“Климат – это статистический ансамбль”

Член-корреспондент РАН, главный научный сотрудник
Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука Российской
Академии наук, заведующий лабораторией
суперкомпьютерного моделирования природно-климатических процессов
НИВЦ МГУ Василий Николаевич Лыкосов о прогнозе погоды, изменении
климата и глобальном потеплении.

Василий Николаевич Лыкосов – лауреат Государственной премии
Российской Федерации в области науки и техники,
член-корреспондент РАН, главный научный сотрудник Института
вычислительной математики им. Г.И. Марчука Российской Академии
наук, зав. лабораторией суперкомпьютерного моделирования
природно-климатических процессов Научно-исследовательского
вычислительного центра Московского государственного университета
им. М.В. Ломоносова, профессор кафедры вычислительных технологий
и моделирования факультета вычислительной математики и
кибернетики Московского государственного университета им. М.В.
Ломоносова.

– Как можно прогнозировать погоду и климатические
изменения, если они зависят от множества факторов?

– Проблема прогноза погоды крайне важна для человечества. Многие
люди, пытаясь предугадать погоду, ссылаются на собственный
жизненный опыт. Скажем, заболело колено, значит завтра, будет
дождь, не заболело, значит, дождя не будет. Если же говорить
серьёзно, то климат и погода зависят от множества факторов, и для
их  прогноза требуется провести большое количество расчётов.
При этом прогноз погоды существенно отличается от прогноза
климата. Так, прогноз погоды зависит от качества и полноты
начальных данных о состоянии атмосферы в конкретный момент
времени. Мы не можем, например,  установить по всему Земному
шару через каждый километр метеорологические станции и получать с
них информацию о состоянии атмосферы (температура, влажность,
скорость ветра и т.п.). Всегда есть ошибки в данных измерений и,
конечно, всегда есть также погрешности, связанные с округлением
вычислений при проведении расчётов на компьютерах. Поэтому для
детализированного прогноза погоды как состояния атмосферы в
конкретные моменты времени существует предел предсказуемости – на
период не более двух недель.

Климатические же изменения нужно рассчитывать на годы и столетия
вперед. Здесь приходится выполнять громадное количество
вычислений. И сейчас, когда возможности суперкомпьютеров растут,
мы можем принимать во внимание всё больше данных: поверхность
Земли, её горы, океаны, реки, озёра, почву в разных
географических районах. Все эти параметры необходимо учитывать
при моделировании климата. Так, например, для прогноза погоды не
очень существенны данные об изменении льда в Северном ледовитом
океане: достаточно учесть его состояние в начальных условиях. Для
прогноза климата и его изменений динамика ледового покрова 
является очень важной.

Климатическая система включает в себя определённые составляющие.
Это атмосфера, причём, от поверхности Земли до гелиосферы, откуда
энергия Солнца поступает в климатическую систему. Это океан с его
льдами и течениями, вечные льды в Антарктиде или Гренландии,
биосфера и, в конце концов, сам человек, который хотя и портит,
но всё же пытается улучшить сферу своего обитания.

Поэтому все эти звенья климатической системы нужно учитывать и
соответствующим образом описывать. Люди, которые этим занимаются,
– это люди самых разных научных профессий, поскольку проблема
междисциплинарная. Ясно, что отдельный человек не может овладеть
всем − всеми богатствами и знаниями о каждой конкретной
подсистеме. Поэтому для нас единственным языком
междисциплинарного общения остаётся математика, используя который
мы пытаемся объединить отдельные части изучаемой нами физической
системы и понять, что в ней на что влияет.

– Это тоже некий параллелизм…

– В некоторой степени, да. Проблема моделирования климата требует
знания математики и физики процессов, протекающих в климатической
системе: метеорологических, океанологических, гляциологических,
гидрологических и так далее. Важно также понимать, какие
физические механизмы управляют климатической системой и как их
описать соответствующими уравнениями. Эти уравнения очень сложны
(дифференциальные уравнения в частных производных) и для того,
чтобы их успешно решать, необходимо использовать методы
вычислительной математики и суперкомпьютерные технологии. Это
особенно важно для прогноза погоды, который нужен потребителю в
определённый срок, поскольку его интересует, например,
температура в конкретном месте Земли в конкретный период времени.

В случае с прогнозом климата можно говорить лишь о вероятностной
оценке его характеристик. Математически климат можно определить
как статистический ансамбль состояний, принимаемый
 климатической системой за достаточно большой интервал
времени. Состояние же климатической системы описывается массой
параметров: давление, температура, влажность, скорость ветра,
скорость океанских течений и др. Какие-то из характеристик
ансамбля состояний можно описать и предсказать.

Зачастую, говорят – через 100 лет в таком-то месте будет такая-то
температура. Но это не «прогноз». Правильней сказать, что через
100 лет с такой-то вероятностью при таких-то условиях, например,
развития экономики, будут вот такие климатические характеристики.

Недавно я прочитал в Интернете, что Минфин России прогнозирует
ослабление национальной валюты до 75,2 руб. к доллару США в 2036
г. На каком основании даётся подобный прогноз на 17 лет вперёд?
Думаю, что это совершенно невозможно обоснованно сделать. Этот
показатель зависит от политической ситуации, от развития
экономики и других факторов. Поэтому, когда даются подобные
прогнозы, это не может не вызывать улыбки. Может быть и потому,
что эта информация была размещена в
Интернете 1 апреля 2019 г. 

– А как вы используете суперкомпьютерные технологии для
математического моделирования?

– Для моделирования динамики климатической системы используются
дифференциальные уравнения в частных производных, отражающие
соответствующие физические процессы, но, зачастую, не имеющие
аналитического решения, записанного в виде некоторой формулы.
Поэтому привлекаются методы вычислительной математики: вводится
сеточная область, состоящая из конечного числа точек (узлов
сетки), а фигурирующие в дифференциальных уравнениях частные
производные  по какому-то направлению от какой-то
прогностической функции аппроксимируются (приближённо
представляются), например, разностью значений этой функции в двух
ближайших точках, делённой на расстояние между этими точками.
Таким образом, мы получаем систему алгебраических уравнений
относительно, в зависимости от количества узлов сетки, сотен
тысяч, миллионов, а то и миллиардов неизвестных. Без
суперкомпьютеров такую задачу линейной алгебры решить невозможно.

В Московском университете суперкомпьютер «Ломоносов-2» имеет
петафлопсную производительность: квадриллион (10¹⁵,
т.е. миллион миллиардов) арифметических операций в секунду.
Однако, в мировом сообществе специалистов в области
климатического моделирования уже поставлена задача перейти в
ближайшем будущем на экзафлопсную производительность –
квинтиллион (10¹⁸, т.е. миллиард миллиардов) операций
в секунду. Поэтому проблема климатического моделирования тесно
связана с задачей разработки соответствующих вычислительных
систем.

Любой прогресс в какой-то области знаний, связанный с
вычислительными технологиями, приводит к тому, что эти технологии
тоже развиваются. В 1965 году, я, будучи студентом мехмата
Новосибирского государственного университета, работал над своей
будущей дипломной работой, используя электронно-вычислительную
машину М-20 производительностью 20000 операций в секунду, у
которой было всего 32 килобайта (4096 «ячеек») оперативной
памяти. Сегодня у обычного персонального компьютера или ноутбука
гигабайты такой памяти, не говоря уж о внешней памяти.

Несмотря на обновления, суперкомпьютеры МГУ «Ломоносов» и
«Ломоносов-2» уже довольно сильно отстают от мирового уровня. В
нашей стране необходимо обратить внимание на развитие
суперкомпьютерных технологий. Еще несколько лет назад считалось,
что суперкомпьютеры не нужны, потому что у нас якобы нет для них
задач. Задач же полным-полно: та же самая цифровизация экономики,
о которой сейчас много говорится, обеспечение национальной
безопасности, развитие науки и техники и др. Без
суперкомпьютерных технологий здесь не обойтись.

– Насколько точны результаты компьютерного
моделирования?

– Если говорить о прогнозе погоды, то с развитием технологий
увеличивалось и разрешение – расчётная сетка строилась уже с
меньшим шагом – не в тысячу километров, а в сто километров и
менее. Самые современные и лучшие технологии сейчас в Европейском
центре среднесрочных прогнозов погоды (г. Рединг,
Великобритания), с помощью которых рассчитывается прогноз по
всему Земному шару на сетке с разрешением в десятки километров. В
целом, современные прогнозы  погоды довольно приличны – с
уверенностью можно сказать, что 90% прогнозов оправдываются и
лишь 10% оказываются неверными.

С климатом иная ситуация – нужно учитывать массу параметров, о
которых я говорил. Детализированный прогноз климата за пределами
предсказуемости становится бессмысленным из-за ошибок в начальных
данных или неполного знания об отдельных элементах климатической
системы. Средняя температура по отдельному конкретному региону
легче поддаётся прогнозу, и мы можем, например, проанализировать,
какова её изменчивость. Иногда задаются вопросом – ну и зачем
здесь нужны суперкомпьютеры, если можно попытаться решать
прогностические задачи для средних значений. Но дело в том, что
среднее значение невозможно получить, не воспроизведя поведение
отдельных мелких элементов системы, поскольку эта «мелочь»
взаимодействует с крупными  структурами.

Кроме того, по отношению толщины атмосферы (глубины океана)
к  горизонтальному размеру атмосферы (океана), обе эти
составляющие климатической системы подобны плёнке, но эти
«плёнки» стратифицированы, то есть их плотность изменяется с
высотой или глубиной. Это означает, что атмосферу и океан нельзя
рассматривать в двумерном приближении, что уменьшило бы объём
вычислительной работы, а приходится использовать трёхмерные
модели.

Когда говорят о прогнозе климата, добавляют, что если сценарий,
скажем, развития мировой экономики, будет такой-то, то произойдут
такие-то изменения климата, а если будет осуществлен какой-то
другой сценарий, то и климатические изменения произойдут другие.
Существует Межправительственная группа экспертов по изменению
климата. Она курирует международную деятельность по реализации
проектов сравнения климатических моделей с целью исследования на
их основе современного климата и оценки его возможных изменений в
будущем. В частности, изучалось, к каким последствиям приводит
наблюдающийся рост атмосферной концентрации парниковых газов.
Разными странами предложено более трёх десятков математических
моделей. От России в этой деятельности участвует лишь Институт
вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН. Каждая модель
даёт свою оценку изменения климата со временем – свою
«траекторию». Если изобразить все модельные траектории на одном
графике, то получится некий пучок – все исходят из одной
начальной «точки», но затем расходятся. Мы можем лишь
предположить, что, например, температура будет меняться в
определённом диапазоне, но предсказать её «точное» значение никто
не сможет.

– Сегодня многие обеспокоены вопросом глобального
потепления и влиянием человека на этот процесс. Как вы считаете,
насколько сильно это влияние, учитывая, что существует
естественное изменение климата?

– Это действительно важный вопрос, и разные научные школы до сих
пор спорят об этом. Как мне кажется, английский термин «global
warming» неудачно переведён – в буквальном смысле. На самом деле,
речь идет не о глобальном потеплении, как если бы весь земной шар
нагрелся, – а о том, что температура, средняя по всему земному
шару, со временем увеличивается. И естественно, она не растёт
монотонно, а  проявляет колеблющееся поведение. И тогда
возникает вопрос, за счет чего?

Повторюсь, что споры продолжаются. Одни говорят, что термин
интерпретируется неверно, другие говорят, что значение верно.
Кто-то считает, что человек не виноват, а кто-то считает, что
виноват, и так далее. Но, возвращаясь к своей любимой теме –
«спекулировать» (в английском смысле слова to speculate –
оценивать и размышлять) о том, какой механизм здесь главный,
можно только,  если вы опираетесь на законы физики,
выраженные в виде соответствующих математических уравнений.

Благодаря проектам Межправительственной группы экспертов по
изменению климата, объединяющей специалистов из разных стран, мы
можем проводить численные эксперименты с климатическими моделями
и анализировать физические механизмы, влияющие на климат. Можно
«отключить» антропогенный фактор, исключив тем самым влияние
человека на систему, чтобы проанализировать, как она бы
функционировала в таких условиях. Или наоборот, учесть влияние
человека – промышленные выбросы и количество углекислого газа в
атмосфере в конкретные годы.

