Карлос Мадрид - Мир математики. т.32. Бабочка и ураган. Теория хаоса и глобальное потепление

• Название: Мир математики. т.32. Бабочка и ураган. Теория хаоса и глобальное потепление
• Автор: Карлос Мадрид
• Издательство: «Де Агостини»
• Жанр: Математика
• Год: 2014
• ISBN: 978-5-9774-0682-6; 978-5-9774-0727-4 (т.32)

Хаос буквально окружает нас. Солнечная система, популяции животных, атмосферные вихри, химические реакции, сигналы головного мозга и финансовые рынки — вот лишь некоторые примеры хаотических систем. Но по-настоящему удивительно то, что хаотическими могут быть простые системы, например двойной маятник. Очередной том из серии «Мир математики» рассказывает о хаосе, то есть о беспорядочном и непредсказуемом поведении некоторых динамических систем, а также о связи теории хаоса с глобальным изменением климата. Эта книга наверняка поможет читателю почувствовать очарование хаоса.

---

Примерно так звучит анонс фильма «Послезавтра», вышедшего на экраны в 2004 году и имевшего большой успех в прокате. Однако этот фильм ближе к научной фантастике, чем к реальной науке, несмотря на то что реальные прогнозы относительно изменений климата на Земле также не слишком оптимистичны. В прошлой главе мы оглянулись назад, рассмотрев, каким был климат Земли в прошлом. Теперь обратим взгляд вперед. Каким станет климат в будущем? Можем ли мы предсказать его?

Климат в будущем: прогноз невозможен

Первые попытки математического моделирования погоды и климата были предприняты в 1920-е годы. В те времена синоптики (метеорологи, составляющие прогнозы по результатам наблюдений) поняли, что для предсказания погоды и климата на более длительное время им требуется помощь специалистов по динамической метеорологии, которые работают с уравнениями. Вскоре стало понятно, что атмосфера представляет собой очень сложную динамическую систему. В начале XX века норвежский физик и метеоролог Вильгельм Бьеркнес (1862–1951) высказал передовую гипотезу, смысл которой заключался в прогнозировании погоды и климата посредством решения уравнений, описывающих состояние атмосферы. Претворить эту идею в жизнь оказалось совсем не просто.

Позднее английский математик Льюис Фрай Ричардсон (1881–1953) вновь вернулся к идеям Бьеркнеса: во время Первой мировой войны, будучи водителем санитарного автомобиля, он объехал всю Францию и собрал обширные данные о погоде в конкретный день — 20 мая 1910 года. Затем на протяжении шести недель он провел множество расчетов, чтобы составить прогноз погоды на шесть часов вперед для небольшого региона. Результат оказался совершенно неудовлетворительным: прогноз Ричардсона не соответствовал собранным данным. Однако неудача не выбила исследователя из колеи, и он пророчески заметил: «Потребуется 64 тысячи человек, работающих посменно, чтобы предсказать изменение состояния атмосферы быстрее, чем оно произойдет в реальности». Прошло несколько десятилетий, и мечты Ричардсона о «погодной машине» исполнились, только вместо 64 тысяч человек над прогнозом погоды работали 64 тысячи электронных ламп.

Погода и климат во всем мире описываются с помощью системы уравнений, насчитывающих свыше 5 млн переменных. В этих уравнениях сведены воедино три компонента: основные физические законы (закон сохранения энергии, массы и так далее), соответствующие математические уравнения (нерешаемые нелинейные уравнения Навье — Стокса, описывающие движение вязкой жидкости) и, наконец, ряд формул, полученных эмпирическим путем (к примеру, формула испарения воды в зависимости от влажности и скорости ветра).

Однако отсутствие эффективных вычислительных инструментов затормозило развитие моделей прогнозирования климата до середины XX века, когда появились первые компьютеры. Изучение столь сложной системы, как атмосфера Земли, стало возможным также благодаря мощным методам анализа, математического и суперкомпьютерного моделирования.

Как вы уже знаете, различие между метеорологией и климатологией заключается в том, что они описывают разные временные интервалы. Метеорологические прогнозы охватывают несколько дней, максимум одну-две недели. Климатические прогнозы, напротив, могут относиться к временным интервалам в несколько столетий. Помимо этого, если цель метеорологии — обеспечение максимальной точности неизвестной, напротив, является средняя температура, например среднегодовая температура в Берлине в 2100 году. Эта средняя температура определяется как средняя температура во всех точках города на протяжении года.

