Ученые повысили точность климатических моделей
Исследование под руководством специалистов из Университета Рединга рассматривает возможность включения мелкомасштабных океанических течений в климатические симуляции без необходимости серьезного увеличения вычислительной мощности компьютера, которая требует много времени и средств.
Ученые попытались обойти трудность учета этих движений воды, воспроизведя эффекты малых потоков совершенно случайным образом. Это позволило существенно улучшить результаты моделирования. Например, расхождения в значениях температуры океана в моделях с ее реальными значениями сократились до 60 %.
«Подобно тому, как взмах крыльев бабочки в Бразилии может вызвать торнадо в Техасе, взмах плавников рыбы может изменить „погоду“ в океане», — сказал климатолог и ведущий автор исследования доктор Пол Уильямс.
«Самые быстрые суперкомпьютеры в мире недостаточно сильны, чтобы отразить эти случайные эффекты, но, оказывается, мы можем имитировать их хаотичность с помощью соответствующих случайных чисел».
«Небольшие океанические течения невероятно трудно воссоздать в моделях, но мы обнаружили, что такой метод позволяет преодолеть этот барьер и приводит к значительному улучшению наших климатических моделей».
Случайные числа уже нашли применение в моделировании атмосферы для совершенствования прогнозов погоды. Новое исследование впервые показывает, как их можно использовать в самых современных моделях океана, чтобы сделать более совершенным моделирование климата.
Климатические симуляции являются виртуальными моделями Земли, в которых атмосфера и океан дробятся на мелкие квадраты, как пиксели в цифровом изображении. Эти сетки позволяют имитировать связь и влияние друг на друга разных климатических процессов.
Ограниченная мощность компьютеров и сама сложность точного моделирования мельчайших водных потоков в огромных океанах являлись большим препятствием для климатологов. Это исследование раскрывает эффективные способы учета в моделях этих важных деталей.
Исследование опубликовано 23 ноября в Journal of Climate.