Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2021, T. 57, № 2, стр. 139-145

ВВЕДЕНИЕ

Проблема чувствительности реальной климатической системы к заданному увеличению концентрации СО₂ в атмосфере является одной из центральных проблем геофизики. Согласно [1], диапазон равновесного изменения глобально осредненной приповерхностной температуры при учетверении концентрации СО₂ в атмосфере составляет 4.2–9.4 град. Вывод сделан по данным климатических моделей, участвовавших в CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project, Phase 5 [2]). Для климатических моделей, участвующих в следующей фазе сравнения, CMIP6, этот диапазон еще расширился и составляет 3.6–11.2 град. [3]. Согласно этой работе, основной причиной различия равновесной чувствительности является различие в реакции облачности на потепление, причем основной вклад в разброс вносит различие в изменении доли площади, занятой облаками, а не изменение свойств самих облаков. В малочувствительных моделях доля площади, занятая облачностью, при потеплении существенно не меняется или даже немного возрастает, а в сильночувствительных моделях покрытие облаками заметно уменьшается при потеплении.

Представленные в CMIP6 климатические модели отличаются не только параметризацией облачности, отличия имеются и в других блоках: в параметризациях других физических процессов, от которых тоже может зависеть чувствительность, в численных методах решения уравнений. Отличаются даже координаты, в которых записаны уравнения динамики атмосферы. Поэтому возникает вопрос: в каких пределах может изменяться равновесная чувствительность модели климата, если изменяется только параметризация отдельных процессов, формирующих облачность, а все остальное остается неизменным. Данная проблема является весьма актуальной, поскольку, как показывает опыт общения автора с разработчиками зарубежных климатических моделей, как правило, чувствительность климатической модели не может быть целенаправленно изменена, например уменьшена, даже в том случае, когда это уменьшило бы ошибки, связанные с воспроизведением изменений климата, наблюдаемых в последние десятилетия. Ответу на рассматриваемый вопрос была посвящена, в частности, работа [4]. Но там диапазон изменения чувствительности получился небольшим, от 4.0 до 4.8 град. В данной работе используется другая параметризация облачности, где доля пространства, занятая облаками, а также водность облаков являются прогностическими, а не диагностическими переменными. Более полно и согласованно рассматриваются процессы генерации и диссипации облаков, что позволяет более существенно влиять на эволюцию облачности при глобальном потеплении путем изменения настроечных констант в параметризации.

МОДЕЛИ, ЧИСЛЕННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ И МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАВНОВЕСНОЙ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ

Для численных экспериментов использовалась модель климата INM-CM4-8. Воспроизведение современного климата этой моделью описано в [5]. В стандартной модели используется параметризация облачности, в которой доля ячейки, занятая облачностью a, вычисляется по формулам Смагоринского:

с ограничением 0 ≤ a ≤ 1. Здесь r – относительная влажность воздуха, α и β – некоторые коэффициенты, зависящие, вообще говоря, от яруса облаков (верхний, средний или нижний), а также от некоторых других условий, например, для облаков нижнего яруса коэффициенты выбираются так, чтобы в условиях температурной инверсии, т.е. роста температуры с высотой, давать большую облачность, чем в случае быстрого убывания температуры с высотой. Назовем эту модель, которая использовалась для всех расчетов CMIP6, моделью 1.

Наряду с моделью 1 использовалась модель 2, в которой доля ячейки, занятая облаками, а также водность облаков рассчитывались с помощью прогностических уравнений согласно [6]. Все основные уравнения этой параметризации применительно к данной модели, а также некоторые результаты работы параметризации можно найти в [7]. Здесь приведем лишь некоторые уравнения, имеющие отношение к настоящей работе. Для a решается эволюционное уравнение:

Здесь t – время, A – слагаемое, описывающее адвекцию, S – источники облачности вследствие работы параметризаций глубокой конвекции (CV), атмосферного пограничного слоя АПС (BL), охлаждения или нагревания объема воздуха вследствие адиабатических и неадиабатических процессов (H, это слагаемое может быть как положительным, так и отрицательным). D – слагаемые, описывающие диссипацию облачности вследствие столкновения капель и их выпадения (С) и смешивания облаков с окружающим ненасыщенным воздухом (M). Последнее слагаемое описывает вклад гравитационного оседания. Ниже приведем выражения лишь для тех слагаемых, вид которых, по мнению автора, существенно влияет на величину чувствительности модели, и которые изменялись при проведении экспериментов по определению равновесной чувствительности.

