Таблица поправочных коэффициентов для различных климатических зон россии: Расчет теплопотерь

Расчет теплопотерь

Выбор методики расчета

Санитарно-эпидемиологические требования для жилых домов

Перед тем, как выполнить расчет нагрузки на отопление по укрупненным показателям или с более высокой точностью необходимо узнать рекомендуемые температурные режимы для жилого здания.

Во время расчета характеристик отопления нужно руководствоваться нормами СанПиН 2.1.2.2645-10. Исходя из данных таблицы, в каждой комнате дома необходимо обеспечить оптимальный температурный режим работы отопления.

Методики, по которым осуществляется расчет часовой нагрузки на отопление, могут иметь различную степень точности. В некоторых случаях рекомендуется использовать достаточно сложные вычисления, в результате чего погрешность будет минимальна. Если же оптимизация затрат на энергоносители не является приоритетной задачей при проектировании отопления – можно применять менее точные схемы.

Во время расчета почасовой нагрузки на отопление нужно учитывать суточную смену уличной температуры.

Для улучшения точности вычисления нужно знать технические характеристики здания.

Простой способ вычисления тепловой нагрузки

Любой расчет тепловой нагрузки нужен для оптимизации параметров системы отопления или улучшения теплоизоляционных характеристик дома. После его выполнения выбираются определенные способы регулирования тепловой нагрузки отопления. Рассмотрим нетрудоемкие методики вычисления этого параметра системы отопления.

Зависимость мощности отопления от площади

Таблица поправочных коэффициентов для различных климатических зон России

Для дома со стандартными размерами комнат, высотой потолков и хорошей теплоизоляцией можно применить известное соотношение площади помещения к требуемой тепловой мощности. В таком случае на 10 м² потребуется генерировать 1 кВт тепла. К полученному результату нужно применить поправочный коэффициент, зависящий от климатической зоны.

Предположим, что дом находится в Московской области. Его общая площадь составлять 150 м². В таком случае часовая тепловая нагрузка на отопление будет равна:

15*1=15 кВт/час

Главным недостатком этого метода является большая погрешность. Расчет не учитывает изменение погодных факторов, а также особенности здания – сопротивление теплопередачи стен, окон. Поэтому на практике его использовать не рекомендуется.

от чего зависит, как измеряется, разница плотности ДТ зимнего и летнего

Оглавление:

1. Что такое «плотность дизельного топлива».
2. Эталонные значения.
3. Какие параметры оказывают влияние.
4. Зависит ли плотность дизтоплива от температуры.
5. Расчетные нормы.
6. Разница плотности летом и зимой.
7. Зависимость экономичности от плотности.
8. Как вычислить плотность при 20 °С.
9. Зависимость плотности, расхода и эксплуатации.
10. Зависимость плотности от качества ДТ.
11.

Что регулирует ГОСТ.
12. Почему зимой расход больше.
13. Может ли солярка замерзнуть.
14. Как проверить, что в продаже зимнее топливо.
15. Самостоятельное определение плотности.
16. Шаг изменения плотности.
17. Показатели нефтепродуктов.
18. Формулы расчета основных показателей ДТ.
19. Расчет веса.
20. Считаем объем.
21. Вычисление плотности.
Видео. Как замерять плотность ареометром.

Дизельное топливо используется для заправки автомобилей, сельскохозяйственной и железнодорожной техники. Качество солярки определяется ГОСТами и ТР ТС и влияет на работоспособность ДВС, в частности – плотность дизельного топлива. Она изменяется в соответствии с внешними факторами. 

Плотность топлива дизельного зависит от наличия тяжелых фракций. При повышении КПД мотора ухудшается испаряемость, происходит ускоренное накопление нагара.

1. Что такое «плотность дизельного топлива»

Плотность дизельного топлива – удельный вес, т. е. отношение веса к объему топлива. Величина зависит от вида горючего и температуры. Измеряется в «кг/м³», «г/см³».

2. Эталонные значения

Вычисление удельной массы ДТ выполняют при 20 °С. Отклонение температуры требует корректировки на коэффициент. При нагреве топлива производят вычитание, при охлаждении – сложение.

3. Какие параметры оказывают влияние 

При измерении плотности дизельного топлива учитывают тип горючего, колебания температуры и наличие присадок. Это связано с тем, что происходит изменение эталонных показателей – массы, объема.

4. Зависит ли плотность дизтоплива от температуры

Плотность ДТ зависит от колебаний температуры. Оптимальные показания наблюдаются при 20 °С.

5. Расчетные нормы

Контролеры при проверке объема солярки в цистернах, бочках принимают во внимание изменение плотности горючего. Расчеты ведутся с учетом корректирующих коэффициентов и сравнения показателей с табличными данными.

6. Разница плотности летом и зимой

В соответствии с существующими стандартами, показатели удельной массы солярки определяются так:

Для северных регионов (работает до –50 °С) плотность дизельного топлива составляет 830 кг/м3.

При превышении показателей температуры горючее густеет и забивает систему подачи топлива за счет наличия парафинов.

Пример вычисления плотности ДТ

Алгоритм получения показателей горючего:

• Находим табличное значение (в г/см3) горючего при 20 °С.

• Определяем степень нагрева солярки градусником. Предположим, получили значение 31 °С.

• Производим вычисление температурного отклонения 31 – 20 = 11 °С.

• Определяем корректировочный коэффициент: 11 х 0,0007 = 0,0077 (г/см3).

• Вычисляем плотность. Для этого из значения ДТ по паспорту вычитаем поправочный коэффициент.

Если температурные показатели меньше 20 °С, то алгоритм вычислений аналогичен. Но последнее действие – суммирование, а не вычитание.

7. Зависимость экономичности от плотности

Прямой зависимости нет. Плотность зимнего дизельного топлива отличается от летнего требованиями ГОСТ и температуры.

Утверждение, что зимнее горючее менее экономично — неверно. Зимой расход горючего увеличивается из-за лишних затрат: подогрева антифриза, магистралей, блока цилиндров, кабины и прочего.

8. Как вычислить плотность при 20 °С

Теоретическое вычисление предполагает:

• Проведение замеров ареометром и градусником в емкости, где находится горючее.

• Вычисление разницы температур.

• Применение корректировочного коэффициента.

Полученные результаты определяют тип топлива. Это влияет на вязкость горючего и способность использования в различных климатических зонах.

9. Зависимость плотности, расхода и эксплуатации

По плотности можно определить, при каких условиях может быть использовано горючее, какое влияние оказывается на работу двигателя. Если неправильно выбрать солярку, то:

Также в таком случае при передвижении в сложных условиях (дождь, снег, крутые подъемы и спуски) при нормативной нагрузке автомобиля будет наблюдаться перерасход топлива, чрезмерный износ двигателя.

10. Зависимость плотности от качества ДТ

Плотность влияет на количество фракций в составе горючего. Так, повышенные показатели сообщают о том, что в ДТ содержатся тяжелые углеводороды. Они ухудшают процесс выброса солярки, снижают скорость образования топливной смеси. Данные процессы провоцируют нарушение в работе мотора, увеличивают потребление солярки и повышают образование нагара.

11. Что регулирует ГОСТ

Требования ГОСТ определяют нормативы, которые предъявляются к ДТ в зависимости от вида. Учитывают:

• содержание серы;

• климатические условия использования;

• маркировку;

• классификацию;

• экологический класс и прочие параметры.

Все это влияет на технические показатели горючего, сферу его использования.

Какие требования предъявляют к составу дизтоплива

ГОСТ Р 305-82 и 52368-2005 определяют допустимое количество примесей, плотность по маркам. Превышение обозначенных показателей негативно сказывается на работе ДВС, силе впрыска горючего, составе отработанного газа.

Требования ГОСТ не допускают наличия водных растворов из-за возможности появления коррозии, повреждения фильтров и насосов.

12.

Почему зимой расход больше

Плотность дизельного топлива определяет выделяемое количество энергии при работе ДВС. За счет того, что зимнее дизтопливо менее плотное, чем летнее, увеличивается расход топлива (из-за меньшего выделения энергии). При этом в зимнее время горючее расходуется на обогрев кабины водителя, топливной системы, разогрев масла и т. д.

Однако использовать летнее топливо категорически запрещено, поскольку в его составе содержатся парафины. Они снижают текучесть солярки, а при пониженных температурах превращают топливо в гель.

13. Может ли солярка замерзнуть 

Солярка густеет в зависимости от количества фракций и плотности при низких температурах. Вязкость определяется типом горючего и объемным содержанием фракций. Если в дизтопливе есть вода, то при температуре ниже 0°С происходит кристаллизация (образуется лед внизу бака). Это препятствует поступлению солярки в топливную систему. При отогревании топливной системы подача горючего возобновляется.

14. Как проверить, что в продаже зимнее топливо

Поступление на АЗС горючего зависит от сезона. В теплый период реализуется летнее ДТ, а в холодное время года – зимнее. Определить, какое топливо вам продали, довольно легко. Нужно поместить около 100 мл горючего в прозрачную емкость, после чего поставить его в морозилку. Если жидкость начнет мутнеть, это значит, что в составе присутствуют парафины. Зимнее топливо должно сохранять свои свойства при температуре до –22 °С, а арктическое – до –34 °С (но в холодильнике данные показатели не достигаются).

15. Самостоятельное определение плотности

Проверить плотность ДТ в зимнее время самостоятельно можно несколькими способами. Для этого выполняют:

• Оценку текучести. Небольшое количество ДТ наливается на металлическую поверхность. Если топливо хорошо стекает, остается жидким и не мутнеет, то солярка пригодна для использования. Если горючее стекает плохо, мутнеет, то при использовании начнется его кристаллизация, что приведет к обездвиживанию автомобиля. Данный способ применяется при температуре ниже –10 °С.

• Проверку консистенции. Если температура ниже –20 °С, то можно оценить капли на заправочном пистолете. Отмечается помутнение, загустение? Лучше заправиться на другой АЗС.

• Оценку точных данных. Можно получить при использовании ареометра. Для этого нужно прогреть топливо до + 20 °С, выполнить замеры и сравнить полученные результаты с табличными.

Если оценка ДТ производилась после заправки, и полученные данные указывают, что горючее не соответствует показателям, следует уменьшить скорость кристаллизации. Для этого в бак добавляют качественную солярку.

16. Шаг изменения плотности

Корректирующий коэффициент – шаг изменения веса. В соответствии с ГОСТ, он равен 0,0007 единиц.

17. Показатели нефтепродуктов

Плотность топлива дизельного выше по сравнению с бензином. Так, АИ-92 определяется на уровне 0,76 г/см3, у АИ-95 – около 0,75 г/см3, для АИ-98 – 0,78 г/см3. У сжиженного газа самая низкая плотность – 0,53 г/см3, а у авиационного керосина – 0,81 г/см3.

Данные показатели определяются присутствием легких фракций, температура кипения которых составляет + 50 °С. Топливо остается одинаково текучим в любое время года. Кристаллизация начинается от – 60 °С.

18. Формулы расчета основных показателей ДТ

Для получения корректных данных учитывают температурные показатели, сорт горючего, корректировочный коэффициент (для дизельного топлива – + 20 °С, для бензинов – + 15 °С). У полученных результатов может быть небольшая погрешность (зависит от приборов). Точные результаты получают в лабораториях на специализированном оборудовании.

19. Расчет веса

Для определения веса нефтепродукта необходимо умножить плотность на объем топлива.

На нефтебазах топливо хранится в цистернах, на которых есть метки и маркировочные таблицы с указанием погрешности измерений.

20. Считаем объем

В процессе реализации продукции нужно определять объем топлива. Расчет предполагает деление массы на плотность топлива. Из сопроводительных документов получают значение массы, а по сорту из документации узнают плотность дизельного топлива. При отсутствии данных производят замеры ареометром.

21. Вычисление плотности

Расчет проводят как соотношение массы к объему. Исходные параметры указываются в сопроводительной документации либо определяются самостоятельно: вес – с помощью взвешивания емкости, а объем – по меткам в резервуаре. При вычислении плотности нужно не забывать про температурные показатели, от которых зависят корректировочные поправки.

Видео. Как замерять плотность ареометром.

Приложение 1.

Унифицированная структура сводного тома «Охрана атмосферы и предельно допустимые выбросы (ПДВ)»

Приложение 1

Обязательное

УНИФИЦИРОВАННАЯ СТРУКТУРА СВОДНОГО ТОМА «ОХРАНА

АТМОСФЕРЫ И ПРЕДЕЛЬНО ДОПУСТИМЫЕ ВЫБРОСЫ (ПДВ)»

1. Город, область, республика.

2. Карта-схема города и его окрестностей с ориентирами: возвышенностями, реками, озерами и т.д.

На карту-схему наносятся промплощадки (с основными источниками выброса), санитарно-защитные зоны, существующие жилые кварталы и территории, участки перспективной жилой застройки, зоны отдыха, санатории, дома отдыха, метеостанции, пункты наблюдений за загрязнением атмосферы.

3. Краткая характеристика местных физико-географических и климатических условий по параметрам, определяющим рассеивание промышленных выбросов. Среднегодовые данные, годовой и суточный ход интенсивности и повторяемости приземных и приподнятых температурных инверсий, различных скоростей и направлений ветра, штилей, осадков, туманов.

4. Способы учета местных особенностей при расчетах загрязнения атмосферы и установлении ПДВ. Значения расчетных поправочных коэффициентов, учитывающих рельеф. Расчетные скорости и направления ветра. Расчетные температуры воздуха.

5. Общегородские мероприятия по снижению фонового загрязнения атмосферы: электрификация транспорта, газификация, теплофикация, жилищное строительство на участках местности с наиболее чистым воздухом, строительство объездных автомагистралей и др.

6. Перечень существующих и проектируемых предприятий, выбросы которых совместно учтены при установлении ПДВ (ВСВ). Закрываемые и реконструируемые производства, загрязняющие атмосферу.

7. Наименование выбрасываемых веществ и их комбинаций с суммирующимся вредным действием.

8. Характеристика, с точки зрения выбросов в атмосферу, отдельных объектов предприятий, применяемых на них: технологии, газоочистного оборудования, установленных дымовых труб и др.

9. Количественная характеристика выбросов веществ с обоснованием по данным измерений и балансов, технологии, типу газоочистного оборудования, составу сырья, топлива, результатам обследования аналогичных производств, литературным данным и т. п. Для проектируемых и реконструируемых объектов должны максимально использоваться ведомственные стандарты, нормы, регламенты и т.п.

10. Количественная характеристика неорганизованных и вентиляционных выбросов по всем веществам, их вклад в суммарные выбросы предприятий. Перечень и обоснование мероприятий по снижению неорганизованных и вентиляционных выбросов.

11. Конкретный технико-экономический анализ соответствия принятых технологических, газоочистных и других мероприятий по охране атмосферы передовым отечественным и зарубежным научным, техническим и эксплуатационным достижениям по степени очистки, выбросам веществ на единицу продукции и т.п. Технико-экономическое обоснование принятых решений по ПДВ и временно-согласованным выбросам. Оценка стоимости и эффективности рассмотренных вариантов охраны атмосферы (с учетом возможного экономического ущерба от ее загрязнения). Источники финансирования. Капиталовложения различных ведомств. Предложения по их корректировке и перераспределению.

12. Промышленная и опытно-промышленная апробированность новых типов технологии, газоочистного оборудования и т.п. с точки зрения охраны атмосферы.

13. Характеристика стационарных, маршрутных и подфакельных наблюдений за загрязнением атмосферы, проводимых органами и учреждениями Государственного комитета СССР по гидрометеорологии и контролю природной среды, Министерства здравоохранения СССР, предприятиями и др. Изучаемые ингредиенты, регулярность отбора, число отобранных проб. Аппаратура. Применение автоматических газоанализаторов, автоматических систем контроля загрязнения воздуха и других новых средств исследования.

КонсультантПлюс: примечание.

Взамен ГОСТ 17.2.3.01-77 Постановлением Госстандарта СССР от 10.11.1986 N 3395 с 1 января 1987 года введен в действие ГОСТ 17.2.3.01-86.

14. Данные о загрязнении атмосферы, его тенденции за последние годы, качественный и расчетный научно-технический прогноз его изменения по всем показателям, установленным в ГОСТ 17. 2.3.01-77. При анализе учитывается кратность превышения ПДК и классы вредности веществ.

15. Оценка гигиенических условий проживания населения по данным учреждений Министерства здравоохранения СССР. Количество населения, проживающего в санитарно-защитных зонах или на территориях, подлежащих включению в санитарно-защитные зоны.

16. Сведения о влиянии загрязнения атмосферы на здоровье населения и на окружающую среду: леса, парки, животный мир, исторические и культурные памятники, сооружения, линии электропередач, металлические изделия (коррозия) и т.п.

17. Таблицы с исходными данными для расчета загрязнения атмосферы и ПДВ. Типовая таблица с краткой пояснительной запиской даны в обязательном Приложении 3.

При вариантном определении ПДВ необходимо привести, в первую очередь, таблицы для принятого варианта, оптимального с гигиенической, технической, экономической и других точек зрения. Другие рассмотренные варианты допускается охарактеризовать более кратко.

18. Значение фонового загрязнения воздуха по данным организации Государственного комитета СССР по гидрометеорологии и контролю природной среды и Министерства здравоохранения СССР. Анализ результатов сопоставления фактического поля максимальных разовых концентраций веществ в атмосфере и расчетного поля по данным о фактических параметрах выброса (по отдельным веществам). Оценка на этой основе полноты инвентаризации параметров источников выброса и наблюдений за концентрациями веществ в атмосфере. Принятые при расчетах значения фоновых концентраций.

19. Карты-схемы с результатами расчета загрязнения атмосферы при неблагоприятных условиях погоды и выброса по всем веществам и комбинациям веществ с суммирующимся вредным действием (с учетом фона). Допускается на одной карте-схеме приводить результаты расчета по нескольким веществам и комбинациям веществ с суммирующимся вредным действием. На картах-схемах выделяются зоны, где нарушаются гигиенические и другие нормативы качества воздуха.

20. Таблицы типа данной в обязательном Приложении 3, содержание по каждому источнику и веществу ПДВ (ВСВ) и сроки, на которые они устанавливаются, а также соответствующие ПДВ (ВСВ) максимальные приземные концентрации при неблагоприятных условиях погоды.

21. Осуществляемые и намеченные мероприятия по контролю за выбросами и выполнением ПДВ. Обеспеченность приборами, характеристика экспериментальных, балансовых и других методов контроля.

22. Осуществляемые и намечаемые мероприятия по регулированию выбросов при наступлении и прогнозе неблагоприятных метеорологических условий.

23. Список использованной литературы, включая стандарты, нормативно-техническую документацию, и других материалов.

24. Экспертные заключения органов и учреждений Государственного комитета СССР по гидрометеорологии и контролю природной среды, Министерства здравоохранения СССР, Министерства нефтяного и химического машиностроения.

25. Протоколы межведомственных и ведомственных совещаний.

Примечание. Сведения по всем пунктам даются по фактическому состоянию, характеризуется также тенденция за последние годы и дается научно-технический прогноз на перспективу (на 3 — 5 лет, а по возможности и на большие сроки).

Q&A: Как работают климатические модели?

В первой статье из недельной серии, посвященной моделированию климата, Carbon Brief подробно объясняет, как ученые используют компьютеры для понимания нашего изменяющегося климата…

Серия материалов Carbon Brief по моделированию климата

Использование компьютерных моделей лежит в основе науки о климате.

От помощи ученым в распутывании циклов ледниковых периодов сотни тысяч лет назад до составления прогнозов на этот или следующий век — модели являются важным инструментом для понимания климата Земли.

А что такое климатическая модель? На что это похоже? Что он на самом деле делает? Все эти вопросы может разумно задать любой человек, не связанный с климатологией.

Carbon Brief поговорил с рядом ученых-климатологов, чтобы ответить на эти и другие вопросы. Ниже приведены подробные вопросы и ответы о климатических моделях и о том, как ученые их используют. Вы можете использовать приведенные ниже ссылки, чтобы перейти к конкретному вопросу.

 

 

 

Что такое климатическая модель?

Модель глобального климата обычно содержит достаточно компьютерного кода, чтобы заполнить 18 000 страниц печатного текста; сотням ученых понадобилось бы много лет, чтобы построить и улучшить; и для его работы может потребоваться суперкомпьютер размером с теннисный корт.

Сами модели бывают разных форм — от тех, которые охватывают только один конкретный регион мира или часть климатической системы, до тех, которые имитируют атмосферу, океаны, льды и сушу для всей планеты.

Результаты этих моделей двигают науку о климате вперед, помогая ученым понять, как деятельность человека влияет на климат Земли. Эти достижения лежали в основе решений по климатической политике в национальном и международном масштабе в течение последних пяти десятилетий.

Во многих отношениях моделирование климата является просто продолжением прогнозирования погоды, но фокусируется на изменениях в течение десятилетий, а не часов. Фактически Центр Хэдли Метеобюро Великобритании использует одну и ту же «унифицированную модель» в качестве основы для обеих задач.

Огромная вычислительная мощность, необходимая для моделирования погоды и климата, означает, что сегодняшние модели выполняются с использованием массивных суперкомпьютеров.

Например, три новых суперкомпьютера Cray XC40 Метеобюро Центра Хэдли в совокупности способны выполнять 14 000 триллионов вычислений в секунду.На представленном ниже замедленном видео показан третий из этих суперкомпьютеров, установленный в 2017 году.

Основные физические принципы

Итак, что именно входит в модель климата? На самом базовом уровне климатические модели используют уравнения для представления процессов и взаимодействий, определяющих климат Земли. Они охватывают атмосферу, океаны, сушу и покрытые льдом районы планеты.

Модели основаны на тех же законах и уравнениях, которые лежат в основе понимания учеными физических, химических и биологических механизмов, происходящих в земной системе.

Например, ученые хотят, чтобы модели климата соответствовали фундаментальным физическим принципам, таким как первый закон термодинамики (также известный как закон сохранения энергии), который гласит, что в замкнутой системе энергия не может быть потеряна или создана, а только переходил из одной формы в другую.

Другим является закон Стефана-Больцмана, из которого ученые показали, что естественный парниковый эффект поддерживает температуру поверхности Земли примерно на 33°C выше, чем она была бы без него.

Далее идут уравнения, описывающие динамику того, что происходит в климатической системе, например уравнение Клаузиуса-Клапейрона, характеризующее связь между температурой воздуха и максимальным давлением водяного пара.

Наиболее важными из них являются уравнения движения жидкости Навье-Стокса, которые фиксируют скорость, давление, температуру и плотность газов в атмосфере и воды в океане.

Уравнения Навье-Стокса для течения «несжимаемой жидкости» в трех измерениях (x, y и z). (Хотя воздух в нашей атмосфере технически сжимаем, он движется относительно медленно и поэтому для упрощения уравнений считается несжимаемым). Примечание: этот набор уравнений проще, чем те, которые будут использоваться в климатической модели, потому что они должны рассчитывать потоки через вращающуюся сферу.

Однако эта система дифференциальных уравнений в частных производных настолько сложна, что точное решение для них неизвестно (за исключением нескольких простых случаев). Это остается одной из величайших математических задач (и того, кто докажет, что решение всегда существует, ждет приз в миллион долларов). Вместо этого эти уравнения решаются в модели «численно», что означает их аппроксимацию.

Ученые переводят каждый из этих физических принципов в уравнения, которые составляют строку за строкой компьютерного кода, часто насчитывающего более миллиона строк для модели глобального климата.

Код глобальных климатических моделей обычно пишется на языке программирования Fortran. Фортран, разработанный IBM в 1950-х годах, был первым языком программирования «высокого уровня». Это означает, что вместо того, чтобы быть написанным на машинном языке — обычно это поток чисел — код написан так же, как человеческий язык.

Вы можете увидеть это в приведенном ниже примере, в котором показан небольшой фрагмент кода одной из моделей Центра Хэдли Метеорологического бюро. Код содержит такие команды, как «ЕСЛИ», «ТО» и «СДЕЛАТЬ».Когда модель запускается, она сначала транслируется (автоматически) в машинный код, понятный компьютеру.

Часть кода из HadGEM2-ES (используется для CMIP5) на языке программирования Фортран. Код взят из раздела физиологии растений, в котором рассматривается, как различные типы растительности поглощают свет и влагу. Предоставлено: д-р Крис Джонс, Центр Метеорологического бюро Хэдли

.

В настоящее время ученым-климатологам доступны многие другие языки программирования, такие как C, Python, R, Matlab и IDL. Однако последние четыре из них — это приложения, которые сами написаны на более фундаментальном языке (например, Fortran) и, следовательно, работают относительно медленно. Fortran и C сегодня обычно используются для быстрого запуска глобальной модели на суперкомпьютере.

Пространственное разрешение

Весь код климатической модели состоит из уравнений, которые управляют основной физикой климатической системы, от того, как образуется и тает морской лед в арктических водах, до обмена газами и влагой между поверхностью земли и воздухом над ней.

На приведенном ниже рисунке показано, как все больше и больше климатических процессов включалось в глобальные модели на протяжении десятилетий, с середины 1970-х годов до четвертого оценочного доклада («ДО4») Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК), опубликованного в 2007.

Иллюстрация процессов, добавленных в глобальные климатические модели на протяжении десятилетий, начиная с середины 1970-х гг. , через первые четыре оценочных доклада МГЭИК: первый («FAR»), опубликованный в 1990 г., второй («SAR») в 1995 г., третий («SAR») TAR») в 2001 году и четвертый («AR4») в 2007 году.(Обратите внимание, есть еще и пятый отчет, завершенный в 2014 году). Источник: ДО4 МГЭИК, рис. 1.2

Итак, как модель вычисляет все эти уравнения?

Из-за сложности климатической системы и ограниченности вычислительной мощности модель не может рассчитать все эти процессы для каждого кубического метра климатической системы. Вместо этого климатическая модель делит Землю на ряд ящиков или «ячеек сетки». Глобальная модель может иметь десятки слоев по высоте и глубине атмосферы и океанов.

На изображении ниже показано 3D-представление того, как это выглядит. Затем модель рассчитывает состояние климатической системы в каждой ячейке с учетом температуры, атмосферного давления, влажности и скорости ветра.

Иллюстрация ячеек сетки, используемых моделями климата, и климатических процессов, которые модель будет рассчитывать для каждой ячейки (нижний угол). Источник: NOAA GFDL

.

Для процессов, которые происходят в масштабах, меньших, чем ячейка сетки, таких как конвекция, модель использует «параметризацию», чтобы заполнить эти пробелы.По сути, это приближения, которые упрощают каждый процесс и позволяют включить их в модель. (Параметризация рассматривается в вопросе о настройке модели ниже.)

Размер ячеек сетки в модели называется «пространственным разрешением». Относительно грубая модель глобального климата обычно имеет ячейки сетки размером около 100 км по долготе и широте в средних широтах. Поскольку Земля представляет собой шар, ячейки сетки, основанной на долготе и широте, больше на экваторе и меньше на полюсах.Однако ученые все чаще используют альтернативные методы построения сетки, такие как кубическая сфера и икосаэдрическая, которые не имеют этой проблемы.

Модель с высоким разрешением будет иметь больше рамок меньшего размера. Чем выше разрешение, тем более конкретную информацию о климате модель может предоставить для конкретного региона, но за это приходится платить больше времени, потому что модели нужно выполнить больше вычислений.

На приведенном ниже рисунке показано, как улучшилось пространственное разрешение моделей между первым и четвертым отчетами об оценке МГЭИК.Вы можете видеть, как детали топографии поверхности земли проявляются по мере улучшения разрешения.

Повышение пространственного разрешения моделей климата, использованных в первых четырех оценочных отчетах МГЭИК: первый («ОДО») опубликован в 1990 г., второй («ОДО») в 1995 г., третий («ТДО») в 2001 г. и четвертый («ДО4») в 2007 г. (Примечание, есть еще и пятый отчет, завершенный в 2014 г.). Источник: ДО4 МГЭИК, рис. 1.2

В целом, увеличение пространственного разрешения модели в два раза потребует примерно в 10 раз большей вычислительной мощности для работы за то же время.

Шаг по времени

Аналогичный компромисс должен быть сделан для «временного шага» того, как часто модель рассчитывает состояние климатической системы. В реальном мире время является непрерывным, но модель должна разбивать время на небольшие куски, чтобы сделать вычисления управляемыми.

Каждая климатическая модель делает это тем или иным образом, но наиболее распространенным подходом является «метод скачкообразного движения», объясняет профессор Пол Уильямс, профессор атмосферных наук в Университете Рединга, в главе книги, посвященной именно этой теме:

«Роль чехарды в моделях состоит в том, чтобы продвигать погоду вперед во времени, чтобы можно было делать прогнозы о будущем.Точно так же, как ребенок на детской площадке перепрыгивает через другого ребенка, чтобы попасть сзади вперед, модель перепрыгивает через настоящее, чтобы попасть из прошлого в будущее».

Другими словами, модель берет климатическую информацию, полученную от предыдущего и настоящего временных шагов, для экстраполяции вперед к следующему шагу и так далее во времени.

Как и в случае с размером ячеек сетки, меньший временной шаг означает, что модель может давать более подробную информацию о климате. Но это также означает, что модели приходится выполнять больше вычислений при каждом прогоне.

Например, для расчета состояния климатической системы за каждую минуту целого века потребуется более 50 миллионов вычислений для каждой ячейки сетки, тогда как для расчета только за каждый день потребуется 36 500. Это довольно большой диапазон — так как же ученые решают, какой временной шаг использовать?

Ответ сводится к поиску баланса, рассказывает Уильямс Carbon Brief:

«С математической точки зрения правильным подходом было бы продолжать уменьшать временной шаг до тех пор, пока симуляции не сойдутся и результаты не перестанут меняться.Однако обычно нам не хватает вычислительных ресурсов для запуска моделей с таким малым временным шагом. Поэтому мы вынуждены терпеть больший временной шаг, чем хотелось бы в идеале».

Для атмосферного компонента климатических моделей временной шаг около 30 минут «кажется разумным компромиссом» между точностью и временем компьютерной обработки, говорит Уильямс:

«Любого меньшего размера и повышенной точности будет недостаточно, чтобы оправдать дополнительную вычислительную нагрузку. Если бы он был больше, модель работала бы очень быстро, но качество симуляции было бы низким».

Объединив все эти элементы, климатическая модель может дать представление о всей климатической системе с 30-минутными интервалами в течение многих десятилетий или даже столетий.

Как описал доктор Гэвин Шмидт, директор Института космических исследований имени Годдарда НАСА, в своем выступлении на TED в 2014 году, взаимодействие мелкомасштабных процессов в модели означает, что она создает симуляцию нашего климата — все, от испарения влаги из поверхность Земли и образование облаков, туда, куда их несет ветер и куда в конечном итоге выпадает дождь.

В своем выступлении Шмидт называет эти «эмерджентные свойства» — особенности климата, которые не закодированы в модели специально, но моделируются моделью в результате всех встроенных отдельных процессов.

Похоже на менеджера футбольной команды. Он или она выбирает команду, выбирает расстановку и определяет тактику, но как только команда выходит на поле, менеджер не может диктовать, когда команда забьет или пропустит гол. В климатической модели ученые устанавливают основные правила, основанные на физике земной системы, но сама модель создает штормы, засухи и морской лед.

Итак, подведем итоги: ученые заложили фундаментальные физические уравнения климата Земли в компьютерную модель, которая затем способна воспроизвести, среди прочего, циркуляцию океанов, годовой цикл сезонов и потоки углерода. между поверхностью земли и атмосферой.

Вы можете посмотреть все выступление Шмидта ниже.

Хотя приведенное выше в общих чертах объясняет, что такое климатическая модель, существует множество различных типов.Прочитайте вопрос ниже, чтобы изучить их более подробно.

^Наверх

 

Какие существуют типы климатических моделей?

Самыми ранними и основными численными моделями климата являются модели энергетического баланса (EBM). EBM не имитирует климат, а вместо этого учитывает баланс между энергией, поступающей в атмосферу Земли от солнца, и теплом, возвращающимся обратно в космос. Единственная климатическая переменная, которую они рассчитывают, — это температура поверхности.Простейшие EBM требуют всего несколько строк кода и могут быть запущены в электронной таблице.

Многие из этих моделей являются «нульмерными», то есть они рассматривают Землю как единое целое; по существу, как единая точка. Другие являются одномерными, например те, которые также учитывают передачу энергии через разные широты поверхности Земли (преимущественно от экватора к полюсам).

Шагом вперед от EBM являются радиационно-конвективные модели, которые имитируют передачу энергии через высоту атмосферы, например, путем конвекции при подъеме теплого воздуха.Радиационно-конвективные модели могут рассчитывать температуру и влажность различных слоев атмосферы. Эти модели, как правило, одномерные — учитывают только перенос энергии через атмосферу, — но они также могут быть двухмерными.

Следующим уровнем являются модели общей циркуляции (МОЦ), также называемые моделями глобального климата, которые моделируют физику самого климата. Это означает, что они улавливают потоки воздуха и воды в атмосфере и/или океанах, а также перенос тепла.

Ранние МОЦ моделировали только один аспект земной системы — например, в моделях «только для атмосферы» или «только для океана», — но они делали это в трех измерениях, включая многокилометровую высоту в атмосфере или глубину океанов в десятки слоев модели.

Более сложные «связанные» модели объединили эти различные аспекты, связав вместе несколько моделей, чтобы обеспечить всестороннее представление климатической системы. Совместные модели общей циркуляции атмосферы и океана (или «МОЦАО») могут моделировать, например, обмен теплом и пресной водой между сушей и поверхностью океана и воздухом над ними.

На инфографике ниже показано, как разработчики моделей постепенно включали отдельные компоненты модели в глобальные связанные модели в течение последних десятилетий.

Графика Розамунд Пирс; на основе работы доктора Гэвина Шмидта.

Со временем ученые постепенно добавляли в ГКМ другие аспекты земной системы. Когда-то они были смоделированы в автономных моделях, таких как гидрология суши, морской лед и наземный лед.

Самая последняя подгруппа ГКМ теперь включает биогеохимические циклы — перенос химических веществ между живыми существами и их окружающей средой — и то, как они взаимодействуют с климатической системой.Эти «Модели Земной системы» (ESM) могут имитировать углеродный цикл, азотный цикл, химический состав атмосферы, экологию океана и изменения в растительности и землепользовании, которые влияют на то, как климат реагирует на антропогенные выбросы парниковых газов. У них есть растительность, которая реагирует на температуру и количество осадков и, в свою очередь, изменяет поглощение и выделение углерода и других парниковых газов в атмосферу.

Профессор Пит Смит, профессор почв и глобальных изменений в Университете Абердина, описывает ESM как «упрощенную» версию GCM:

«GCM были моделями, которые использовались, возможно, в 1980-х годах. Таким образом, они были в значительной степени составлены атмосферными физиками, так что все это связано с сохранением энергии, массы и воды, и это все физика перемещения тех, кто вокруг. Но у них было относительно ограниченное представление о том, как тогда атмосфера взаимодействует с океаном и поверхностью суши. В то время как ESM пытается включить эти взаимодействия с сушей и океаном, поэтому вы можете рассматривать ESM как «упрощенную» версию GCM».

Существуют также региональные климатические модели («РКМ»), которые выполняют ту же работу, что и ГКМ, но для ограниченного участка Земли.Поскольку они охватывают меньшую площадь, RCM обычно можно запускать быстрее и с более высоким разрешением, чем GCM. Модель с высоким разрешением имеет меньшие ячейки сетки и, следовательно, может давать более подробную информацию о климате для конкретной области.

RCM

— это один из способов «уменьшения масштаба» глобальной климатической информации до локального масштаба. Это означает получение информации, предоставленной МОЦ или крупномасштабными наблюдениями, и применение ее к конкретной области или региону. Уменьшение масштаба рассматривается более подробно в следующем вопросе.

Глоссарий

Интегрированные модели оценки: IAM — это компьютерные модели, которые анализируют широкий спектр данных, например. физические, экономические и социальные – для получения информации, которая может помочь в принятии решений. В частности, для исследований климата IAM обычно используются для прогнозирования будущих выбросов парниковых газов и воздействия на климат, а также выгод и затрат на варианты политики, которые могут быть реализованы для их решения.

Интегрированные модели оценки: IAM — это компьютерные модели, которые анализируют широкий спектр данных, например.г. физические, экономические и социальные – для получения информации, которая может помочь в принятии решений. В частности, для исследования климата… Подробнее

Наконец, подмножество моделирования климата включает модели комплексной оценки (IAM). Они добавляют аспекты общества к простой модели климата, моделируя, как население, экономический рост и использование энергии влияют на физический климат и взаимодействуют с ним.

IAM создают сценарии того, как выбросы парниковых газов могут измениться в будущем. Затем ученые могут запускать эти сценарии с помощью ESM для создания прогнозов изменения климата, предоставляя информацию, которая может быть использована для обоснования климатической и энергетической политики во всем мире.

В исследованиях климата IAM обычно используются для прогнозирования будущих выбросов парниковых газов, а также выгод и издержек вариантов политики, которые могут быть реализованы для их решения. Например, они используются для оценки социальных издержек углерода — денежной оценки воздействия, как положительного, так и отрицательного, каждой дополнительной тонны выбрасываемого CO2.

 

Каковы входы и выходы для климатической модели?

Если в предыдущем разделе рассматривалось, что находится внутри климатической модели, то в этом разделе основное внимание уделяется тому, что ученые вкладывают в модель и получают с другой стороны.

Климатические модели создаются с использованием данных о факторах, влияющих на климат, и прогнозов того, как они могут измениться в будущем. Результаты климатической модели могут составлять петабайты данных, включая показания каждые несколько часов по тысячам переменных в пространстве и времени, от температуры до облаков и солености океана.

Входы

Основными входными данными для моделей являются внешние факторы, которые изменяют количество солнечной энергии, поглощаемой Землей, или количество улавливаемой атмосферой.

Извержение холмов Суфриер, остров Монтсеррат, Карибы, 02.01.2010. Предоставлено: Stocktrek Images, Inc./Alamy Stock Photo.

Эти внешние факторы называются «вынуждениями». К ним относятся изменения солнечного излучения, долгоживущие парниковые газы, такие как CO2, метан (Ch5), оксиды азота (N2O) и галоидоуглероды, а также мельчайшие частицы, называемые аэрозолями, которые выбрасываются при сжигании ископаемого топлива и в результате лесных пожаров. и вулканические извержения. Аэрозоли отражают падающий солнечный свет и влияют на образование облаков.

Как правило, все эти отдельные воздействия прогоняются через модель либо как наилучшая оценка прошлых условий, либо как часть будущих «сценариев выбросов». Это потенциальные пути концентрации парниковых газов в атмосфере, основанные на том, как технологии, энергия и землепользование изменятся в предстоящие столетия.

Сегодня в большинстве модельных прогнозов используется один или несколько «репрезентативных путей концентрации» (RCP), которые дают правдоподобные описания будущего, основанные на социально-экономических сценариях роста и развития глобального общества.Вы можете прочитать больше о различных путях в этой предыдущей статье Carbon Brief.

Модели

также используют оценки прошлых воздействий для изучения того, как изменился климат за последние 200, 1000 или даже 20 000 лет. Прошлые воздействия оцениваются с использованием данных об изменениях орбиты Земли, исторических концентрациях парниковых газов, прошлых извержениях вулканов, изменениях количества солнечных пятен и других записях далекого прошлого.

Кроме того, существуют «контролирующие прогоны» климатических моделей, в которых радиационное воздействие поддерживается постоянным в течение сотен или тысяч лет. Это позволяет ученым сравнивать смоделированный климат с изменениями, вызванными деятельностью человека или природными факторами, и без них, а также оценивать степень «невынужденной» естественной изменчивости.

Выходы

Климатические модели создают почти полную картину климата Земли, включая тысячи различных переменных в часовых, дневных и месячных временных рамках.

Эти выходные данные включают температуру и влажность различных слоев атмосферы от поверхности до верхних слоев стратосферы, а также температуру, соленость и кислотность (pH) океанов от поверхности до морского дна.

Модели

также производят оценки количества снегопадов, осадков, снежного покрова и протяженности ледников, ледяных щитов и морского льда. Они генерируют скорость, силу и направление ветра, а также климатические характеристики, такие как струйное течение и океанские течения.

Более необычные выходные данные модели включают облачный покров и высоту, а также дополнительные технические переменные, такие как поверхностное восходящее длинноволновое излучение — сколько энергии излучается поверхностью обратно в атмосферу — или сколько морской соли выходит из океана во время испарения и накапливается на суше.

Климатические модели также дают оценку «чувствительности климата». То есть они рассчитывают, насколько Земля чувствительна к увеличению концентрации парниковых газов, принимая во внимание различные климатические обратные связи, такие как водяной пар и изменения отражательной способности или «альбедо» поверхности Земли, связанные с потерей льда.

Полный список общих результатов климатических моделей, используемых для следующего отчета МГЭИК, доступен в проекте CMIP6 (Проект 6 по взаимному сравнению совмещенных моделей, или CMIP6; CMIP более подробно объясняется ниже).

