис. 14. (а) линейный (пунктир) и нелинейный (сплошная) тренд климатического ряда годовых глобальных температур по результатам моделирования климата (точки) по модели UKMO HAD центра Хэдли, Великобритания; (б) отклонения результатов моделирования от нелинейного тренда (сплошная кривая) и средние значения (пунктир)
а)
год
б)
год
а) Smoothing of global temperature for 1870—1999 based on CCCMA model
год
б) Deviation of CCCMA Modeled SAT values from Non-Linear trend
год
Рис. 15. (а) линейный (пунктир) и нелинейный (сплошная) тренд климатического ряда годовых глобальных температур по результатам моделирования климата (точки) по модели канадского климатического центра СССМА; (б) отклонения результатов моделирования от нелинейного тренда (сплошная кривая) и средние значения (пунктир)
и оставались удовлетворенными их более или менее разумным согласием после подгонок. Теперь, когда удалось взглянуть более глубоко на полученные результаты, становится ясно, что огромные усилия модельеров были потрачены впустую.
Следовательно, все сценарии, разработанные на основе моделей, отражают только глубокую веру их авторов, что единственной движущей силой изменения климата является увеличение концентрации углекислого газа в атмосфере. Модельные результаты алармистов не выдерживают сравнения с данными наблюдений при более или менее серьезном анализе. Поэтому не существует серьезных оснований предполагать, что глобальное потепление продолжится в соответствии со сценариями IPCC.
Заключение
То, что ненадежные и малодостоверные прогнозы, предлагаемые алармистами, приняты на вооружение многими политиками, экономистами и представителями бизнеса, говорит только о том, что подобные сценарии продолжения потепления климата совпадают с их далеко идущими целями и интересами как внутри их стран, так и в международных отношениях. Например, предполагается введение дополнительного климатического налога внутри развитых стран в форме дополнительного акциза на все виды топлива, как уже это сделано во Франции. Думаю, что никого не может оставить равнодушным тот факт, что готовится еще один «законный» метод отъема денег у населения и у целых государств, предполагающий достижение мифических целей, но обеспечивающий вполне конкретное обогащение его заказчиков, разработчиков и множества аффилированных структур.
Пришло время правительству России выработать собственную политику, отвечающую ее национальным интересам. Необходимо определить не только научные, но и экономические приоритеты в этой области. Одним из элементов этой политики должна стать поддержка деятельности независимых ученых-климатологов, а не тех, кто живет на зарубежные гранты и пропагандирует идеологию алармистов. Этим должны были бы заняться российские нефтегазовые компании. Для примера, только одна нефтяная компания «Exxon Mobile», по сведениям британской газеты «Daily Telegraph» (2 июля 2009 г.),
выделила для научных исследований климатологов более 9 млн долларов в 2008 г.
Другое предложение состоит в том, чтобы, используя сходство интересов стран группы БРИК в экономической области и их подходов к проблеме изменения климата, создать экспертную группу из независимых ученых в рамках этой организации, а также в рамках Шанхайской Организации Сотрудничества.
Литература
1. Вершовский М.Г. (2007). Многолетние вариации скорости вращения Земли как индикатор крупномасштабных изменений в атмосфере. В сб.: Труды Третьей Международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности», т.8. — СПб.: Изд. Политехнического университета. 2007. , с. 187 — 189.
2. Вершовский М.Г., Кондратович К.В. (2007). ЮжноТихоокеанский субтропический антициклон: интенсивность и локализация. Метеорология и гидрология. 2007, № 12, с. 29 — 34.
3. Ковалев Е. Г., Николаев Ю. В. (1976). Применение дискриминантного анализа для долгосрочного прогноза площади ледового покрова. Труды ААНИИ, вып. 320, Гидрометеоиздат, с. 4—26.
4. Покровский О.М. (2004). Композиция наблюдений атмосферы и океана. Гидрометеоиздат, С.-Петербург, 323 с.
5. Покровский О.М. (2005а). Изменения температуры поверхности океана в Северной Атлантике и колебания климата Европы. — Исследования Земли из космоса. 2005, № 4, с. 24 — 34.
6. Покровский О.М. (20056). Температура поверхности океана как индикатор естественных колебаний климата в умеренных и высоких широтах Северного полушария. — Исследования Земли из космоса. 2005, № 6, с. 3 — 13.
7. Покровский О.М. (2007). Применение данных дистанционного зондирования температуры поверхности океана, ледового покрова и атмосферы в Арктике для изучения тенденций изменения климата России. — Исследования Земли из космоса, № 3, с. 20—33.
8. Сонечкин Д.М., Броевский Р., Иващенко Н.Н. и др. (2005). Пространственно-временное масштабирование полей температуры приземного воздуха. — Метеорология и гидрология. № 7, с. 18—25.
