Модели климатических изменений

Для создания реалистической модели климатических изменений необходимо, помимо излучения, учитывать и другие факторы. Работа Мюллера [17] была первой, давшей толчок другим исследованиям он предложил механизмы обратной связи, которые следует учитывать при оценке влияния, оказываемого увеличен нием концентрации СОг. [c.246]

Детерминированные и стохастические математические модели (типа сформулированных в разделах 6.1 и 6.2) разработаны для условий Северного Кавказа в целом и входящего в него Ставропольского края. Полученные результаты использованы для анализа воздействий изменения климата на сельскохозяйственное водопользование в соответствии с принятыми агроклиматическими сценариями. В частности, в сценариях предполагается, что за последние десятилетия рост средней глобальной температуры составил к 2005-2010 гг. 0,5-1 °С, а к 2020-2030 гг. может составить 2-3 °С. В сценариях климата А2 заложена гипотеза отсутствия климатических изменений, а в сценариях группы В предполагается, что климат меняется. [c.257]

Таким образом, для колебаний уровня Каспийского моря характерна не только внешняя непредсказуемость, создаваемая климатическими изменениями, но и внутренняя, обусловленная неустойчивой динамикой водного баланса. В связи с этим подчеркнем, что в нелинейной динамической системе с тремя состояниями равновесия возможен хаос даже при детерминированном внешнем воздействии. Имея нелинейную модель колебаний уровня, можно объяснить резкое увеличение времени релаксации моря в определенном диапазоне отметок уровня. На основе решения дискретного уравнения нетрудно построить две реализации случайного процесса (см. рис. 2.2). [c.88]

Система уравнений (4.2.1) относится к классу так называемых простых моделей климата и, очевидно, лишь в грубом приближении может описывать климатические изменения, так как не учитывает пространственное распределение полей температуры и влажности. Однако надо иметь в виду тот факт, что объем информации в точном математическом описании этих полей настолько велик, что возникают принципиальные и технические трудности в ее представлении, отображении и практическом использовании - эта информация, по образному выражению академика С. С. Григоряна становится "невообразимой" [Григорян, 1980]. Он приводит такой впечатляющий пример [c.135]

Таким образом, для Каспийского моря характерна не только внешняя непредсказуемость, создаваемая климатическими изменениями, но и внутренняя, обусловленная неустойчивой нелинейной динамикой водного баланса. Бистабильность уровня Каспия приводит к практически непредсказуемому его поведению и опрокидывает прогнозы, выполненные на основе линейных тривиальных моделей водного баланса. [c.272]

Влияние изменения параметризации трения о дно. Используемая нами математическая модель климатической циркуляции (2.3.1)— [c.148]

Оросительные нормы сельскохозяйственных культур для разных зон Ставропольского края рассчитаны на множество реализаций климатических факторов и сгруппированы для разных уровней обеспеченности дефицита влажности почвы. В последние 20 лет в Ставропольском крае отмечена тенденция к увеличению осадков и снижению летних температур, что способствует росту урожайности. При прогнозировании урожайностей, включенных в модель, учитывалось не только изменение природных и климатических условий, но и технологический тренд, сопровождающийся адаптацией культур к изменяющимся условиям среды. [c.258]

Вообще говоря, при прогнозах климата ни в коем случае нельзя упускать из виду естественные причины его изменений. Например, самые простые модели климата показывают резкие хаотические колебания глобальной температуры Земли и без участия парникового эффекта, обусловленного антропогенным фактором. Образно говоря, климатическая система Земли все время переходит от одного состояния к другому, и стабильное равновесие для нее скорее исключение, чем правило. [c.277]

Томпсон [2046, 2053] использовал свои основные положения против применения математических методов для попытки объяснить явления, происходящие в природе. Он указывал, что если математика не может быть использована для прогнозирования климатических условий и сведения их колебаний к математическим величинам, то, следовательно, основная сила, вызывающая изменения в популяциях, совершенно не поддается такому описанию. Касаясь этого вопроса, Уатт [2236, 2237] полагал, что полезность математических моделей зависит от того, что именно от них ожидают получить. Он считает, что если с помощью моделей можно добиться лучшей интерпретации (не говоря уже о прогнозе), существующих и точно регистрируемых явлений и перевода их на язык переменных величин, то в этом случае метод моделирования полезен. Математическое моделирование может дать много указаний для лучшего исследования вопроса (что ценно само по себе) и способствовать развитию более универсально применимых обобщающих понятий. Уатт также считает, что если даже данная биологическая характеристика принимается в модели в качестве константы (хотя фактически это переменная величина), то в определенных условиях вполне допустимо в качестве константы применять среднее значение такой переменной величины. [c.58]