Согласно (3), генерация облачности глубокой конвекцией равна конвергенции восходящего потока массы воздуха F_CV, порождаемого конвекцией. Подразумевается, что весь поток восходящего воздуха является облачным, и объем облачности возрастает на величину объема воздуха, поступившего снизу в результате работы конвекции. Величина потока в том слое, где работает конвекция, оценивается как отношение количества осадков PR, выпадающих за шаг по времени (1 ч) в результате работы параметризации конвекции, к среднему удельному влагосодержанию поднимающегося воздуха Q_EFF, которое считается равным влагосодержанию в середине конвективного слоя. C_CV – размерный множитель. При такой параметризации облачность конвекции образуется на верхней границе слоя конвекции.

Аналогично, для слагаемого генерации облачности турбулентностью АПС записано выражение:

Согласно (4), генерация облачности равна конвергенции восходящего потока массы воздуха F_BL, порождаемого турбулентностью АПС. Подразумевается, что весь поток восходящего воздуха является облачным в слое выше уровня конденсации для воздуха, поднимающегося адиабатически с нижнего уровня модели. Величина потока массы оценивается как отношение суммы потоков явного HS и скрытого HL тепла, приведенного домножением на множитель C_BL к единицам влагосодержания, к среднему влагосодержанию АПС Q_EFF. При такой параметризации облачность АПС образуется на его верхней границе.

Наконец, диссипация облачности вследствие перемешивания облаков с ненасыщенным окружающим воздухом записывается в модели следующим образом:

Здесь Q – удельная влажность окружающего воздуха, Q_MAX(T) – насыщенная влажность при температуре окружающего воздуха, l – водность облака, С_М – коэффициент перемешивания.

Для изменения равновесной чувствительности модели будем немного изменять вид слагаемых S_CV, S_BL, D_M. При изменении будем руководствоваться принципом, что облака нижнего яруса оказывают в целом охлаждающее влияние на климатическую систему, и их уменьшение при глобальном потеплении способствует увеличению равновесной чувствительности. Облака верхнего яруса, напротив, оказывают в целом отепляющее влияние на климатическую систему, и их уменьшение при глобальном потеплении способствует уменьшению равновесной чувствительности.

Вид слагаемого S_CV таков, что оно в среднем должно уменьшаться при глобальном потеплении, поскольку при увеличении температуры, согласно данным всех имеющихся климатических моделей, влагосодержание воздуха растет примерно на 7–8%/K, так, что относительная влажность меняется не очень сильно, а интегральные осадки увеличиваются с гораздо меньшей скоростью, на 1.5–2%/К [8]. Поэтому при такой параметризации при потеплении, при прочих равных условиях, должно уменьшаться и количество конвективных облаков. Чтобы устранить этот эффект и посмотреть, насколько он существенен для изменения облачности и равновесной чувствительности, можно в (3) использовать вместо значения Q_EFF в каждой точке его некоторое характерное значение, которое бы не менялось при потеплении. Назовем модель, в которой все идентично модели 2, но вместо Q_EFF в (3) используется значение Q_EFF = 5.E-3, характерное для районов тропической глубокой конвекции, моделью 3. Мы ожидаем, что в модели 3 верхняя тропическая облачность при потеплении будет убывать медленнее, чем в модели 2, и, поскольку такие облака создают положительный радиационно-облачный форсинг, модель 3 должна иметь равновесную чувствительность большую, чем модель 2.

Слагаемое S_BL, определенное согласно (4), должно в среднем уменьшаться при потеплении по той же самой причине, что и слагаемое S_CV: влагосодержание АПС растет при потеплении в среднем в несколько раз быстрее, чем потоки с поверхности. Назовем моделью 4 модель, идентичную модели 2, но в которой в (4) используется фиксированное значение Q_EFF = 8.E-3. В такой модели облачность нижнего яруса должна уменьшаться при потеплении слабее, чем в модели 2, и поэтому модель 4 должна иметь меньшую равновесную чувствительность, чем модель 2.