9. Сонечкин Д.М., Даценко Н.М. (2008). О надежности реконструкции ряда приземной температуры в Северном полушарии за тысячу лет. — Изв. РАН, сер. физ. атм. и океана. т. 44, № 6, с. 739—744.
10. Тихонов А.Н. (1963). Решение обратной задачи методом регуляризации. — Доклады АН СССР, т. 153, № 1, с. 49—53.
11. Bond, N.A. and D.E. Harrison (2000). The Pacific Decadal Oscillation, air-sea interaction and central north Pacific winter atmospheric regimes. Geophys. Res. Lett., 27(5), 731—734.
12. Brohan, P. et al. (2006). Uncertainty estimates in regional and globalobserved temperature changes: a new dataset from 1850. J. Geophysical Research 111, D12106, doi:10.1029/2005JD006548
13. Caillon, N. et al. (2003). «Timing of Atmospheric CO2 and Antarctic Temperature Changes Across Tiermination III,» Science 299: 1728-1731.
14. Christy, J.R. and R.W. Spencer (2003). «Reliability of satellite data sets.» Science, 301, 1046—1047.
15. Christy, J.R. et al. (2003). «Error estimates of Version 5.0 of MSU/AMSU bulk atmospheric temperatures.» Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 20, 613—629, 2003.
16. Cleveland, W. S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. J. Amer. Statist. Assoc. v. 74, p. 829—836.
17. Compo G.P. and P. D. Sardeshmukh (2008). Oceanic Influ-enceson Recent Continental Warming. Climate Dynamics, doi: 10.1007/s00382-008-0448-9.
18. Enfield, D. B., A. M. Mestas-Nuiiez, and P. J. Trimble (2001). The Atlantic multidecadaloscillation and its relationship to rainfall and river flows in the continental U. S. — Geophys. Res. Lett, 28: 2077—2080.
19. Etheridge, D.M. et al. (1996). Natural and anthropogenic changes in atmospheric CO2over the last 1000 years from air in Antarctic ice and firn. Journal of Geophysical Research 101:4115-4128.
20. Evrejeva, S., Grinsted, A., Moore, J. and S. Holgate (2006). «Nonlinear trends and multiyear cycles in sea level records», J. Geophys. Res., 111, C09012, doi:10.1029/2005JC003229
21. Goupillaud P. , A. Grossman, and J. Morlet (1984), Cycle-Octave and Related Transforms in Seismic Signal Analysis. — Geoexploration, v.23, p. 85—102.
22. Gray, S. T., L. J. Graumlich, J. L. Betancourt, and G. T. Pederson (2004). A tree-ring based reconstruction of the Atlantic Multidecadal Oscillation since 1567 A.D., Geophys. Res. Lett, 31, L12205, doi:10.1029/2004GL019932.
23. Fischer H. et al. (1999). «Ice Core Record of Atmospheric CO2 around the last Three 3 Glacial Terminations,» Science 283: 1712—714.
24. Hare, S. R., and N.J. Mantua (2000). «Empirical evidence for North Pacific regime shifts in 1977 and 1989». Progress In Oceanography 47 (2—4): 103—145.
25. IEA (International Energy Agency) (2004). World Energy Outlook 2004, Paris, IEA, 503 p.
26. IPCC (2007). Intergovernmental Panelon Climate Change. The Fourth Assessment Report (AR4). WMO, Geneva, Switzerland, 1134 p.
27. Knight, J.R., R. J. Allan,C. K. Folland, M. Vellinga, and M. E. Mann (2005). A signature of persistent natural thermohaline circulation cycles in observed climate. — Geophysical Research Letters, Vol. 32, L20708, doi:10.1029/2005GL024233, 2005
28. Kondratyev, K.Ya. (1999). Climatic Effects of Aerosols and Clouds, Springer Praxis Books, 264 pp.
29. Lagerloef, G. (1995). Interdecadal variations in the Alaska Gyre, J. Phys. Oceanogr., 25, 2242—2258.
30. Mann, M. E., J. Park, and R. S. Bradley (1995). Global interdecadal and century-scale climateoscillations during the past 5 centuries, Nature, 378, 266— 270.
31. Mantua, N. J., S.R. Hare, Y. Zhang et al. (1997). «A Pacific interdecadal climateoscillation with impactson salmon production». Bulletin of the American Meteorological Society 78: 1069—1079.
32. Nordel B., and B. Gelvet (2009). Global energy accumulation and net heat emission. Int. J. Global Warming, 1, 378—391
33. Overland, J.E., S. Salo, and J.M. Adams (1999). Salinity signature of the Pacific Decadal Oscillation. Geophys. Res. Lett, 26(9), 1337—1340.