Так вот, такого рода потепления в ХХ веке случались дважды.
Первое происходило в 30-40 х гг., а второе  – началось в
конце 70-х – начале 80-х гг. и продолжается до сих пор. Было
проведены численные эксперименты, в которых учитывалась или
исключалась деятельность человека. Оказалось, что первое
потепление было обусловлено естественными процессами и природными
факторами. А вот для второго потепления, без учёта антропогенной
деятельности система менялась на 50%, а с учётом деятельность
человека добавилось еще 50%.

Мы должны понимать, что если климат меняется, важно проследить, в
какую сторону. И хорошо бы, если только в благоприятную. Но вся
беда в том, что изменения климата не происходят глобально, как
вроде бы могло следовать из термина «глобальное потепление».
Наблюдается некая «пятнистость»: существенные изменения
происходят в отдельных географических районах, причём, в одних из
них может стать слишком тепло, а в других – слишком холодно.
Тогда люди начинают удивляться – откуда «global warming», у нас
тут «global freezing» («глобальное похолодание» – прим. Нр)!

Но, к счастью, Арктика, например, освобождается ото льда и
открывает нам Северный морской путь. В Западной Сибири становится
теплее, вечная мерзлота здесь отступает, а значит,
сельскохозяйственные регионы могут более активно развиваться. Но
тут возникает другая опасность – из-за разрушения слоя вечной
мерзлоты начинается процесс заболачивания.

Проблема изменения климата, действительно, многоплановая. Мы
должны анализировать не только сами изменения климата как
таковые, а также и то, как эти изменения повлияют на окружающую
среду, на экономику и на социум. Климатические изменения зачастую
приводят к увеличению опасных катастрофических явлений – сильнее
проявляются ураганы, увеличивается количество гроз и так далее. А
это уже прямая опасность для человечества.

Сегодня предлагают некие методы геоинжиниринга – к примеру,
распылить в стратосфере материал (например, двуокись серы),
отражающий солнечную радиацию, чтобы затормозить процесс
потепления. Но совершенно неясно, будут ли эти методы эффективны.
Пока мы точно не можем ослабить или даже извести на нет
какой-нибудь тайфун – у человечества нет для этого достаточной
энергии. Хотя благодаря методам математического моделирования, мы
знаем, в каком месте Земного шара нужно воздействовать на
атмосферу, чтобы в другом его месте получить тот или иной
результат.

– Кстати, это же можно назвать эффектом бабочки, когда
взмах крыла бабочки в Токио вызывает ураган в Нью-Йорке. Вы
верите в такой эффект, учитываете его при математическом
моделировании?

– Эффект бабочки упоминался у классика американской фантастики
Рэя Бредберри. Но я не верю в то, что если вы где-то там
наступили на бабочку, то история стала развиваться по-другому. На
самом деле, это возмущение должно быть очень мощным, чтобы как-то
изменить динамику целой системы. Следует упомянуть работу
американского математика и метеоролога Эдварда Лоренца. Он
предложил простенькую по форме, но богатую по содержанию, модель,
состоящую из системы трёх нелинейных обыкновенных
дифференциальных уравнений, решение которой оказалось очень
зависящим от начальных условий. При некотором их наборе,
траектория системы заполняет в фазовом пространстве множество,
напоминающее по форме бабочку и получившее название «странный
аттрактор» или аттрактор Лоренца. Оказалось, что траектория,
характеризующая поведение системы, какое-то время находится в
одном из крыльев «бабочки», скажем, правом, затем внезапно
перебрасывается на левое подмножество странного аттрактора, но и
там не задерживается и возвращается снова в правое крыло. В
результате, система всё время «перепрыгивает» с одного
подмножества аттрактора Лоренца на другое. 

На этот эффект часто ссылаются в разговорах об изменениях климата
– мол, это просто нелинейное свойство системы, отражающее её
внутреннюю изменчивость, а человек здесь не причём. Но на самом
деле, к сожалению, причём. Эксперименты показали, что
значительная часть потепления – до 50% − может быть обусловлена
антропогенным фактором.

– Не связано ли это с тем, что мы очень много думаем об
экономике, о благосостоянии и выгоде?

-Нам-то, может и выгодно, а вот прибрежные государства
пострадают. Да и наш Санкт-Петербург может затопить. Глобальное
потепление, хоть я и не люблю это сочетание, приводит к тому, что
уровень Мирового океана растёт. Земной шар очень мал в
космических масштабах, но при этом на нём живёт столько разных
народов с различным географическим положением их стран и с
отличающимися экономиками. Поэтому, то, что для одних может быть
выгодно, для других может обернуться трагедией.

Это настолько многоплановая проблема, что прежде чем говорить о
выгоде, нужно думать о последствиях. Чтобы действительно оценить
какие-либо выгоды, необходимо строить экономико-климатическую
модель, которая будет включать расчёты климатических
характеристик, макроэкономических параметров, описывать их связь
и, тем самым, учитывать влияние экономики на климат, а климата на
экономику. Только после этого мы можем говорить о том, что с
определённой погрешностью и определённой вероятностью произойдут
те или иные климатические и экономические события.

– Как вы считаете, от чего зависит будущее компьютерного
моделирования климата, и что необходимо сделать, чтобы результаты
прогнозирования на сотни лет вперед были максимально
точными?

– Вы же знаете, что говорил Ходжа Насреддин, который обещал
эмиру, что за 20 лет обучит ишака богословию:  «За двадцать
лет кто-нибудь из нас уж обязательно умрёт — или я, или эмир, или
этот ишак. А тогда, поди разбирайся, кто из нас троих лучше знал
богословие!». Поэтому, думаю, не имеет особого смысла говорить о
том, что будет, например, через 200 лет.

Сейчас существует множество моделей, разрабатываемых в разных
странах. Но оценки климатических изменений с помощью этих моделей
довольно сильно отличаются друг от друга. Вроде бы логичным
кажется, что на пути совершенствования этих моделей, некоторые из
них дадут примерно один и тот же результат, который можно принять
как достоверный. И тогда последующие поколения будут уже готовы к
изменениям и примут соответствующие меры по адаптации к ним.

Но дело в том, что научная литература открыта и доступна. Часто
бывает, что учёный, заметивший интересное исследование с
определённым эффектом, использует соответствующее представление
этого эффекта в программном коде своей модели. В результате,
различия между моделями размываются и появляется фактически общая
модель. Известно, однако, что основные климатические
характеристики, рассчитанные для современных условий с помощью
различных моделей и затем усреднённые по всему их набору,
оказываются ближе к реально наблюдённым, чем те же
характеристики, полученные с помощью отдельных, даже лучших
моделей.

Что касается развития суперкомпьютерного моделирования
климатической системы, то, естественно, нужно повышать
пространственное разрешение (увеличивать количество узлов сетки)
и учитывать более мелкие, чем сейчас, детали, изучать связанные с
ними физические процессы, скажем, каков будет эффект какой-нибудь
речушки. Надо постоянно готовить и вовлекать в эту деятельность
научную молодёжь, поскольку задача моделирования климатической
системы Земли рассчитана даже не на годы, а на десятилетия.
Наконец, важна государственная поддержка этих работ, в частности,
через систему грантов. Исследования в области физики
климатической системы, проводимые в Институте вычислительной
математики им. Г.И. Марчука РАН и в Московском государственном
университете имени М.В. Ломоносова, поддержаны, например, грантом
РНФ № 17-17-01210 и грантом РФФИ № 18-05-60126.

Конечно, прогнозирование на сотни лет вперёд – это скорее задача
стратегического планирования. Во многих странах большое внимание
уделяют, например, свалкам. Не только потому,  что это
«бяка», но и потому, что свалки могут выделять большое количество
метана – парникового газа, количество которого порой оказывается
больше, чем выделяет промышленное предприятие.

Поэтому задача эта не столько экономическая, сколько
социально-экономическая – чтобы и человек был здоров, и экономика
развивалась.

– И последний скорее философский вопрос – что важнее –
погода в доме или за окном?

– На самом деле они связаны. Если за окном светит солнце, то и
дома царит солнечная атмосфера. А если вы вышли на улицу, а там,
например, морозяка… Хотя, почему бы не пробежаться и не
прочувствовать всю прелесть зимней погоды.