Разработчики моделей

хранят петабайты климатических данных в таких местах, как Национальный центр атмосферных исследований (NCAR), и часто делают данные доступными в виде файлов netCDF, которые исследователям легко анализировать.

^Наверх

 

Какие типы экспериментов ученые проводят на климатических моделях?

Климатические модели используются учеными для ответа на множество различных вопросов, в том числе, почему климат Земли меняется и как он может измениться в будущем, если выбросы парниковых газов продолжатся.

Модели

могут помочь выяснить, что вызывало наблюдаемое потепление в прошлом, а также определить, насколько большую роль играют природные факторы по сравнению с человеческими факторами.

Ученые проводят множество различных экспериментов, чтобы смоделировать климат прошлого, настоящего и будущего. Они также разрабатывают тесты для проверки производительности конкретных частей различных климатических моделей. Разработчики моделей проводят эксперименты над тем, что произойдет, если, скажем, мы внезапно в четыре раза увеличим выбросы CO2 или если для охлаждения климата будут использоваться геоинженерные подходы.

Многие разные группы проводят одни и те же эксперименты со своими климатическими моделями, создавая так называемый ансамбль моделей. Эти ансамбли моделей позволяют исследователям изучать различия между моделями климата, а также лучше отражать неопределенность в будущих прогнозах. Эксперименты, которые разработчики моделей проводят в рамках проектов взаимного сравнения связанных моделей (CMIP), включают:

Исторические прогоны

Климатические модели рассчитаны на исторический период, примерно с 1850 года до настоящего времени. Они используют наилучшую оценку факторов, влияющих на климат, включая концентрации CO2, Ch5 и N2O, изменения солнечной активности, аэрозоли от вулканических извержений, аэрозоли от деятельности человека и изменения в землепользовании.

Эти исторические прогоны не «соответствуют» фактическим наблюдаемым температурам или осадкам, а скорее возникают из физики модели. Это означает, что они позволяют ученым сравнивать модельные прогнозы («прошлые прогнозы») прошлого климата с зарегистрированными климатическими наблюдениями. Если климатические модели смогут успешно ретроспективно анализировать прошлые климатические переменные, такие как приземная температура, это даст ученым больше уверенности в модельных прогнозах будущего

Исторические прогоны также полезны для определения того, насколько большую роль играет деятельность человека в изменении климата (так называемая «атрибуция»).Например, на приведенной ниже диаграмме сравниваются два варианта модели с наблюдаемым климатом — только с естественными воздействиями (синяя заливка) и прогонами модели с воздействием как человека, так и естественных воздействий (розовая заливка).

Рисунок из Четвертого оценочного доклада МГЭИК (Hegerl et al 2007).

Прогоны, основанные только на естественных условиях, включают только естественные факторы, такие как изменения солнечного излучения и вулканы, но предполагают, что парниковые газы и другие человеческие факторы остаются неизменными на доиндустриальном уровне. Прогоны только для людей сохраняют природные факторы неизменными и включают только последствия деятельности человека, такие как увеличение концентрации парниковых газов в атмосфере.

Путем сравнения этих двух сценариев (и комбинированного прогона «всех факторов») ученые могут оценить относительный вклад человеческих и природных факторов в наблюдаемые изменения климата. Это помогает им выяснить, какая часть современного изменения климата связана с деятельностью человека.

Будущие сценарии потепления

В пятом оценочном отчете МГЭИК основное внимание уделялось четырем сценариям будущего потепления, известным как сценарии репрезентативного пути концентрации (RCP). Они смотрят на то, как климат может измениться с настоящего времени до 2100 года и далее.

Многие факторы, влияющие на будущие выбросы, такие как численность населения и экономический рост, трудно предсказать. Таким образом, эти сценарии охватывают широкий диапазон вариантов будущего, от обычного мира, в котором практически не предпринимаются меры по смягчению последствий (РТК6.0 и РТК8.5), до мира, в котором агрессивные меры по смягчению обычно ограничивают потепление до уровня, не превышающего 2С (РТК2.6). Подробнее о различных RCP можно прочитать здесь.

В этих сценариях RCP указаны различные величины радиационного воздействия.Модели используют эти воздействия для изучения того, как система Земли будет меняться при каждом из различных путей. Предстоящие учения CMIP6, связанные с шестым оценочным отчетом МГЭИК, добавят четыре новых сценария RCP, чтобы заполнить пробелы вокруг четырех уже используемых, включая сценарий, соответствующий температурному пределу 1,5C.

Контрольные прогоны

Контрольные прогоны полезны для изучения того, как естественная изменчивость выражается в моделях при отсутствии других изменений. Они также используются для диагностики «дрейфа модели», когда в модели происходят ложные долгосрочные изменения, не связанные ни с естественной изменчивостью, ни с изменениями внешнего воздействия.

Если модель «дрейфует», она будет претерпевать изменения, выходящие за рамки обычной естественной изменчивости от года к году и от десятилетия к десятилетию, даже если факторы, влияющие на климат, такие как концентрация парниковых газов, не изменятся.

Контрольные прогоны модели запускают модель в период до того, как современная промышленная деятельность резко увеличила выбросы парниковых газов.Затем они позволяют модели работать сотни или тысячи лет без изменения парниковых газов, солнечной активности или любых других внешних факторов, влияющих на климат. Это отличается от естественного пробега, поскольку человеческие и природные факторы остаются неизменными.

Проект взаимного сравнения атмосферных моделей (AMIP) запущен

Климатические модели включают атмосферу, сушу и океан. AMIP эффективно «выключает» все, кроме атмосферы, используя фиксированные значения для суши и океана, основанные на наблюдениях.Например, прогоны AMIP используют наблюдаемые температуры поверхности моря в качестве входных данных для модели, позволяя реагировать температуре поверхности земли и температуре различных слоев атмосферы.

Обычно климатические модели имеют свою собственную внутреннюю изменчивость — краткосрочные климатические циклы в океанах, такие как явления Эль-Ниньо и Ла-Нинья, — которые происходят в другое время, чем то, что происходит в реальном мире. Прогоны AMIP позволяют разработчикам моделей сопоставлять температуры океана с наблюдениями, так что внутренняя изменчивость в моделях возникает одновременно с наблюдениями, а изменения во времени в обоих случаях легче сравнивать.

Внезапный запуск 4x CO2

В проектах по сравнению климатических моделей, таких как CMIP5, обычно требуется, чтобы все модели выполняли набор «диагностических» сценариев для проверки эффективности по различным критериям.

Одним из таких тестов является «резкое» увеличение содержания CO2 с доиндустриального уровня в четыре раза выше — с 280 частей на миллион (частей на миллион) до 1120 частей на миллион — при неизменности всех других факторов, влияющих на климат. (Для контекста, текущие концентрации CO2 составляют около 400 частей на миллион.) Это позволяет ученым увидеть, как быстро температура Земли реагирует на изменения CO2 в их модели по сравнению с другими.

• Одна из 42 панелей, выставленных на станции метро Gare du Nord в Париже, в честь Сюкуро Манабэ и его вклада в науку о климате в ознаменование конференции ООН по изменению климата COP21 в 2015 году. Уравнения были использованы Манабе в его базовой модели климата в конец 1960-х. Предоставлено: NOAA/Рори О’Коннор.

• Одна из 42 панелей, выставленных на станции метро Gare du Nord в Париже, в честь Сюкуро Манабэ и его вклада в науку о климате в ознаменование конференции ООН по изменению климата COP21 в 2015 году. Уравнения были использованы Манабе в его основополагающей модели климата в конце 1960-х годов. Предоставлено: Розамунд Пирс/Carbon Brief.

• Одна из 42 панелей, выставленных на станции метро Gare du Nord в Париже, в честь Сюкуро Манабэ и его вклада в науку о климате в ознаменование конференции ООН по изменению климата COP21 в 2015 году. Уравнения были использованы Манабе в его базовой модели климата в конец 1960-х. Предоставлено: NOAA/Рори О’Коннор.

1% CO2 работает

Еще один диагностический тест увеличивает выбросы CO2 с доиндустриального уровня на 1% в год, пока CO2 не увеличится в четыре раза и не достигнет 1120 частей на миллион.Эти сценарии также сохраняют неизменными все другие факторы, влияющие на климат.

Это позволяет разработчикам моделей изолировать эффекты постепенного увеличения CO2 от всего остального, происходящего в более сложных сценариях, таких как изменения в аэрозолях и других парниковых газах, таких как метан.

Палеоклиматические маршруты

Здесь прогоняются модели климата прошлого (палеоклимат). Модели использовались для различных периодов: за последние 1000 лет; голоцен, охватывающий последние 12 000 лет; последний ледниковый максимум 21 000 лет назад, во время последнего ледникового периода; последнее межледниковье около 127 000 лет назад; среднеплиоценовый теплый период 3.2 млн лет назад; и необычный период быстрого потепления, называемый палеоцен-эоценовым тепловым максимумом около 55 миллионов лет назад.

В этих моделях используются наилучшие доступные оценки факторов, влияющих на климат Земли в прошлом, включая солнечное излучение и вулканическую активность, а также долгосрочные изменения орбиты Земли и положения континентов.

Эти запуски палеоклиматических моделей могут помочь исследователям понять, как происходили большие колебания климата Земли в прошлом, например, во время ледниковых периодов, и как менялся уровень моря и другие факторы в периоды потепления и похолодания. Эти прошлые изменения дают ориентир на будущее, если потепление продолжится.

Специализированные модельные испытания

В рамках CMIP6 исследовательские группы по всему миру проводят множество различных экспериментов. К ним относятся рассмотрение поведения аэрозолей в моделях, образование облаков и обратная связь, реакция ледяных щитов на потепление, изменения муссонов, повышение уровня моря, изменения в землепользовании, океаны и воздействие вулканов.

Ученые также планируют проект взаимного сравнения геоинженерных моделей.В нем будет рассмотрено, как модели реагируют на закачку сульфидных газов в стратосферу для охлаждения климата, среди других возможных вмешательств.

^Наверх

 

Кто занимается моделированием климата по всему миру?

Во всем мире существует более двух десятков научных учреждений, разрабатывающих климатические модели, причем каждый центр часто создает и совершенствует несколько разных моделей одновременно.

Модели, которые они производят, обычно, хотя и довольно невообразимо, называются в честь самих центров.Поэтому, например, Центр Хэдли Метеобюро разработал семейство моделей «HadGEM3». Между тем, Лаборатория геофизической гидродинамики NOAA создала модель системы Земли «GFDL ESM2M».

Тем не менее, модели все чаще являются совместными усилиями, что часто отражается в их именах. Например, Центр Хэдли и более широкое сообщество Совета по исследованию окружающей среды (NERC) в Великобритании совместно разработали модель системы Земля «UKESM1». В основе лежит модель HadGEM3 Метеорологического бюро Центра Хэдли.

Другим примером является Модель системы Земли сообщества (CESM), созданная Национальным центром атмосферных исследований (NCAR) в США в начале 1980-х годов. Как следует из названия, эта модель является продуктом сотрудничества тысяч ученых (и доступна для бесплатной загрузки и запуска).

Тот факт, что во всем мире существуют многочисленные центры моделирования, в которых проходят аналогичные процессы, является «действительно важным направлением климатических исследований», — говорит д-р Крис Джонс, который возглавляет исследования Центра Хэдли Метеобюро в области моделирования растительности и углеродного цикла и их климат. Он сообщает Carbon Brief:

.

«Существует порядка 10 или 15 крупных глобальных центров моделирования климата, которые производят моделирование и результаты. И, сравнивая то, что говорят разные модели и разные наборы исследований, вы можете судить, в каких вещах следует доверять, где они совпадают, а в чем у нас меньше уверенности, где есть разногласия. Это определяет процесс разработки модели».

Если бы была только одна модель или один модельный центр, было бы гораздо меньше представлений о ее сильных и слабых сторонах, говорит Джонс.И хотя разные модели связаны — между группами ведется много совместных исследований и дискуссий — они обычно не доходят до использования одних и тех же строк кода. Он объясняет:

«Когда мы разрабатываем новую схему [моделирования], мы публикуем уравнения этой схемы в научной литературе, чтобы она рецензировалась экспертами. Он общедоступен, и другие центры могут сравнить его с тем, что они используют».

Ниже в Carbon Brief нанесены на карту центры моделирования климата, которые внесли свой вклад в пятый проект взаимного сравнения связанных моделей (CMIP5), который был включен в пятый оценочный отчет МГЭИК. Наведите указатель мыши на отдельные центры на карте, чтобы узнать о них больше.

Большинство центров моделирования находятся в Северной Америке и Европе. Однако стоит отметить, что список CMIP5 не является исчерпывающим перечнем центров моделирования, особенно потому, что он сосредоточен на учреждениях, разрабатывающих глобальные климатические модели. Это означает, что в список не включены центры, занимающиеся региональным моделированием климата или прогнозированием погоды, говорит Джонс:

«Например, мы проводим большую совместную работу с Бразилией, которая концентрирует свои МОЦ на прогнозировании погоды и сезонов.В прошлом они даже использовали версию HadGEM2 для отправки данных в CMIP5. Для CMIP6 они надеются запустить бразильскую модель системы Земля («BESM»)».

Степень общедоступности компьютерного кода каждого модельного центра различается в зависимости от учреждения. Многие модели доступны научному сообществу бесплатно по лицензии. Обычно для этого требуется подписание лицензии, определяющей условия использования и распространения кода.

Например, МОЦ ECHAM6, разработанная Институтом метеорологии им. Макса Планка в Германии, доступна по лицензионному соглашению (pdf), которое предусматривает, что использование его программного обеспечения «разрешено только в законных научных целях в исследованиях и образовании» и «не в коммерческих целях».

Институт отмечает, что основная цель лицензионного соглашения — сообщить, кто использует модели, и установить способ связи с пользователями. Там написано:

«Разработанное программное обеспечение MPI-M должно оставаться управляемым и документированным. В этом суть следующего лицензионного соглашения… Также важно предоставлять обратную связь разработчикам модели, сообщать об ошибках и предлагать улучшения кода».

Другие примеры моделей, доступных по лицензии, включают: модели NCAR CESM (как упоминалось ранее), ГКМ ModelE Института космических исследований Годдарда НАСА и различные модели Центра моделирования климата Института Пьера Симона Лапласа (IPSL) во Франции.

^Наверх

 

Что такое CMIP?

При таком большом количестве организаций, разрабатывающих и использующих климатические модели, существует риск того, что каждая группа подойдет к моделированию по-своему, что снизит степень сопоставимости их результатов.

Здесь на помощь приходит проект взаимного сравнения связанных моделей («CMIP»). CMIP представляет собой основу для экспериментов с моделями климата, позволяющую ученым систематически анализировать, подтверждать и улучшать ГКМ.

Слово «связанные» в названии означает, что все климатические модели в проекте являются связанными МОЦ атмосферы и океана. Доктор Крис Джонс из Метеорологического бюро объясняет значение слова «взаимное сравнение» в названии:

«Идея взаимного сравнения возникла из-за того, что много лет назад у разных групп моделирования были разные модели, но они также настраивали их немного по-разному и проводили с ними разные численные эксперименты. Когда вы приходите сравнивать результаты, вы никогда не можете быть полностью уверены, связаны ли различия с тем, что модели разные, или с тем, что они были настроены по-другому».

Таким образом, CMIP был разработан, чтобы привести в соответствие все эксперименты с моделями климата, которые проводились различными центрами моделирования.

С момента своего создания в 1995 году CMIP сменил несколько поколений, и с каждой итерацией разрабатываемые эксперименты становятся все более изощренными. Каждые 5-6 лет появляется новое поколение.

В первые годы эксперименты CMIP включали, например, моделирование воздействия ежегодного увеличения концентрации CO2 в атмосфере на 1% (как упоминалось выше). В более поздних итерациях эксперименты включали более подробные сценарии выбросов, такие как репрезентативные пути концентрации («RCP»).

Одинаковая настройка моделей и использование одних и тех же исходных данных означает, что ученые знают, что различия в прогнозах изменения климата, вытекающих из моделей, объясняются различиями в самих моделях. Это первый шаг в попытке понять, что вызывает эти различия.

Результаты, которые производит каждый центр моделирования, затем загружаются на центральный веб-портал, управляемый Программой диагностики и взаимного сравнения моделей климата (PCMDI), к которому могут свободно и открыто обращаться ученые из многих дисциплин со всего мира.

CMIP находится в ведении Рабочей группы комитета по совместному моделированию, которая является частью Всемирной программы исследований климата (ВПИК), базирующейся во Всемирной метеорологической организации в Женеве.Кроме того, группа CMIP наблюдает за разработкой экспериментов и наборов данных, а также за решением любых проблем.

Число исследователей, публикующих статьи на основе данных CMIP, «выросло с нескольких десятков до более чем тысячи», — говорит профессор Вероника Айринг, председатель группы CMIP, в недавнем интервью журналу Nature Climate Change.

По словам Айринга, после того, как моделирование модели для CMIP5 завершено, начинается CMIP6, в котором примут участие более 30 центров моделирования по всему миру.

Помимо основного набора экспериментов по моделированию «DECK» (диагностика, оценка и характеристика климата), CMIP6 также будет иметь набор дополнительных экспериментов для ответа на конкретные научные вопросы. Они разделены на отдельные проекты взаимного сравнения моделей, или «MIP». На данный момент одобрен 21 MIP, говорит Айринг:

«Предложения подавались в Группу CMIP и получали одобрение, если они соответствовали 10 критериям, установленным сообществом, в целом: прогресс в устранении пробелов, выявленных на предыдущих этапах CMIP, вклад в решение главных задач ВПИК и наличие по крайней мере восьми групп моделей, желающих участвовать .

Вы можете увидеть 21 MIP и общий план эксперимента CMIP6 на схеме ниже.

Схема экспериментального дизайна CMIP/CMIP6 и 21 одобренного CMIP6 MIP. Воспроизведено с разрешения Симпкинса (2017).

Существует специальный выпуск журнала Geoscientific Model Development, посвященный CMIP6, с 28 опубликованными статьями, охватывающими весь проект и конкретные MIP.

Результаты прогона модели CMIP6 лягут в основу большей части исследований, включенных в шестой оценочный доклад МГЭИК.Однако стоит отметить, что CMIP полностью независим от МГЭИК.

^Наверх

 

Как ученые проверяют климатические модели? Как они их проверяют?

Ученые проверяют или «проверяют» свои модели, сравнивая их с реальными наблюдениями. Это может включать, например, сравнение проекций модели с фактическими глобальными приземными температурами за последнее столетие.

Климатические модели могут быть проверены на соответствие прошлым изменениям климата Земли.Как упоминалось выше, эти сравнения с прошлым называются ретроспективными прогнозами.

Ученые не «рассказывают» своим моделям, как климат менялся в прошлом — например, они не вводят исторические данные о температуре. Вместо этого они вводят информацию о прошлых воздействиях на климат, а модели создают «прошлые прогнозы» исторических условий. Это может быть полезным способом проверки моделей.

Были использованы ретроспективные прогнозы климатических моделей различных климатических факторов, включая температуру (на поверхности, в океанах и атмосфере), дождь и снег, образование ураганов, протяженность морского льда и многие другие климатические переменные, чтобы показать, что модели способны точно моделировать климат Земли. .

Имеются ретроспективные прогнозы исторических рекордов температуры (с 1850 г. по настоящее время) за последние 2000 лет с использованием различных климатических прокси и даже за последние 20 000 лет.

Конкретные события, оказывающие большое влияние на климат, такие как извержения вулканов, также можно использовать для проверки производительности модели. Климат относительно быстро реагирует на извержения вулканов, поэтому разработчики моделей могут увидеть, точно ли модели отражают то, что происходит после крупных извержений, после ожидания всего в несколько лет.Исследования показывают, что модели точно прогнозируют изменения температуры и водяного пара в атмосфере после крупных извержений вулканов.

Климатические модели также сравниваются со средним состоянием климата, известным как «климатология». Например, исследователи проверяют, соответствует ли средняя температура Земли зимой и летом в моделях и реальности. Они также сравнивают протяженность морского льда между моделями и наблюдениями и могут предпочесть использовать модели, которые лучше отражают текущее количество морского льда при попытке спрогнозировать будущие изменения.

Эксперименты, в которых используется множество различных моделей с одинаковыми концентрациями парниковых газов и другими «воздействующими факторами», как и в проектах по взаимному сравнению моделей, позволяют выявить сходства и различия между моделями.

Для многих частей климатической системы среднее значение всех моделей может быть более точным, чем большинство отдельных моделей. Исследователи обнаружили, что прогнозы могут демонстрировать лучшую точность, надежность и последовательность, когда объединяются несколько независимых моделей.

Один из способов проверить надежность моделей — сравнить предполагаемые будущие изменения с тем, как обстоят дела в реальном мире. Однако это может быть трудно сделать с долгосрочными прогнозами, потому что потребуется много времени, чтобы оценить, насколько хорошо работают текущие модели.

Недавно компания Carbon Brief обнаружила, что модели, созданные учеными с 1970-х годов, в целом хорошо спрогнозировали будущее потепление. На видео ниже показан пример ретроспективных прогнозов и прогнозов модели в сравнении с фактической температурой поверхности.

^Наверх

 

Как «параметризуются» и настраиваются климатические модели?

Как упоминалось выше, ученые не имеют в своем распоряжении безграничного запаса вычислительной мощности, поэтому модели должны делить Землю на ячейки сетки, чтобы сделать расчеты более управляемыми.

Это означает, что на каждом шаге модели во времени рассчитывается средний климат каждой ячейки сетки. Однако в климатической системе и на поверхности Земли существует множество процессов, протекающих в масштабах внутри одной клетки.

Например, высота поверхности земли будет усреднена по всей ячейке сетки в модели, что означает, что при этом могут быть упущены детали любых физических объектов, таких как горы и долины. Точно так же облака могут образовываться и рассеиваться в масштабах, намного меньших, чем ячейка сетки.

Чтобы решить эту проблему, эти переменные «параметризируются», то есть их значения определяются в компьютерном коде, а не вычисляются самой моделью.

На приведенном ниже рисунке показаны некоторые процессы, которые обычно параметризуются в моделях.

Параметризация также может использоваться в качестве упрощения, когда климатический процесс не совсем понятен. Параметризация является одним из основных источников неопределенности в климатических моделях.

Список из 20 климатических процессов и свойств, которые обычно необходимо параметризовать в глобальных климатических моделях. Изображение предоставлено MetEd, Программа COMET, UCAR.

Во многих случаях невозможно сузить параметризованные переменные до одного значения, поэтому модель должна включать оценку.Ученые проводят тесты с моделью, чтобы найти значение или диапазон значений, которые позволяют модели дать наилучшее представление о климате.

Этот сложный процесс известен как «настройка» или «калибровка» модели. Хотя это необходимая часть моделирования климата, это не специфичный для него процесс. Например, в 1922 году в статье Королевского общества по теоретической статистике «оценка параметров» определялась как один из трех этапов моделирования.

Доктор Джеймс Скрин, доцент кафедры климатологии Эксетерского университета, описывает, как ученые могут настроить свою модель на альбедо (отражательную способность) морского льда.Он сообщает Carbon Brief:

.

«Во многих моделях морского льда альбедо морского льда — это параметр, которому присваивается определенное значение. Мы не знаем «правильного» значения альбедо льда. Существует некоторый диапазон неопределенности, связанный с наблюдениями альбедо. Таким образом, при разработке своих моделей центры моделирования могут экспериментировать с несколько иными, но правдоподобными значениями параметров, пытаясь смоделировать некоторые основные характеристики морского льда как можно ближе к нашим лучшим оценкам, полученным на основе наблюдений.Например, они могут захотеть убедиться, что сезонный цикл выглядит правильно или в среднем имеется примерно нужное количество льда. Это тюнинг».

Если бы все параметры были определены на 100%, то в этой калибровке не было бы необходимости, отмечает Скрин. Но знания ученых о климате несовершенны, потому что данные наблюдений, которые они получают, неполны. Следовательно, им необходимо проверить значения своих параметров, чтобы получить разумные выходные данные модели для ключевых переменных.

Глоссарий

Альбедо: Альбедо — это мера того, сколько солнечной энергии отражается поверхностью.Оно происходит от латинского слова albus, что означает белый. Альбедо измеряется как процент или доля солнечной энергии, которая отражается. Снег и лед, как правило, имеют более высокое альбедо, чем, например, почва, леса и открытая вода.

Альбедо: Альбедо — это мера того, сколько солнечной энергии отражается поверхностью. Оно происходит от латинского слова albus, что означает белый. Альбедо измеряется в процентах… Подробнее

Поскольку большинство глобальных моделей содержат схемы параметризации, практически все центры моделирования в той или иной степени занимаются настройкой моделей.Опрос, проведенный в 2014 г. (pdf), показал, что в большинстве случаев разработчики моделей настраивают свои модели, чтобы обеспечить точность долгосрочного среднего состояния климата, включая такие факторы, как абсолютные температуры, сплоченность морского льда, альбедо поверхности и протяженность морского льда. .

Фактор, на который чаще всего настраивают – в 70% случаев – это радиационный баланс в верхних слоях атмосферы. Этот процесс включал настройку параметров, в частности, облаков — микрофизики, конвекции и доли облаков, а также снега, альбедо морского льда и растительности.

Эта настройка заключается не только в «подгонке» исторических наблюдений. Скорее, если разумный выбор параметров приводит к результатам моделирования, резко отличающимся от наблюдаемой климатологии, разработчики моделей могут решить использовать другой. Точно так же, если обновления модели приводят к большому расхождению с наблюдениями, разработчики моделей могут искать ошибки или другие факторы, объясняющие разницу.

Как рассказал директор Института космических исследований им. Годдарда НАСА доктор Гэвин Шмидт, Carbon Brief:

«Глобальные средние тренды отслеживаются на предмет здравомыслия, но (как правило) не настраиваются точно.В сообществе идет много дискуссий по этому поводу, но всем ясно, что это нужно сделать более прозрачным».

 

Что такое коррекция смещения?

Хотя климатические модели в целом хорошо имитируют климат Земли, включая знакомые климатические особенности, такие как штормы, муссонные дожди, струйные течения, пассаты и циклы Эль-Ниньо, они не идеальны. Это особенно актуально в региональном и местном масштабах, где моделирование может иметь существенные отклонения от наблюдаемого климата, известные как «погрешности».

Эти смещения возникают из-за того, что модели представляют собой упрощение климатической системы, а крупномасштабные ячейки сетки, используемые в глобальных моделях, могут упускать детали местного климата.

В этих случаях ученые применяют методы «коррекции смещения» к модельным данным, объясняет д-р Дуглас Мараун, руководитель исследовательской группы по моделированию и анализу регионального климата в Университете Граца и соавтор книги «Статистическое уменьшение масштаба и смещение». Поправка на исследования климата». Он сообщает Carbon Brief:

.

«Представьте, что вы инженер-гидротехник и вам нужно защитить долину от внезапных наводнений из близлежащего горного ручья.Предполагается, что защита продлится в течение следующих десятилетий, поэтому вы должны учитывать будущие изменения в количестве осадков над вашим речным водосбором. Климатические модели, даже если они разрешают соответствующие погодные системы, могут быть необъективными по сравнению с реальным миром».

По словам Марауна, для инженера-гидротехника, который использует выходные данные климатической модели в качестве исходных данных для модели риска наводнений в долине, такие предубеждения могут иметь решающее значение:

«Предположим ситуацию, когда в реальности у вас минусовая температура, идет снег, а поверхностный сток от проливных дождей очень низкий.Но модель имитирует положительные температуры, осадки и внезапные наводнения».

Другими словами, использование выходных данных крупномасштабной климатической модели в том виде, в каком они есть, и их обработка с помощью модели наводнения может дать ложное представление о риске наводнения в этой конкретной долине.

Чтобы решить эту проблему и создать климатические прогнозы, которые инженер-водотехник может использовать при проектировании защиты от наводнений, ученые применяют «коррекцию смещения» к выходным данным климатической модели.

Профессор Эд Хокинс, профессор климатологии Университета Рединга, объясняет Carbon Brief:

«Коррекция погрешности — иногда называемая «калибровкой» — это процесс учета погрешностей в моделировании климатической модели для получения прогнозов, которые более соответствуют имеющимся наблюдениям.

По сути, ученые сравнивают долгосрочную статистику в выходных данных модели с наблюдаемыми климатическими данными. Затем с помощью статистических методов они корректируют любые погрешности в выходных данных модели, чтобы убедиться, что они согласуются с текущими знаниями о климатической системе.

Коррекция смещения часто основана на средней информации о климате, отмечает Мараун, хотя более сложные подходы также корректируют крайние значения.

Этап коррекции смещения в процессе моделирования особенно полезен, когда ученые рассматривают аспекты климата, для которых важны пороговые значения, говорит Хокинс.

Пример взят из исследования 2016 года, проведенного в соавторстве с Хокинсом, о том, как судоходные пути могут открыться через арктический морской лед из-за изменения климата. Он объясняет:

«Жизнеспособность арктического судоходства в будущем зависит от прогнозируемой толщины морского льда, поскольку различные типы судов не могут двигаться, если лед достигает критической толщины в любой точке маршрута. Если климатическая модель имитирует слишком много или слишком мало льда для сегодняшнего дня в определенном месте, то прогнозы жизнеспособности маршрута судна также будут неверными.

«Однако мы можем использовать наблюдения за толщиной льда, чтобы скорректировать пространственные погрешности в смоделированной толщине морского льда в Арктике и получить более точные прогнозы, чем без поправки на погрешность».

Другими словами, используя коррекцию смещения, чтобы правильно смоделировать морской лед в модели на сегодняшний день, Хокинс и его коллеги могут быть более уверены в своих прогнозах на будущее.

Российский ледокол на Северном полюсе.Кредит: Кристофер Мишель через Flickr.

Как правило, коррекция смещения применяется только к выходным данным модели, но в прошлом она также использовалась в прогонах моделей, объясняет Мараун:

«Примерно десять лет назад было довольно обычным делом корректировать потоки между различными компонентами модели — например, океаном и атмосферой — на каждом шаге модели в соответствии с наблюдаемыми полями с помощью так называемых «поправок на потоки»».

Недавние достижения в моделировании поправки на средний поток больше не нужны.Тем не менее, некоторые исследователи выдвинули предположения, что поправки на потоки все еще могут использоваться для устранения оставшихся смещений в моделях, говорит Мараун:

«Например, большинство МОЦ имитируют слишком холодную Северную Атлантику, проблема, которая имеет косвенные последствия, например, для атмосферной циркуляции и характера осадков в Европе».

Таким образом, подталкивая модель к тому, чтобы симуляции Северной Атлантики не отклонялись от графика (на основе данных наблюдений), идея состоит в том, чтобы, например, получить более точные симуляции осадков для Европы.

Тем не менее, при использовании коррекции потока есть потенциальные ловушки, добавляет он:

«Обратной стороной таких подходов является то, что в модели есть искусственная сила, которая тянет модель к наблюдениям, и такая сила может даже ослабить моделируемое изменение климата».

Другими словами, если модель не дает достаточного количества осадков в Европе, причина может быть не в Северной Атлантике, а в Северной Атлантике, объясняет Мараун. Например, это может быть связано с тем, что смоделированные траектории шторма отправляют ливни не в тот регион.

Это подтверждает тот факт, что ученые должны быть осторожны, чтобы не применять коррекцию смещения, не понимая основной причины смещения, заключает Мараун:

«Исследователям климата необходимо приложить гораздо больше усилий, чтобы понять происхождение погрешностей моделей, а исследователям, занимающимся исправлением погрешностей, необходимо включить эту информацию в свои исследования».

В недавней статье о перспективах в журнале Nature Climate Change Мараун и его соавторы утверждают, что «текущие методы коррекции смещения могут улучшить применимость моделирования климата», но что они не могут — и не должны — использоваться для преодоления более значительных ограничений с помощью климатические модели.

^Наверх

 

Насколько точны проекции температуры климатической модели?

Одним из наиболее важных результатов климатических моделей является проекция глобальной приземной температуры.

Чтобы оценить, насколько хорошо работают их модели, ученые сравнивают наблюдения за климатом Земли с прогнозами будущих температур моделей и «прошлыми прогнозами» температуры. Затем ученые могут оценить точность прогнозов температуры, посмотрев, как отдельные модели климата и среднее значение всех моделей сравниваются с наблюдаемым потеплением.

Исторические изменения температуры с конца 1800-х годов обусловлены рядом факторов, включая увеличение концентрации парниковых газов в атмосфере, аэрозоли, изменения солнечной активности, извержения вулканов и изменения в землепользовании. Естественная изменчивость также играет роль в более коротких временных масштабах.

Если модели хорошо отражают реакцию климата в прошлом, исследователи могут быть более уверены в том, что они будут точно реагировать на изменения тех же факторов в будущем.

Carbon Brief более подробно изучил, как климатические модели сравниваются с наблюдениями, в недавнем аналитическом материале, изучив, как прогнозы приземной температуры в климатических моделях с 1970-х годов соответствуют реальности.

Модельные оценки атмосферных температур немного выше, чем наблюдения, в то время как модели содержания тепла в океане довольно хорошо соответствуют нашей наилучшей оценке наблюдаемых изменений.

Сравнение моделей и наблюдений может оказаться довольно сложной задачей.Наиболее часто используемые значения климатических моделей относятся к температуре воздуха непосредственно над поверхностью. Однако наблюдаемые рекорды температуры представляют собой комбинацию температуры воздуха непосредственно над поверхностью над сушей и температуры поверхностных вод океана.

Сравнение глобальных температур воздуха из моделей с комбинацией температур воздуха и температур поверхности моря в наблюдениях может создать проблемы. Чтобы объяснить это, исследователи создали то, что они называют «смешанными полями» из климатических моделей, которые включают температуру поверхности океанов и температуру поверхности воздуха над сушей, чтобы соответствовать тому, что фактически измеряется в наблюдениях.

Эти смешанные поля из моделей показывают немного меньшее потепление, чем глобальные температуры приземного воздуха, поскольку в последние годы воздух над океаном нагревается быстрее, чем температура поверхности моря.

На приведенном ниже рисунке

Carbon Brief показано как среднее значение температуры воздуха по всем моделям CMIP5 (штриховая черная линия), так и среднее значение смешанных полей по всем моделям CMIP5 (сплошная черная линия). Серая область показывает неопределенность результатов модели, известную как доверительный интервал 95%. Отдельные цветные линии представляют различные оценки температуры наблюдений от групп, таких как Центр Хэдли Метеобюро, NOAA и НАСА.

RCP4.5 CMIP5 среднее значение смешанной модели суши/океана (черный), диапазон двух сигм модели (серый) и записи температуры наблюдений НАСА, NOAA, HadCRUT, Cowtan and Way и Berkeley Earth с 1970 по 2020 год. Пунктирная черная линия линия показывает исходное (несмешанное) мультимодельное среднее значение CMIP5. Предварительное значение на 2017 год основано на температурных аномалиях до конца августа. Диаграмма Carbon Brief с использованием Highcharts.

Смешанные поля из моделей в целом достаточно хорошо соответствуют потеплению, наблюдаемому в наблюдениях, в то время как температуры воздуха из моделей показывают немного большее потепление, поскольку они включают температуру воздуха над океаном, а не самой поверхности моря.Все наблюдения находятся в пределах 95-процентного доверительного интервала прогона модели, что позволяет предположить, что модели хорошо отражают краткосрочную естественную изменчивость, вызванную Эль-Ниньо и другими факторами.

Более длительный период прогнозов модели с 1880 по 2100 год показан на рисунке ниже. Он показывает как более долгосрочное потепление с конца 19 века, так и прогнозы будущего потепления в рамках сценария относительно быстрого сокращения выбросов (называемого «RCP4.5»), когда глобальные температуры достигают около 2.на 5°C выше доиндустриального уровня к 2100 г. (и примерно на 2°C выше базового уровня 1970-2000 гг., показанного на рисунке).

То же, что и предыдущий рисунок, но с 1880 по 2100 год. В прогнозах до 2100 года используется RCP4.5. Обратите внимание, что этот и предыдущий график используют базовый период 1970-2000 гг. Диаграмма Carbon Brief с использованием Highcharts.

Прогнозы климата с середины 1800-х годов довольно хорошо согласуются с наблюдениями. Есть несколько периодов, например, начало 1900-х годов, когда Земля была немного холоднее, чем предсказывали модели, или 1940-е годы, когда наблюдения были немного теплее.

Однако в целом сильное соответствие между моделируемой и наблюдаемой температурой повышает уверенность ученых в том, что модели точно отражают как факторы, вызывающие изменение климата, так и уровень краткосрочной естественной изменчивости климата Земли.

Для периода с 1998 года, когда наблюдения были немного ниже, чем прогнозы модели, в недавней статье в журнале Nature исследуются причины, по которым это произошло.

Исследователи обнаружили, что некоторые различия устраняются путем использования смешанных полей из моделей.Они предполагают, что оставшуюся часть расхождения можно объяснить комбинацией краткосрочной естественной изменчивости (в основном в Тихом океане), небольшими вулканами и меньшей, чем ожидалось, солнечной активностью, которая не была включена в модели после 2005 г. проекции.

Глобальная средняя приземная температура является лишь одной из многих переменных, включенных в климатические модели, и модели можно оценивать по многим другим климатическим показателям. Например, в нижних слоях атмосферы есть определенные «отпечатки пальцев» человеческого потепления, которые видны как в моделях, так и в наблюдениях.

Прогнозы модели

были проверены на основе наблюдений за температурой на поверхности, в океанах и атмосфере, с историческими данными о дождях и снеге, с образованием ураганов, протяженностью морского льда и многими другими климатическими переменными.

Модели, как правило, хорошо справляются с сопоставлением наблюдений в глобальном масштабе, хотя некоторые переменные, такие как осадки, труднее правильно определить на региональном уровне.

^Наверх

 

Каковы основные ограничения в моделировании климата на данный момент?

Стоит повторить, что климатические модели не являются идеальным представлением климата Земли и не могут быть таковыми.Поскольку климат по своей природе хаотичен, его невозможно смоделировать со 100-процентной точностью, тем не менее модели довольно хорошо справляются с задачей правильного воспроизведения климата.

Точность прогнозов, сделанных моделями, также зависит от качества прогнозов, которые в них входят. Например, ученые не знают, снизятся ли выбросы парниковых газов, и поэтому делают оценки, исходя из разных сценариев будущего социально-экономического развития. Это добавляет еще один уровень неопределенности к климатическим прогнозам.

Точно так же существуют аспекты будущего, которые были бы настолько редки в истории Земли, что их чрезвычайно трудно прогнозировать. Одним из примеров является то, что ледяные щиты могут дестабилизироваться по мере таяния, что ускорит ожидаемое глобальное повышение уровня моря.

Тем не менее, несмотря на то, что модели становятся все более сложными и изощренными, все еще существуют аспекты климатической системы, которые они изо всех сил пытаются зафиксировать так, как хотелось бы ученым.

Облака

Одним из основных ограничений моделей климата является то, насколько хорошо они представляют облака.

Облака — постоянная заноза для климатологов. Они покрывают около двух третей Земли одновременно, но отдельные облака могут образовываться и исчезать в течение нескольких минут; они могут как нагревать, так и охлаждать планету, в зависимости от типа облака и времени суток; и у ученых нет записей о том, какими были облака в далеком прошлом, что затрудняет определение того, изменились ли они и как.

Особый аспект трудностей моделирования облаков сводится к конвекции.Это процесс, при котором теплый воздух у поверхности Земли поднимается через атмосферу, охлаждается, а затем содержащаяся в нем влага конденсируется, образуя облака.

В жаркие дни воздух быстро прогревается, что приводит к конвекции. Это может привести к интенсивным кратковременным дождям, часто сопровождаемым громом и молнией.

Конвекционные дожди могут происходить в короткие промежутки времени и в очень специфических районах. Таким образом, модели глобального климата имеют слишком грубое разрешение, чтобы зафиксировать эти дождевые явления.

Вместо этого ученые используют «параметризацию» (см. выше), которая представляет усредненные эффекты конвекции по отдельной ячейке сетки. Это означает, что МОЦ не имитируют отдельные штормы и локальные сильные дожди, объясняет д-р Лиззи Кендон, старший научный сотрудник по экстремальным климатическим явлениям в Центре им.

«Как следствие, МОЦ не могут фиксировать интенсивность осадков в субсуточных временных масштабах и экстремальные значения осадков в летнее время. Таким образом, у нас будет низкая уверенность в будущих прогнозах почасовых осадков или конвективных экстремумов на основе МОЦ или РКМ с грубым разрешением.

(Carbon Brief позже на этой неделе опубликует статью, посвященную прогнозам осадков с помощью климатической модели.)

Чтобы решить эту проблему, ученые разрабатывают климатические модели с очень высоким разрешением. У них есть ячейки сетки шириной в несколько километров, а не в десятки километров. Эти «конвективно-разрешающие» модели могут имитировать более крупные конвективные бури без необходимости параметризации.

Однако компромисс большей детализации заключается в том, что модели еще не могут охватить весь земной шар.Несмотря на меньшую площадь и использование суперкомпьютеров, эти модели все еще требуют очень много времени для запуска, особенно если ученые хотят запустить множество вариантов модели, известной как «ансамбль».

Например, моделирование, являющееся частью проекта Future Climate For Africa IMPALA («Улучшение модельных процессов для африканского климата»), использует модели, допускающие конвекцию, охватывающие всю Африку, но только для одного члена ансамбля, говорит Кендон. Точно так же следующий набор климатических прогнозов Великобритании, который должен состояться в следующем году («UKCP18»), будет проводиться для 10 участников ансамбля, но только для Великобритании.

Но до расширения этих моделей, допускающих конвекцию, до глобального масштаба еще далеко, отмечает Кендон:

«Вероятно, пройдет много лет, прежде чем мы сможем позволить себе [вычислительную мощность] для моделирования глобального климата с учетом конвекции, особенно для нескольких членов ансамбля».

Двойной ITCZ ​​

С проблемой облаков в глобальных моделях связана проблема «двойного ITCZ». Зона межтропической конвергенции, или ITCZ, представляет собой огромный пояс низкого давления, который окружает Землю вблизи экватора.Он определяет годовой характер осадков в большей части тропиков, что делает его чрезвычайно важной характеристикой климата для миллиардов людей.

Иллюстрация внутритропической зоны конвергенции (ITCZ) и основных закономерностей глобальной циркуляции в атмосфере Земли. Источник: Creative Commons

.

ITCZ ​​каждый год путешествует на север и юг через тропики, примерно отслеживая положение солнца в зависимости от времени года. Глобальные климатические модели действительно воссоздают ITCZ ​​в своих симуляциях, которая возникает в результате взаимодействия между отдельными физическими процессами, закодированными в модели.Однако, как поясняется в статье ученых из Калифорнийского технологического института в США, опубликованной в Journal of Climate, есть некоторые области, в которых климатические модели не могут правильно представить положение ITCZ:

«[В] восточной части Тихого океана ITCZ ​​большую часть года находится к северу от экватора, изгибаясь на несколько градусов широты вокруг [линии] шести [градусов широты]. Однако на короткий период весной он разделяется на две ITCZ, расположенные по обе стороны экватора. Текущие климатические модели преувеличивают это разделение на две ITCZ, что приводит к хорошо известному двойному смещению ITCZ ​​в моделях.

Большинство МОЦ демонстрируют некоторую степень проблемы двойного ITCZ, из-за чего они моделируют слишком большое количество осадков в большей части тропиков южного полушария, а иногда недостаточное количество осадков в экваториальной части Тихого океана.

Двойная ITCZ ​​«является, пожалуй, наиболее значительным и наиболее устойчивым отклонением в современных климатических моделях», — говорит доктор Баоцян Сян, главный научный сотрудник Лаборатории геофизической гидродинамики Национального управления океанических и атмосферных исследований США.

Основным следствием этого является то, что разработчики моделей менее уверены в прогнозах того, как может измениться ITCZ ​​по мере потепления климата.Но есть и случайные удары, говорит Сян в интервью Carbon Brief:

.

«Например, большинство современных климатических моделей предсказывают ослабление пассата наряду с замедлением циркуляции Уокера. Существование [] двойной проблемы ITCZ ​​может привести к недооценке этого ослабленного пассата».

(Пассаты — это почти постоянные восточные ветры, которые кружат вокруг Земли по обе стороны от экватора.)

Кроме того, исследование 2015 года, опубликованное в Geophysical Research Letters, предполагает, что, поскольку двойная ITCZ ​​влияет на обратную связь облаков и водяного пара в моделях, она, следовательно, играет роль в чувствительности климата.

Глоссарий

Чувствительность климата: Количество потепления, которое мы можем ожидать, когда содержание углекислого газа в атмосфере удвоится по сравнению с уровнем до промышленной революции. Существует два способа выразить чувствительность климата: Переходная реакция климата (TCR) — это потепление на поверхности Земли, которое мы можем ожидать в точке удвоения, а равновесная чувствительность климата (ECS) — это общая величина потепления после того, как Земля успела удвоиться. полностью приспособиться к дополнительному углекислому газу.

Чувствительность к климату: Количество потепления, которое мы можем ожидать, когда содержание углекислого газа в атмосфере удвоится по сравнению с тем, что было до промышленной революции. Есть два способа выразить чувствительность к климату: переходный климат… Подробнее

Они обнаружили, что модели с сильной двойной ITCZ ​​имеют более низкое значение равновесной чувствительности климата (ECS), что указывает на то, что «большинство моделей могли недооценивать ECS». Если модели недооценивают ECS, климат потеплеет больше в ответ на выбросы, вызванные деятельностью человека, чем предполагают их текущие прогнозы.

Причины двойного ITCZ ​​в моделях сложны, говорит Сян в интервью Carbon Brief, и были предметом многочисленных исследований. По словам Сяна, скорее всего, этому будет способствовать ряд факторов, в том числе способ параметризации конвекции в моделях.

Например, в статье Proceedings of the National Academy of Sciences в 2012 году было высказано предположение, что проблема связана с тем, что большинство моделей не создают достаточно густых облаков над «часто пасмурным Южным океаном», что приводит к более высоким, чем обычно, температурам над южным полушарием. в целом, а также смещением на юг количества тропических осадков.

Что касается вопроса о том, когда ученые смогут решить эту проблему, Сян говорит, что на него сложно ответить:

«С моей точки зрения, я думаю, что мы, возможно, не сможем полностью решить эту проблему в ближайшее десятилетие. Тем не менее, мы добились значительного прогресса благодаря лучшему пониманию физики модели, увеличению разрешения модели и более надежным наблюдениям».

Струйные потоки

Наконец, еще одна распространенная проблема в климатических моделях связана с положением струйных течений в климатических моделях.Реактивные потоки — это извилистые реки высокоскоростных ветров, текущие высоко в атмосфере. Они могут направлять погодные системы с запада на восток по всей Земле.

Как и в случае с ITCZ, климатические модели воссоздают струйные течения в результате фундаментальных физических уравнений, содержащихся в их коде.

Однако в моделях струйные течения часто кажутся слишком «зональными» — другими словами, они слишком сильны и слишком прямолинейны, объясняет доктор Тим Вуллингс, преподаватель физического климата в Оксфордском университете и бывший руководитель совместной Встретился с группой оценки процессов Office-Universities для блокировки и штурма путей.Он сообщает Carbon Brief:

.

«В реальном мире самолет немного отклоняется на север, пересекая Атлантику (и немного Тихий океан). Поскольку модели недооценивают это, в среднем струя часто находится слишком далеко к экватору».

В результате модели не всегда точно определяют пути, по которым идут погодные условия низкого давления, известные как «тропы шторма». По словам Вуллингс, штормы в моделях часто слишком вялые, они недостаточно сильны и утихают слишком быстро.

Есть способы улучшить это, говорит Вуллингс, но некоторые из них более просты, чем другие. В общем, увеличение разрешения модели может помочь, Woollings говорит:

«Например, когда мы увеличиваем разрешение, вершины гор становятся немного выше, и это способствует отклонению струй немного на север. Бывают и более сложные вещи; если мы сможем улучшить, более активные штормы в модели, это может оказать эффект домино на струйный поток, который частично вызывается штормами».

(Горные вершины становятся выше по мере увеличения разрешения модели, потому что большая детализация позволяет модели «видеть» больше горы, поскольку она сужается к вершине.)

Другим вариантом является улучшение того, как модель представляет физику атмосферы в своих уравнениях, добавляет Вуллингс, используя «новые умные схемы [для аппроксимации] гидромеханики в компьютерном коде».

^Наверх

 

Каков процесс улучшения моделей?

Процесс разработки климатической модели — это долгосрочная задача, которая не заканчивается после публикации модели. Большинство центров моделирования будут обновлять и улучшать свои модели в непрерывном цикле, при этом в процессе разработки ученые тратят несколько лет на создание следующей версии своих моделей.

Специалист по моделированию климата за работой в Метеобюро, Эксетер, Великобритания. Кредит: Метеобюро.

По словам доктора Криса Джонса из Центра им. Хэдли Метеорологического бюро, новая версия модели, включающая все усовершенствования, может быть выпущена после того, как она будет готова:

«Это похоже на то, как автомобильные компании строят следующую модель определенного автомобиля, поэтому они выпускали одну и ту же модель в течение многих лет, но затем внезапно появляется новая, которую они разрабатывали. Мы делаем то же самое с нашими климатическими моделями».

В начале каждого цикла климат, воспроизводимый моделью, сравнивается с рядом наблюдений, чтобы выявить самые серьезные проблемы, объясняет доктор Тим Вуллингс.Он сообщает Carbon Brief:

.

«После того, как они идентифицированы, внимание обычно переключается на оценку физических процессов, которые, как известно, влияют на эти области, и предпринимаются попытки улучшить представление этих процессов [в модели]».

То, как это делается, варьируется от случая к случаю, говорит Вуллингс, но, как правило, заканчивается каким-то новым улучшенным кодом:

«Это могут быть целые строки кода, чтобы обрабатывать процесс немного по-другому, или иногда это может быть просто изменение существующего параметра на лучшее значение.Это вполне может быть мотивировано новыми исследованиями или опытом других [модельных центров]».

Иногда в ходе этого процесса ученые обнаруживают, что одни проблемы компенсируют другие, добавляет он:

«Например, процесс А оказался слишком сильным, но, похоже, это было компенсировано слишком слабым процессом Б. В этих случаях процесс А, как правило, фиксируется, даже если в краткосрочной перспективе это ухудшает модель. Затем внимание переключается на исправление процесса B. В конце концов, модель лучше представляет физику обоих процессов, и в целом мы получаем лучшую модель.

В Центре Хэдли Метеобюро в процессе разработки участвуют несколько групп, или «групп оценки процесса», которые стремятся улучшить другой элемент модели, объясняет Вуллингс:

«Группы оценки процессов — это, по сути, оперативные группы, которые следят за определенными аспектами модели. Они отслеживают предубеждения в своей области по мере развития модели и тестируют новые методы для их уменьшения. Эти группы регулярно встречаются для обсуждения своей области и часто включают представителей академического сообщества, а также ученых Метеорологического бюро.

Затем улучшения, над которыми работает каждая группа, объединяются в новую модель. «После завершения модель можно будет запускать всерьез», — говорит Джонс:

«В конце двух- или трехлетнего процесса у нас есть модель нового поколения, которая, по нашему мнению, лучше, чем предыдущая, и тогда мы можем начать использовать ее, чтобы как бы вернуться к научным вопросам, которые мы просматривали раньше и посмотрим, сможем ли мы ответить на них лучше».

^Наверх

 

Как ученые производят информацию о климатических моделях для конкретных регионов?

Одним из основных недостатков моделей глобального климата является то, что ячейки сетки, из которых они состоят, обычно имеют размер около 100 км по долготе и широте в средних широтах. Если учесть, что Великобритания, например, имеет ширину чуть более 400 км, это означает, что она представлена ​​в МОЦ несколькими ячейками сетки.

Такое грубое разрешение означает, что МОЦ пропускают географические особенности, характеризующие конкретное место. Некоторые островные государства настолько малы, что ГКМ может рассматривать их просто как участок океана, отмечает профессор Майкл Тейлор, старший преподаватель Университета Вест-Индии и ведущий автор-координатор специального доклада МГЭИК по 1.5С. Он сообщает Carbon Brief:

.

«Если вы думаете об островах восточной части Карибского моря, один остров в восточной части Карибского моря попадает в ячейку сетки, поэтому в этих глобальных климатических моделях он представлен как вода».

«Даже более крупные острова Карибского бассейна представлены в виде одного или, самое большее, двух блоков сетки, поэтому вы получаете информацию только для одного или двух блоков сетки — это накладывает ограничения на небольшие острова Карибского региона и небольшие острова в целом. Таким образом, вы не получите уточненную, более точную информацию в масштабе страны для небольших островов.

Ученые преодолевают эту проблему путем «уменьшения масштаба» глобальной климатической информации до локального или регионального масштаба. По сути, это означает получение информации, предоставленной МОЦ или крупномасштабными наблюдениями, и применение ее к конкретному месту или региону.

Рифы Тобаго и остров Майро, Сент-Винсент и Гренадины. Предоставлено: robertharding/Alamy Stock Photo.

Для небольших островных государств этот процесс позволяет ученым получать полезные данные для конкретных островов или даже областей внутри островов, объясняет Тейлор:

«Весь процесс уменьшения масштаба заключается в попытке взять информацию, которую вы можете получить в большом масштабе, и каким-то образом связать ее с локальным масштабом, или островным масштабом, или даже субостровным масштабом.

Существуют две основные категории методов уменьшения масштаба. Первый — «динамическое уменьшение масштаба». По сути, это запуск моделей, похожих на GCM, но для определенных регионов. Поскольку эти региональные климатические модели (РКМ) охватывают меньшую площадь, они могут иметь более высокое разрешение, чем ГКМ, и при этом работать в разумные сроки. При этом, отмечает доктор Дэнн Митчелл, преподаватель Школы географических наук Бристольского университета, RCM могут быть медленнее, чем их глобальные аналоги:

«RCM с 25-километровыми ячейками сетки, покрывающими Европу, займет примерно в 5-10 раз больше времени, чем GCM с разрешением ~150 км.

The UK Climate Projections 2009 (UKCP09), например, представляет собой набор климатических прогнозов специально для Великобритании, подготовленных на основе региональной климатической модели – модели HadRM3 Метеобюро Центра Хэдли.

HadRM3 использует ячейки сетки 25 на 25 км, таким образом, разделив Великобританию на 440 квадратов. Это было улучшением по сравнению с предшественником UKCP09 («UKCIP02»), который производил проекции с пространственным разрешением 50 км. На приведенной ниже карте показано, насколько большую детализацию дает 25-километровая сетка (шесть карт справа), чем 50-километровая сетка (две карты крайние слева),

. RCM

, такие как HadRM3, могут добавить лучшее, хотя и ограниченное, представление о местных факторах, таких как влияние озер, горных хребтов и морского бриза.

Сравнение изменений средней сезонной температуры, зимней (вверху) и летней (внизу) к 2080-м годам по сценариям высоких выбросов, из UKCIP02 (крайние левые панели) и согласно прогнозам для UKCP09 при трех уровнях вероятности (10, 50 и 90% ). Более темный красный оттенок показывает большее потепление. © UK Climate Projections 2009

Несмотря на то, что RCM ограничены конкретной областью, им все же необходимо учитывать более широкий климат, влияющий на него. Ученые делают это, вводя информацию из МОЦ или наблюдений.Тейлор объясняет, как это относится к его исследованиям в Карибском море:

«Для динамического уменьшения масштаба сначала необходимо определить область, в которой вы собираетесь запускать модель — в нашем случае мы определяем своего рода область Карибского бассейна/внутри Америки — поэтому мы ограничиваем моделирование этой областью. Но, конечно же, вы вводите в границы этой области выходные данные крупномасштабных моделей, так что информация о более крупной модели управляет, а не мелкомасштабной моделью. И это динамическое уменьшение масштаба — вы, по сути, выполняете моделирование в более мелком масштабе, но в ограниченной области, получая информацию на границах.

Также можно «вкладывать» или встраивать RCM в GCM, что означает, что ученые могут одновременно запускать более одной модели и одновременно получать несколько уровней выходных данных.

Вторая основная категория масштабирования — «статистическое масштабирование». Это предполагает использование данных наблюдений для установления статистической взаимосвязи между глобальным и местным климатом. Используя эту взаимосвязь, ученые затем получают локальные изменения на основе крупномасштабных прогнозов, полученных из МОЦ или наблюдений.

Одним из примеров статистического уменьшения масштаба является генератор погоды. Генератор погоды создает синтетические временные ряды ежедневных и/или почасовых данных для определенного местоположения. Он использует комбинацию наблюдаемых местных данных о погоде и прогнозы будущего климата, чтобы дать представление о том, какими могут быть будущие погодные условия в краткосрочных временных масштабах. (Генераторы погоды также могут создавать временные ряды погоды в текущем климате.)

Его можно использовать в целях планирования, например, при оценке рисков наводнений, чтобы смоделировать, справятся ли существующие средства защиты от наводнений с вероятными уровнями проливных дождей в будущем.

Как правило, эти статистические модели можно запускать быстро, что позволяет ученым выполнять множество симуляций за время, необходимое для выполнения одного запуска МОЦ.

Стоит отметить, что информация в уменьшенном масштабе по-прежнему сильно зависит от качества информации, на которой она основана, такой как данные наблюдений или вводимые данные GCM. любые неопределенности, связанные с данными, на которые он опирается.

Статистическое уменьшение масштаба, в частности, зависит от данных наблюдений, используемых для получения статистической взаимосвязи. Понижение масштаба также предполагает, что отношения в нынешнем климате сохранятся в более теплом мире, отмечает Митчелл. Он сообщает Carbon Brief:

.

«[Статистическое уменьшение масштаба] может подойти для хорошо наблюдаемых периодов времени или хорошо наблюдаемых достопримечательностей, но, как правило, если вы слишком далеко заходите в локальную систему, статистическая взаимосвязь нарушается. По этой причине статистическое даунскейлинг плохо ограничивается будущими климатическими прогнозами».

Динамическое уменьшение масштаба более надежно, говорит Митчелл, но только в том случае, если RCM хорошо фиксирует соответствующие процессы и данные, управляющие ими, надежны:

«Часто для моделирования климата реализация погодных и климатических процессов в динамической модели не слишком отличается от более грубой глобальной управляющей модели, поэтому динамическое уменьшение масштаба обеспечивает лишь ограниченную возможность улучшения данных.Однако, если все сделано правильно, динамическое уменьшение масштаба может быть полезно для локального понимания погоды и климата, но требует огромной проверки модели и, в некоторых случаях, разработки модели для представления процессов, которые можно зафиксировать в новых более мелких масштабах».

^Наверх

Обновлено 15 января 2018 г., чтобы уточнить, что приз в один миллион долларов за решение уравнений NS предназначен для доказательства существования решения при любых обстоятельствах и что ячейки сетки сходятся к полюсам только тогда, когда сетка основана на широте и долгота.

Carbon Brief благодарит всех ученых, которые помогали в подготовке этой статьи.

Завтра: интерактивная хронология основных достижений в области моделирования климата за последнее столетие.

Sharelines из этой истории

Выбросы парниковых газов в России: спутники находят и отслеживают утечки метана в стране

Утром в пятницу, 4 июня, дала течь подземная магистраль газопровода, проходящая через древнюю республику Татарстан.И не маленький.

В другую эпоху массовая утечка могла остаться незамеченной.

Но фотограф Washington Post, используя спутниковые снимки и отслеживая координаты GPS, нашел вероятное место в часе ходьбы от ближайшей дороги общего пользования, в 490 милях к востоку от Москвы. Там он увидел глубокую выбоину и следы шин на площади размером с половину футбольного поля, окруженные желтыми знаками, предупреждающими о подземных трубопроводах между деревьями.

(Артур Бондар для The Washington Post)

Этот эпизод отражает фундаментальный сдвиг в климатической политике.Многие страны и компании долгое время искажали или просто неправильно подсчитывали, сколько метана из ископаемого топлива они выбрасывают в воздух.

Теперь новые спутники, предназначенные для обнаружения и измерения парниковых газов, находятся на орбите Земли, и их число в пути. Эти часовые в небе предвещают эру прозрачности данных, поскольку их покровители стремятся защитить планету, сокращая разрыв между количеством метана, которое, как известно ученым, находится в атмосфере, и тем, что сообщается с земли — отрасль за отраслью, трубопровод за трубопровод, утечка за утечкой.

Спутники могут предоставить в режиме реального времени доказательства массивных, незарегистрированных утечек метана — и кто несет за них ответственность. Эта информация может помочь чиновникам привлечь к ответственности компании-загрязнители или разоблачить правительства, которые скрывают или игнорируют опасные выбросы, которые нагревают мир.

«Атмосфера не лжет», — сказал Дэниел Джейкоб, ученый-атмосферник из Гарвардского университета , который использует спутниковые измерения, чтобы попытаться интерпретировать выбросы метана в мире.

Продолжение истории под рекламой

Спутниковые разоблачения могут еще больше осложнить критически важный климатический саммит Организации Объединенных Наций в Шотландии в ноябре, известный как COP26, где мировые лидеры столкнутся с давлением, требующим сокращения выбросов парниковых газов.Многим странам еще предстоит выполнить обещания, данные ими при заключении Парижского соглашения по климату в 2015 году — обещания, которые, по словам участников переговоров по климату, уже слишком малы, чтобы ограничить катастрофическое потепление.

По данным НАСА, метан, второй по распространенности парниковый газ после углекислого газа, является причиной примерно четверти глобального потепления со времен промышленной революции. Это главный компонент природного газа.

Сегодня вторым по величине производителем природного газа является Россия, питаемая богатым регионом Ямала, за которым следует Иран и его газовые месторождения в Персидском заливе.Далее идут Китай, Канада и Катар с его флотилией танкеров для перевозки сжиженного природного газа. Соединенные Штаты, поддерживаемые горизонтальным гидроразрывом пласта в Пермском бассейне на западе Техаса и востоке Нью-Мексико, остаются крупнейшим в мире производителем природного газа.

Ученые говорят, что быстрое сокращение выбросов метана «вероятно, будет самым мощным рычагом» для замедления темпов потепления. Но они также зафиксировали тревожный и неожиданный всплеск атмосферных концентраций в последние годы, который они еще не определили.

Тайна метана также привлекла внимание участников переговоров по климату, которые соберутся в Глазго, где метан стоит на первом месте в повестке дня. В преддверии этих переговоров Соединенные Штаты и Европа выступили с Глобальным обязательством по метану, целью которого является сокращение выбросов метана почти на треть к 2030 году. России нет.

Наблюдатели климатического саммита говорят, что, учитывая разросшуюся нефтегазовую промышленность России, очень важно убедить президента Владимира Путина перекрыть протекающие трубопроводы его страны и отказаться от планов по увеличению экспорта природного газа.

Главный переговорщик Белого дома по климату Джон Ф. Керри провел несколько часов с высшими российскими чиновниками в поисках «дорожной карты», сказал Руслан Эдельгериев, специальный представитель президента по вопросам климата в Российской Федерации.

Эдельгериев сообщил, что в соответствии с новым подзаконным актом в России требования к метану «будут ужесточены», потому что, в отличие от углекислого газа, метан не может поглощаться лесами. В совместном заявлении, сделанном в июле, две страны договорились о сотрудничестве по широкому кругу климатических вопросов, включая ограничения выбросов метана и спутниковый мониторинг выбросов.

«Мы ничего не скрываем. Мы понимаем, что проблемы есть, и пытаемся найти решения», — сказал Эдельгериев, признав, что «на данный момент у нас нет полной картины выбросов».

Пока данные по России не складываются, анализ Post показал:

• Россия утверждает, что она выбросила 4 миллиона метрических тонн метана в нефтегазовом секторе в 2019 году, за последний отчетный год. Но шесть исследований и наборы научных данных о выбросах, рассмотренные The Post с использованием различных методов, показали, что в последние годы годовые цифры были намного выше, а в некоторых случаях в два-три раза больше.Базирующееся в Париже Международное энергетическое агентство (МЭА), межправительственная организация, созданная после нефтяного кризиса 1973 года, оценивает показатель страны в 2020 году почти в 14 миллионов тонн, , что сделало бы Россию крупнейшим в мире источником нефти и газа. на основе метана.

• Количество шлейфов метана, выбрасываемых стареющей российской газовой инфраструктурой, выросло в прошлом году как минимум на 40 процентов, несмотря на то, что экспорт природного газа в Европу сократился примерно на 14 процентов из-за пандемии коронавируса, по данным Кайрроса. Недавнее научное исследование показало, что значительная часть предполагаемых ежегодных выбросов метана в России связана с относительно небольшим количеством катастрофических событий, подобных тому, что произошло 4 июня, часто называемых «суперэмиттерами».

• Россия неоднократно пересматривала свои методы расчета выбросов, не только сокращая текущие цифры, но и возвращаясь к предыдущим оценкам. 2010 год показывает, как сильно колебались расчеты России. В ряде ежегодных отчетов в ООН Россия изменила свою оценку выбросов метана из нефти и газа за этот год с на 15.4 миллиона тонн, с по 31,5 миллиона тонн, с по 24,7 миллиона тонн, с по 23,6 миллиона тонн, с по 6,5 миллиона тонн, с и совсем недавно с 5,1 миллиона тонн.

Эдельгериев сказал, что общая оценка выбросов метана в России была «проверена международными экспертами» и «соответствует установленной процедуре». Он сказал, что летучие выбросы из-за отказа инфраструктуры и сложность их отслеживания были одной из причин, по которой он предложил совместный спутниковый мониторинг.

Что касается изменения цифр, Анна Романовская, ученый и директор государственного Института глобального климата и экологии, сказала, что изменения отражают более точную информацию. Самые последние цифры являются «результатом анализа новых данных о выбросах метана, полученных непосредственно от компаний нефтегазового сектора», — говорится в заявлении.

Романовская утверждает, что собственные российские данные о выбросах метана от ископаемого топлива находятся «в пределах диапазона» данных, полученных со спутников и опубликованных Global Carbon Project, уважаемым академическим консорциумом, который анализирует и количественно оценивает выбросы парниковых газов в мире.Но хотя в результатах Глобального углеродного проекта действительно есть несколько низких цифр, которые напоминают российские, большинство из них значительно выше.

Эксперты Рамочной конвенции ООН об изменении климата, созданной для предотвращения «опасного» вмешательства человека в климатическую систему, поставили под сомнение цифры России. В мае они подвергли сомнению крупный пересмотр в стране утечек от добычи нефти — более чем на 90 процентов — заявив, что Россия «не предоставила информацию о значительном снижении уровня выбросов [метана]», вызванном ее пересчетами.

По запросу The Post эксперты из Фонда защиты окружающей среды (EDF) и Гарварда попытались измерить недавние выбросы в России, используя метод, называемый атмосферной «инверсией», на основе данных инфракрасного излучения, собранных спутником Sentinel-5P за 22 месяца. Для огромной территории, охватывающей большую часть крупнейшего нефтегазового региона России, они оценили 7,6 млн тонн выбросов метана в год — а для всей страны 8,3 млн тонн. Это более чем в два раза превышает последний показатель России.

Парижское соглашение является добровольным, и не существует международного механизма борьбы с парниковыми газами, загрязняющими воздух Земли.

История продолжается под рекламой

Но это может измениться. Европейские регулирующие органы планируют открыть новый фронт торговых войн, введя налоги на импорт, чтобы наказать компании, которые продают природный газ в Европе, оставляя за собой след утечки метана.

«Если они хотят продолжать экспортировать в Европейский союз, они должны очистить методы производства, которые они используют.И это относится к каждой стране, которая экспортирует в ЕС», — сказал Брендан Девлин, советник по стратегии Европейской комиссии, исполнительного органа Европейского союза.

Ученые и регулирующие органы сходятся во мнении, что один из верных способов быстро повлиять на глобальное потепление — это локализовать и сократить неорганизованные выбросы метана из угля, нефти и газа. Метан наиболее сильно сконцентрирован в атмосфере в течение первого десятилетия или около того после выброса. За 20 лет его согревающее воздействие более чем в 80 раз превышает воздействие углекислого газа.

Улавливание метана в нефтегазовом секторе технологически просто, обычно дешево и может вознаграждать компании, которые в настоящее время сбрасывают газ в атмосферу. Сокращение выбросов углекислого газа в энергетическом секторе, напротив, является масштабным мероприятием; это потребует, например, чтобы владельцы 1,4 миллиарда автомобилей в мире перешли на электричество.

Международное энергетическое агентство, входящее в Организацию экономического сотрудничества и развития, заявило, что нефтегазовые компании могут сократить выбросы метана на 75 процентов, используя доступные в настоящее время технологии.Это важно, потому что времени в обрез.

«Это должен быть год действий — год «сделай или сломай», — сказал Генеральный секретарь ООН Антониу Гутерриш в своем выступлении в апреле, что стало одним из многих случаев, когда он подталкивал лидеров к более быстрым действиям в отношении климата. «Это действительно поворотный год для будущего человечества».

На онлайн-мероприятии Девлин сказал, что если мир перестанет выбрасывать столько метана, сколько возможно, планета ограничит глобальное потепление на 0,3 градуса по Цельсию к 2050 году.

«Хотя это может показаться не таким уж большим, но это примерно одна треть всего, что нам нужно, чтобы удержать глобальную температуру в пределах сценария 1,5, изложенного в Парижском соглашении», — сказал Девлин. «Если мы сейчас что-то сделаем с метаном, это может очень быстро и с заметными результатами уменьшить влияние нашего образа жизни на глобальное потепление к 2050 году, и это предполагает только то, что мы знаем, что можем сделать сегодня».

Все просто, сказал он. «В основном это сантехника».

Окутанный тайной

Сердце масштабного газового бизнеса России находится на удаленном полуострове, большем, чем Пенсильвания, который находится к северу от Полярного круга, где каждое лето пересекаются газовые месторождения и традиционные пути для оленеводов.На российском полуострове Ямал в Сибири находится 18 месторождений, принадлежащих государственной компании «Газпром». В прошлом году они произвели 100 миллиардов кубометров природного газа — 2,5 процента от общемирового объема добычи.

Условия суровые. Зимой в течение двух месяцев темно, температура может опускаться до 55 градусов ниже нуля по Фаренгейту, а от семи до девяти месяцев в году бывает холодно.

Несмотря на то, что растущие выбросы метана нагревают планету, Россия не планирует останавливать производство природного газа. На сайте «Газпрома» говорится, что он намерен работать более 100 лет на Ямале, что на языке коренных ненцев означает «край земли».

Основная часть российского газа поступает с полуострова Ямал, где буровые установки, подобные этой на Бованенковском газовом месторождении, прорезают замерзший ландшафт. (Александр Неменов/AFP/Getty Images)

Некоторые районы российской Арктики уже потеплели вдвое или даже втрое по сравнению со среднемировым показателем. Если эта траектория продолжится в течение столетия, такое потепление уничтожит гигантские участки арктической вечной мерзлоты, обнажит еще больше гигантских останков, нагреет пахотные земли и города и разрушит нефтегазовую инфраструктуру, заложенную в размягчившейся почве.

Страна уже давно подвергается критике за то, что она поставила слабые климатические цели и не сделала больше для сокращения углеродного следа своей огромной промышленности по производству ископаемого топлива. Эксперты Climate Action Tracker, который отслеживает климатические обещания стран, оценивают текущую цель России на 2030 год в соответствии с Парижским соглашением как «крайне недостаточную».

В течение многих лет Путин отвергал научный консенсус о том, что люди способствуют потеплению планеты. В то же время позиция Кремля заключалась в том, что Россия в любом случае выиграет от изменения климата, открыв Северный морской путь для экспорта нефти и газа танкерами, когда вода освободится ото льда.

А вот в телекомментариях в конце июня Путин предупредил, что «глобальное потепление происходит в нашей стране даже быстрее, чем во многих других регионах мира». Он добавил, что таяние вечной мерзлоты в северных регионах России может привести к «очень серьезным социально-экономическим последствиям» для страны. Несколько дней спустя он подписал закон, который обяжет крупнейших загрязнителей страны сообщать о своих выбросах парниковых газов.

Якутия — самый холодный регион России — этим летом была охвачена масштабными лесными пожарами, и Путин сказал правительственным чиновникам, что виновато изменение климата, отметив, что Арктика нагревается почти в три раза больше, чем в среднем по миру.

Новое внимание к глобальному потеплению не распространилось на российскую сеть газопроводов. Утечки редко привлекают внимание средств массовой информации, а газ считается меньшим злом по сравнению с углем, который по-прежнему питает многие домохозяйства в самом сердце Сибири. Даже в российских кругах активистов-экологов метан редко обсуждается, хотя большая утечка может сделать его более вредным, чем уголь.

Продолжение истории под объявлением

Максим Евдокимов более десяти лет работает прорабом-строителем на газовых месторождениях России, в том числе в отдаленном районе Ямала. Он часто исследует потенциальные утечки и имеет коллекцию фотографий, на которых видны газовые факелы — высокие промышленные трубы с горящим пламенем наверху — с полей, где он работал. Но он не считает метан климатическим злодеем.

«Метан — природный газ. Как это может быть вредно для окружающей среды?» он спросил. «Метан присутствует в каждом жизненном процессе, от коров до планктона».

Метан поступает из самых разных источников, от свалок до рисовых полей, от заброшенных угольных шахт до лагун для отходов свиноводства, от заболоченных земель до тающей вечной мерзлоты — , и в каждом случае это также мощный парниковый газ.

«Говорить, что мы все сейчас будем строить турбинные башни и солнечные электростанции везде, с моей точки зрения, преждевременно», — сказал Евдокимов. «У нас много газа, мы продолжаем осваивать новые запасы, а старых хватит на десятилетия вперед».

Часть ямальского газа сжижается на огромных заводах и отправляется за границу танкерами, количество которых в ближайшее десятилетие будет увеличиваться. Трубопроводы ответвляются, как железнодорожные пути от железнодорожного вокзала, прорезая ландшафт замерзшей тундры и бореальных лесов.

На полях слово «ГАЗ» намазано крупными кириллическими буквами на огромных белых цилиндрах. Оттуда трубопроводы змеятся на запад, пересекая Уральский хребет, снабжая энергией российские города и поселки и обеспечивая критически важный экспорт в Европу. Другие пойдут на восток, поставляя газ в Китай и на новый крупный нефтехимический завод на границе с Китаем.

Ресурсы Ямала огромны. Одно только Бованенковское месторождение «Газпрома» обладает запасами в 4,9 трлн кубометров, что примерно в два раза больше, чем во всей Европе.А газ с месторождения будет поступать в политически спорный газопровод «Северный поток — 2», который вскоре расширит экспортные поставки, соединяющие производство газа в России и европейских потребителей.

Газ для «Северного потока — 2» будет идти на запад в течение 13 дней, от Ямала до Нарвского залива на границе России и Эстонии, а затем под водами Балтийского моря и Дании, прежде чем приземлиться на побережье Германии. Новая линия могла бы сделать Европу более зависимой от импорта из России и дать Москве больше рычагов и гибкости, чтобы обходить некоторые европейские страны в случае политического махинации.

«Я часто слышу, что Россия не заинтересована в решении глобальных климатических проблем», — сказал Путин в своем выступлении на деловой конференции в Санкт-Петербурге 4 июня — в тот же день, когда произошла утечка «Газпрома» в Татарстане. «Это нонсенс. А в некоторых случаях это намеренное, откровенное искажение фактов. Мы чувствуем риски и вызовы».

Эдельгериев, советник Путина по климату, сказал, что поможет, если США отменят санкции, введенные в ответ на нарушение Россией территориальных границ Украины, якобы отравление лидера российской оппозиции, вмешательство в дела США.S. выборы и запуск кибератак против Соединенных Штатов.

«Климатические проекты не должны подвергаться санкциям», — сказал он. «Компании должны иметь доступ к финансам, оборудованию и технологиям. Иначе как они могут работать?»

Путин назвал природный газ «Северного потока — 2» «самым чистым в мире», потому что он «закачивается прямо из-под земли». Фрейминга нет вообще». По его словам, трубопровод «полностью соответствует самым строгим экологическим стандартам.”

Газ проходит по трубопроводам протяженностью в тысячи миль с компрессорными станциями, регулярно расположенными по пути, чтобы обеспечить движение газа. В Славянской новая станция направляет природный газ в газопровод «Северный поток — 2». (Петр Ковалев/ТАСС/Getty Images)

Но российское газовое предприятие по-прежнему окутано тайной. Районы вокруг ключевых газовых объектов, разбросанные по значительной части полуострова Ямал, считаются зонами ограниченного доступа и закрыты для нероссийских граждан без специального разрешения органов государственной безопасности.

«Газпром» и энергетические компании «Новатэк» и «Лукойл» отказали The Post в просьбе дать интервью для этой статьи.

Стареющий колосс

Огромный размер российской газовой инфраструктуры — одна из причин подозревать, что выбросы метана в стране затмевают его собственные самые последние оценки.

Протяженность газопроводной сети «Газпрома» в России составляет около 110 000 миль. Трубопроводы регулярно проходят техническое обслуживание для обнаружения признаков коррозии от газа и влаги. Чтобы определить утечку, операторы закрывают клапаны на обоих концах сегмента трубы.

В этот момент лучше всего будет откачать газ и захватить его. Вместо этого часто метан «сжигают» или сжигают, чтобы снизить давление. Это превращает его в углекислый газ, который является гораздо менее мощным парниковым газом, чем метан. Но часто компании просто открывают вентили без факельного сжигания, выбрасывая газ метан прямо в атмосферу.

Продолжение истории под рекламой

Случайные утечки, вроде той, что была 4 июня, — другое дело. Катастрофический отказ скважины или трубопровода может длиться недолго, но иметь серьезные последствия.«Газпрому», бывшему Министерству газовой промышленности СССР, приходится справляться со многими из этих сбоев, учитывая возраст и протяженность его трубопроводов.

Подрывные утечки, известные как суперэмиттеры , сводят на нет любую попытку систематического подсчета выбросов парниковых газов. Согласно отчету Центра глобальной энергетической политики Колумбийского университета, около 5 процентов утечек во всем мире обычно составляют более 50 процентов от общего объема выбросов.

Энергетические компании несут ответственность за мониторинг и отчетность о собственных выбросах «в рамках государственного учета», говорится в сообщении «Газпрома».Предполагается, что Федеральная служба по надзору в сфере природопользования России должна убедиться в том, что данные, представленные в самоотчетах, точны. Но регулирующая структура дает мало стимулов для пресечения утечки.

«Газпром», 38% которого принадлежат государству и 11% — государственной нефтяной компании, редко подвергается суровым наказаниям. В Экологическом отчете «Газпрома» за 2020 г. говорится, что российскими надзорными органами проведена 531 проверка соблюдения природоохранного законодательства на объектах компании, по результатам которых выявлено 548 нарушений. «Газпром» заявил, что выплатил 2,7 миллиона долларов в качестве компенсации за ущерб окружающей среде и 170 тысяч долларов в виде штрафов. Штрафы составляют в среднем 310 долларов за нарушение.

Кроме того, Газпрому грозят штрафы только после того, как выбросы превысят установленную государством квоту.

Эдельгериев, главный советник России по климату, сказал, что после того, как регулирующие органы закончат проверку, «Газпром» может в конечном итоге что-то заплатить. Но он сказал: «Если вы посмотрите на длину трубопроводов в стране, я бы не сказал, что наша ситуация критическая или что наши стандарты низкие.

В отчете за август 2020 года «Газпром» сообщил, что все выбросы метана, обнаруженные в 2019 году спутником Европейского космического агентства и использованные Kayrros, «связаны с плановыми диагностическими и ремонтными работами на объектах газотранспортной системы».

Одним из крупнейших источников выбросов метана являются компрессорные станции, расположенные примерно через каждые 150 миль вдоль трубопроводов. У «Газпрома», которому принадлежат две трети газовой отрасли России, их 254.

Расстояние, трение и перепад высот замедляют поток природного газа.Эти станции повышают давление, поэтому газ продолжает двигаться. На спутниковых картах трубопроводов России видны освещенные утечками компрессорные станции, архипелаг выбросов вдоль трасс.

«Северный поток — 2», который удвоит пропускную способность газопровода после его завершения, пересекает Балтийское море и связывает Россию с Германией. (Jens Büttner/Picture Alliance/Getty Images)

«Газпром использует более 3000 газотурбинных установок на своих компрессорных станциях, и каждая из них включается и выключается по расписанию, каждый раз выбрасывая в атмосферу большое количество метана», — сказал Михаил. Крутихин, партнер RusEnergy, независимой консалтинговой фирмы в Москве.«Кроме того, есть потери от негерметичных труб, арматуры, соединений и другого оборудования. Аварии также случаются часто, увеличивая «технологические потери». По его словам, из-за «срочности» ситуации «Газпром» не смог развернуть специальное оборудование, предназначенное для предотвращения утечки большей части метана.

Спутники могут помочь обнаружить, когда что-то на земле идет не так.Кайррос обнаружил три крупные утечки, произошедшие в России в тот же день, что и выброс метана 4 июня в Татарстане. Используя спутниковые данные Европейского космического агентства, Кайррос также обнаружил в тот день два выброса метана в Туркменистане, еще одной богатой газом стране, ранее входившей в состав Советского Союза.

Это происшествие не было единичным.

Ранее ученые Kayrros зафиксировали 13 случаев выброса метана с 2019 по 2020 год вдоль трубопровода Ямал-Европа протяженностью 2300 миль. Объединив данные миссий Copernicus Sentinel-5P и Sentinel-2, а также собственный искусственный интеллект и алгоритмы, Kayrros обнаружил еще 33 шлейфа выбросов за тот же период на более коротком конвейере Brotherhood.

Простое решение

Со своего домашнего компьютера бывший геолог Shell Марк Дэвис может быстро найти практически любой факел в мире. Эта практика распространена в отрасли, и, по данным Всемирного банка, на ее долю приходится 2 процента мировых парниковых газов — достаточно для обеспечения энергией стран Африки к югу от Сахары.

Сжигание происходит, когда наряду с нефтью обнаруживается газ и отсутствует инфраструктура для его улавливания. Однако неисправные или неэффективные факелы могут привести к попаданию большого количества метана в атмосферу.

Подавляющее большинство факельных установок во всем мире сжигают только 70-80 процентов метана, по словам Диармайд Малхолланд, вице-президента по измерениям и зондированию в нефтесервисной фирме Baker Hughes. Остальное уходит в атмосферу в виде метана.

«Сжигание 150 миллиардов кубометров отходов в год приводит к убыткам в размере 20 миллиардов долларов и создает более 1 миллиарда тонн эквивалента CO2», — сказал Дэвис, исполнительный директор компании Capterio, занимающейся отслеживанием факелов. «Решая проблему факельного сжигания, мы можем добиться крупной краткосрочной быстрой победы, ускорить переход и выполнить некоторые из амбиций [обязательств] на COP26.

С помощью спутниковых данных и программного обеспечения, частично разработанного Колорадской горной школой, Дэвис сказал, что может получить картину любой вспышки в мире в определенный день, включая скорость выброса газа по воздуху, местоположение и владельцев сайта.

Марк Дэвис, исполнительный директор Capterio, посвятил себя отслеживанию газовых факелов, на долю которых приходится 2 процента глобальных парниковых газов. (Анастасия Тейлор-Линд для The Washington Post)

Когда Дэвис попросили найти одну из самых больших факельных установок в России, она быстро предоставила спутниковые фотографии и данные о выбросах факелов Новопортовского месторождения, оператором которого является нефтяная дочерняя компания «Газпрома» на Ямале.Есть несколько сигнальных ракет, но две трубы, торчащие из резервуаров для хранения, выделялись большим пламенем и черным дымом. Хотя это нефтяное месторождение, вместе с нефтью был обнаружен газ, а ближайший газопровод находился в 85 милях. По словам Дэвиса, на этом месторождении был второй по величине уровень сжигания в факелах в России в 2020 году и третий по величине в 2021 году.

Даже сжигание неэффективно. Около 20 процентов метана улетучивается при сжигании факелов. По оценкам Дэвиса, энергия потерянного на месторождении метана может привести к эквиваленту 1.7 миллионов бензиновых автомобилей в год.

В этом сила — и обещание — новых стражей в небе.

«Это революция, в этом нет никаких сомнений», — сказал Стивен Гамбург, главный научный сотрудник Фонда защиты окружающей среды.

В прошлогоднем отчете исследователей Колумбийского университета было обнаружено, что в течение следующих пяти лет новые спутниковые системы в сочетании с измерениями, сделанными с самолетов и наземных мониторов, означают, что «наш мир быстро становится местом, в котором выбросы метана будут негде спрятаться.”

Для Антуана Халфа спутниковые данные изменили правила игры.

Халф стал соучредителем компании Kayrros, проработав 25 лет в научных кругах, на Уолл-Стрит и в Международном энергетическом агентстве. Его беспокоили пробелы, задержки и неточности в традиционных методах сбора статистики по рынку нефти и газа, и он видел огромный потенциал новых источников информации со спутников и других устройств.

Компания Kayrros обнаружила утечки со свалки в Бангладеш, газовых месторождений в Альберте, угольных шахт в Аппалачах и большое количество незарегистрированных утечек как в России, так и в Соединенных Штатах, двух крупнейших в мире источниках выбросов метана из нефти и газа.(В исследовании 2018 года исследователи EDF и их коллеги обнаружили, что Соединенные Штаты, как и Россия, также значительно занижают выбросы метана в этом секторе.)

Впервые МЭА использовало спутниковые данные и анализ Кайрроса для По оценкам, Россия в прошлом году выпустила 90 884 90 885 колоссальных 90 912 14 миллионов тонн 90 913 выбросов метана, связанных с нефтью и газом, что резко превышает то, что Москва сообщает в настоящее время за последний, 2019 год. двуокиси углерода, это будет почти равно общему количеству выбросов, заявленному для всех источников в Турции.

«Раньше мы не могли решить проблему метана», — сказал Халф, обвиняя «недостаток знаний, отсутствие прозрачности рынка и отсутствие стимулов».

Однако теперь, по его словам, «мы раскрываем истинный след отрасли, который на самом деле даже больше, чем мы думали, и определенно больше, чем предполагали традиционные технологии отчетности о выбросах».

История продолжается под рекламой

Стражи в небе

Отслеживание выбросов метана требует научной строгости, немного искусства и большой вычислительной мощности.

Поскольку газообразный метан поглощает свет с уникальным набором длин волн, он оставляет после себя отчетливую спектральную характеристику.

Однако прочитать эту подпись непросто, потому что атмосфера в этом динамичном месте. Нужно понимать, как движутся ветры, рассчитать, как рассеиваются шлейфы, и иметь подробный список потенциальных источников выбросов. Это требует сложного компьютерного моделирования, в том числе искусственного интеллекта, для просеивания и обработки гор необработанных данных с нескольких спутников.

«Это можно сделать со скоростью света с помощью ИИ, а вручную просто невозможно», — сказал Халф.

Антуан Халф, соучредитель Kayrros, использует спутниковые данные, чтобы выявить истинный след выбросов энергетической отрасли. (Джона Марковиц для The Washington Post)

Например, когда ученые из EDF и Гарварда пришли к выводу, что Россия излучает в два раза больше, чем заявляла Москва, они полагались на мощность компьютера, чтобы провести 24 различных эксперимента по обращению для региона, содержащего примерно 95 процентов — но не все — выбросы метана в России от нефти и газа.

Углубленный анализ «постоянно свидетельствует о том, что последние кадастровые выбросы страны занижаются», — сказал ученый-атмосферник EDF Ритеш Гаутам, который проводил исследование вместе с коллегами из Гарварда.

Другие спутниковые анализы показывают аналогичные результаты.

Чжу Дэн из Университета Цинхуа в Пекине и Филипп Сиэ из Французской лаборатории наук о климате и окружающей среде провели особенно показательное исследование, хотя оно еще не прошло рецензирование.В исследовании напрямую сравнивались сообщаемые Россией данные об общих выбросах метана из ископаемого топлива в 2017 году — около 6,5 млн тонн — с результатами 20 атмосферных моделей. Опять же, группа моделей предложила выбросы почти в два раза выше.

Официальные российские расчеты гораздо более укоренены на Земле.

Российские компании нанимают сторонних аудиторов высшего уровня для сертификации своих планов в области устойчивого развития, но им трудно доверять, говорит Татьяна Митрова, руководитель исследовательского отдела Института энергетики Московской школы управления Сколково, член Новатэк и Schlumberger советы директоров.(Она отказалась комментировать эти две компании.)

Аудиторы, по ее словам, просто используют переданные им данные.

«Это правда, что они рассчитали правильно, используя какой-то средний коэффициент, но это может не иметь никакого отношения к реальности», — сказала она. «Никто не может подтвердить, сообщаются ли все выбросы или все ли выбросы известны самим компаниям».

Для расчета выбросов компании используют стандартизированные предположения о производительности десятков единиц оборудования, которые могут сильно отличаться от лабораторий, где они тестируются, до полевых условий, в которых они работают.

«В полевых условиях старое оборудование работает не так хорошо, как в лаборатории. Таким образом, эти коэффициенты выбросов являются просто приблизительными оценками, которые систематически занижены», — сказал Роберт Клейнберг, геофизик и бывший эксперт по энергетическим технологиям в нефтесервисной компании Schlumberger. Хотя в США и других странах наблюдаются серьезные расхождения, «Россия — это своего рода черная дыра для данных».

В июне 2020 года «Газпром» заявил, что летучие выбросы метана по всей производственной цепочке «близки к нулю».В нем говорится, что в 2019 году эти выбросы составили 0,02 процента добытого газа, 0,29 процента газа при транспортировке и 0,03 процента газа в подземных хранилищах. «Эти цифры соответствуют лучшим мировым практикам», — говорится в последнем заявлении «Газпрома» о выбросах.

Но эксперты говорят, что такое высокоэффективное улавливание метана неслыханно, особенно в такой старой и разросшейся инфраструктуре. Исследование, проведенное Национальной лабораторией энергетических технологий США в 2019 году, показало, что российский газ, поставляемый в Европу, выделяет больше парниковых газов, чем европейский уголь.

После 13-дневного путешествия газ с полуострова Ямал попадает на немецкие посадочные станции, подобные этой в Мекленбурге-Передней Померании, прежде чем попасть к потребителям. (Jens Büttner/Picture Alliance/Getty Images)

В преддверии климатической конференции в Глазго Россия подробно изложила свою дорожную карту, вымощенную ископаемым топливом. В нем говорится, что выбросы парниковых газов увеличатся на 8,2 процента в течение следующих 30 лет. Но говорят, что посадка деревьев, восстановление водно-болотных угодий и борьба с лесными пожарами удвоят способность национальных лесов поглощать углекислый газ и компенсируют увеличение выбросов газа.

В докладе Кремля, подготовленном министерством экономического развития и опубликованном 26 августа, природный газ назван «переходным топливом, [которое] может сыграть важную роль в сокращении выбросов парниковых газов в развивающихся странах». Он заявил, что может «перенаправить» свой экспорт газа «с запада на восток».

Предлагаемый климатический налог в Европе может стать новым испытанием для России. ЕС хочет принять «механизм корректировки углеродных границ» — по сути, облагая налогом импорт, который выбрасывал парниковые газы до прибытия в Европу.Это будет применяться ко всему, включая сталь, промышленные товары и природный газ, поступающий не только из России, но и с предприятий по сжижению природного газа на побережье Мексиканского залива США, на катарских танкерах и в норвежских трубопроводах.

Этот налог может стоить российским фирмам 50 миллиардов долларов в течение следующего десятилетия, согласно оценкам ведущих бизнес-лобби страны.

Некоторые российские фирмы зашевелились. По словам Митровой, «Газпром» уже использует дроны для проверки своих газопроводов, некоторые из которых были построены в 1960-х и 1970-х годах.«Новатэк» заявил, что сократит выбросы метана в своих производственных системах на 17% к 2019 году, согласно его веб-сайту, но только на 4% больше к 2030 году. «Роснефть», нефтяная компания, которая борется с ненужным природным газом, обнаруженным вместе с нефтью, сократила неорганизованные выбросы газа. на 73 процента, сказал Эдельгериев.

«У компаний больше нет выбора — не делать этого, — сказала Митрова. «Это не ракетостроение».

В докладе Сколково, московской бизнес-школы и аналитического центра, приводятся примеры успеха в других странах.Например, в отчете говорится, что Royal Dutch Shell заменила газовые насосы на электрические в Аппалачах и установила новые электроприводы для управления работой клапанов на объектах в Канаде. Прежде чем продать доли в западном Техасе, компания внедрила технологию «zero2», чтобы уменьшить там сжигание или выброс метана.

«Если вы обнаружите, что что-то не так, вы можете это исправить», — сказала она. «В этом нет ничего сложного, нет новых рубежей. Но что-то надо делать».

Мэри Илюшина и Аарон Стекельберг внесли свой вклад в этот отчет.

Об этом материале

Источники: Прибор для мониторинга тропосферы Sentinel-5P (TROPOMI) данные по метану через ESA Copernicus; Данные об орбите Sentinel-5P через Space Track; скорректированные спутниковые снимки отражательной способности, полученные с совместного спутника NASA/NOAA Suomi NPP; Ежегодная инвентаризация, представляемая Россией в ООН.

Преобразование выбросов парниковых газов основано на оценках калькулятора эквивалентности парниковых газов Агентства по охране окружающей среды и его оценках годовых выбросов транспортных средств.

Редактирование проекта Триш Уилсон. Графический редактор Моника Улману. Графика Джона Мюйскенса, Наэмы Ахмед и Аарона Штекельберга. Редактирование фотографий и управление проектами Оливье Лоран. Фотографии Артура Бондаря, Джона Марковица и Анастасии Тейлор-Линд. Редактирование дизайна Мэтью Каллахана. Дизайн и разработка Гарланда Поттса и Фрэнка Халли-Джонса. Редактирование текста Анастасией Маркс.

Джули Витковская, Сара Дантон и Джордан Мелендрез также внесли свой вклад в этот отчет.

В течение следующего …

100 лет

20 лет

будет иметь такой же эффект потепления, как и ежегодные выбросы парниковых газов от …

Метан наиболее эффективен в течение первого десятилетия или около того после его выброса . Он рассеивается гораздо быстрее, чем углекислый газ, который может сохраняться в атмосфере сотни лет.

Пояснение: в предыдущей версии этого калькулятора учитывались годовые выбросы углекислого газа автомобиля, тогда как он должен был учитывать все выбросы парниковых газов, которые равны 99.3% углекислого газа.

Будущий рост населения прибрежных районов и воздействие повышения уровня моря и затопления прибрежных районов

В следующих разделах мы представляем результаты наших оценок в агрегированном континентальном и региональном масштабах (см. Таблицу 4, Таблицу 5 и Таблицу 8; Рис. 2). , рис. 3 и рис. 4; таблица S1, таблица S2 и таблица S3), а также результаты по 25 странам с наибольшим воздействием на население (таблица 6 и таблица 7). Мы сосредоточимся на двух из четырех оцененных прогнозных сценариев, если результаты не потребуют дальнейшего внимания: сценарий B (рост населения в нижней части прогнозов) и сценарий C (рост населения в направлении верхней границы прогнозов).В качестве вспомогательной информации в таблице S4 перечислены все результаты оценки, а также исходные демографические данные по единицам отчетности, т. е. по странам.

Численность населения в LECZ в 2000, 2030 и 2060 годах

LECZ составляли лишь 2,3% (2599 тыс. км ² ) общей площади суши всех прибрежных стран, но 10,9% (625 млн) их населения в 2000 году (таблица 4; таблица S1). Большинство (83%) мирового населения LECZ проживало в менее развитых странах.Средняя плотность населения LECZ в 2000 г. составляла 241 чел./км ² , что более чем в пять раз превышало среднемировой показатель (47 чел./км ² ). Самая высокая средняя плотность населения с точки зрения статуса развития была обнаружена в LECZ наименее развитых стран (382 чел/км ² ). Наши результаты предполагают рост населения в LECZ с 625 миллионов (2000 год; мировое население 6,1 миллиарда) до 879 миллионов (сценарий B; мировое население: 7 человек).8 миллиардов) и 949 миллионов человек (сценарий C; население мира: 8,7 миллиарда) в 2030 году (таблица 4 и таблица 5; рис. 2; таблица S3). К 2060 году население LECZ, вероятно, приблизится к 1,4 миллиарда человек (534 человека/км ² ) при максимальном предположении роста, которое составит 12% от мирового населения в 11,3 миллиарда (сценарий C). Даже если предположить, что рост населения соответствует самому низкому уровню прогнозов (сценарий B), по нашим оценкам, к 2060 году в LECZ во всем мире будет проживать более одного миллиарда человек со средней плотностью населения 405 человек/км ² .

Азия имела самую большую численность населения LECZ в 2000 году (461 миллион или 73% от общей численности населения LECZ; таблица 4 и рис. 2; таблица S2), и это также будет иметь место в 2030 и 2060 годах, по всем сценарии. К 2060 году от 729 миллионов (сценарий B) до 983 миллионов (сценарий C) человек будут жить в LECZ в Азии, что составляет около 70% населения LECZ в мире. В Азии Восточная Азия (Китай, Специальный административный район Гонконг, Специальный административный район Макао, Корейская Народно-Демократическая Республика, Республика Корея, Япония) имела наибольшую долю населения в LECZ и показала самую высокую плотность населения LECZ во всем мире. в 2000 году (839 чел/км ² ; рис. 3 и S1 Таблица). Однако прогнозы предполагают, что Южная–Центральная Азия (Бангладеш, Индия, Исламская Республика Иран, Мальдивы, Пакистан, Шри-Ланка) будут вносить больший вклад в общий прирост населения прибрежных районов, чем Восточная Азия в следующие десятилетия, и, по прогнозам, к 2060 г. к 2060 г. к 2060 г. будет наибольшая численность населения в НОЦЗ всех азиатских регионов (рис. 3, таблица S2). Это в основном связано с большой численностью населения Бангладеш, Индии и Пакистана в сочетании со значительно более высокими темпами изменений, как следует из основных наборов демографических данных [48, 50, 51].

Хотя Китай представлял наибольшую долю людей в LECZ в 2000 году (144 миллиона человек, 11,3% от общей численности населения и 23% мирового населения LECZ), прогнозируется, что рост его населения замедлится после 2030 года ( Таблица 6). Тем не менее, к 2060 году Китай все еще может вырасти и достичь от 200 миллионов (сценарий B) до 245 миллионов (сценарий C; 16,7% от общей численности населения) человек в LECZ, больше, чем в любой другой стране (таблица 7; таблица S2). .За Китаем следует Индия , в которой может произойти трехкратное увеличение населения LECZ между базовым 2000 годом (64 миллиона; 6,1% от общей численности населения) и 2060 годом (216 миллионов; 10,3% от общей численности населения). населения) по сценарию высокого роста С (табл. 6 и табл. 7). Население LECZ, составляющее Бангладеш (63 миллиона), было аналогично населению Индии (64 миллиона) в базовом 2000 году (таблица 6). Однако LECZ Бангладеш включает более 40% общей площади страны (Индия: 2.6% от общей площади суши) и имели гораздо большую долю от общей численности населения страны (49%), чем Индия (6,1%) в 2000 году. Кроме того, население LECZ было преимущественно негородским (96%), а плотность населения был значительно выше (1154 чел/км ² ), чем соответствующий показатель Индии (777 чел/км ² ) в базовом году. Тем не менее, прогнозы для Бангладеш по сценарию C предполагают более медленный рост ее населения LECZ, что можно объяснить относительно более низким ростом негородского прибрежного населения (по сравнению с другими сценариями) в сочетании с очень большой долей негородского населения ( см. Таблицу 1 и Таблицу 7 и Таблицу 1). Пакистан , третья страна в Южной и Центральной Азии, которая входит в число 25 стран с наибольшим населением LECZ как в 2000 г., так и в 2060 г., по прогнозам, столкнется с самым сильным ростом населения в этом регионе по сценарию C (таблица 6). и Таблицу 7). В 2000 г. не очень большая часть населения Пакистана проживала в низменных прибрежных районах (3,2% или 4,6 млн человек). Однако к 2060 году население LECZ может увеличиться в шесть раз и достичь 30 миллионов человек.

Китай, Индия, Бангладеш, Индонезия и Вьетнам представляют собой пять стран с наибольшей долей населения в LECZ во всем мире (таблица 6).Все эти страны расположены в Восточной, Юго-Центральной и Юго-Восточной Азии и относятся к менее и наименее развитым нациям мира. Вместе они составляли 56% мирового населения LECZ в 2000 году (353 миллиона человек; 5,8% населения мира). Из этих стран в Бангладеш была самая высокая доля людей, живущих в низменных прибрежных районах (соответственно 49% от общей численности их населения). Все страны характеризовались очень большой протяженностью негородских поселений в LECZ, от 70% (Индонезия) до 96% (Бангладеш).Согласно нашим демографическим прогнозам, эти страны и в будущем сохранят первые пять позиций и будут насчитывать до 745 млн человек в LECZ к 2060 г., что составляет 6,6% населения мира (сценарий C; табл. 7).

В отличие от Азии, населения Африки LECZ (54 миллиона в 2000 г., 8,7% населения африканских прибрежных стран) и прибрежная территория в LECZ (194 тыс. км ² ; 0,9% суши африканских прибрежных стран площадь) значительно меньше (табл. 4, рис.2 и рис. 3; Таблица S2). Тем не менее, Африка будет континентом, на котором будут наблюдаться самые высокие темпы роста и урбанизации в LECZ во всех сценариях. В частности, население LECZ из стран Африки к югу от Сахары (вся Африка, кроме Северной Африки; включая Судан), которое составляло 45% населения LECZ африканских стран в 2000 г., может вырасти с 24 миллионов (2000 г. ) до 66 человек. млн к 2030 г. и до 174 млн к 2060 г. (оба сценария С) из-за среднего темпа прироста прибрежной зоны до 3.3% (2000–2030 гг.) и 3,2% (2030–2060 гг.). Эти темпы значительно выше, чем в Азии, где ожидается, что ежегодные темпы роста достигнут 1,4% в первые три десятилетия (2000–2030 гг.), а затем снизятся до 1,2% (сценарий C).

Среди африканских регионов самый высокий прирост населения в прибрежных районах, по прогнозам, будет в Восточной и Западной Африке, особенно в городских центрах Западной Африки, где к 2060 г. будет проживать от 72 миллионов (сценарий B) до 94 миллионов (сценарий C) человек (рис. 4; S2 Таблица). Северная Африка (Алжир, Египет, Ливия, Марокко, Судан, Тунис, Западная Сахара) имели самое большое население LECZ в 2000 году (30 миллионов), но не поспевают за ростом прибрежной зоны в Западной Африке , где страны как Нигерия, Бенин, Кот-д’Ивуар и Сенегал растут значительно быстрее. Согласно нашим прогнозам, к 2060 г. все четыре страны войдут в топ-25 стран по общей численности населения LECZ (таблица 7), тогда как в исходном 2000 г. в этом рейтинге топ-25 присутствовала только Нигерия с населением 58 млн человек ( 11% населения).Все они испытают значительный прирост населения. Характерным примером является Сенегал, в котором в 2000 г. имелась небольшая численность населения LECZ (2,9 млн человек), а к 2060 г. 50% всего населения страны могло бы проживать на низменных прибрежных землях (19 млн человек; табл. 7). В Восточной Африке страны Танзания, Сомали и Мозамбик стимулируют региональное развитие за счет сильного прибрежного роста. Ожидается, что к 2060 г. эти три страны войдут в число 25 стран с наибольшим населением в НОЦЗ (сценарий C; таблица 7), что резко контрастирует с их сравнительно низким населением НОЦЗ в 2000 г. (таблицы 6 и 7). .Прогнозируется, что в Объединенной Республике Танзании численность населения LECZ увеличится в 22 раза, а в Сомали — в 16 раз, а в Мозамбике ожидается утроение численности населения LECZ (все сценарии C). Южная Африка , которая включает прибрежные страны Намибию и Южную Африку, продемонстрировала самую маленькую популяцию LECZ с 0,5 миллиона человек в 2000 году, увеличившись до 1,7 миллиона к 2060 году (сценарии C; рис. 3).

Египет (26 миллионов; 38% от общей численности населения) и Нигерия (7.4 миллиона; 5,9% от общей численности населения) были странами с самой высокой численностью населения в LECZ на африканском континенте в 2000 году, занимая 6-е и 7-е места в мире (таблица 6). Египетская LECZ вдоль побережья Средиземного моря и дельты Нила (1075 чел/км ² ) была почти такой же густонаселенной, как LECZ Японии (1250 чел/км ² ) или Бангладеш (1154 чел/км ² ). в 2000 году. Однако в 2000 году только 15% населения LECZ фактически проживало в густонаселенных городских районах.Ожидается, что к 2030 году плотность населения вдоль египетского побережья увеличится до 1902 человек/км ² и до 2681 человек/км ² к 2060 году.

В Европе общая численность населения в LECZ (50 миллионов) была аналогична населению в Африке (54 миллиона) в 2000 году, в то время как площадь LECZ увеличилась более чем вдвое (Европа: 471 тыс. км ² ; Африка: 194 тыс. км ² ; S1 Таблица). Это привело к тому, что средняя плотность населения составила всего 106 человек/км ² в европейской LECZ, в отличие от 280 человек/км ² в LECZ Африки или среднемировом показателе 241 человек/км ² .Кроме того, доля городского населения в LECZ в Европе (40%) была значительно выше, чем в Азии (20%) или Африке (16,5%) в 2000 году (таблица 4). Среди европейских регионов выделяется Западная Европа, где около 21 млн человек проживает в довольно густонаселенной зоне LECZ (328 чел./км ² соответственно), половина из которых находится в Нидерландах (12 млн; 73%). всего населения). Тем не менее, LECZ Европы, как регион, который характеризуется 90 189 более богатыми экономиками, 90 190, по прогнозам, испытает только низкий или умеренный рост населения до 56 миллионов человек к 2060 году, самое большее (сценарий D). В отличие от Европы, Африка могла более чем в четыре раза увеличить свою популяцию LECZ за тот же период. Из шести европейских стран с наибольшим населением в LECZ в 2000 г. (Нидерланды, Великобритания, Италия, Германия, Испания и Российская Федерация) только Нидерланды и Великобритания, согласно нашим прогнозам, будут занимать первое место. 25 ведущих стран в 2060 г., хотя и опустились в рейтинге по сравнению с 2000 г. (таблица 6 и таблица 7). Российская Федерация имеет самые большие ЛЭКЗ (272 тыс. км ² ) из всех стран мира.В 2000 г. 3,51 млн человек (2,4% от общего числа по стране; таблица 6) проживали в российской ТРЦ, но здесь не ожидается особых изменений, поскольку к 2060 г. численность населения НДКЗ достигнет максимума в 3,55 млн человек (сценарий С). В соответствии с классификацией ООН Российская Федерация отнесена к Восточной Европе [46].

Северная Америка (Бермуды, Канада, Гренландия, Сен-Пьер и Микелон, Соединенные Штаты Америки) имеет вторую по величине протяженность LECZ после Азии с более чем 507 тыс. км ² (см. таблицу S2).Однако общее количество людей в LECZ было значительно ниже, чем на большинстве других континентов в 2000 году (24 миллиона или 3,7% от мирового населения LECZ). Ожидается, что по сравнению с Европой рост прибрежных районов в Северной Америке будет выше: до 1,2 % (2000–2030 гг.), снизившись до 0,8 % в последующие десятилетия (2030–2060 гг.), в то время как в Европе темпы роста составят от 0,3 % до 0,1% соответственно (сценарий C). Население НОЦ Северной Америки растет быстрее, чем население Латинской Америки, и к 2060 г. в НОЦ Северной Америки может проживать до 46 миллионов человек (таблица S2).В США была самая большая доля прибрежного населения: 23 миллиона человек в 2000 г., увеличившаяся до 44 миллионов в 2060 г. (сценарий C), занимая восьмое место среди стран LECZ в оба года (таблица 6 и таблица 7). Канада, несмотря на то, что у нее намного больше LECZ, малонаселена вдоль длинной северной береговой линии. Здесь к 2060 г. ниже 10 м над уровнем моря может проживать не более 1,6 млн человек. Интересной особенностью североамериканского LECZ является высокая численность населения в густонаселенных городских районах, которая в 2000 г. уже достигла почти 60% (табл. 4). .

В Латинской Америке и Карибском бассейне площадь LECZ составляет примерно половину размера азиатской LECZ с общей протяженностью 424 тыс. км ² , в то время как население LECZ составляло лишь около 7% (32 миллиона) населения Азии в 2000 год. Южная Америка (Аргентина, Бразилия, Чили, Колумбия, Эквадор, Фолклендские/Мальвинские острова, Французская Гвиана, Гайана, Суринам, Уругвай, Венесуэла) обеспечили наибольшую долю прибрежного населения в 2000 году, и также ожидается сделать это в будущем: начиная с 22 миллионов в 2000 году, население LECZ может достичь от 28 миллионов (сценарий B) до 38 миллионов (сценарий C) к 2060 году.В этом регионе Бразилия и Аргентина являются двумя странами с наибольшим количеством людей в LECZ как в 2000 году, так и в будущих прогнозах (таблица 6 и таблица 7). В Бразилии 12 миллионов человек проживало в LECZ (1,4% площади суши) в 2000 году, что соответствует 6,6% от общей численности населения (таблица 6). В то же время в Аргентине проживало около 3,6 млн человек, проживающих в LECZ (около 1,9% территории). К 2060 году население LECZ двух стран может вырасти до 19 миллионов (Бразилия) и 7.6 миллионов (Аргентина) (таблица 7).

Наименьшая часть глобальной популяции LECZ обитает в Океании . В 2000 году популяция LECZ составляла 0,5% от общей популяции LECZ (таблица 4; таблица S1). Однако это составляет не менее 11% от общей численности населения региона, что делает эту долю выше по сравнению с другими регионами. Большинство этих людей проживало в LECZ Австралии и Новой Зеландии (2,7 миллиона или 80% населения LECZ Океании в 2000 г.).Прогнозируется, что рост в Океании будет сравнительно низким, и к 2060 году общая численность населения LECZ может составить от 5,0 до 6,1 миллиона человек (сценарии B и C соответственно; таблица 4). Следует отметить, что результаты по Океании не включают данные по Токелау (общая численность населения в 2000 г. [48]: 1552 человека), Питкэрн (входит в состав Полинезии в данных ООН [48], но нет отдельных записей о населении) и по Федеративному штату Микронезии (общая численность населения в 2000 г. [48]: 107 103 человека), как для LECZ, так и для анализа поймы.Это связано с отсутствием информации в используемых наборах данных, как описано в разделе «Неопределенности, ограничения и оценка результатов». Тем не менее, хотя эти цифры очень важны для соответствующих стран, они не окажут существенного влияния на наши результаты в континентальном или глобальном масштабе.

Люди в 100-летней пойме в 2000, 2030 и 2060 годах

Наши результаты показывают, что в 2000 году около одной трети (30%; 189 миллионов) мирового населения LECZ проживало в 100-летней пойме (см. Таблицу 5 и Таблицу 8; Таблицу S3).В 2030 году во всем мире число людей, подвергающихся риску затопления прибрежных районов, может составить от 268 до 286 миллионов человек (сценарии B и C соответственно). К 2060 году экстремальные наводнения могут затронуть до 411 миллионов человек (сценарий C). Однако существуют большие региональные различия.

Азия имеет наибольшее количество людей, живущих в пойме: 30% (137 миллионов) населения LECZ Азии проживало в пойме 100-летнего периода затопления в базовом 2000 году, что составляло 73% от общей глобальной поймы Население.Наши результаты предполагают быстрый рост населения поймы в Азии до 200–213 миллионов человек к 2030 году (сценарии B и C; таблица 5 и таблица 8). К 2060 году это число может варьироваться от 232 миллионов (сценарий B) до 310 миллионов (сценарий C), несмотря на замедление темпов роста. Африка , в то же время может испытать двукратный рост с 13 млн в 2000 г. до 26 млн к 2030 г. и дальнейший рост до 49 млн человек в пойме к 2060 г. (сценарий С; табл. 5 и табл. 8; Таблица S3).

В Европе и Северной Америке ожидается относительно умеренное увеличение (таблица 5 и таблица 8). В Европе 56% населения LECZ (28 миллионов человек) жили в пределах 100-летней поймы в 2000 году. Население, подвергающееся воздействию, может увеличиться на 3 миллиона в период с 2000 по 2030 год и дополнительно на 1,2 миллиона к 2060 году, чтобы достичь 32,4 миллиона по сценарию D. Сценарий D оказался самым высоким сценарием конца роста для «более богатых стран», что связано с лежащими в основе допущениями, сделанными в сценариях (см. Таблицу 1).В Северной Америке количество людей в пойме может увеличиться с 4,2 млн (2000 г.) до примерно 8,0 млн к 2060 г. (сценарий D), при этом США будут страной с наибольшей долей подверженного воздействию населения (табл. 5 и Таблица 8; S4 Таблица). В Латинской Америке и Карибском бассейне более четверти (19%; 6 миллионов) людей, живущих в LECZ, в 2000 году проживали в зоне 100-летнего затопления. Эта пропорция останется стабильной в будущем, но общая численность в пойме к 2060 г. достигнет 11 млн человек (сценарий В).

Согласно нашим результатам, Океания вносит лишь незначительный вклад в глобальное общее количество людей, подвергающихся наводнениям с частотой 1 раз в 100 лет, как в базовом 2000 году, так и в будущем. Однако, поскольку Океания частично состоит из большого числа малых островных государств, последствия подъема уровня моря и увеличения высоты штормовых нагонов затронут большую часть жителей этих стран, поскольку большая часть их населения и инфраструктуры сосредоточена в пределах в нескольких километрах от берега [58].К 2060 году по меньшей мере 1,6 миллиона человек могут подвергнуться риску наводнения, что на 100% больше, чем в 2000 году, причем более трети этих людей являются гражданами малых островных государств.

Обзор рынка органических удобрений, новые возможности для бизнеса, тенденции развития и технико-экономические обоснования 2031

Новостной отдел MarketWatch не участвовал в создании этого контента.

10 января 2022 г. (Вестники) — Органические удобрения производятся из материалов или источников, таких как сельскохозяйственные отходы, отходы животных, отбросы дождевых червей, коровий навоз и другие.Органические удобрения помогают удерживать воду. Использование органических удобрений также делает почву легче, поскольку они переходят в газообразную форму и ослабляют сцепление с почвой, благодаря чему корни растений получают доступ к воздуху. Они не позволяют накапливаться солям, а также полезны для здоровья почвы.

Органические удобрения безопасны для окружающей среды и богаты питательными веществами. Органические удобрения быстро внедряются, поскольку люди больше осведомлены о воздействии химических удобрений. Люди переходят на экологически чистые продукты, внедряя их в свою повседневную жизнь.Этот сдвиг способствует росту рынка органических удобрений.

Выпуск от 8 июня 2021 г. Бюро экономического анализа и Бюро переписи населения США сообщает о восстановлении рынка США. В отчете также описано восстановление международной торговли США в июле 2021 года. В апреле 2021 года экспорт в страну достиг 300 миллиардов долларов, увеличившись на 13,4 миллиарда долларов. В апреле 2021 года импорт составил 294,5 млрд долларов, увеличившись на 17,4 млрд долларов. COVID-19 по-прежнему является серьезной проблемой для экономик во всем мире, о чем свидетельствует годовой спад экспорта в США.S. в период с апреля 2020 г. по апрель 2021 г. и увеличение импорта за тот же период времени. Рынок явно пытается восстановиться. Несмотря на это, это означает, что будет прямое влияние на отрасли здравоохранения/ИКТ/химии, что приведет к созданию большого рынка для рынка органических удобрений.

Более того, высокий спрос в международном масштабе, особенно в Европе, привел к ускорению роста производителей из Юго-Восточной Азии. Кроме того, регион сильно зависит от сельскохозяйственного сектора, и поэтому спрос на удобрения увеличивается.Однако изменения климатических условий из-за противоречивого глобального потепления привели к тому, что использование органических удобрений перестало использоваться, и поэтому фермеры вынуждены использовать химические удобрения для повышения урожайности.

Получить наш запрос Образец отчета:
https://reportocean. com/industry-verticals/sample-request?report_id=AMR1287

Органические удобрения могут быть чистыми, микробиологическими, биоорганическими и минеральными. органический. Микробиологические удобрения образуются азотобактерами, ризобиями, цианобактериями, азоспирилиями и другими.Рынок органических удобрений сегментирован по источнику, типу культуры, содержанию питательных веществ, форме и региону. В зависимости от источника рынок подразделяется на растения, животные и минералы.

В зависимости от типа сельскохозяйственных культур рынок подразделяется на зерновые и зерновые, масличные и бобовые, фрукты и овощи и другие. По форме делят на сухие и жидкие. Кроме того, в зависимости от содержания питательных веществ рынок делится на наличие органического вещества более 60%, наличие органического вещества от 40% до 60% и наличие органического вещества от 20% до 40%.

Запросить образец отчета с содержанием:
https://reportocean.com/industry-verticals/sample-request?report_id=AMR1287

Ключевыми игроками на рынке органических удобрений являются Alpha BioGreen, Bio -Флора (Сингапур) PTE Ltd. , Baconco Co., Ltd., Cropagro, Cropmate Fertilizers Sdn Bhd, PT. Jadi Mas — Фабрика удобрений, PT Pupuk Kaltim, Revisoil, SongGianh Corporation и Thai Central Chemical Public Company Limited. Игроки на рынке приняли несколько стратегий, таких как запуск продукта и расширение бизнеса, чтобы выдержать рыночную конкуренцию.

Ключевые преимущества для заинтересованных сторон
— В отчете представлен обширный качественный и количественный анализ текущих тенденций и будущих оценок рынка органических удобрений в Юго-Восточной Азии с 2019 по 2027 год для определения преобладающих возможностей.
— В отчете представлен всесторонний анализ факторов, которые стимулируют и ограничивают рост рынка Органические удобрения в Юго-Восточной Азии.
— Прогноз и оценки рынка органических удобрений в Юго-Восточной Азии основаны на факторах, влияющих на рост рынка в стоимостном выражении.
— Профили ведущих игроков, работающих на рынке органических удобрений в Юго-Восточной Азии, предоставлены для понимания сценария глобальной конкуренции.
— В отчете содержится обширная качественная информация о важных сегментах и ​​регионах с благоприятной долей рынка органических удобрений в Юго-Восточной Азии.

Воздействие COVID-19

В 2019 году мир охватила пандемия COVID-19. Это вызвало остановку во всем мире. Пострадала вся мировая экономика.Кроме того, многие люди также погибли. На сегодняшний день во всем мире зарегистрировано около 252 297 094 случаев заболевания и 5 091 465 случаев смерти от COVID-19. Пандемия охватила почти все страны мира. В большинстве отраслей пандемия привела к потерям в той или иной форме. В результате пандемии мировой рынок органических удобрений также испытал замедление роста. По оценкам Statista, общий мировой доход химической промышленности в 2019 году составил примерно 3,94 триллиона долларов США. В 2014 году химическая промышленность принесла доход в размере 5 долларов США.4 триллиона на рекордно высоком уровне.

Запрос на загрузку образца этого стратегического отчета: —
https://reportocean. com/industry-verticals/sample-request?report_id=AMR1287

Степень конкуренции между известными мировыми компаниями была определена путем анализа нескольких ведущие конкуренты, работающие по всему миру. Кроме того, специалисты-аналитики изучают различные аспекты химического рынка, включая рыночную конкуренцию, долю рынка, самые последние достижения в отрасли, выпуск инновационных продуктов, партнерские отношения, слияния и поглощения ведущими компаниями.

ОСНОВНЫЕ СЕГМЕНТЫ РЫНКА
По источнику (растения, животные и минералы), типу культур (), форме (сухие и жидкие) и содержанию питательных веществ (
— растения
— животные
— минералы

по Тип урожая
— Зерновые и зерна
— Масляные и импульсы
— Фрукты и овощи
— Другие

по форме
— Сухой
— Жидкость

путем содержания питательных веществ
— Наличие органического вещества до 60%
— Наличие органических веществ от 40% до 60%
— Наличие органических веществ от 20% до 40%

По регионам
? Юго-Восточной Азии

Доступ к полному отчету здесь: —
https://reportocean. com/industry-verticals/sample-request?report_id=AMR1287

Ключевые вопросы, на которые даны ответы в отчете о глобальном рынке органических удобрений :

Как международная компания приобретает рынки?

Каковы его основные стратегии и политика?

Какие факторы будут влиять на химический рынок в течение прогнозируемого периода?

Какие факторы движут и сдерживают рынок химических веществ?

Каковы ведущие конкуренты на мировом рынке?

Какой регион растет более высокими темпами на мировом рынке?

Этот отчет охватывает аспекты рынка регионального анализа.

В отчет включены данные по Северной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанскому региону, Латинской Америке, Ближнему Востоку и Африке.

В этом отчете анализируются текущие и будущие тенденции рынка по регионам, предоставляется информация об использовании и потреблении продуктов.

Рыночные отчеты включают темпы роста каждого региона в зависимости от их стран за прогнозируемый период.

Получите скидку 20% на различные типы лицензий при покупке сейчас по адресу:
https://reportocean.com/industry-verticals/sample-request?report_id=AMR1287

Какие факторы учитываются при оценке ключевых игроков рынка?

В отчете подробно анализируются компании по всему миру.

В отчете представлен обзор основных поставщиков на рынке, включая ключевых игроков.

Отчеты включают информацию о каждом производителе, такую ​​как профили, доходы, цены на продукты и другую соответствующую информацию о производимых продуктах.

Этот отчет включает сравнение рыночных конкурентов и обсуждение точек зрения основных игроков.

Рыночные отчеты предоставляют информацию о последних событиях, слияниях и поглощениях с участием ключевых игроков.

Каковы основные выводы отчета?

В этом отчете содержится исчерпывающая информация о факторах, которые, как ожидается, будут влиять на рост рынка и долю рынка в будущем.

Отчет предлагает текущее состояние рынка и перспективы на будущее для различных географических регионов.

В этом отчете представлена ​​качественная и количественная информация о конкурентной среде на рынке.

В сочетании с анализом пяти сил Портера он служит для SWOT-анализа и анализа конкурентной среды.

Предоставляет углубленный анализ рынка, выделяя темпы его роста и возможности для роста.

Доступ к полному описанию отчета, оглавлению, таблице рисунков, диаграмме и т. д. @
https://reportocean.com/industry-verticals/sample-request?report_id=AMR1287

Об отчете Ocean:
Мы являются лучшим поставщиком отчетов об исследованиях рынка в отрасли.Компания Report Ocean считает, что предоставление клиентам качественных отчетов позволяет достичь основных и практических целей, которые увеличат вашу долю рынка в сегодняшней конкурентной среде. Report Ocean — это «универсальное решение» для частных лиц, организаций и отраслей, которым нужны инновационные отчеты об исследованиях рынка.