Слагаемое D_M, определенное согласно (5), должно увеличиваться при потеплении, поскольку увеличивается числитель, т.е. дефицит удельной влажности возрастает, при приблизительном сохранении относительной влажности. Знаменатель, т.е. водность облаков, зависит от температуры слабее числителя. Поэтому, в целом, при более высокой температуре облакам, чтобы диссипировать, нужно смешаться с меньшим количеством окружающего воздуха. Увеличение диссипации при росте температуры должно приводить к уменьшению количества облаков всех ярусов. Поскольку суммарный радиационный форсинг всей облачности отрицателен, большая диссипация должна приводить к более высокой чувствительности. Чтобы исследовать вклад этого механизма в чувствительность, определим модель 5 как модель, идентичную модели 4, но в формуле (5) в числителе вместо Q_MAX(T) – Q стоит значение, не изменяющееся с изменением температуры и равное 0.001. Равновесная чувствительность модели 5 должна быть меньше, чем равновесная чувствительность модели 4, и, тем более, модели 2.

Параметры в моделях 3–5 подобраны так, чтобы среднеглобальное количество облаков каждого яруса, а также радиационно-облачный форсинг и температура поверхности для современного климата были бы как можно ближе к данным модели 2.

Метод определения равновесной чувствительности, используемый в настоящей работе, является на сегодняшний день стандартным и предложен в [9]. С каждой моделью с одного и того же начального состояния проводится два численных эксперимента: доиндустриальный, в котором все воздействия на климатическую систему фиксированы и соответствуют 1850 г., и эксперимент, аналогичный доиндустриальному, но в котором концентрация СО₂ увеличена в 4 раза. Далее рассматриваются среднеглобальные разности температуры воздуха у поверхности за каждый год эксперимента с учетверением CO₂ и доиндустриального эксперимента, а также разность балансов тепла на поверхности в этих экспериментах. Через полученные точки проводим наименее отклоняющуюся от них прямую методом наименьших квадратов. Значение абсциссы в точке пересечения прямой с горизонтальной осью и называют равновесной чувствительностью. Значение ординаты в точке пересечения прямой вертикальной оси нередко называют радиационным форсингом вследствие учетверения концентрации СО₂. Подобные рисунки для всех моделей, участвовавших в CMIP6, в том числе и для INM-CM4-8 (модель 1 в наших обозначениях), а также значения равновесной чувствительности и радиационного форсинга можно найти в https://cmip-esmvaltool. dkrz.de/history/cmip6-results/. Аналогичный рисунок приведен и в [4].

В некоторых работах приводится величина равновесной чувствительности, полученная в эксперименте с учетверением СО₂, деленная на 2 и называемая равновесной чувствительностью к удвоению СО₂. При этом подразумевается логарифмическая зависимость потепления от увеличения концентрации СО₂. Причина состоит в том, что традиционно в науке мерой чувствительности рассматривалось потепление именно при удвоении концентрации СО₂. В то же время, с точки зрения статистической значимости, выполнение эксперимента с учетверением концентрации СО₂ предпочтительнее, потому что величина сигнала от увеличения СО₂ в этом случае сильнее отделена от величины шума, связанного с естественными колебаниями климата в модели. Мы же так делать не будем, чтобы не запутывать лишний раз читателя. В данной работе везде приводится реакция климата именно на учетверение концентрации СО₂, без деления на 2.

Такой способ определения равновесной чувствительности предполагает линейность климатической системы, что, конечно, не совсем верно. Недостатки такого метода определения чувствительности и попытки предложить более точный метод представлены, например, в [10], однако на сегодняшний день метод [9] считается стандартным. Оценка радиационного форсинга вследствие учетверения концентрации СО₂ представленным методом тоже не слишком точна. Она может отличаться от результата, полученного вычислением форсинга по определению: путем вычислений атмосферных радиационных потоков при одинарной и учетверенной концентрации СО₂ и прочих равных условиях. Отличие может быть существенным, например, если в модели происходит быстрое приспособление к изменению СО₂, существенно влияющее на баланс тепла и не пропорциональное величине глобального потепления [4, 11].

Продолжительность экспериментов для определения чувствительности составляла 150 лет для модели 1, согласно требованиям CMIP6. Для моделей 2–5 продолжительность экспериментов составляла 40 лет из-за ограниченности компьютерных ресурсов. Поэтому и для модели 1 вычисления проводились по первым 40 г. Расхождение с вычислениями по 150 г. составляет около 0.05 К, что, учитывая значительные различия в чувствительности между выбранными моделями, представляется приемлемым.

