2018–2022 годы будут аномально жаркими даже на фоне глобального потепления
Ближайшие пять лет будут ещё теплее, чем им положено в связи с глобальным потеплением. К такому выводу пришли специалисты Франции, разработав скоростную самообучающуюся модель прогнозирования климата. Создателями системы являются Флориан Севеллек (Florian Sеvellec) из Лаборатории физики океана и спутникового дистанционного зондирования во Франции и Сибрен Дрейфхаут (Sybren Drijfhout) из Саутгемптонского университета в Великобритании. Их результаты изложены в научной статье, опубликованной в журнале Nature Communications.
В основе большинства моделей, прогнозирующих поведения климата, лежат знания об определяющих его физических процессах. Эта информация представлена в виде большого числа дифференциальных уравнений, на решение которых даже у суперкомпьютеров уходят недели.
Авторы новой работы пошли по другому пути. Они не стали разрабатывать собственную концепцию поведения атмосферы, океана и так далее, а воспользовались результатами предшественников. Исследователи выбрали десять "авторитетных" климатических моделей в общедоступной базе данных CIMP5. С помощью этих инструментов они рассчитали предполагаемое поведение климата при тех или иных заданных условиях.
Эти данные послужили своего рода материалом для обучения системы, разработанной авторами. Их алгоритм основан на так называемых операторах переноса, известных также как операторы Перрона–Фробениуса. Поясним, что этот подход не претендует на то, чтобы точно вычислить состояние системы при заданных внешних условиях. Вместо этого он позволяет определить вероятность тех или иных его вариантов.
На первый взгляд это означает снижение точности прогноза. Но необходимо помнить, что даже самая совершенная физическая модель климата чего-нибудь да не учитывает. Поэтому знание того, как поведёт себя модель, ещё не есть знание того, как поведёт себя погода. Возможно, рассудили авторы, нет смысла тратить огромные вычислительные ресурсы на доскональное выяснение первого вопроса, если оно не ведёт к повышению точности во втором.
"Обучив" модель на таких симуляциях, авторы перешли к прогнозам на основе реальных данных. При этом использовались и прогнозировались только две величины: глобальная (то есть средняя по планете) температура воздуха у поверхности Земли и глобальная же температура морской воды. Их интересовало, насколько успешно система "предскажет" эти величины, скажем, на 1970 или на 2008 год, для которых уже есть метеорологические данные.
Оказалось, что детище исследователей справляется с этим не хуже "старших коллег", у которых она "училась". Особенно хорошо модель предсказала ход температур после 1998 года. При этом программа работает очень быстро. Процесс обучения на готовых результатах симуляций занимает лишь несколько минут, и это на обычном ноутбуке. А уж после того, как этот подготовительный период пройден, программа выдаёт прогноз за доли секунды.
Тогда авторы перешли к созданию прогноза на следующие пять лет. Согласно их модели, 2018–2022 годы будут ещё жарче, чем того "требует" глобальное потепление. Правда, ненамного: речь идёт о десятых долях градуса. Однако следует помнить, что повышение средней температуры Земли даже на полградуса может радикально изменить мир.
В настоящий момент исследователи работают над тем, чтобы научить свою модель прогнозировать среднюю температуру не только по земному шару в целом, но и в конкретных регионах.
Напомним, что "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) рассказывали о температурном рекорде, побитом в 2016 году, о беспрецедентном уровне углекислого газа в атмосфере и об угрозе таяния арктических льдов.