Однако отсутствие эффективных вычислительных инструментов затормозило развитие моделей прогнозирования климата до середины XX века, когда появились первые компьютеры. Изучение столь сложной системы, как атмосфера Земли, стало возможным также благодаря мощным методам анализа, математического и суперкомпьютерного моделирования.
Как вы уже знаете, различие между метеорологией и климатологией заключается в том, что они описывают разные временные интервалы. Метеорологические прогнозы охватывают несколько дней, максимум одну-две недели. Климатические прогнозы, напротив, могут относиться к временным интервалам в несколько столетий. Помимо этого, если цель метеорологии — обеспечение максимальной точности неизвестной, напротив, является средняя температура, например среднегодовая температура в Берлине в 2100 году. Эта средняя температура определяется как средняя температура во всех точках города на протяжении года.
* * *
ПРОРОЧЕСТВО ФОН НЕЙМАНА
Джон фон Нейман (1903–1957) был превосходным ученым, который уверенно разбирался почти во всех разделах математики: он занимался теорией множеств, функциональным анализом, квантовой механикой, экономикой. Участвуя в развитии вычислительной техники, он обратил внимание на возможность прогнозирования погоды и климата с помощью компьютеров.
В 1955 году он писал: «Возможно, мы сможем начать изучение атмосферы и климата уже через несколько десятилетий. Уровень сложности этих исследований сегодня сложно представить». Среди членов группы фон Неймана в Принстоне был Жюль Чарни (1917–1981), влиятельный метеоролог и климатолог, который возглавлял множество незаурядных исследований и был научным руководителем Эдварда Лоренца.
31 января 1949 года мощный компьютер ENIAC под управлением фон Неймана и его коллег смог спрогнозировать мощный шторм, который спустя 24 часа обрушился на северо-запад США. Эта дата стала вехой в истории метеорологии.
* * *
Другой вопрос — как составлять прогнозы климата на практике, поскольку нам известны значения температуры лишь в определенных точках (там, где расположены метеостанции), а средняя температура рассчитывается на основе этих значений с помощью интерполяции. Однако интерполяция может проводиться по-разному, а средние значения могут определяться разными способами, что мы показали в предыдущей главе на примере измерения температуры в классе.
Таким образом, для изучения моментальных и средних температур метеорологи и климатологи используют модели, основанные на уравнениях движения сжимаемых слоистых потоков (атмосферы) над неровной вращающейся поверхностью (поверхностью Земли). Очевидно, что эта модель зависит от начальных и граничных условий. Начальные условия (например, температура воздуха на сегодня) используются скорее в метеорологических прогнозах, а граничные условия (к примеру, поведение потоков воздуха вблизи поверхности суши или океана) преимущественно рассматриваются при прогнозировании климата.
Весьма важный класс климатических моделей, обладающих большой ценностью при прогнозировании, образуют модели энергетического баланса. Эти модели были созданы Михаилом Будыко и Уильямом Селлерсом в 1969 году на основе работ шведского ученого Сванте Аррениуса, выполненных в конце XIX века. Эти модели основаны на дифференциальном уравнении, в котором производная, или скорость изменения температуры со временем, приравнивается к сумме и разности различных факторов (к примеру, из величины солнечной радиации, поглощенной Землей, необходимо вычесть величину радиации, которую испускает Земля подобно любому другому нагретому телу при теплоотдаче). В зависимости от того, какой вес будут иметь эти факторы относительно средней температуры, модели энергетического баланса будут выглядеть по-разному.
Модели этого типа могут быть очень сложными — так, огромной сложностью отличаются модели общей циркуляции, описывающие всю земную поверхность.
Разумеется, подобные модели не имеют аналитического решения и рассматриваются исключительно с помощью численных методов. Найти численное решение будет непросто — для этого потребуется выполнить невероятный объем расчетов. А для того чтобы расчеты можно было выполнить за разумное время, анализируемый участок земной поверхности не должен быть покрыт сетью метеостанций слишком гу сто (к примеру, при анализе климата на всем Пиренейском полуострове требуется чуть больше дюжины точек), что вызывает определенные неудобства.
Множество групп международного научного сообщества создали свои модели общей циркуляции. Модели такого типа используют ведущие агентства, занимающиеся прогнозированием климата, в частности Межправительственная группа экспертов по изменению климата ООН и Институт космических исследований имени Годдарда при NASA. По мере накопления результатов наблюдений и увеличения мощностей компьютеров приемы моделирования физических процессов и численные методы решения уравнений становятся все лучше.
Прогноз роста средних температур в 2070–2100 годах согласно модели общей циркуляции НаdCМЗ, предложенной Межправительственной группой экспертов по изменению климата ООН.