Может представлять интерес вопрос о том, как чувствительность модели соотносится с воспроизведением среднеклиматического состояния. Однако этот вопрос остается за рамками данной работы, и ему, вероятно, могут быть посвящены отдельные исследования. Обычно минимизация нормы ошибок воспроизведения среднеклиматического состояния требует долгой взаимной настройки всех параметризаций модели. Поэтому если мы в такой модели существенно меняем какой-либо параметр, не меняя остальных, норма ошибки воспроизведения основных климатических полей, как правило, лишь увеличивается. В нашем случае модель 1 настраивалась перед проведением численных экспериментов CMIP6, поэтому именно она имеет наименьшие систематические ошибки воспроизведения современного климата среди всех рассматриваемых в настоящей работе моделей.

РАВНОВЕСНАЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ МОДЕЛЕЙ

Результаты экспериментов по чувствительности приведены в табл. 1. Кроме величины равновесной чувствительности и оценки радиационного форсинга приведены также изменения доли, покрытой верхней (выше 400 гПа), средней (400–700 гПа) и нижней (ниже 700 гПа) облачностью, а также изменение радиационно-облачного форсинга в солнечной, длинноволновой части спектра и суммарного. Данные осреднены за 31–40 гг. экспериментов и нормированы на величину изменения приповерхностной температуры за эти же годы.

Равновесная чувствительность для модели 1 составляет 3.6 град. Полученное значение равновесной чувствительности соответствует представленному в [3] значению 1.83 для удвоения СО₂. В модели 2 равновесная чувствительность более чем вдвое превышает аналогичную величину для модели 1 и составляет 7.6. Отличие обусловлено, очевидно, различной реакцией облаков на глобальное потепление. Нижняя облачность при потеплении увеличивается в модели 1 и уменьшается в модели 2. Отличие между моделями 1 и 2 в изменении облаков среднего яруса менее заметны, а облака верхнего яруса меняются в этих двух моделях практически одинаково. Изменение радиационно-облачного форсинга в модели 1 отрицательно, а в модели 2 положительно, причем почти все отличие обусловлено коротковолновой частью. Обращает на себя внимание и то, что оценка радиационного форсинга от учетверения СО₂ в модели 1 заметно меньше, чем в модели 2 и в остальных моделях. Причина этого исследовалась в [4] и состоит в том, что в модели 1 в результате быстрого приспособления к учетверению СО₂ уже в течение первого года возрастает количество облаков на нижней границе АПС. Действительное значение радиационного форсинга от учетверения СО₂, вычисленное как разность балансов тепла на верхней границе атмосферы для состояния с доиндустриальным содержанием СО₂ и учетверенным, составляет около 8.0 Вт/м² и для модели 1, и для модели 2.

Возникают естественные вопросы о том, какие именно отличия одной параметризации от другой обуславливают столь большое различие в равновесной чувствительности, и нельзя ли, изменяя в разумных пределах параметризацию облачности в модели 2, сделать ее менее чувствительной. А также вопрос о том, можно ли еще увеличить равновесную чувствительность модели 2. Для ответа на эти вопросы рассмотрим результаты оценки равновесной чувствительности для остальных моделей.

В модели 2 верхняя облачность заметно уменьшается при глобальном потеплении, что должно уменьшать равновесную чувствительность. Это может происходить, по крайней мере частично, из-за уменьшения потока массы, порождаемого глубокой конвекцией. В модели 3 этот механизм искусственно отключен. В результате равновесная чувствительность модели еще немного увеличилась и составила 8.1 град. Уменьшение облачности верхнего яруса сократилось с 0.24 до 0.05%/К, то есть большая часть ее уменьшения в модели 2 обусловлена именно этим механизмом. Изменение облачно-радиационного форсинга в сторону нагревания произошло именно в длинноволновой части спектра, как и можно было ожидать.

Рассмотрим теперь, какова чувствительность моделей 4 и 5. Значительное уменьшение нижней облачности при потеплении обусловлено по крайней мере двумя факторами: уменьшением потока облачной массы в АПС и увеличением диссипации облаков вследствие перемешивания с окружающим воздухом, дефицит влаги в котором возрастает с ростом температуры. В модели 4 первый из этих двух механизмов отключен, и равновесная чувствительность модели 4 составляет 5.8 К, что заметно меньше, чем в модели 2. Уменьшение облаков нижнего яруса сократилось с 0.93%/K в модели 2 до 0.44%/К в модели 4. Почти в 2 раза уменьшилось и изменение коротковолнового радиационно-облачного форсинга. При отключении и второго механизма в модели 5 уменьшения облачности нижнего яруса уже практически не происходит, облачность среднего яруса уменьшается немного, а облачность верхнего яруса немного увеличивается; облачность в целом в модели 5 немного увеличивается, как и в наименее чувствительной модели 1, в отличии от моделей 2–4. Равновесная чувствительность модели 5 составляет 5.0 град. Таким образом, вклад двух рассмотренных механизмов в различие чувствительности моделей 1 и 2 является определяющим. Уменьшение облачности при глобальном потеплении в модели 2 также полностью объясняется двумя механизмами, отключенными в модели 5. Оставшееся различие в чувствительности моделей 1 и 5 объясняется, по всей видимости, существенным увеличением нижней облачности в модели 1, происходящим вследствие быстрого приспособления, которое было подробно рассмотрено в [4]. На это указывает и различие в оценке радиационного форсинга RF для моделей 1 и 5.

До сих пор мы приводили лишь глобально осредненные результаты, однако интересен вопрос о том, где именно происходят те изменения облачности, которые, как мы видим, оказывают решающее влияние на чувствительность. На рис. 1 представлено осредненное вдоль круга широты изменение радиационно-облачного форсинга, нормированное на глобально осредненное изменение приземной температуры для моделей 1, 3 и 5. Данные моделей 3 и 5 существенно отличаются лишь в тропиках и субтропиках, а южнее 30° ю.ш. и севернее 40° с.ш. близки друг к другу. Это значит, что механизмы, влияющие на облачность и выраженные в формулах (3), (4), (5), существенно влияют на облака в низких широтах. В более высоких широтах основным механизмом генерации и диссипации облачности является, по-видимому, охлаждение при адиабатическом подъеме и нагревание при адиабатическом опускании. В то же время, данные модели 1 отличаются от данных моделей 3 и 5 практически на всех широтах. Это связано, по-видимому, с тем, что быстрое увеличение нижней облачности, связанное с усилением инверсии выше АПС вследствие учетверения СО₂, происходит в модели 1 почти на всех широтах.

Рис. 1.

Изменение облачного радиационного форсинга на верхней границе атмосферы при учетверении концентрации СО₂, нормированное на изменение глобально осредненной приповерхностной температуры (Вт/(м² К)). Данные осреднены вдоль долготы. Модель 1 (сплошная линия), модель 3 (штриховая линия), модель 5 (пунктирная линия).

Отметим в заключение, что по данным 5 рассмотренных моделей коэффициент корреляции между величиной равновесной чувствительности и изменением радиационно-облачного форсинга равен 0.96, т.е. более 90% дисперсии равновесной чувствительности линейно связаны с изменением радиационно-облачного форсинга.

ВЫВОДЫ

Исследовано влияние изменений в параметризации облачности на равновесную чувствительность модели климата INM-CM4-8 к учетверению концентрации СО₂ в атмосфере. Было показано, что переход от диагностической схемы типа Смагоринского к прогностической [6] увеличивает равновесную чувствительность более чем в 2 раза, от 3.6 до 7.6 К. В модели с чувствительностью 3.6 К при потеплении происходит увеличение нижней облачности, связанное с усилением инверсии на верхней границе АПС. В модели с чувствительностью 7.6 К при потеплении облачность заметно уменьшается на всех уровнях. Отключение механизма, вызывающего уменьшение облачности глубокой конвекции при потеплении, увеличивает равновесную чувствительность с 7.6 до 8.1 К. Отключение механизма, вызывающего уменьшение облачности АПС при потеплении, уменьшает чувствительность до 5.8 К. Дополнительное отключение механизма, вызывающего большую диссипацию всех видов облачности при потеплении из-за большего дефицита удельной влаги в окружающем облака воздухе, уменьшает чувствительность модели до 5.0 К. В такой модели облачность всех ярусов при глобальном потеплении меняется мало, это показывает, что других механизмов, существенно влияющих на изменение облачности при глобальном потеплении, в модели нет, либо они есть, но компенсируют друг друга. Только модификация параметризации облачности приводит к изменению равновесной чувствительности в диапазоне от 3.6 до 8.1 К. Это составляет большую часть диапазона изменения равновесной чувствительности для всех моделей CMIP6: 3.6–11.2 К.

Работа выполнена в ИВМ РАН при поддержке РНФ, грант 20-17-00190.