Для изучения климатических эффектов атмосферного аэрозоля необходимо решение задачи моделирования трехмерных полей оптических характеристик аэрозоля с учетом пространственной и временной изменчивости его химического состава, микроструктуры и концентрации. Последние определяются процессами генерации, трансформации и стока атмосферного аэрозоля, сложными газохимическими превраш,ениями в атмосфере, переносом аэрозоля в результате турбулентных движений, мелко- и крупномасштабной циркуляции атмосферы и взаимодействием между подстилающей поверхностью и атмосферой. Разработка современных численных моделей общей циркуляции атмосферы с учетом радиационных факторов требует, чтобы моделирование эволюции атмосферного аэрозоля было замкнутым и позволяло учесть влияние изменения его химического состава, микроструктуры на оптические характеристики (коэффициенты ослабления, поглощения и индикатрисы рассеяния). [c.4]

Природа экосистемы столь сложна, что путем простого обследования часто оказывается невозможным оценить будущие тенденции в изменении ее трофического статуса. Здесь-то как раз и нужны модели, чтобы с их помощью попытаться предсказать пути, по которым она будет развиваться. В п. 6.4 обсуждаются некоторые из этих моделей. Выбор параметров здесь зависит от предназначения последних (модели могут создаваться для предсказания концентрации кислорода в гиполимнионе, скоростей размножения фитопланктона и т. д.). Результаты расчетов часто зависят от выбора значений нескольких констант скоростей процессов в модельной экосистеме. Как уже отмечалось выше, этот процесс настройки может ограничить применимость созданной модели, поскольку последняя оказывается специализированной для конкретного климатического режима или конкретного озера. [c.30]

Последнее замечание характеризует бесплодность попыток нахождения функциональных зависимостей в реальных данных. Как поясняющий пример можно привести следующую аналогию. Допустим, зная ряд изменений суточной температуры воздуха попытаться дать прогноз о суточной температуре на ближайшие дни. Понятно, что глядя только на данные о предыдущих значениях температуры удовлетворительного прогноза (более 75-80%) получить не удастся, так как множество взаимосвязанных процессов определяет значение суточной температуры, и ее значения - это лишь проекции на ней множества реальных процессов. С другой стороны, используя знания развития атмосферных явлений в различных точках земного шара можно дать краткосрочный прогноз суточной температуры уже с точностью до 95-99% и удовлетворительный долгосрочный. Для этого мы просто рассмотрели причинно связанные, события в глобальной синхронизованной климатической модели. Аналогично, рассматривая изменения курса валют, не только как временной ряд из предыдущих значений курса валют, но и во всей причинно-следственной совокупности взаимосвязанных процессов можно получить точности прогноза намного выше, чем мы имеем сейчас. Известно, что в современном мире финансов дневной оборот валютного рынка превышает 1 триллион долларов и соответственно, улучшение качества прогноза только на 1% может принести значительную прибыль. [c.217]

Сельское хозяйство и климат всегда были неразрывно связаны. Возможное глобальное повышение температуры в новом столетии и последующие изменения в распределении осадков неизбежно скажутся на сельскохозяйственном производстве и демографической ситуации. Грядущие климатические изменения могут быть вызваны ростом концентрации некоторых газов в атмосфере, таких, как диоксид углерода СО2, метан СН4 и закись азота N30. На основании ряда компьютерных моделей разработаны прогнозы увеличения роли эмиссии N30 и СН4 в будущих глобальных изменениях. Около 70 % СН4 и 90 % N30 поступают в атмосферу из почв. Почвы, вместе с тем, могут бьггь и хранилищем этих газов, поэтому соотношение между обеими функциями почвы (эмиссия и связывание газов) имеет существенное значение для определения стратегии улучшения использования земель, когда одновременно стимулируется как продукция газов, так и их поглощение почвой. [c.88]

Классические представления о климатических и экологических изменениях во время эволюции гоминид были сформулированы Пенком и Брюкнером (Репск, Bru kner, 1909). На основании данных, полученных при изучении морен Швейцарских Альп, эти авторы описали процесс постепенного глобального похолодания в конце плиоцена (виллафранкский ярус), за которым последовали 4 продолжительных периода интенсивного оледенения, чередовавшиеся с более короткими и теплыми межледниковыми эпохами. Хотя в текущем столетии эта модель подвергалась различным модификациям и даже накапливались, противоречащие ей данные, ее жизнеспособность оказалась поистине изумительной. Хотя палеоклиматологи давно уже признали гораздо более сложный характер климатических изменений в позднем кайнозое, выяснение природы других процессов, протекавших в четвертичном периоде, заняло гораздо больше-времени (Roberts, 1984, р. 25). [c.142]