* * *

ПРОРОЧЕСТВО ФОН НЕЙМАНА

Джон фон Нейман (1903–1957) был превосходным ученым, который уверенно разбирался почти во всех разделах математики: он занимался теорией множеств, функциональным анализом, квантовой механикой, экономикой. Участвуя в развитии вычислительной техники, он обратил внимание на возможность прогнозирования погоды и климата с помощью компьютеров.

В 1955 году он писал: «Возможно, мы сможем начать изучение атмосферы и климата уже через несколько десятилетий. Уровень сложности этих исследований сегодня сложно представить». Среди членов группы фон Неймана в Принстоне был Жюль Чарни (1917–1981), влиятельный метеоролог и климатолог, который возглавлял множество незаурядных исследований и был научным руководителем Эдварда Лоренца.

31 января 1949 года мощный компьютер ENIAC под управлением фон Неймана и его коллег смог спрогнозировать мощный шторм, который спустя 24 часа обрушился на северо-запад США. Эта дата стала вехой в истории метеорологии.

* * *

Другой вопрос — как составлять прогнозы климата на практике, поскольку нам известны значения температуры лишь в определенных точках (там, где расположены метеостанции), а средняя температура рассчитывается на основе этих значений с помощью интерполяции. Однако интерполяция может проводиться по-разному, а средние значения могут определяться разными способами, что мы показали в предыдущей главе на примере измерения температуры в классе.

Таким образом, для изучения моментальных и средних температур метеорологи и климатологи используют модели, основанные на уравнениях движения сжимаемых слоистых потоков (атмосферы) над неровной вращающейся поверхностью (поверхностью Земли). Очевидно, что эта модель зависит от начальных и граничных условий. Начальные условия (например, температура воздуха на сегодня) используются скорее в метеорологических прогнозах, а граничные условия (к примеру, поведение потоков воздуха вблизи поверхности суши или океана) преимущественно рассматриваются при прогнозировании климата.

Весьма важный класс климатических моделей, обладающих большой ценностью при прогнозировании, образуют модели энергетического баланса. Эти модели были созданы Михаилом Будыко и Уильямом Селлерсом в 1969 году на основе работ шведского ученого Сванте Аррениуса, выполненных в конце XIX века. Эти модели основаны на дифференциальном уравнении, в котором производная, или скорость изменения температуры со временем, приравнивается к сумме и разности различных факторов (к примеру, из величины солнечной радиации, поглощенной Землей, необходимо вычесть величину радиации, которую испускает Земля подобно любому другому нагретому телу при теплоотдаче). В зависимости от того, какой вес будут иметь эти факторы относительно средней температуры, модели энергетического баланса будут выглядеть по-разному.

Модели этого типа могут быть очень сложными — так, огромной сложностью отличаются модели общей циркуляции, описывающие всю земную поверхность.

Разумеется, подобные модели не имеют аналитического решения и рассматриваются исключительно с помощью численных методов. Найти численное решение будет непросто — для этого потребуется выполнить невероятный объем расчетов. А для того чтобы расчеты можно было выполнить за разумное время, анализируемый участок земной поверхности не должен быть покрыт сетью метеостанций слишком гу сто (к примеру, при анализе климата на всем Пиренейском полуострове требуется чуть больше дюжины точек), что вызывает определенные неудобства.

Множество групп международного научного сообщества создали свои модели общей циркуляции. Модели такого типа используют ведущие агентства, занимающиеся прогнозированием климата, в частности Межправительственная группа экспертов по изменению климата ООН и Институт космических исследований имени Годдарда при NASA. По мере накопления результатов наблюдений и увеличения мощностей компьютеров приемы моделирования физических процессов и численные методы решения уравнений становятся все лучше.

Прогноз роста средних температур в 2070–2100 годах согласно модели общей циркуляции НаdCМЗ, предложенной Межправительственной группой экспертов по изменению климата ООН.

Точность и неопределенность в математических моделях

Не будем слишком торопить события и вернемся в 60-е годы, когда юный коллега Жюля Чарни, метеоролог Эдвард Лоренц, предложил любопытную модель из трех обыкновенных дифференциальных уравнений для описания движений воздуха в атмосфере. Сегодня она называется системой Лоренца. Как вы знаете из второй главы, Лоренц обнаружил, что решения системы демонстрируют хаотическое поведение, поэтому предсказать состояние рассматриваемой системы на практике нельзя. Если при наблюдении текущего состояния системы была допущена какая-либо ошибка (а для реальных систем это, по всей видимости, неизбежно), то дать надежный прогноз состояния системы в далеком будущем невозможно. Проще говоря, в системе Лоренца наблюдался эффект бабочки. Предоставим слово самому Лоренцу: