Ошибки в моделировании облачности исказили климатический прогноз

NASA

Американские климатологи обнаружили, что ошибки при моделировании суточных циклов облаков в современных климатических моделях являются источником значительных погрешностей при реконструкции и прогнозировании климата на Земле. В статье, опубликованной в Nature Communications, ученые отмечают, что это не приводит к качественному изменению полученных данных, но может заметно снижать их точность.

Отражение и рассеяние света на облаках в атмосфере Земли — один из ключевых факторов, влияющих на освещенность и температуру на поверхности планеты. Поэтому толщина и площадь слоя облаков становятся одним из важных параметров при реконструкции климата с использование компьютерных моделей. Обычно в моделях пытаются наиболее точно воспроизвести среднесуточное значение, не уделяя большого внимания колебаниям свойств облаков (в первую очередь, их количеству на небе) в течение суток, которые описываются с помощью суточных циклов. Однако из-за взаимодействия с другими суточными циклами (в частности, интенсивностью солнечного света и тепловым излучением Земли), небольшой сдвиг в фазе или амплитуде цикла облаков может иметь достаточно заметные последствия для всей системы энергетических циклов на планете.

Для оценки последствий неправильного учета суточных циклов облаков в моделировании климатологи Цзюнь Инь (Jun Yin) и Амилькаре Порпорато (Amilcare Porporato) из Принстонского университета количественно сравнили данные о фазе и амплитуде колебаний площади облаков на небе, полученные из компьютерного моделирования и измеренные экспериментально со спутника. В своей работе ученые исследовали только макроскопические характеристики колебательного процесса и оценили среднеквадратичное отклонение для трех величин: среднесуточной площади покрытия, его стандартного отклонения и времени наблюдения максимального покрытия, при этом не рассматривая внутреннюю структуру облаков и распределение их оптических свойств.

Оказалось, что все климатические модели с высокой точностью могут предсказать среднесуточную площадь покрытия неба облаками. Однако стандартное отклонение, которое увеличивается при наличии сильных колебаний количества облаков в течение дня, и время наблюдения их максимального количества на небе компьютерные модели предсказывают с очень большой погрешностью. Что интересно, эта погрешность отличается по величине для участков, расположенных над сушей и над морем: суточный цикл облаков над морем климатические модели предсказывают значительно точнее.

По словам авторов работы, такие несоответствия приводят к завышенной оценке солнечного излучения, которое попадает на Землю в большинстве используемых климатических моделей. Климатологи считают, что именно эти ошибки, связанные с неучтенным суточным циклом облаков, могут быть одной из причин обязательной дополнительной подстройки климатических моделей, которая производится для соответствия между моделируемым климатом и реальным. (Одним из приемов такой подстройки, например, служит усиление при моделировании эффекта альбедо — отражательной способности облаков — в случае, если площадь покрытия оказывается заниженной).

При этом ученые отмечают, что глобальное потепление довольно слабо влияет на суточные циклы облаков, поэтому погрешность в моделировании не приводит к возникновению значительных ошибок при прогнозировании климатических изменений в ближайшем будущем. Однако, эти погрешности могут приводить к изменениям механизмов взаимного влияния океана, атмосферы и участков суши друг на друга при формировании климата. Ученые считают, что учет суточных циклов облаков значительно повысит надежность моделирования и точность климатических предсказаний.

Система облаков, которая отражает и рассеивает часть солнечного света, влияет на климат не только на Земле, но и на других небесных телах. В частности, с помощью моделирования климата на Венере астрофизики показали, что из-за наличия облаков несколько миллиардов лет назад климат на планете мог быть пригодным для жизни.

Александр Дубов

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.