Не будем слишком торопить события и вернемся в 60-е годы, когда юный коллега Жюля Чарни, метеоролог Эдвард Лоренц, предложил любопытную модель из трех обыкновенных дифференциальных уравнений для описания движений воздуха в атмосфере. Сегодня она называется системой Лоренца. Как вы знаете из второй главы, Лоренц обнаружил, что решения системы демонстрируют хаотическое поведение, поэтому предсказать состояние рассматриваемой системы на практике нельзя. Если при наблюдении текущего состояния системы была допущена какая-либо ошибка (а для реальных систем это, по всей видимости, неизбежно), то дать надежный прогноз состояния системы в далеком будущем невозможно. Проще говоря, в системе Лоренца наблюдался эффект бабочки. Предоставим слово самому Лоренцу:
«Когда я применил свои результаты для анализа атмосферы, имеющей в высшей степени непериодический характер, то увидел, что если начальные условия в точности неизвестны, то предсказать достаточно далекое будущее нельзя ни одним методом. В силу неизбежной неточности и неполноты метеорологических наблюдений долгосрочные прогнозы, по-видимому, невозможны».
Вернемся еще дальше в прошлое, в 1908 год. К тому моменту Анри Пуанкаре уже подробно изучил целый класс нестабильных явлений, для которых предсказать динамику системы в долгосрочном периоде было невозможно. Пуанкаре взял за основу задачу трех тел, а также (обратите внимание!) задачу прогнозирования погоды.
Он признавал, что погода неустойчива, о чем было известно метеорологам, поэтому они не могли предсказать, где и когда будет наблюдаться циклон:
«Почему метеорологи испытывают такие трудности при составлении прогнозов погоды? Почему дожди и грозы возникают, казалось бы, случайно и многие люди, которым кажется смешным молиться о солнечном затмении, молятся, чтобы пошел дождь или на небе засияло солнце? Метеорологи знают, что в некоторой точке возникнет циклон, но не могут предсказать, где именно. Стоит возникнуть перепаду температур в одну десятую градуса между двумя точками, и тут и там возникнут циклоны, которые обрушат всю свою мощь на страны, которые в противном случае никак не пострадали бы».
Давид Рюэль писал: «Математика Пуанкаре сыграла свою роль, однако его идеи, касавшиеся метеорологических прогнозов, пришлось открыть независимо от него». В своей статье от 1963 году Лоренц упомянул труды Пуанкаре о динамических системах, однако идеи этого французского математика о хаосе, погоде и климате были ему неизвестны.
Поскольку даже такая простая модель, как модель Лоренца, демонстрирует хаотическую динамику, и более того, подобная динамика часто наблюдается в нелинейных системах, разумно предположить, что любая точная модель атмосферы также будет чувствительной к начальным условиям, и в результате взмах крыльев бабочки в такой системе действительно сможет вызвать торнадо. Очевидно, что верно и обратное. Не важно, взмахнет ли бабочка крыльями, — это в любом случае приведет к изменению начальных условий, и если в первом случае торнадо пройдет над Техасом, то во втором — над Сингапуром, или над Нью-Йорком, или, что еще лучше, не возникнет вовсе. Взмах крыльев бабочки вызовет мельчайшие изменения в атмосфере, и по прошествии определенного периода времени состояние атмосферы значительно изменится.
* * *
ТУРБУЛЕНТНОСТЬ В НЕБЕ
Среди хаотических явлений, которые привлекли внимание ученых благодаря тому, что связаны с климатом, особое место занимает переход потоков к турбулентности. Как мы уже упоминали, это явление изучали Давид Рюэль и Флорис Такенс, которые объяснили турбулентность математически с помощью странных аттракторов. Турбулентность, по сути, представляет собой хаос во времени и пространстве, и ее рассмотрел еще философ-эпикуреец Лукреций более 2000 лет назад. Переход потока от ламинарного, то есть постоянного, стабильного течения, к непредсказуемой, непостоянной, нестабильной турбулентности знаком любому, кто летал на самолете.
Дым сигареты Хамфри Богарта сначала движется в ламинарном режиме, затем — в турбулентном, хаотическом.
* * *
Влияние хаоса на метеорологические прогнозы известно всем: предсказать погоду больше чем на десять дней вперед невозможно. По этой причине телевизионный прогноз погоды на неделю вперед и более обычно оказывается неточным: микроскопические ошибки при определении начальных условий в атмосфере постепенно возрастают и вызывают значительные ошибки в прогнозах.
* * *
ОТРЫВОК ИЗ РОМАНА «ПАРК ЮРСКОГО ПЕРИОДА» МАЙКЛА КРАЙТОНА
Первоначально теория хаоса выросла из попыток создать электронную модель погоды, которые были предприняты еще в 60-х. Погода — это большая сложная система, а более конкретно — это земная атмосфера в ее взаимодействии с землей и солнцем. Поведение этой большой и сложной системы никогда не поддавалось пониманию. Если я буду стрелять из пушки снарядом определенного веса, с определенной скоростью и под определенным углом и если после этого я выстрелю вторым снарядом почти того же веса, почти с той же скоростью и почти под тем же углом — что произойдет?