34. Parker D. et al. (1992). A new daily Central England Temperature Series. Int. J. Clim., vol 12, p. 317—342
35. Pielke Sr.,et al.(2007). Unresolved issues with the assessment of multi-decadal global land surface temperature trends. J. Geophys. Res., 112, D24S08, doi:10.1029/2006JD008229
36. Pokrovsky O.M. (2007). A Causal Link Between the Eastern Arctic Ice Extent Reduction and Changes in the Atmospheric Circulation Regimesover Northern Asia — Proceedings of the Seventh International Conferenceon Global Change: Connection to Arctic (GCCA-7), Feb. 19—20, 2007, Published By International Arctic Research Center, Univ. Alaska Fairbanks, USA, p. 82—85.
37. Pokrovsky O.M. (2008). Relationship between the Atlantic Multidecadal Oscillation and the ice extent in Kara Sea. — CLIVAR Exchanges, Southhampton,UK, N46, p. 8—9.
38. Pokrovsky O.M. (2009a). A coherency between the North Atlantic temperature nonlinear trend, the eastern Arctic ice extent drift and change in the atmospheric circulation regimesover the northern Eurasia.. In a book » Influence of Climate Change and Sub-Arctic Conditionson the Changing Arctic» (Ed. J. C. J. Nihoul and A. G. Kostianoy), Springer Science Publ., 2009, p. 25—36.
39. Pokrovsky O.M. (20096). Relationship between the SST trends in the North Pacific, the ice extent changes in Pacific sector of Arctic and corresponding shifts in the marine ecosystem in subarctic area. Proceedings of the Arctic Frontiers Science Conference, Tromso, Norway, 18—23 January, 2009, Publ. by Tromso University, p. 72—73.
40. Pokrovsky O.M. (2009c). Coherence between the winter Pacific Decadal Oscillation and the Surface Air Temperature trends in the continental regions adjoining the North Pacific. — CLIVAR Exchanges, Southhampton,UK, № 49—
50, p. 32-35.
41. Pokrovsky O.M. (2009d). The North Atlantic SST impacton the Ice Extent in the Kara and Barents Seas.—«Sea Technology», Arlington, COMPASS Publ., v. 50, № 9, p. 27—32.
42. Polyakov I.V. et al. (2003). Long-Term Ice Variability in Arctic Marginal Seas. J. Climate, 16, 2078—2075.
43. Schlesinger, M. E. and N. Ramankutty (1994). Anoscillation in the global climate system of period 65— 70 years, Nature, 367, 723— 726.
44. Schoell M. and F.Steinhilber, J.Beer c,M. Haberreitera, W.Schmutz (2007). The reconstruction of the past total solar irradiance basedon neutron monitor data with radionuclide data, for which longer time series exist and sunspot numbers. Advances in Space Research 40, 996—999
45. Sorensen B. (1979). Renewable Energy., Academic Press, 1979, 682 p.
46. Sutton, R. T. and D. L. R. Hodson (2005). Atlantic Ocean forcing of North American and European summer climate, Science, 309, 115—118.
47. Trenberth, K. E. and Hurrell, J.W. (1994). Decadal atmo-sphere-ocean variations in the Pacific. Climate Dynamics,
9, p. 303—319.
48. Usoskin I.G., Mursula K., Solanki S.K. et al. (2004). Reconstruction of Solar Activity for the Last Millenium Using 10 Be Data. Astron. Astrophys. 413, 745—751.
49. Wahba G. (1985). A comparison of GCV and GML for choosing the smoothing parameter in the generalized spline smoothing problem. — Ann. Statist., v. 13, p. 1378—1402.
50. WBCSD (World Business Council for Sustainable Development) (2004a). Facts and trends to 2050: Energy and Climate Change, 547 p.
51. World Data Centre for the Sunspot Index, Royal Observatory of Belgiumonline catalogue of the sunspot index, http://sidc.oma.be/html/sunspot.htmlWunsch,C. (1994). Dynamically consistent hydrography and absolute velocity in the eastern North Atlantic Ocean, J. Geophys.Res., 99 (C7), p. 14071—14090.
52. Zhang, Y., J.M. Wallace, D.S. Battisti (1997). ENSO-like interdecadal variability: 1900-93. J. Climate, 10, p. 1004—1020.
Сведения об авторе
Покровский Олег Михайлович: главный научный сотрудник ГУ «Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова», доктор физ.-мат. наук, профессор, автор 5 монографий и более 150 статей в отечественных и зарубежных научных изданиях; область научных интересов: оптимизация систем наблюдений, математические методы принятия решений в условиях неопределенности, моделирование процессов окружающей среды с помощью методологии нейронных и нейро-фаззи-сетей, анализ климатических рядов.
Контактная информация:
194358, г. Санкт-Петербург, пр. Энгельса, 151-2-32, дом. тел. +7(812)-599-87-73, моб. тел. 8-905-226-88-63; электронный адрес: pokrov@main.mgo.rssi.ru
