О чем нам не могут рассказать модели изменения климата

О чем нам не могут рассказать модели изменения климата
Автор и физик Стивен Кунин объясняет, почему компьютерные прогнозы изменения климата непоследовательны и ненадежны
 ДЖОНАТАН ТЕННЕНБАУМ
17 МАЯ 2021 Г.

Карта мира с климатическими аномалиями во время Всемирной конференции по изменению климата 2015 г. Фото: агентства
Это последняя из пяти частей, посвященных науке о климате. Прочтите  часть 1 , часть 2 ,  часть 3 и часть 4 .
Только что вышедшая книга « Неурегулированные проблемы: что нам говорит наука о климате, чего в ней нет и почему она  имеет значение» произвела фурор. Автор Стивен Кунин, физик и бывший главный научный сотрудник Министерства энергетики США , книга содержит систематическую критику современной науки о климате, в которой делается вывод, среди прочего, о том, что она не дает никаких оснований для представления о том, что мир сталкивается с «угрозой» климатической чрезвычайной ситуации». 
Уже раздаются голоса, пытающиеся отклонить книгу на том основании, что «Кунин не ученый-климатолог». Фактически, Кунин был глубоко вовлечен, наряду со своими работами в области астрофизики, ядерной физики и вычислительной физики, в одну из важнейших областей науки о климате: изучение радиационного баланса атмосферы.
Здесь его работа была сосредоточена на альбедо Земли , или доле поступающей солнечной энергии, которая отражается обратно в космос. Альбедо - критический параметр для моделирования климата.
У Кунина есть еще одна важная квалификация: его долгая карьера связана с компьютерным моделированием. Хотя он не принимал непосредственного участия в создании моделей климата, Кунин является автором одного из стандартных учебников по компьютерному моделированию сложных физических систем , что дает ему возможность судить о некоторых ключевых трудностях и подводных камнях моделирования климата.
Еще одним предполагаемым основанием для критики Кунина - по крайней мере, в кругах экологов - является его должность главного ученого в British Petroleum (BP) с 2004 по начало 2009 года. Но его основное внимание было сосредоточено на переходе к экологически чистым энергетическим технологиям, особенно к крупномасштабному производству. возобновляемых источников биотоплива и долгосрочные стратегии «эпохи после нефти».
Находясь в BP, Кунин сыграл ключевую роль в создании Института биологических наук в области энергетики (EBI) при Калифорнийском университете. Основанная на грант в 500 миллионов долларов от BP, EBI с самого начала была одним из крупнейших академико-промышленных партнерств в истории. Изначально фокусируясь на биотопливе, EBI с тех пор расширилась на многие другие научные и технологические области, в том числе на батареи следующего поколения и другие системы хранения энергии, а также на устойчивое химическое производство.
Отнюдь не «отрицатель климата» - как его пытаются представить в атаках - Кунин всегда был пропагандистом технологий по сокращению выбросов углерода для борьбы с глобальным потеплением, не в последнюю очередь во время своего пребывания в Министерстве энергетики при президенте Обаме.
В этом качестве, а также на других официальных должностях, начиная с периода его прохождения в качестве ректора Калифорнийского технологического института (1995–2004), Кунин часто участвовал в оценке исследовательских программ в широком диапазоне областей.
Это, несомненно, одна из причин, по которой Американское физическое общество (APS) попросило его в 2013 году обновить его официальную позицию по климату. Именно результаты «Семинара по обзору заявления об изменении климата», который он организовал в 2014 году, убедили Кунина в необходимости проведения беспрепятственной «красной команды» изучения климатических исследований и заявлений, сделанных от ее имени.
Следующая заключительная часть моего интервью с Куниным посвящена моделированию климата и может быть немного сложнее для некоторых читателей в некоторых местах. Для более подробного объяснения я настоятельно рекомендую главу 4 его книги, в которой основы моделирования климата представлены на нетехническом языке.
Чтобы получить общее представление о моделировании климата - но без конкретной критики Кунина - читатели могут также обратиться, например, к статье французского климатолога Жана-Марка Янковичи . Последняя часть интервью приводится ниже:
Джонтан Тенненбаум : Меня всегда беспокоило разнообразие моделей и большие расхождения между их прогнозами. Основаны ли эти модели на первых принципах? Или есть что-то большее, чем физика?

Источник: Wikimedia Commons
Примеры прогнозов климатической модели для глобального потепления в рамках сценария выбросов SRES A2 МГЭИК, который не предполагает никаких специальных действий по борьбе с глобальным потеплением, высоким общим потреблением энергии и ростом населения мира до 15 миллиардов в 2100 году.  
Стивен Кунин : Модели основаны на физике, но это еще не все. И одна из других частей истории связана с параметризацией шкалы подгруппы.
ДT : Что это значит?
СК : Чтобы построить одну из этих больших компьютерных моделей, вы разрезаете океан и атмосферу на прямоугольные коробки. А поскольку океан очень большой, а атмосфера очень большая, вам понадобится пара сотен миллионов ящиков, которые поднимаются и опускаются в атмосфере и океане, а затем покрывают весь земной шар по горизонтали.

Даже если вы дойдете до 100 миллионов ящиков, окажется, что размер каждого ящика в атмосфере составляет около ста километров в сторону. Если вы сделаете его намного меньше, у вас будет слишком много работы на компьютере. Но вы не получите описания каких-либо явлений в климатической системе, которые происходят в масштабе намного меньше ста километров.
Это включает в себя, самое главное, облака, но также топографию и так далее. Модели должны делать предположения о том, что происходит в этих меньших масштабах - ветер, температура, влажность. И, прежде всего, сколько у вас облаков? Насколько они непрозрачны, сколько тепла поглощают? В этом роде.
ДT : Насколько модели чувствительны к этим факторам?
С.К . : Очень чувствительно, в том масштабе, который нам небезразличен. Помните, что нас волнует 1% -ный эффект, потому что это размер человеческого влияния. В частности, мы должны заботиться об облаках в тропиках, где наблюдается наибольшая конвекция. Теплая океанская вода испаряется, а влажный воздух поднимается вверх. Это большой источник теплопередачи и переноса влаги с поверхности в атмосферу. И это происходит в очень маленьких масштабах.
ДT : Таким образом, вы должны делать предположения о большом количестве параметров.
С.К . : Различные модели делают разные предположения. И поэтому они получают разные ответы.
ДT : В этой связи я хочу спросить вас: что на самом деле имеется в виду, когда специалисты по моделированию климата говорят о «настройке» своих моделей?
СК : Будь то конвекция, или какие есть облака и так далее, у вас есть много параметров. И иногда вам приходится корректировать эти параметры от того, что вы думали, до других значений, чтобы модель в равновесии выглядела так, как вы думаете.
Приведу конкретный пример. Очень важно понять, что баланс энергии Земли находится в равновесии.
Планета потребляет около 240 Вт на квадратный метр. По сути, это оптическое излучение, солнечный свет, который должен возвращаться обратно, поскольку тепловое излучение фильтруется через атмосферу. Вы должны получить выходную мощность, равную входящей, с точностью менее половины ватта.
Если вы выведите их из равновесия на один ватт и запустите модель в течение ста лет, вы обнаружите, что температура внезапно станет намного теплее или намного холоднее, чем наблюдалась. Итак, вам нужно настроить модель, чтобы получить правильный энергетический баланс.
ДT : Так как же это делают разработчики климатических моделей? И как вы дойдете до того, что сможете оценить влияние человека?
СК : Основной способ, которым в моделях вычисляется реакция на человеческое влияние, следующий (я описываю его в книге): вы запускаете модель в какой-то правдоподобной конфигурации. Затем вы запускаете его в течение тысячи лет, чтобы привести его в равновесие, когда не было никакого человеческого влияния, или доиндустриальных концентраций, никаких антропогенных аэрозолей и так далее.
Итак, у вас есть заготовка в этом прекрасном состоянии равновесия. Но, пытаясь достичь этого равновесия, вы можете увидеть: «Ах! Он дрейфует, у меня дисбаланс мощности на полпроцента или два процента ». И поэтому вам придется настроить некоторые параметры в модели, чтобы она хорошо сидела на уровне 288 градусов Кельвина (приблизительно текущее значение) для средней температуры поверхности.   
Как только вы приведете планету в разумное равновесие, при котором она не набирает и не теряет энергию, а температура поверхности примерно соответствует норме, вы начинаете оказывать на нее влияние человека.
ДT : Обсуждая влияние человека на энергетический баланс атмосферы, вы приводите цифру в один процент. Это все еще кажется относительно небольшим.
С.К . : Это 1-2 ватта на квадратный метр. На диаграмме [ниже] парниковые газы, которые находятся в верхней половине графика, нагреваются; и человеческие аэрозоли и извержения вулканов - шипы - охлаждаются.

Предоставлено Стивеном Кунином
ДT: Таким образом, очень небольшое изменение альбедо уже было бы очень большим в этом контексте.
С.К . : Верно. Теперь мы можем посмотреть на спектр тепла, излучаемого [от Земли через атмосферу в космос], как функцию длины волны [см. Рисунок ниже]. Для ясного неба над поверхностью пустыни, как только один пример. Площадь под этими кривыми - охлаждающая способность теплового излучения.
Если мощность охлаждения больше, температура поверхности будет ниже. Зубчатая кривая, обозначенная нулем ppm, соответствует атмосфере, в которой нет CO2.

Предоставлено Стивеном Куомином
Если мы теперь увеличим уровень CO2 с нуля до 400 частей на миллион (ppm), что примерно соответствует сегодняшнему уровню, темная сплошная линия покажет, что мощность охлаждения снизилась. Это парниковый эффект, связанный с CO2. Это снижает охлаждающую способность и, следовательно, нагревает поверхность.
Если теперь увеличить уровень CO2 до 800 ppm, мы получим пунктирную линию. Эта разница в площади является дополнительным парниковым эффектом от удвоения CO2.   
ДT : Боже мой. это почти то же самое! Но теперь я вспомнил вашу метафору из книги о «закрашивании черного окна». При 400 ppm почти весь парниковый эффект CO2 уже присутствует, так что от удвоения концентрации вы не получите намного большего.  
СК : Это всего лишь компонент, часть переноса излучения, из того, что входит в большие климатические модели. Но он показывает, какие изменения вносятся в климатические модели в результате удвоения CO2. И ответ - это очень и очень маленький эффект.
ДT : Подводя итог простым языком: оценка вклада человека в глобальное потепление включает в себя очень деликатные эффекты, и разработчики климатических моделей много экспериментируют с параметрами, прежде чем делать свои прогнозы. 
С.К . : Да. У людей создается впечатление, что это наука. В этом, конечно, есть доля науки, но есть немало искусства. Главное, что у нас нет действительно хорошего способа узнать, какая модель правильная, если таковая имеется.