Любопытно, что, приняв модель географического видообразования в качестве основного способа увеличения числа видов, Дарвин нигде не противопоставил географическую изоляцию естественному отбору. Географическая изоляция —предпосылка, благоприятствующая интенсивному действию естественного отбора. Однако медленные геологические и климатические изменения часто происходят без образования географических изолятов. Будет ли в этих условиях совершаться эволюционный процесс Уже в 1842 г. Дарвин дал положительный ответ. Виды, заселяющие большие и сплошные ареалы, будут изменяться крайне медленно. Эволюционный процесс вряд ли завершится образованием новых видов Дарвин, 1939а, Соч., т. 3, с. 98). В больших популяциях действие естественного отбора затруднено скрещиванием изменившихся форм с немодифицированными организмами, поглощающим благоприятные вариации. Дарвин четко различал явления, которые сейчас принято называть филе-тической эволюцией и видообразованием. [c.463]

Изучение влияния изменений климата на ирригационное водопользование и чувствительность водохозяйственных систем к этим изменениям позволит разработать политику действий, необходимых для формирования ВХС, способных противостоять будупдим климатическим воздействиям. Высокая стоимость многих водохозяйственных сооружений обуславливает реальность существенных финансовых затрат и их потерь при ориентации на обоснования проектов с помощью сильно упрощенных математических моделей развития ВХС. [c.255]

Методические исследования заключаются в оценке роли неопределенности параметров задачи, выделении антропогенных и климатических факторов, изучении чувствительности используемых моделей, а также устойчивости получаемых решений. Предмодельная стадия состоит в обосновании альтернативных сценариев. Их анализ углубляет понимание возможных последствий, возникающих при принятии различных хозяйственных решений на фоне ожидаемых изменений характера природных процессов. Результатом исследований является методология принятия стратегических решений в области водопользования в условиях неопределенности будущих изменений. [c.255]

Случайная величина е, характеризует интегральный эффект влияния климатических параметров (осадков, температуры и скорости воздушных масс, их влажности) и не зависит от уровня моря. Она достаточно сильно коррелирует с изменением слоя речного притока (коэффициент корреляции равен 0,65). Столь высокая корреляция означает, что колебания уровня Каспийского моря сильно зависят от водности рек, испарения и количества осадков. Подчеркнем, что дискретная модель получена без предположения о характере водного баланса моря и учитьшает все возможные эффекты, в том числе и региональные, влияющие на уровень моря. [c.87]

Формирование присущих данному сорту винограда вкуса и аромата происходит по-разному, в зависимости от сортовых особенностей, различий в составе мякоти и кожицы ягод, а также от климатических условий произрастания. Окончательные вкус и аромат формируются под воздействием многочисленных факторов — условий цветения, количества косточек, размера ягод, а эти факторы обусловлены, в свою очередь, возрастом лозы, условиями произрастания, освещенностью, а также, возможно, температурой корневой системы, степенью орошения и т. п. Модели изменения вкуса и аромата ягод у большинства сортов красного винограда изучены еще недостаточно. Вопрос еще более усложняется из-за существенных различий между лозами в винограднике, между самими виноградниками, в степени выраженности вкусо-ароматичес-ких свойств, а также различных мнений специалистов относительно того, что именно определяет характерные особенности того или иного сорта винограда. [c.148]

Изменения температурно-влажностных характеристик планетарной климатической системы поразительным образом укладываются в такую модель. причем с высокой вероятностью выхода из фазового пространства саморегулируемости за счет возрастания амплитуды колебаний. [c.22]

Глобальные последствия для энергетики взаимодействия океана и атмосферы при малых изменениях солнечной постоянной эффективно исследуются с помощью малопараметрических моделей. Так, в [60] изменение солнечной постоянной иа 1 % приводило к переходным процессам в климатической системе, которая приходила в новое равновесное состояние за 3—5 лет, причем этот период для суши был меньше, чем для океана. [c.21]

На основе рассмотрения и параметризации радиационных характеристик взаимодействия океана и атмосферы построены малопараметрические энергобалаисовые модели климата, первые из которых были разработаны Будыко [41, 42] и Селлерсом [536, 537]. Такие модели основаны иа законах сохранения и параметризации интегральных энергетических характеристик через приземную температуру, которая является основной естественной переменной модели. Дальнейшее развитие такого рода моделей связано с учетом сезонного хода и вертикальной структуры атмосферы [5, 202, 495]. Энергобалансовые модели смогли достоверно описать меридиональное распределение приземной температуры и ее сезонные изменения. Подробный анализ такого рода моделей приводится в [145, 308]. Широкие возможности представляют также радиационно-конвективные модели климата, позволяющие, установив равновесие радиации и конвекции, описать многие важные особенности распределения характеристик атмосферы с высотой [145, 146]. Исследование радиационной энергетики земной климатической системы на основе экспериментов с простыми моделями и по натурным данным является важнейшей задачей современной теории климата. Многие возможности такого исследования изложены в монографиях и обзорных статьях [15, 71, 207, 301, 302]. [c.27]

Поскольку испареине воды в ходе транспирации способствует удалению избыточного тепла, при увеличении сопротивления устьиц температура листа может повышаться. А это в свою очередь приводит к тому, что возрастает градиент концентрации водяных паров между листьями и окружающим их воздухом, поскольку увеличивается значение Wl, и, кроме того, это оказывает положительное влияние иа транспирацию, которое не учитывается в уравнении (14.8). Поэтому при увеличении сопротивления устьиц конечная скорость транспирации будет зависеть и от величины r s, и от величины Wl. Изменения температуры листа, обусловленные изменением л,, тоже влияют иа скорость фотосинтеза. Описанные здесь взаимодействия рассматривались в самых разных моделях. Действительная эффективность использования воды (транспирация в расчете на единицу образуемого сухого вещества) зависит и от других факторов. Здесь можио упомянуть потери воды, связанные с дыханием, и относительную влажность среды. В климатических местностях с низкой относительной влажностью градиент водяных паров-между листьями и атмосферой должен быть выше, а эффектив- [c.479]

Для воспроизведения с помощью математических моделей круглогодичного функционирования экосистем озер, для прогнозирования на сроки лет 10—15 реакции экосистем озер на изменение антропогенной нагрузки естественно принять, что циркуляция озера соответствует некоторым средним климатическим условиям внешних воздействий на водоем. К этим воздействиям относятся ветер, поток тепла через поверхность, речной приток и сток, осадки и испарения. Циркуляцию озера, соответствующую средним многолетним среднемесячным значениям внешних воздействий на водоем, назовем климатической циркуляцией. В книге Н. Н. Филатова (1983) приведена классификация течений в озерах. Согласно этой классификации климатическая циркуляция складьшается из общей циркуляции водоема, охватывающей основную часть водной массы озера, из повторяющихся из года в год циклонических и ан-тициклонических, а также локальных течений (течений прибрежной зоны), т. е. образований в озере, сопоставимых по размерам с размерами озера, а по времени существования — с синоптическим масштабом. [c.58]

В данном и следующем разделах представлены результаты расчетов периодического решения задачи (2.3.1)—(2.3.13), воспроизводящего крупномасштабную климатическую циркуляцию Ладожского озера. Здесь же дается описание других вычислительных экспериментов, связанных с моделированием турбулентности, процесса ледообразования, с изменением параметризации придонного трения, с выявлением влияния рельефа дна и бароклинности, с дроблением сетки для проверки точности вычислений. В основном здесь представлены результаты расчетов по дискретной модели, сформулированной в разделе 2.5. Кроме них мы будем использовать результаты расчетов из работ Г. П. Астраханцева и др. (1987, 1988а). [c.121]

Что касается масштабов явлеш1й, описываемых в модели, то она рассчитана на воспроизведение только тех эффектов и только тех масштабов природных явлений, которые реально наблюдаются с помощью имеющихся методов лимнологических исследований, проводящихся на Ладожском озере. Исходя из этого, как уже отмечалось, в модели не рассматриваются суточные изменения биотических и абиотических элементов экосистемы, суточные вертикальные миграции зоопланктона. Неполнота и неравномерность наблюдений за экосистемой озера заставили отказаться от воспроизведения в модели всех явлений, связанных с синоптическими изменениями погодных условий (например, влияние штормов на развитие фитопланктона). Этими же соображениями руководствовались авторы, используя в моделях экосистемы климатическую циркуляцию озера, соответствующую средним многолетним среднемесячным значениям внешних воздействий на водоем. Для улучшения пространственного описания процессов в данной модели используется гораздо более подробная сетка как по горизонтали, так и по вертикали. [c.214]

Сравнение годовой динамики суммарной сырой биомассы фитопланктона в истоке р. Невы (бухта Петрокрепость) по результатам расчетов и данным наблюдений также является показателем адекватности модели (рис. 37). Кривые изменения биомассы фитопланктона за 1987 и 1988 гг. построены Н. А. Петровой по данным ежесуточных наблюдений, осредненных с шагом 5 сут. Если учесть, что в расчетах использовались климатическая циркуляция водоема и средняя за период фосфорная нагрузка, то сравнение с данными наблюдений здесь представляется достаточно убедительным. Было бы желательным провести сопоставление с данными за весь период 1984—1990 гг., но, к сожалению, у авторов таких данных нет. [c.224]

Любая модель при попытке распространения ее в другие широты или климатические режимы, несомненно, требует соответствующих изменений в формализованных представлениях таких входных характеристик, как уровень приходящей солнечной радиации, облачный и ветровой режимы и т. д. Модель Селфорд-ского университета (USED) с введением указанных изменений [c.251]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология