Индивидуальный проект математическое моделирование климата планеты земля. Математические модели климатической системы

Введение

Центральной проблемой современной теории климата является проблема предсказания изменений климата, вызванных антропогенной деятельностью. В силу специфических особенностей климатической системы, которые будут обсуждены ниже, эта проблема не может быть решена традиционными методами, многократно опробованными в естественных науках. Можно констатировать, что главной методологической основой решения данной задачи является в настоящее время численное моделирование климатической системы с помощью глобальных климатических моделей, основой которых являются глобальные модели общей циркуляции атмосферы и океана. Естественно, что формулирование моделей климата требует проведения натурных экспериментов, анализ результатов которых позволяет формулировать все более точные модели конкретных физических процессов, определяющих динамику климатической системы. Однако, такие эксперименты не решают главной задачи - определение чувствительности реальной климатической системы к малым внешним воздействиям.

Климатическая система и климат

Под климатом понимаются наиболее часто повторяющиеся для данной местности особенности погоды, создающие типичный режим температуры, увлажнения, циркуляции атмосферы. При этом под "типичными" понимаются те черты, которые сохраняются практически неизменными на протяжении одного поколения, т.е. порядка 30 – 40 лет. К числу этих черт относятся не только средние значения, но и показатели изменчивости, такие, как, например, амплитуда колебаний температуры. Имея дело со столь продолжительными по времени процессами, невозможно рассматривать климат какой-то местности изолированно. За счет теплообмена и циркуляции воздуха вся планета принимает участие а его формировании. Поэтому естественно употреблять понятие климат планеты Земля, Особенности климата отдельных регионов – это преломление общих закономерностей в конкретной обстановке. Так что не столько глобальный климат складывается из местных климатов, сколько местные определяются глобальным. И погода, не изменения климата определяются явлениями, происходящими ее только в атмосфере, но и в других геосферах. На атмосферу не только влияют, но и зависят от нее океан, растительность, снежно-ледниковый покров, почва и далее человеческая деятельность. Итак, в климатическую систему входят атмосфера, а также процессы и свойства других элементов географической оболочки, которые влияют на атмосферу и зависят от нее. Внешние явления в отличие от внутренних влияют на атмосферу, но не зависят от нее. Такова, например, приходящая из космоса радиация.

Особенности климатической системы как физического объекта

Климатическая система как физический объект обладает рядом специфических особенностей.

1. Главные компоненты системы - атмосфера и океан - с геометрических позиций можно рассматривать как тонкие пленки, поскольку отношение вертикального масштаба к горизонтальному составляет величину порядка 0.01 - 0.001. Таким образом, система квазидвумерна, однако, вертикальная стратификация по плотности очень важна, и крупномасштабные вертикальные движения ответственны за бароклинные преобразования энергии. Характерные временные масштабы энергозначимых физических процессов лежат в диапазоне от 1 часа до десятков и сотен лет. Все это приводит к тому, что лабораторное моделирование такой системы, мягко говоря, крайне затруднительно.

2. С климатической системой нельзя поставить целенаправленный физический эксперимент. Действительно, мы не можем накачать климатическую систему, например, углекислым газом и, сохраняя прочие равные условия, измерить полученный эффект.

3. В нашем распоряжении имеются лишь короткие ряды данных наблюдений, да и то лишь об отдельных компонентах климатической системы. Конечно, имеется еще много других важных особенностей климатической системы, которые следовало бы рассмотреть, однако, даже перечисленные выше позволяют сделать вывод, что главным средством исследования климатической системы является математическое моделирование. Опыт последних лет показывает, что основные результаты теории климата были получены на основе построения и использования глобальных климатических моделей.

Математические модели климатической системы

В данном разделе мы кратко обсудим, на каких основных положениях базируется построение современных климатических моделей. Современные модели климата - это модели, в основе которых лежит современная модель общей циркуляции атмосферы и океана, причем центральным направлением их развития является все более точное описание всех физических процессов, участвующих в формировании климата. В основу построения современных моделей климата положен ряд принципов. Принимается, что локально справедливы уравнения классической равновесной термодинамики. Предполагается далее, что для описания динамики атмосферы и океана справедливы уравнения Навье-Стокса для сжимаемой жидкости. Поскольку в современных моделях в силу, главным образом, вычислительных возможностей используются уравнения Рейнольдса - осредненные по некоторым пространственным и временным масштабам уравнения Навье- Стокса, то считается, что существует принципиальная возможность их замыкания. Процедура замыкания предполагает, что эффекты процессов подсеточных масштабов (масштабов меньших, чем масштаб осреднения) могут быть выражены через характеристики процессов крупных масштабов. К этим процессам относятся:

1) перенос излучения (коротковолновой и длинноволновой радиации);

2) фазовые переходы влаги и процесс локального осадкообразования;

3) конвекция;

4) пограничные и внутренние турбулентные слои (некоторые характеристики этих слоев описываются явно);

5) мелкомасштабная орография;

6) волновое сопротивление (взаимодействие мелкомасштабных гравитационных волн с основным потоком);

7) мелкомасштабная диссипация и диффузия;

8) мелкомасштабные процессы в деятельном слое суши.

Наконец, для описания крупномасштабных атмосферных и океанических движений справедливо приближение гидростатики: вертикальный градиент давления уравновешивается силой тяжести. Использование такого приближения требует дополнительных упрощений (постоянный радиус Земли, пренебрежение составляющими силы Кориолиса с вертикальной компонентой скорости) с тем, чтобы в системе уравнений при отсутствии внешних источников энергии и диссипации выполнялся закон сохранения энергии. Уравнения гидротермодинамики атмосферы и океана, замыкания процессов подсеточных масштабов и краевые условия.

I. Глобальная теорема разрешимости на любом, как угодно большом, промежутке времени t.

К сожалению, в сферической системе координат с "правильными" краевыми условиями такой теоремы в настоящее время нет, что не есть следствие отсутствия таких теорем для трехмерных уравнений Навье-Стокса. Уравнения современных климатических моделей имеют "2.5" - размерность, поскольку вместо полного третьего уравнения движения используется уравнение гидростатики.

II. Существование глобального аттрактора.

Это утверждение доказано при условии, что S - строго положительно-определенный оператор:

(Sϕ ϕ) ≥ µ(ϕ,ϕ), µ >0

Проблема заключается в том, что в общем случае этого написать нельзя, поскольку уравнение неразрывности для сжимаемой жидкости не диссипативно.

III. Размерность аттрактора.

Конструктивные оценки размерности аттракторов для моделей этого класса очень грубы. Они представляют собой оценки сверху, которые, вообще говоря, непригодны для теории, рассмотренной в предыдущем разделе.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ОДЕССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На студенческую научную конференцию ОГЭКУ

«Анализ климатических моделей при помощи физических методов»

Сделала ст.гр. ВБ-11

Смокова В.Д.

Научный руководитель:д.т.н.

Романова Р.И.

Одесса-2015

Список литературы:

http://umeda.ru/concept_climate

http://www.inm.ras.ru/vtm/lection/direct2/direct2.pdf

Володин Е.М., Дианский Н.А. Отклик совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана на увеличение содержания углекислого газа.

Володин Е.М., Дианский Н.А. Моделирование изменений климата в 20 – 22 столетиях с помощью совместной модели общей циркуляции атмосферы и океана.

Грицун А.С., Дымников В.П. Отклик баротропной атмосферы на малые внешние воздействия. Теория и численные эксперименты.

Дымников В.П., Лыкосов В.Н., Володин Е.М., Галин В.Я., Глазунов А.В., Грицун А.С., Дианский Н.А., Толстых М.А., Чавро А.И. Моделирование климата и его изменений. – В: «Современные проблемы вычислительной математики и математического моделирования»,

Географическое распределение среднегодового приземного потепления в конце ХХI века. Приведены результаты осреднения расчетов с помощью ансамбля из 21 климатической модели (модели CMIP5) для сценария RCP4.5. Показаны изменения температуры к 2080 - 2099 гг. по отношению к периоду 1980 - 1999 гг. Модели CMIP5 и сценарии семейства RCP использованы (и подробно описаны) в последнем - Пятом оценочном докладе Межправительственной группы экспертов по изменению климата (2013, 2014 гг.)

Карта: Люба Березина

Предсказание климата, включая последствия его изменений, — центральная задача науки о климате. Этой задаче подчинены все направления науки о климате — от анализа и интерпретации данных наблюдений за климатической системой до исследований ее чувствительности к внешним воздействиям и предсказуемости. Поведение климатической системы определяется взаимодействием пяти компонентов — атмосферы, океана, криосферы , биосферы и деятельного слоя суши . Характерные времена релаксации этих компонентов к внешним воздействиям различаются на несколько порядков. Благодаря нелинейности процессов, присущих указанным средам, и многообразию возникающих обратных связей, в климатической системе возбуждаются собственные колебания с самыми разными временными масштабами. Чтобы понять и предсказать поведение столь сложной системы под влиянием внешних воздействий (как антропогенных, так и естественных), необходимо использовать физико-математические модели климатической системы, описывающие процессы в указанных средах с достаточной степенью достоверности и детализации. Построение климатической модели начинается с определения системы уравнений, являющихся математическим описанием законов физики, действующих в климатической системе. Основные законы хорошо известны — это второй закон Ньютона, первое начало термодинамики, закон сохранения массы и др. Однако, применительно к жидкостям, движущимся на сфере (а таковыми в допустимом приближении являются и атмосфера, и океан), математическая запись этих законов усложняется. Решить аналитически соответствующие дифференциальные уравнения в частных производных невозможно. Приходится прибегать к компьютерным вычислениям. Задачу компьютеру можно облегчить разными способами, начиная с упрощения исходной системы уравнений (например, исключая процессы, которые в рамках поставленной задачи не важны), оптимизации вычислительных алгоритмов (допустим, уменьшая пространственное разрешение) и кончая совершенствованием компьютерной программы (учитывая количество процессоров конкретного компьютера, объем памяти и т. д.). Очевидно, определение исходной системы уравнений — задача физика, разработка алгоритма — ответственность математика, а создание компьютерной программы — искусство программиста. По этой причине для создания климатической модели, проведения исследований с ее помощью и, главное, анализа результатов одного человека недостаточно. Моделирование климата — задача, с которой способна справиться лишь группа специалистов. По мере развития климатической модели возникает потребность во все новых специалистах — химиках, биологах и др. Так климатические модели превращаются, как сегодня принято говорить, в модели Земной системы. Несмотря на бурное развитие вычислительной техники, потребность в пространственной детализации оценок будущих изменений климата, полученных с помощью глобальных моделей, вынуждает исследователей прибегать к использованию региональных климатических моделей. В таких моделях на границах региона задаются значения моделируемых величин, полученные с помощью глобальной модели, и производится их "пересчет" для этого региона с более высоким пространственным разрешением.

Ожидаемые к середине ХХI века изменения (%) экстремальных летних осадков (выше 95?й процентили), полученные с помощью региональной климатической модели ГГО им. А. И. Воейкова, две расчетные области которой обеспечивают покрытие всей территории Российской Федерации с горизонтальным разрешением 25 км.

Карта: Люба Березина

Помимо необходимости улучшения пространственного разрешения моделей, современные приоритеты развития моделирования климата связаны с включением дополнительных интерактивных компонентов. Кроме того, поскольку часть неопределенности будущих изменений климатической системы обусловлена ее собственной изменчивостью и не может быть устранена усовершенствованием моделей, необходимо исследовать эту неизбежную неопределенность в вероятностном пространстве. С этой целью необходимо проводить ансамблевые расчеты с варьированием как начальных состояний, так и модельных параметров. Воспроизведение экстремальных и редких явлений также требует массовых ансамблевых расчетов. Наконец, оценки будущих изменений некоторых "медленных" компонентов климатической системы, таких как ледниковые щиты, или климатических характеристик, таких как уровень океана, требуют проведения длительных численных экспериментов. Поэтому не вызывает сомнений, что в обозримом будущем развитие высоких технологий и, прежде всего, компьютерной техники будет играть решающую роль в совершенствовании предсказания климата.

В отличие от численного прогноза погоды, постоянно сверяемого с фактическими данными, пригодность моделей для использования в расчетах будущих состояний климатической системы невозможно установить, анализируя собственно результаты этих расчетов. Но резонно предположить, что достоверность расчетов будущего климата подтверждается способностью модели воспроизводить современное состояние климатической системы, а также ее состояние в прошлом, в соответствии с имеющимися данными наблюдений. Если, помимо современного климата, модель воспроизводит состояния климатической системы в далеком прошлом (когда внешние воздействия сильно отличались от современных), а также известную эволюцию климатической системы (например, в течение ХХ и предыдущих веков), можно надеяться, что полученные с помощью этой модели оценки изменений климата при ожидаемых в будущем сценариях внешнего воздействия заслуживают доверия. Сегодня во всем мире количество известных глобальных моделей составляет несколько десятков. И среди них нет модели, лучше прочих описывающей, например, современный климат. Обычно каждая модель хорошо воспроизводит лишь часть искомых климатических величин, в то время как остальная часть воспроизводится хуже. Наиболее высокую успешность, как правило, показывает "средняя" (по ансамблю) модель. Это связано с тем, что систематические ошибки отдельно взятых моделей не зависят друг от друга и при осреднении по ансамблю компенсируются. На основе сценариев будущих эмиссий парниковых газов и аэрозолей с помощью современных моделей климата получены климатические сценарии. Но необходимо принимать во внимание, что важным источником неопределенности оценок изменения климата в ближайшие десятилетия является относительно малая величина антропогенного изменения климата на фоне естественной его изменчивости.

В Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова Росгидромета (ГГО) создана и применяется трехмерная модульная система вероятностного прогнозирования для получения количественных оценок последствий будущих климатических изменений на территории России и в регионах геополитических интересов РФ (Арктика, ближнее зарубежье). Она включает совместную глобальную модель климатической системы Земли, региональные климатические модели с пространственным разрешением 50 и 25 км, а также модели отдельных компонентов климатической системы для пространственно детализированных исследований (многолетнемерзлые грунты, речные системы, пограничный слой атмосферы). При всем огромном и далеко не исчерпанном потенциале климатических моделей их возможности не безграничны. На многие вопросы, связанные с предсказуемостью климатической системы, еще предстоит получить ответы. Не исключено, что мы недооцениваем роль каких-либо факторов в будущих изменениях климата, и на этом пути нас еще ждут сюрпризы. Тем не менее, несомненно, современные климатические модели отвечают наивысшему уровню знаний, накопленных человечеством за время исследований климатической системы, и им нет альтернативы в оценках возможных в будущем изменений климата.

Не путайте прогноз и сценарий
Под климатическим сценарием понимают правдоподобную (или вероятную) эволюцию климатической системы в будущем, которая согласуется с предположениями о будущих эмиссиях (со сценариями эмиссий) парниковых газов и других атмосферных примесей, например сульфатного аэрозоля, и с существующими представлениями о воздействии изменений концентрации этих примесей на климат. Соответственно, под сценарием изменения климата подразумевается разница между климатическим сценарием и современным состоянием климата. Поскольку сценарии эмиссий основываются на тех или иных предположениях о будущем экономическом, технологическом, демографическом и т. п. развитии человечества, климатические сценарии, равно как и сценарии изменения климата, следует рассматривать не как прогноз, но лишь как внутренне непротиворечивые картины возможных в будущем состояний климатической системы.

Не путайте климат с погодой
Климат — совокупность всех погодных условий на конкретной территории (область, регион, континент, Земля) за продолжительное время. Сложные нелинейные системы, в том числе климат, имеют ограниченную предсказуемость. Различают предсказуемость первого и второго рода. Предсказуемость первого рода определяется зависимостью эволюции системы от начального состояния. Предсказуемость второго рода определяет возможность статистического описания будущих состояний системы. В смысле предсказуемости различие между климатом и погодой (то есть между осредненным и неосредненным состояниями) принципиально. Атмосфера — наиболее неустойчивый и быстро меняющийся компонент климатической системы. Поэтому прогноз погоды, как правило, не превышает двух недель. Другие компоненты климатической системы меняются медленнее, их предсказуемость выше, но также ограничена во времени. Изменения климата, обусловленные внешними воздействиями, предсказуемы в широком временном диапазоне — от лет до столетий и более.

* Криосфера — компонент климатической системы, состоящий из всего снега, льда и мерзлого грунта (в том числе вечной мерзлоты) на поверхности Земли и океана и под ней.

** Деятельный слой суши (деятельная поверхность суши) — поверхность суши, участвующая в трансформации солнечной энергии, то есть воспринимающая и отдающая солнечную энергию.

текст Владимир Катцов доктор физико-математических наук, Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова, Росгидромет

картография Люба Березина

Моделирование глобальной циркуляции. Многие авторы строили численные модели циркуляции в отдельных акваториях Мирового океана. Такие работы представляют методический и региональный интерес (упомянем, в частности, отличную работу М. Кокса (1970) по моделированию сезонной изменчивости течений в Индийском океане с его наиболее сильно развитыми муссонными эффектами). Однако все акватории Мирового океана связаны воедино, и для теории климата необходимы численные модели циркуляции во всем Мировом океане с реальными очертаниями его берегов и рельефа дна. Таких моделей пока что построено еще немного.[ ...]

При изменении климата может измениться балл облачности, высота верхней границы, водность, фазовый состав и функция распределения облачных частиц по размерам. Результаты численного моделирования с трехмерными моделями общей циркуляции атмосферы показывают увеличение высоты облаков для большинства широт и уменьшение количества облакбв в средней и верхней тропосфере в низких и средних широтах . Уменьшение количества облаков приводит к увеличению поглощения солнечного излучения, а возрастание средней высоты облаков уменьшает длинноволновое выхолаживание. Суммарное действие обоих эффектов дает очень сильную положительную обратную связь, оцениваемую в интервале -0,8 и -1,1 Вт-м"2-К 1 . Значение Х= -0,9 Вт-м -К"1 увеличивает потепление до 4,4 К.[ ...]

Математическое моделирование. Установление зависимости «воздействие-отклик» в сложных экосистемах, определение степени антропогенного воздействия возможны путем построения математической модели (так же как для определения антропогенного воздействия на климат). Такие модели позволяют исследовать чувствительность экосистемы к изменению того или иного воздействующего фактора.[ ...]

Однако указанные модели климата имеют и ряд серьезных недостатков. Вертикальная структура моделей базируется на предположении о равенстве вертикального температурного градиента равновесному. Их упрощенность не позволяет корректно описать очень важные атмосферные процессы, в частности образование облаков и конвективный перенос энергии, которые по своей природе являются трехмерными полями. Поэтому в этих моделях не учитывается обратное воздействие изменений климатической системы, обусловленных изменениями, например, облачного покрова, на характеристики последнего, и результаты моделирования могут рассматриваться лишь как первоначальные тенденции в эволюции реальной климатической системы при изменении свойств атмосферы и подстилающей поверхности.[ ...]

В настоящее время точное моделирование косвенного климатического эффекта аэрозоля представляется весьма проблематичным из-за того, что его описание включает комплекс физических процессов п химических реакций, в нашем понимании которых не существует полной ясности. О важности косвенного воздействия аэрозоля на климат можно судить по тому факту, что в определенном смысле облака можно рассматривать как продукт этого воздействия, поскольку есть основания полагать, что конденсация облачных капель не могла бы происходить в атмосфере, из которой полностью удалены аэрозольные частицы .[ ...]

Лоренц Э.Н. Предсказуемость климата. Физические основы теории климата и его моделирование // Тр. Международной научной конференции.[ ...]

Анализ, оценка современного климата, прогноз его возможных изменений и колебаний требуют большого количества данных, ставят задачу всестороннего анализа состояния окружающей природной среды и моделирования климата .[ ...]

Проблема исследования и предсказания изменений климата нашей планеты приобрела в последние 20 лет характер неотложного общечеловеческого социального заказа в адрес науки. Первые основы для такого исследования были сформулированы Стокгольмской международной конференцией ПИГАП 1974 г. по физическим основам теории климата и его моделирования. В 1979 г. Всемирной метеорологической организацией и Международным советом научных союзов принято решение о проведении Всемирной программы исследования климата (направленной в основном на изучение изменчивости климата в масштабах от нескольких недель до нескольких десятилетий и на создание научной базы для долгосрочного прогнозирования погоды).[ ...]

В монографии изложены основные положения теории моделирования климата и построения радиационных моделей системы «атмосфера- подстилающая поверхность». В ней дан краткий анализ влияния изменчивости оптических свойств атмосферы, обусловленной, в частности, антропогенными загрязнениями, на радиационный режим, погоду и климат Земли.[ ...]

Как указывалось выше, оценка воздействия изменений климата на развитие орошаемого земледелия была проведена для условий Северо-Кавказского экономического района, базируясь на результатах комплексного анализа природно-экономических условий и функционирования водопотребляющих отраслей [Моделирование..., 1992]. Крупнейшим потребителем воды в структуре водохозяйственного комплекса является здесь орошаемое земледелие. Зачастую оно определяет общее состояние водообеспечения. Наиболее значительных изменений водопотребления можно ожидать в периферийных районах орошаемой зоны, где условия естественного увлажнения позволяют достаточно эффективно, наряду с орошаемым земледелием, развивать и богарное земледелие. В таких районах вариации среднегодовых значений осадков и испаряемости, а также отклонения их от нормы могут привести не только к изменению режимов орошения, но и необходимости освоения новых орошаемых массивов (или, наоборот, прекращения поливов). Именно к таким районам относятся лесостепная и степная зоны юга Европейской части России (бассейны рек Дон, Кубань, Терек, Среднее и Южное Поволжье).[ ...]

Представляется, что основным методом будущей теории климата станет математическое моделирование; оно будет иметь и доказательную, и предсказательную силу. Отметим также, что математические модели климата нужны не только сами по себе: поскольку климат является важным экологическим фактором существования населения земного шара, модели климата уже сейчас становятся необходимым блоком так называемых мировых моделей, предназначающихся для количественных прогнозов демографического и экономического развития человечества.[ ...]

К отрицательным последствиям глобального потепления климата следует отнести повышение уровня Мирового океана за счет таяния материковых и горных ледников, морских льдов, теплового расширения океана и т. п. Экологические последствия этого явления пока неясны в полной мере и поэтому сейчас ведутся интенсивные научные исследования, включающие в себя различного рода моделирование.[ ...]

Многопараметрические радиационные динамические модели климата, основанные на полной системе уравнений динамики, начали развиваться тогда, когда для краткосрочного прогноза погоды стали использоваться вычислительные машины. За баротропными моделями Чарни очень быстро последовало развитие бароклин-ных моделей, которые способны описать динамику погодных систем в средних широтах и могут быть использованы не только для прогноза погоды, но и для изучения усредненных за большие временные интервалы характеристик состояния атмосферы. В 1956 году появилась работа Филлипса с первыми результатами по численному моделированию общей циркуляции атмосферы. С тех пор модели общей циркуляции получили существенное развлтие.[ ...]

Книга посвящена краткому изложению понятий, сведений и методов физической теории климата в современном ее понимании. Основой этой теории является физико-математическое моделирование климатической системы атмосфера-океан-суша.[ ...]

В течение последних 20-30 лет интенсивно разрабатываются различные модели для оценки изменений климата, обусловленных изменением состава атмосферы. Однако климатическая система настолько сложна, что до сих пор не построены модели, адекватно описывающие всю совокупность естественных процессов, протекающих на земной поверхности и в атмосфере и определяющих динамику погоды и климат. Более того, наше понимание физики некоторых процессов и, в частности, механизмов многочисленных обратных связей все еще является неудовлетворительным. В связи с этим при создании моделей климата используются приближения и упрощения, основанные на имеющихся эмпирических данных. Поскольку априори не известно, какие именно аппроксимации дают наилуч-шие результаты моделирования эволюции климатической системы, развивается большое число вариантов моделей.[ ...]

Книга содержит описания нескольких математических моделей процессов эволюции атмосферы, биосферы и климата. Несмотря на то, что со времени издания книги прошло 50 лет, она современна и актуальна, особенно в связи с бурным развитием исследований в области моделирования биосферных процессов.[ ...]

Описанные выше данные необходимы для проведения всестороннего анализа состояния окружающей среды и моделирования климата. Подчеркнем, что всесторонний анализ состояния природной среды и моделирование климата позволят выделить критические факторы воздействия и наиболее чувствительные элементы биосферы (с точки зрения последующего влияния на климат), что обеспечит оптимизацию системы климатического мониторинга.[ ...]

Считается, что постепенное увеличение стока Волги (по так называемому сценарию глобального изменения климата) приведет к росту уровня моря на несколько метров (по сравнению с современным состоянием), а это в первую очередь коснется прибрежных районов. Есть еще и так называемые «вторичные загрязнения»: по мере повышения уровня моря будет происходить смыв в водоем загрязняющих веществ, которые накопились на незатопленных территориях. Моделирование показывает, что изменения уровня моря, отражая «дыхание» Мирового океана, происходит немонотонно. Например, в начале XXI в. уровень может не расти, а где-то в 20-е гг. нынешнего столетия может принять катастрофические размеры. Это всегда следует учитывать при долгосрочном планировании освоения нефтяных морских месторождений.[ ...]

Отмечая достижения проведенных до сих пор модельных экспериментов и их большую роль в будущем, следует подчеркнуть, что моделирование и мониторинг еще недостаточны для достижения конечной цели - понимания природы климата. Необходимо прежде всего количественно оценить, какое влияние на климат оказывает каждый физический процесс .[ ...]

На основе климатических данных, полученных за несколько последних десятилетий, еще невозможно четко отделить антропогенные изменения климата от естественных. При прогнозировании возможных изменений климата приходится опираться в основном на результаты математического моделирования сложных климатических систем, состоящих из атмосферы, океана, криосферы, суши и биосферы. Возможность прогнозирования с их помощью очень ограниченна.[ ...]

Наиболее актуальной задачей является организация такой системы мониторинга, с помощью которой стало бы возможным (конечно, в сочетании с моделированием климата и другими подходами) надежное выделение антропогенных и других эффектов и воздействий, связанных с наибольшим влиянием на климат и его изменения.[ ...]

По данным американских ученых, нынешние тропические ураганы покажутся чуть ли не пустяком по сравнению с теми, которые могут прийти на смену в результате глобального потепления климата. Как показывает компьютерное моделирование условий, которые возникнут в потеплевшем мире, повышение температуры Мирового океана в следующем столетии может привести к повышению скорости ветра в ураганах и возрастанию их разрушительной мощи.[ ...]

На симпозиуме были также представлены доклады по мониторингу фонового загрязнения природных сред (например, ), мониторингу влияния загрязнения на сухопутные и морские экосистемы, на климат; нормированию качества природной среды и антропогенных нагрузок , моделированию распространения загрязнений и поведения экосистем, а также оценке и прогнозу влияния загрязнений на состояние экосистем, различным методам наблюдений.[ ...]

Современные модели общей циркуляции атмосферы, на основе которых получают наиболее реалистичные оценки эволюции состояния климатической системы, гГока не дают возможности однозначно предсказать изменения глобального климата будущего и прогнозировать его региональные особенности. Основными причинами этого являются очень приближенное моделирование океана и его взаимодействие с другими компонентами климатической системы, а также неопределенности параметризации многих важных климатических факторов. В проблеме изменения глобального климата чрезвычайно важным является задача обнаружения влияння антропогенного аэрозоля и парниковых газов на климат, решение которой дало бы возможность тщательного тестирования климатических моделей. Создание более совершенных моделей и схем параметризации климатических процессов практически немыслимы без глобального мониторинга климатической системы, в которой одним из важнейших и наиболее динамичных компонентов является атмосфера.[ ...]

Ниже приводится сводная табл. 6.1 (из разделов 4 и 6 работы ), отражающая точку зрения экспертов различных стран на порядок и точность измерений, необходимых во время и после проведения Первого глобального эксперимента ПИГАП для моделирования климата (в качестве интервалов даны необходимые и желательные значения точности измерений). Изложенные требования сформулированы в дополнение к существующим для сбора данных на базе Всемирной службы погоды (ВСП).[ ...]

Несомненным достоинством моделей общей циркуляции атмосферы является то обстоятельство, что их физическая основа близка к реальной климатической системе и это позволяет проводить важные сравнения между результатами численного моделирования и данными эмпирических исследований. В этих моделях существующие обратные связи могут быть описаны более корректно, что дает возможность прогнозировать эволюцию климатической системы на более длительные временные интервалы, чем первоначальные тенденции. Один из основных недостатков моделей общей циркуляции атмосферы - грубое пространственное разрешение - обусловлен высокой стоимостью и большим объемом вычислений. Поэтому в моделях не воспроизводятся детали регионального климата. Успехи в развитии вычислительной техники и усовершенствовании данных моделей позволяют надеяться, что эти недостатки будут со временем устранены.[ ...]

Как уже отмечалось, полученная информация может использоваться для решения прикладных вопросов, связанных с различными направлениями человеческой деятельности (в сельском хозяйстве, строительстве, энергетике, коммунальном хозяйстве и т. д.); для моделирования климата, ставящего целью определение чувствительности климата к изменениям различных параметров, и для предсказания возможной изменчивости климата; для выявления наступающих изменений климата, выделения антропогенной составляющей в этих изменениях и определения причин таких изменений.[ ...]

До сих пор большинство глобальных моделей рассматривало экологические и чисто природные аспекты глобальных проблем только в связи с анализом социальных, экономических, демографических процессов - с позиций экологии человека. Понятно, что в центре моделирования должны находиться и чисто природные процессы. Такой опыт накоплен при построении моделей глобального климата. Под руководством Н. Н. Моисеева (1985) разработан ряд моделей климата, включая модель “ядерной зимы”, наглядно показавшей, что для человечества и биосферы Земли ядер-ная война явится коллективным самоубийством.[ ...]

Двухэтапная стохастическая модель позволяет оптимизировать как стратегию развития, так и тактическую программу реализации решений. Стохастические модели представляют собой эффективный аппарат для решения проблем орошаемого земледелия в зонах неустойчивого увлажнения, а также анализа устойчивости сельскохозяйственного производства к изменениям климата. Варианты детерминированных и стохастических моделей орошения, апробированных на реальных водохозяйственных объектах в зонах недостаточного и неустойчивого увлажнения, широко представлены в научной литературе [Лаукс и др., 1984; Кардаш и др., 1985; Пряжинская, 1985; Математическое моделирование..., 1988; Воропаев и др., 1989; Кардаш, 1989, Вода России. .., 2001].[ ...]

В рамках статистического подхода получены значительные результаты в части анализа трендовых изменений интегральных параметров океана и атмосферы, а также их взаимодействия , исследована чувствительность атмосферных характеристик к долгопериодным океанским возмущениям , построена теория подобия планетарных атмосфер , многие выводы которой активно используются при моделировании земного климата. В течение последних двух десятилетий был достигнут прогресс и в области динамико-стохастического моделирования взаимодействия океана и атмосферы, развитого в основном благодаря работам К. Хассельмана .[ ...]

В сборнике избранных трудов Г. С. Голицына выделены шесть основных направлений научных исследований, начиная с самых первых результатов по магнитной гидродинамике и турбулентности (глава I). Глава II посвящена результатам исследований различных волновых процессов в атмосфере. В главе III дается анализ динамики планетных атмосфер с использованием теории подобия. Результаты исследований по теории климата и его изменений представлены в главе IV. В этой главе, в том числе, отмечены экстремальные свойства климатической системы, проблемы «ядерной зимы», моделирования уровня Каспия, сезонных вариаций температуры мезосферы, изменений состава атмосферы над Россией. Глава V посвящена исследованиям конвекции в мантии, в атмосфере Земли и в океане. Конвекция с учетом вращения изучается теоретически и в лабораторных экспериментах с приложениями к глубокой конвекции в океане, в жидком ядре Земли, для описания энергетических режимов ураганов. В главе VI проведен анализ статистики и энергетики разнообразных природных процессов и явлений. Приведены результаты исследований по общей теории статистики природных процессов и явлений как случайных блужданий в пространстве импульсов, позволяющие единым образом вывести их закономерности. Исследованы Колмогоровская турбулентность, морское волнение, закон повторяемости землетрясений. Особое место занимает глава VII, характеризующая широту интересов автора.[ ...]

Прогнозирование экологическое - научное предвидение возможного состояния природных экосистем и окружающей среды, определяемого естественными процессами и антропогенными факторами. При составлении эколого-географических прогнозов используются общие методы исследований (сравнительный, исторический, палеогеографический и др.), а также частные методы (методы аналогий и экстраполяции, индикационный, математическое моделирование и т. п.). В последнее время особое значение приобретает экологическое моделирование - имитация экологических явлений и процессов с помощью лабораторных, логических (математических) или натурных моделей. Эти методы сейчас используются при изучении экологических последствий глобального потепления климата (парникового эффекта), в частности с помощью математических моделей проведено прогнозирование возможного поднятия уровня Мирового океана на XXI в., а также деградации многолетней мерзлоты на территории Евразии. Эти прогнозы необходимо учитывать уже в настоящее время с перспективой дальнейшего освоения северных регионов России. Американскими учеными на основе изучения 22 озер и водохранилищ США составлены 12 эмпирических моделей по эвтрофированию пресноводных водоемов. Эти модели помогут контролировать в будущем темпы антропогенного эвтрофирования и качество воды в крупных озерах различных регионов земного шара.[ ...]

Существуют и определенные загадки. Так в последние 10 лет сначала над южными океанами, затем в Сибири, Восточной Европе, на Западе Северной Америки отмечалось потепление, в то же время в Гренландии, на северо-востоке Канады, а также на ряде островов российской зоны Арктики наблюдалось понижение средних температур. Не было пока потепления в полярных районах, хотя по результатам математического моделирования изменений климата это здесь ожидалось в наиболее ярко выраженном виде: пятикратный рост температур по сравнению со среднеглобальным.[ ...]

Наибольшую сложность для научных исследований и практического проектирования представляют собой оросительные системы в зонах неустойчивого естественного увлажнения. Поэтому потребовалась разработка методологии и способов количественного измерения погодноэкономического риска на базе специальных оптимизационных моделей [Кардаш, Пряжинская, 1966; Пряжинская, 1985]. Учет в моделях стохастического характера процессов речного стока и естественного увлажнения позволил позднее модифицировать их для изучения влияния изменений климата на управление водными ресурсами [Математическое моделирование..., 1988; Моделирование..., 1992; Water Resources Management..., 1996]. Подобные модели не имеют зарубежных аналогов.[ ...]

Удачная модель означает, что система достаточно хорошо понятна, так что факторы, которые воздействуют на нее, известны и их влияние можно определить по крайней мере с достаточной точностью. Модель затем может быть использована в прогностическом режиме: могут быть сделаны предположения, касающиеся параметров воздействующих функций в будущем, после чего модель можно использовать для выработки реалистических планов. Модели обычно наиболее полезны для «определенных систем», т.е. систем, которые развиваются в соответствии с хорошо определенными естественными законами (хотя детерминированная система может по-прежнему быть очень сложной, например, как климат). Человеческие системы, включая экономические и промышленные, добавляют к сложности дополнительный элемент: случайность, связанную с выбором. Это означает, что практически мы не только не знаем, но и не можем знать, в каком направлении будут развиваться промышленность, использование материалов, культура и общество. Соответственно люди, например, специалисты по бизнес-планированию, которые пытаются прогнозировать и понимать возможные будущие промышленные системы, часто используют методы, которые менее формальны и строги, чем моделирование: распространенный подход - разработка вариантов вероятного «будущего», или сцанариев, и исследование последствий каждого из них.[ ...]

Растущие концентрации С02 в атмосфере могут привести к глобальному потеплению, которое, по-видимому, в свою очередь, способствует более активной минерализации органического вещества в тундровых и торфяных почвах, что усиливает потери С02 и ускоряет темпы глобальных климатических изменений. До недавнего времени тундровые и различные заболоченные почвы, а также торфяники выступали в качестве мировых хранилищ почвенного углерода; особенно после отступления последних материковых ледников. Ожидаемые потери углерода тундровыми и болотными экосистемами во время глобального потепления при разных вариантах климатических сценариев изучались в лабораториях на монолитах, взятых из соответствующих почв, а также путей компьютерного моделирования. Мы знаем теперь, что в результате таяния арктических льдов вследствие глобального потепления климата будут иметь место абсолютные потери углерода из тундровых почв, оказавшихся в более теплых и влажных условиях, чем те, в которых почвы сформировались.[ ...]

С середины столетия все большее значение приобретают исследования в области биосферологии, начатые В.И. Вернадским (1863-1945) еще в 20-х годах. Одновременно общеэкологические подходы распространяются на эко-лоппо человека и факторы антропогенных воздействий. Ярко выступает зависимость экологического состояния различных стран и регионов планеты от развития экономики и структуры производства. Быстро растет дочерняя об ласть экологии - наука об окружающей человека среде с ее прикладными отраслями. Экология оказывается в центре острых общечеловеческих проблем. Это подтвердили в 60-х - начале 70-х годов исследования В. А. Ковды по техногенному воздействию- на земельные ресурсы, разработки Н. Н Моисеева пб модели «ядерной зимы», труды М. И. Будыко по техногенным воздействиям на климат и по глобальной экологии. Большую роль сыграли доклады Римского клуба - коллектива авторитетных специалистов по системной динамике и глобальному моделированию (Дж. Форрестер, Д. Медоуз, М. Месарович, Э. Пестель), а также представительная Конференция ООН по окружающей среде и развитию в Стокгольме в 1972 г.. Ученые указывали на угрожающие последствия неограниченного антропогенного воздействия на биосферу планеты и на тесную связь экологических, экономических и социальных проблем.[ ...]

В определенном смысле, еще более сложной проблемой является проблема анализа и предсказания климатических изменений. Если в случае предсказания погоды существует возможность постоянного сравнения «теории» (результатов численных расчетов) с «практикой» и последующей корректировки методов прогноза, то для предполагаемых климатических изменений на протяжении десятков, сотен и более лет такая возможность существенно ограничена. Земная климатическая система включает в себя все основные геосферы: атмосферу, гидросферу, литосферу, криосферу и биосферу. Следует отметить сложность структуры и взаимосвязей в земной климатической системе, ее неоднородность, нелинейность и нестационарность. Поэтому особую роль в анализе земной климатической системы играют математические модели, которые интенсивно развиваются в последние годы. Разработка климатических моделей важна для прогноза климата и выбора стратегии развития человечества . В настоящее время существует большое число климатических моделей, многие метеорологические центры имеют собственные модели. Большую роль в развитии климатического моделирования сыграли модели лаборатории геофизической гидродинамики Принстонского университета. Широко известны климатические модели институтов Академии наук СССР и России: Института прикладной математики, Института океанологии, Института физики атмосферы .[ ...]

Учитывая, что единственным биогеном, лимитирующим развитие биоты в экосистеме Ладожского озера, является фосфор, авторы построили остальные модели, ради ограничения числа переменных, как модели круговорота фосфора. В базовой модели комплекса в качестве переменных использованы три группы фитопланктона, зоопланктон, детрит, растворенное органическое вещество, растворенный минеральный фосфор и растворенный кислород. Кроме базовой модели в комплекс входят: модель, в которой зоопланктон представлен обобщенными биомассами мирного (фильтрующего) зоопланктона и хищного зоопланктона; модель, содержащая подмодель зообентоса; модель, в которой фитопланктон представлен в виде совокупности девяти экологических групп, названных по входящим в них доминирующим комплексам. Последняя модель создана для воспроизведения сукцессии фитопланктона в процессе антропогенного эвтрофирования озера. Здесь сукцессия - это закономерное изменение состава доминирующих комплексов фитопланктона под влиянием тех или иных воздействий на экосистему (например, изменение с годами биогенной нагрузки, возникновение заметных тенденций изменения климата, рост загрязнений и т. д.). Важность определения состава доминирующих групп фитопланктона для оценки качества воды в озере мы уже отмечали. Без воспроизведения сукцессии, перестройки фитопланктонного сообщества, как справедливо отмечает В. В. Меншуткин (1993) в монографии «Имитационное моделирование водных экологических систем», картина эвтрофирования Ладожского озера не может быть полной.

Для обеспечения лучшего понимания сложной системы климата, компьютерные программы должны описывать модель взаимодействия компонентов климата. Эта общие модели циркуляции (ОМЦ), широко используются, чтобы понимать климатические изменения, наблюдаемые в прошлом и чтобы попытаться идентифицировать возможные будущие реакции климатической системы на изменение условий. Могут ли изменения возникать в течение короткого времени, как например, десятилетие или столетие? Будут ли изменениям предшествовать такие явления, как, например, увеличение частоты Эль-Ниньо и их вмешательство в теплые западные воды Тихого Океана, направленные в сторону Южной Америки? Каковы различные механизмы переноса тепла к полюсу, которые могут обеспечить суть других состояний климата? Эти вопросы, и много другие, указывают на сложность современных исследований климата. Простые причинно-следственные объяснения обычно оказываются не эффективными на этой арене. Сложные компьютерные модели являются практически единственно доступными инструментальными средствами, поэтому они обычно используются, чтобы доказать утверждения о климате и глобальной динамике.

В течении 20 лет, исследователи, моделирующие климат, использовали некоторую версию Модели Общественного Климата (МОК1) Национального Центра Атмосферных Исследований (НЦАИ). МОК1 , которая была произведена в 1987 году, была задействована на больших последовательных суперкомпьютерах. Теперь, многие эти исследователи используют МОК2 – шаг вперёд, важность которого охарактеризована как перемещение от некоторой другой планеты к земле. Этот шаг грубо соответствует приходу больших, с разделенной памятью, параллельных, векторных компьютеров, как, например, Cray YMP. Параллельные компьютеры позволять более подробно моделировать климат. Детальное исследование баланса физических процессов в моделях приближается к наблюдаемому положению с увеличением моделирования деталей и с достижением уверенности в том, что описано физикой.

Современные модели атмосферного климата очень хорошо описывают качественную структуру глобальной циркуляции. Перенос энергии от теплых экваториальных регионов к холодным полюсам и разделение общих ветров на части воспроизведены в симуляциях как качественно, так и количественно. Тропический ветер Hadley, ветра средних широт Ferrel и струйных течений хорошо согласованы с наблюдениями. Это основные структуры атмосферной циркуляции, которые ощущаются на земной поверхности такие, как штилевые полосы, пассаты, западные ветры средних широт, и полярные высоты.

Способность моделей воспроизводить современный климат формирует уверенность в их физической достоверности. Это утверждение, тем не менее, не является основанием использовать модели для предсказания будущего климата. Другим важным доказательством использования моделей было их применение к прошлым климатическим режимам. МОК НЦАИ использовался, чтобы имитировать климатические последствия, вызванные увеличением солнечного излучения в летний период на севере из-за изменений в земной орбите. Одним из последствий было потепление температуры земли, которое вызывало более интенсивные муссоны. Увеличение или уменьшение солнечного излучения, вызванное изменениями в земной орбите, является предполагаемой причиной, обуславливающей условия, которые обеспечивали климат прошлых периодов. Согласно Стефану Шнайдеру из НЦАИ, "способность компьютерных моделей воспроизводить местные климатические реакции на изменения солнечного излучения, осуществляемые вариациями в земной орбите, представляет основу уверенности в надежности этих моделей как инструментальных средств прогноза будущих климатических последствий возрастающего «парникового эффекта»" ю

МОК2 , самый последний код в серии моделей климата, разработанный НЦАИ, охватывает сложное взаимодействие физических процессов описанных выше. Эта модель климата, пригодная для пользователей, занимающихся университетскими и промышленными научными исследованиями, имитирует изменяющийся во времени отклик системы климата на ежедневное и сезонное изменение солнечного тепла и морских поверхностных температур. За последние 10 лет и в обозримом будущем, эти модели формируют основу большого разнообразия исследований климата и тестирования сценариев, используемых в принятии решений о формировании национальной энергии и политики окружающей среды.

Параллельные вычисления, используемые в Моделях глобальной циркуляции

Продвижения в компьютерной технологии одобрялись исследователями климата, поскольку для завершения долгосрочного моделирования климата могут потребоваться месяцы вычислительного времени. Самое последнее поколение суперкомпьютеров основано на идее параллелизма. Intel Paragon XP/S 150 может решить отдельную сложную задачу, используя комбинированную скорость 2048 процессоров. Этот компьютер отличается от других суперкомпьютеров тем, что память каждого процессора не доступна другим процессорам. Такая система называется скорее распределенной памятью, чем разделенной памятью. Такое проектирование компьютера позволяет применить огромный параллелизм к задачам, но усложняет формулировку вычислений.

МОК2 используется почти исключительно в параллельных суперкомпьютерах. Большие вычислительные требования и тяжелый объем выходных данных, сгенерированных моделью, исключают их эффективное использование в системах класса рабочих станций. Основа алгоритма динамики в МОК2 основывается на сферических обертонах, любимых функциях математиков и физиков, которые должны представить функции как значения на поверхности сферы. Метод преобразовывает данные о сфере в компактное, точное представление. Данные для точечной сетки размером 128х64 на земной поверхности могли бы быть представлены при помощи всего лишь 882 чисел (коэффициентов) вместо 8192. Этот метод господствовал долгое время при выборе метода для моделей погоды и климата из-за точности сферического гармонического представления и эффективности методов, используемых для вычисления преобразования. Преобразование – "глобальный" метод в смысле того, что он запрашивает данные со всего земного шара, чтобы вычислить единый гармонический коэффициент. В параллельных компьютерах с распределенной памятью эти вычисления требуют связи между всеми процессорами. Поскольку связь дорога в параллельном компьютере, многие думали, что метод преобразований отжил свои дни.

Дальнейшие исследования в ORNL нашли способы организовывать вычисления, обеспечивающие возможность осуществлять модель климата на огромных параллельных компьютерах.

Прежде, чем привлекались исследователи ORNL, параллелизм в моделях был ограничен парадигмой разделенной памяти, в которой использовалось только несколько – от 1 до 16 – процессоров. Из-за глобальной связи необходимой для спектрального преобразования, параллельные компьютеры с распределенной памятью не выглядели многообещающими. Тем не менее, дальнейшие исследования в ORNL нашли способы организации вычислений, полностью изменяя наше представление и делая возможным осуществление МОК2 на огромных параллельных компьютерах

Наше исследование выявило несколько параллельных алгоритмов, сохраняющих конкурентоспособность метода преобразования даже при использовании в ORNL множества таких процессоров, как Intel Paragon XP/S 150. Эта мощная машина имеет 1024 узловых платы, каждая имеет два вычислительных процессора и процессор связи. Полная модель климата МОК2 была разработана для этого параллельного компьютера благодаря сотрудничеству исследователей из ORNL, Национальной Лаборатории в г.Argonne, и НЦАИ. В настоящее время она используется Отделом компьютерных наук и математики при ORNL как основа для разработки парной модели океано-атмосферного климата под спонсорством Отдела здоровья и Исследования Окружающей среды.

С ростом вычислительных возможностей, предложенных новым поколением параллельных компьютеров, многие исследователи стремятся улучшить модель климата.

С увеличением вычислительных возможностей, предложенных новым поколением параллельных компьютеров, многие исследователи стремятся улучшить модели, связывая океан и атмосферу. Это замечательное продвижение в моделировании на шаг приближает нас к полной модели системы климата. С таким типом встроенной модели, откроется множество областей изучения климата. Сначала возникнет улучшенный метод для имитации углеродного цикла на Земле. Процессы океанов и земли (напр , леса и почвы) действуют как источники и места для оседания углерода в атмосфере. Во-вторых, включение моделей атмосферы с моделями океана с высоким разрешением и с допущением водоворотов позволит ученым наблюдать прежде непостижимые вопросы предсказания климата. Модели покажут типичное поведение взаимодействия океана и атмосфера. Эль-Ниньо – это лишь один из режимов взаимодействия. Обнаружение и опознание эти режимов поможет получить ключ к проблеме предсказания климата.

Наши модели могли бы быть использованы для предсказания общего влияния на климат противодействующих атмосферных эффектов как искусственного, так и естественного происхождения – потепление вследствие «парникового эффекта» и эффект похолодания вследствие сульфатных аэрозолей. Используя повышенную компьютерную мощность компьютеров Intel, IBM SP2, или Cray Research T3D, исследователи должны продвигаться шаг за шагом в понимании сложных взаимозависимостей между естественными процессами и человеческой деятельностью как например, сгорание ископаемого топлива и климат нашего земного дома.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Введение

1. Глобальное моделирование

Литературы

Введение

Современный этап научно-технического прогресса, сопряженный с осознанием глобальной экологической ситуации на Земле с характерной для нее ограниченностью энергетических, геологических, биогеоценотических и других ресурсов, выдвигает на первый план проблему информационного ресурса, взятого по отношению к глобальному экологическому знанию -- знанию об условиях к эволюции человека и природы. Уровень этого ресурса на протяжении тысячелетий определялся слабо коррелированной суммарной деятельностью Ното Sapiens и вплоть до начала индустриальной эры был относительно небольшим. Затем с довольно быстрым в историческом плане приближением к ситуации, когда коммерческое отношение к биосфере стало определяющей стратегией человечества и когда стал виден экологический тупик, информационный ресурс поднялся на шкале значимости до близких к предельным значениям.

Любая экологическая проблема обладает "открытостью", включенностью в систему глобальных проблем современности, главная из которых состоит в сохранении гомеостазиса человечества (Коndгауеv, 2000). Это означает, что возникшая и осознанная в конце двадцатого века "гроза над биосферой" поставила перед цивилизованным миром проблему выживаемости вида Ното Sарiепs, а следовательно, проблему ответственного отношения к природе. При этом во взаимодействие вступили одновременно экологические и нравственные проблемы.

1. Глобальное моделирование

На современном этапе научно-технического прогресса в области природоохранной деятельности ведутся интенсивные разработки, анализ которых позволяет выявить характерные особенности экологического знания и проблемы применяемых методов с тем, чтобы установить основные требования к эффективной информационной технологии. Одной из предпосылок создания систем слежения за состоянием окружающей среды послужило наличие разнокачественных данных и множество порожденных ими математических моделей различного типа (балансовых, оптимизационных, эволюционных, статистических и т.д.). Синтезированные на основе параметризации и, как правило, линеаризации закономерностей природных явлений эти модели включают широкий арсенал детерминированных и вероятностных описаний геологических, экологических, океанологических, биогеохимических и биогеоценотических процессов глобального, регионального и локального характера. Подавляющее большинство из них ориентировано на теоретическое осмысление особенностей живых систем высокого уровня с использованием имеющихся знаний и лишь малая часть нацелена на первые шаги к объективной оценке современной глобальной экологической ситуации. Отличаясь целями и математическим аппаратом описания, многие модели оказываются вынужденно грубы из-за ограниченности, неполноты и недоопределенности информационной базы, а также в силу отсутствия современных инструментальных систем в области имитационного эксперимента. Увеличение числа рассматриваемых компонентов биосферы с целью повышения адекватности изучаемых моделей, как известно, приводит к их многопараметричности, т.е. к проблеме "проклятия многомерности".

В качестве основного инструмента разрешения указанных особенностей ряд авторов обоснованно рассматривает метод имитационного моделирования, который позволяет осуществлять "стыковку" разнокачественных данных, относящихся к различным математическим формализмам, и снимать многопараметричность. Искомая модель строится при этом по эмпирической информации, которая не ограничена заранее рамками какого-либо математического аппарата, что обусловливает "мягкость" формализации, неизбежную в тех случаях, когда неизвестны существенные закономерности явлений.

Развитие имитационного моделирования путем расширения информационной базы, сочетания формальных и неформальных методов в процессе поэтапного синтеза требуемой модели и, наконец, активного подключения человека к диалогу с компьютером, по мнению многих исследователей, обеспечит эффективную технологию системно-экологического моделирования. Однако уже сейчас оказывается, что положение дел не столь однозначно. В самом деле, если сопоставить имеющиеся информационные запросы в области экологических проблем и существующее информационное обеспечение их решения (различные математические и имитационные модели, принципы обработки экологической информации), то легко заметить, что не все уровни природных и антропогенных комплексов имеют развитый аппарат для своего описания, а тем более для конструирования эффективных информационных технологий с целью получения необходимых оценок проблемных ситуаций. Трудности, возникающие в этой связи, имеют не только и не столько технический характер накопления моделей различного типа. Наиболее ярко эти особенности проявляются в глобальном моделировании, опыт которого показал существенную и принципиально неустранимую неполноту знаний о происходящих в природе процессах, которая проявляется как в фрагментарности эмпирических данных, так и в отсутствии адекватных представлений о закономерностях эволюции природных процессов. Уже сейчас ясно, что механический набор иерархий моделей и стремление к накопительству банков эмпирических данных -- это попытка оживления примитивных схем рассуждений о целостной картине развития биосферных процессов без надежды на успех, без возможности объяснения способности живых систем к перманентной самоорганизации и без существенного продвижения к пониманию отлаженного механизма функционирования системы Природа-Общество. Ситуация такова, что необходимо применение компьютерных технологий, соединяющих методы эволюционного и имитационного моделирования. Это позволит учитывать внутреннюю динамику (эволюцию) структуры моделируемых процессов и адаптивно синтезировать модели в условиях неполноты и частичной достоверности данных.

Традиционные подходы к построению глобальной модели сталкиваются с трудностями алгоритмического описания многих социально-экономических и климатических процессов, так что в результате приходится иметь дело с информационной неопределенностью. Развитые подходы к глобальному моделированию просто игнорируют эту неопределенность, в результате чего структура моделей не охватывает реальные процессы адекватным образом. Совместное использование эволюционного и имитационного моделирования позволяет устранить этот недостаток путем синтеза комбинированной модели, структура которой подвергается адаптации на основе предыстории комплекса биосферных и климатических компонентов. При этом реализация модели также может быть комбинированной в разных классах моделей, с использованием программных средств на традиционных компьютерах и спецпроцессоров эволюционного типа. Форма такого комбинирования многообразна и зависит от пространственно-временной полноты глобальных баз данных.

Имеющийся опыт глобального моделирования изобилует примерами непреодолимых трудностей при попытке найти способы описания научно-технического прогресса и человеческой деятельности в различных ее проявлениях. Не меньшие сложности возникают при моделировании климата, характеризующегося суперпозицией процессов с различными временными темпами изменчивости. Что касается полноты описания в глобальной модели, то и здесь невозможно четко очертить пределы информационной обеспеченности и границы необходимой пространственной и структурной детализации. Поэтому, не углубляясь в натурфилософский анализ глобальных проблем и не стараясь дать исчерпывающий рецепт для глобального моделирования, обсудим лишь один из возможных путей, отражающих, каким образом эволюционное моделирование в спецпроцессорной реализации позволяет преодолеть упоминавшиеся выше трудности.

Настройка эволюционной модели по предыстории природных ритмов позволяет получить модель, которая неявно отслеживает различные закономерности динамики системы Природа-Общество в прошлом и дает возможность прогноза в том же временном ритме. Спецпроцессорный вариант модели полностью снимает все затруднения алгоритмического и вычислительного характера, возникающие из-за большой размерности глобальной модели и наличия множества параметрических неопределенностей.

2. Моделирование климатических процессов

Климатическая составляющая системы Природа-Общество представляет наибольшую трудность при синтезе глобальной модели, так как она характеризуется большим числом обратных связей, в большинстве своем неустойчивых. Среди них такие как лед-альбедо, водяной пар-радиация, облачность-радиация, аэрозоль-радиация и многие др. Функционирование климатической системы Земли определяется состоянием атмосферы, океанов, криосферы, поверхности континентов с наземной биотой, озерами, реками, грунтовыми водами и различными антропогенными структурами. Поэтому построение модели климата требует учета многочисленных факторов, роль которых в его формировании во многих случаях изучена недостаточно. Попытки комплексного описания климатической системы Земли с помощью математических приемов пока не дали результатов, которые можно было бы использовать в ГИМ.

Существует два подхода к синтезу глобальной модели. Один подход основан на включении в созданные или разрабатываемые климатические модели биосферных компонентов. Другой подход состоит в развитии в рамках математической модели биосферы блока, который бы имитировал зависимости биосферных компонентов от климатических параметров. В первом случае возникают проблемы неустойчивости решений соответствующих систем дифференциальных уравнений, что затрудняет получение прогнозных оценок глобальных изменений окружающей среды. Во втором случае имеется возможность получения устойчивых прогнозов изменения окружающей среды, но их достоверность зависит от точности параметризации корреляционных связей между элементами климата и биосферы. Второй подход имеет то преимущество, что позволяет подключать к математической модели биосферы модели климата, которые могут описываться на уровне сценария. Подробный анализ проблем моделирования климата и оценки современного состояния можно найти в работах Марчука и Кондратьева (1992), Кондратьева (1999), Кондратьева и Йоханнессена (1993). Здесь обсуждается ряд моделей отдельных компонентов системы Природа-Общество, которые соответствуют второму подходу. Среди них модели общей циркуляции атмосферы, взаимодействия атмосферы и океана, чувствительности климатических параметров к граничным условиям на поверхности Земли, взаимосвязи биогеохимических и климатических процессов и др.

Климатическая система является физико-химико-биологической системой, обладающей неограниченной степенью свободы. Поэтому любые попытки моделировать такую сложную систему связаны с непреодолимыми трудностями. Именно этим обстоятельством объясняется многообразие параметрических описаний отдельных процессов в этой системе. Для глобальной модели с шагом дискретизации по времени до одного года приемлемым подходом является использование двух вариантов, Первый вариант состоит в совместном применении корреляционных связей между частными процессами формирования климатической обстановки на данной территории в совокупности со сценариями климата. Второй вариант основывается на использовании данных глобального мониторинга, являющихся основой для формирования рядов данных о климатических параметрах с их территориально-временной привязкой и используемых для восстановления полной картины их пространственного распределения. Одной из распространенных корреляционных функций является зависимость вариации средней температуры ДТ g „ атмосферы от содержания в ней СО 2:

25, о? 1

5.25 о 2 + 12.55 о - 7.3, о < 1

где о, -- отношение современного содержания СО 2 , в атмосфере С а (t) к его доиндустриальному уровню С а (1850).

Из (1) видно, что Т g , является возрастающей функцией количества атмосферного СО 2 . Увеличение количества СО 2 в атмосфере на 20% приводит к возрастанию температуры на 0.3 °С. Удвоение атмосферного СО 2 вызывает повышение Т g на 1.3 °С. Детальный анализ функции (1) и сопоставление наблюдавшихся совместных вариаций ДТ g и о, показывают, что применение модели (1) позволяет упростить климатический блок модели Природа-Общество. В частности, если по (1) рассчитать (ДТ g) 2[ СО2 ] П Р И удвоении концентрации атмосферного СО 2 то для оценки современной тенденции в изменении ДТ g , можно использовать формулу:

ДТ g = (ДТ g) 2[ СО 2 ] 1по/ln2 , (2)

где по принятым оценкам доиндустриальное значение С а (1850) = 270 ррт.

Формула (2) хорошо аппроксимирует уже известные данные с ошибкой около 50%. В самом деле, из (2) при С а (1980)=338 ррт следует, что ДТ g =1.3°К, в то время как реальное потепление многими авторами оценивается величиной 0.6 °К.

Безусловно, ведущиеся в последние годы дискуссии о парниковом эффекте в связи с ростом парциального давления СO 2 в земной атмосфере, должны быть отражены в ГИМ. Формула (1) учитывает влияние СО 2 Согласно Мintzer (1987), имеется возможность расширить учет температурного эффекта и от других парниковых газов:

ДТ? = ДТ СО 2 + ДТ N 2 0 + ДТ СН 4 + ДТ O 3 + ДТ С F С 11 + ДТ С F С 12 , где

ДТ СО 2 =- 0.677 +3.019lп[С а (t) / С а (t о)] ,

ДТ N 20 = 0.057{[ N 2 0(t)] 1/2 - [ N 2 0(t 0)] 1/2 } ,

ДТ СН 4 = 0.19{[ СН4(t)] 1/2 - [СН4(t 0)] 1/2 } ,

ДТ O 3 = 0.7/15 ,

ДТ С F С 11 = 0.14[СFС11(t)- СFС11(t 0)] ,

ДТ С F С 12 = 0.16[СFС12(t)- СFС12(t 0)] .

Значение t 0 отождествляется с 1980 г., когда концентрации парниковых газов считаются известными.

Среди простых формул расчета широтного распределения средней температуры по земному шару можно указать схемы, предложенные Сергиным (1974)

T(ц) = Т g +г (sin 2 ц T - sin 2 ц) (3)

где ц -- широта в радианах, г -- разность температур между полюсом и экватором, ц T -- широта, на которой T(ц) = Т g . Широтные вариации температуры в течение года удовлетворительно описываются моделью (Сергин, 1974):

T е - 2ц(T е - Т N)/р для северного полушария,

T е - 2ц(T е - Т S)/р для южного полушария,

Т N , min +2t(Т N , max - Т N , min)/t Д,tЄ;

Т N , min +2(t Д - t) (Т N , max - Т N , min)/ t Д,tЄ;

Т S , max +2t(Т S , min - Т S , max)/t Д,tЄ;

Т S , max +2(t Д - t) (Т S , min - Т S , max)/ t Д,tЄ;

Т N , min (Т S , min) и Т N , max (Т S , max) минимальная и максимальная температуры на северном (южном) полюсе соответственно, °С; t Д -- длина года в единицах измерения Д, Т е -- температура атмосферы на экваторе, °С; Многие авторы используют такие оценки,

как Т N , min = - 30°С, Т N , max = 0°С, Т S , min = - 50°C, Т S , max = -10°С, T е = 28 0 С.

Конечно, подобные зонально осредненные температуры имеют дисперсии, приводящие к значительным ошибкам. Для более точного отражения роли различных факторов в изменении основного климатического параметра, которым является температура, необходимо рассчитывать вклад каждого фактора в отдельности. Это может быть сделано на основе предположения об аддитивности роли обратных связей:

ДТ a , final = ДТ a + ДТ a , feedback

ДТ a , final = вДТ a

Параметр в выражают через показатель усиления g: в = 1/(1-g). Величина показателя g эквивалентна альбедо б, которое в глобальном масштабе является функцией Т а Грубое приближение этой зависимости можно представить в следующей форме:

б ice при Т а? Т ice ,

б(T a) = б free при Т а? Т free ,

б free + b(T free - T) при Т ice <Т а < Т free

Здесь Т ice и Т free -- средние планетарные температуры, при которых вся поверхность Земли покрыта льдом или свободна от него соответственно; b -- коэффициент перехода между критическими состояниями альбедо Земли. Обычно принимается Т i се Є °К.

Применение простых и достаточно грубых моделей климата можно уточнить путем учета характерных времен срабатывания обратных связей. Некоторые оценки времени установления равновесий при взаимодействии климатических подсистем даются в табл. 1. Видно, что временной диапазон запаздывания реакций внутри системы Природа-Общество многообразен и его учет необходим при оценке последствий изменений внутри одной или нескольких климатических подсистем. В частности, запасы холода в Антарктическом ледниковом щите столь грандиозны, что для повышения его температуры до 0 °С потребуется понизить среднюю температуру Мирового океана на 2 °С, т.е. перевести ее из состояния Т 0 = 5.7 °С в состояние Т 0 = 3.7 °С. С учетом данных табл. 1 инерционность такой операции составит сотни лет. Наблюдающийся темп потепления климата по антропогенным причинам такими энергетическими затратами пока не обладает.

Таблица 1

Времена установления состояния равновесия для некоторых

подсистем климатической системы Земли

Механизм антропогенного воздействия на климатическую систему проявляется через выбросы парниковых газов и изменение альбедо за счет реконструкции земных покровов, вмешательство в круговорот воды и загрязнения атмосферы. Аэрозольные частицы радиусом 10 -7 ч10 -2 см обнаруживаются почти на всех высотах атмосферы. Частицы неантропогенного происхождения попадают в атмосферу с поверхности суши или океана, а также образуются в результате химических реакций между газами. Частицы же антропогенного происхождения возникают главным образом в результате сжигания топлив. Представление о соотношении между этими потоками частиц в атмосферу дает табл. 2.

Таблица 2

Оценки потоков частиц радиусом менее 20 мкм, выброшенных в атмосферу или образовавшихся в ней (Батчер, Чарлсон, 1977)

Механизм влияния частиц на температуру атмосферы объясняется тем, что солнечная радиация, попадающая на Землю, в основном в диапазоне 0.4ч4 мкм, частично ими отражается и поглощается. При этом изменяется глобальное альбедо системы "поверхность Земли - атмосфера". Кроме того, частицы влияют на процессы конденсации влаги в атмосфере, поскольку образование облаков, дождя и снега происходит с их участием. Воспользуемся уравнением теплового баланса системы "поверхность Земли-атмосфера" :

(1- б)Е 0 * + Е а - уТ S 4 = 0 , (4)

где Т S -- средняя эффективная температура излучения системы, близкая к температуре среднего энергетического уровня вблизи поверхности 400 мб, Е 0 *=0.487 кал см -2 мин -1 - средняя для полушария интенсивность приходящей солнечной радиации; б- альбедо; у= 8.14-10"" кал см -2 мин -1 постоянная Стефана-Больцмана, Е а -- суммарная интенсивность антропогенных источников энергии, приходящаяся на единицу поверхности.

Пусть альбедо б = б 0 - Дб, где б 0 = 0.35 -- альбедо в современных условиях, Дб -- малая часть альбедо, определяемая влиянием антропогенных аэрозолей. Из уравнения (4) получим выражение для температуры:

Т S =[ Е 0 * (1- б)/у ] 1/4 1/4 (5)

Считая, что Дб << 1 и Е а /Е 0 *<< 1, разложим функцию правой части уравнения (5) в ряд Тейлора по степеням Дб и Е а / Е 0 * и выпишем первые члены ряда:

Т S =[ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 {1+0.25 Дб (1-б 0) -1 } (6)

Из (6) следует, что температура при не слишком сильных антропогенных воздействиях есть сумма члена, описывающего связи в системе "поверхность Земли - атмосфера" без учета антропогенных факторов, и членов Т 1 и Т 2 , выражающих вклад соответственно выбросов тепла и аэрозолей:

Т 1 =0.25(1- б 0) -1 [ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 Е а /Е 0 *=96.046 Е а /Е 0 *,

Т 2 =0.25(1- б 0) -1 [ Е 0 * (1- б 0)/у ] 1/4 Дб=96.046 Дб,

Отметим, что добавка T 1 в современных условиях очень мала. Если принять Е а = 4 10 - 5 кал см -2 мин -1 и, следовательно, Е а /Е 0 *= 8.21 -10 - 4 , то Т 1 = 0.0079°С. Таким образом, прямое влияние мировой энергетики на среднюю температуру атмосферы в настоящее время незначительно. Из выражения для Т 1 следует, что для повышения температуры атмосферы за счет выбросов тепла на 0.5 °С необходимо выполнение условия Е а /Е 0 * = 0.0052, что означает увеличение антропогенных потоков тепла в окружающую среду в 63.4 раза. Это эквивалентно высвобождению энергии при сжигании 570 10 9 т. условного топлива в год.

Если считать, что выработка энергии пропорциональна численности населения, то Т 1 = 96.046 k TG Gу S / Е 0 * , где G -- плотность населения, чел/км 2 ; у S -- площадь суши, км 2 ; k TG - количество энергии, производимое на одного человека, кал/ мин.

Если пренебречь влиянием аэрозоля на тепловой режим атмосферы, то прямая радиация Е, ее изменение dЕ и изменение за-мутненности атмосферы dВ будут связаны уравнением: dЕ/Е =k B dВ, где к B = 0.1154 км 2 / т -- коэффициент пропорциональности, В -- количество аэрозолей антропогенного происхождения, т/ км 2 . Получаем после интегрирования этого уравнения: Е=Е 0 *(1-б 0)ехр(-k B В). С другой стороны, согласно определению альбедо, Е= Е 0 *(1- б)= Е 0 *(1- б 0 + Дб). Приравнивая эти выражения для Е, получаем Дб = -(1-б 0). Следовательно, изменение температуры, связанное с антропогенным загрязнением атмосферы аэрозолями, равно:

T 2 =-0.25[Е 0 *(1-б 0)/у] 1/4 = -62.43

Поскольку средний выброс аэрозолей антропогенного происхождения по оценкам многих авторов составляет 300 10 6 т/год, а среднее время пребывания аэрозолей в атмосфере оценивается в 3 недели, то в атмосфере в среднем находится 17.262 10 6 т частиц. Из формулы для Т 2 , в этом случае следует, что температура атмосферы должна уменьшаться на 0.84 °С/ год.

Многие авторы вместо показателя b рассматривают фактор мутности атмосферы В T , определяя его как отношение коэффициента б r ослабления энергии солнечной радиации в реальной атмосфере к коэффициенту б I ослабления в идеальной атмосфере:

В T = б r / б I = (б I + б W - б A)/ б I ,где б W и б A - коэффициенты ослабления водяным паром и аэрозолями соответственно. В ГИМ приняты слудующие оценки:

3 в средних широтах,

B T = 3.5 в тропических широтах,

2 при пониженном содержании пыли и водяного пара.

Опыт моделирования климата Земли говорит о том, что стремление многих авторов максимально точно и полно учесть все возможные обратные связи и элементы климатической системы приводят к сложным математическим задачам, для решения которых требуется огромное количество данных, а в большинстве случаев решения соответствующих уравнений оказываются неустойчивыми. Поэтому использование таких сложных моделей в качестве блока глобальной модели системы КПО неизбежно приводит к отрицательному результату, т.е. к невозможности синтеза эффективной модели. Наиболее обнадеживающим подходом безусловно является комбинирование моделей климата с данными глобального мониторинга. Схема такой комбинации очень проста. Существующие наземные и спутниковые системы контроля климатообразующих процессов охватывают некоторую часть ячеек {Щij} земной поверхности. Над этими ячейками измеряются температура, облачность, содержание паров воды, аэрозолей и газов, альбедо и многие другие параметры энергетических потоков. Использование простых климатических моделей, а также методов пространственно- временной интерполяции позволяет восстанавливать на основе этих измерений полную картину распределения климатических параметров по всей территории Щ.

Социальный аспект вступил в область взаимодействия с проблемами гармонии во взаимоотношениях между обществом и природой. От того, как население Земли быстро решит проблемы поиска оптимального баланса между "разумным" и "неразумным" отношением к окружающей среде, будет зависеть судьба биосферы. Причем, как показали модельные оценки, в этом должно принять 90% всего человечества. Но вряд ли на данном этапе истории такая часть населения способна осознанно по своим моральным и нравственным устоям безболезненно и добровольно переключиться с позиции покорения природы на позиции развития новых гармонических взаимосвязей природы и общества. Для достижения глобальной гармонии необходима фокусировка внимания на негативных экологических и социально-экономических изменениях, чтобы экологическое знание внедрялось в практику, т.е. оно должно быть доведено до стадии конструктивных приложений в виде конкретных технологий, обеспечивающих высокое качество принятия решений в области природоохранной деятельности.

Литература

1. В.Ф. Крапивин, К.Я. Кондратьев. «Глобальные изменения окружающей среды: экоинформатика».-С-Пб.,2002

2. http://climate2008.igce.ru/v2008/htm/1.htm -ОЦЕНОЧНЫЙ ДОКЛАД ОБ ИЗМЕНЕНИЯХ КЛИМАТА И ИХ ПОСЛЕДСТВИЯХ НА ТЕРРИТОРИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Подобные документы

Знакомство с особенностями сопоставления индексов климатических колебаний и глобальной температуры с колебаниями вращения Земли. Явление ЭНЮК как основная мода колебания системы океан-атмосфера, регулярно наблюдаемая в экваториальном Тихом океане.

дипломная работа , добавлен 26.08.2017


Методологические и теоретические основы процесса моделирования экологических систем и процессов. Исследование влияния поверхностно-активных веществ на водные растения на примере элодеи. Сравнительный анализ компонентов синтетических моющих средств.

курсовая работа , добавлен 23.01.2013


Общие принципы и задачи моделирования. Общее понятие о модели хищник-жертва. Конкуренция двух видов. Ярусно-мозаичная концепция леса, гэп-моделирование. Математическая модель экосистемы бореальных лесов Восточной Сибири. Проблемы моделирования в экологии.

курсовая работа , добавлен 03.12.2012


Значение математических моделей процессов, происходящих в почвах. Математическая модель теплового и температурного режимов почв, водного режима почв. Особенности модели процессов гумусонакопления и специфика моделирования продуктивности агроэкосистем.

курсовая работа , добавлен 31.05.2012


Математическое моделирование в экологии. Межвидовое взаимодействие типа "Хищник-Жертва". Компьютерное моделирование отношений. Стационарные точки системы уравнений. Построение фазовых траекторий с помощью метода изоклин. Численное моделирование задачи.

реферат , добавлен 09.12.2012


Особенности моделирования процессов в природно-техногенных комплексах. Модель передвижения тяжёлых металлов и легких нефтепродуктов. Прогнозирование функционирования природно-техногенных комплексов. Минерализация грунтовых вод на мелиоративных системах.

реферат , добавлен 07.01.2014


Зона вечной мерзлоты, ее характеристики. Динамика и последствия глобального изменения климатических процессов; оценка неопределенности. Прогнозирование геокриологических рисков для инфраструктуры. Влияние эмиссии метана при деградации вечной мерзлоты.

реферат , добавлен 07.11.2014


Общая характеристика озона и процессов, сопровождающих его образование. Значение озона в функционировании климатической системы, его распределение с высотой. Воздействие циркуляции атмосферы на динамику озоносферы, причины и последствия разрушения.

курсовая работа , добавлен 10.05.2011


Понятие системного подхода к решению экологических проблем. Имитационное моделирование экологических моделей и процессов. Приборы для определения загрязнения почв и измерения почвенных характеристик. Прибор для экспресс-анализа токсичности "Биотокс-10М".

курсовая работа , добавлен 24.06.2010


Изучение состояния климата (потепления и похолодания) в Гренландии в минувшие эпохи при помощи метода Спа. Место расположения станции глубоководного бурения в Северной Атлантике. Изучение состояния климата и ландшафтов Западной Сибири в голоцене.