GCM

GCM (от англ. General Circulation Model — модель общей циркуляции) — это класс математических моделей, используемых в климатологии и метеорологии для численного моделирования глобальной атмосферной и океанической циркуляции, а также их взаимодействия с поверхностью суши, морским льдом и биогеохимическими циклами. GCM являются основным инструментом для прогнозирования климатических изменений, включая глобальное потепление, и служат основой для отчётов Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК). В более широком смысле термин может относиться к любой трёхмерной модели, описывающей динамику планетарной атмосферы.

История развития

Ранние этапы (1940-е — 1960-е годы)

Первые попытки численного прогноза погоды предпринимались в середине XX века. В 1950 году американские учёные Джон фон Нейман, Жюль Чарни и другие создали первую успешную компьютерную модель атмосферы на основе уравнений гидротермодинамики, использовавшуюся для 24-часового прогноза. Однако полноценные GCM, описывающие глобальную циркуляцию, появились позже. В 1960-х годах в США (Национальное управление океанических и атмосферных исследований, NOAA) и СССР (Главная геофизическая обсерватория им. А. И. Воейкова) началась разработка моделей, способных воспроизводить крупномасштабные атмосферные процессы.

Эра климатического моделирования (1970-е — 1990-е годы)

С развитием вычислительной техники в 1970-х годах появились первые GCM, объединяющие атмосферу и океан. В 1979 году в США была создана модель GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory), ставшая прототипом современных климатических моделей. В 1980-х годах к ним добавились блоки, описывающие морской лёд и поверхность суши. К 1990-м годам GCM стали стандартным инструментом для сценариев эмиссии парниковых газов, используемых в докладах МГЭИК.

Современный этап (2000-е — настоящее время)

С начала XXI века GCM включают всё более сложные подмодели: биогеохимические циклы углерода и азота, динамику растительности, аэрозоли и химию атмосферы. Современные модели, такие как CESM (США), HadGEM (Великобритания) и INM-CM (Россия, Институт вычислительной математики РАН), работают на суперкомпьютерах с сетками разрешения от 50 до 100 км. В России активно развивается модель INM-CM, участвующая в международном проекте CMIP (Coupled Model Intercomparison Project).

Устройство и принцип работы

Основные уравнения

GCM основаны на фундаментальных законах физики:

• Уравнения Навье — Стокса — описывают движение воздуха и воды (атмосферную и океаническую циркуляцию).
• Уравнение неразрывности — сохранение массы.
• Термодинамические уравнения — перенос тепла и влаги (фазовые переходы воды, радиационный баланс).
• Уравнение состояния — связь давления, температуры и плотности (для воздуха — закон идеального газа).

Эти уравнения решаются численно на трёхмерной сетке, покрывающей весь земной шар. В каждом узле сетки вычисляются скорость ветра, температура, давление, влажность и другие переменные.

Компоненты модели

Современная GCM состоит из нескольких связанных блоков:

• Атмосферный модуль — моделирует движение воздуха, облачность, осадки, радиационный перенос.
• Океанический модуль — описывает течения, теплообмен, солёность, вертикальное перемешивание.
• Модуль морского льда — учитывает образование, таяние и дрейф льда.
• Модуль поверхности суши — моделирует почвенную влагу, испарение, сток рек, снежный покров.
• Биогеохимический модуль — циклы углерода, азота, метана (включая эмиссии от растительности и почв).

Параметризации

Поскольку прямое моделирование всех процессов (например, образования отдельных облачных капель) невозможно из-за ограничений вычислительной мощности, GCM используют параметризации — упрощённые эмпирические или полуэмпирические формулы. Ключевые параметризации:

• Облачность и осадки (конвекция, микрофизика облаков).
• Турбулентность в пограничном слое атмосферы.
• Радиационный перенос (поглощение и рассеяние солнечного и инфракрасного излучения газами, аэрозолями, облаками).
• Взаимодействие океана и атмосферы (потоки тепла, влаги, импульса).

Классификация GCM

По пространственному разрешению

• Глобальные модели (GCM) — покрывают всю планету, разрешение обычно от 50 до 200 км.
• Региональные климатические модели (RCM) — детализируют отдельные регионы (например, Европу) с разрешением до 5–10 км, используя граничные условия от GCM.
• Модели высокого разрешения (HighResMIP) — с сеткой до 10–25 км, способные лучше воспроизводить тропические циклоны и региональные осадки.

По физическому охвату

• Атмосферные GCM (AGCM) — только атмосфера, с заданными граничными условиями (температура поверхности океана).
• Океанические GCM (OGCM) — только океан.
• Связанные модели (CGCM) — объединяют атмосферу, океан, сушу и лёд (наиболее распространены для климатических прогнозов).
• Модели системы Земли (ESM) — дополнены биогеохимическими циклами (углерод, азот) и динамикой растительности.

Применение

Прогнозирование климатических изменений

GCM используются для расчёта будущих климатических сценариев в зависимости от эмиссий парниковых газов (сценарии SSP — Shared Socioeconomic Pathways). Результаты включают:

• Повышение глобальной средней температуры (прогнозы на 2100 год: от +1,5 до +4,5 °C в зависимости от сценария).
• Изменение режима осадков (увеличение в одних регионах, засухи в других).
• Повышение уровня моря (за счёт таяния ледников и теплового расширения воды).
• Изменение частоты и интенсивности экстремальных явлений (ураганы, волны тепла, наводнения).

Исследование прошлого климата

GCM применяются для палеоклиматических реконструкций (например, климат последнего ледникового максимума, 20 000 лет назад) путём сравнения модельных данных с геологическими свидетельствами (ледяные керны, донные отложения).

Оценка воздействия на экосистемы и экономику

Результаты GCM служат входными данными для моделей сельскохозяйственных урожаев, водных ресурсов, распространения болезней, а также для сценариев адаптации к изменению климата.

Оперативные прогнозы погоды

Хотя GCM ориентированы на климат, их версии с высоким разрешением (например, модель ECMWF — Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды) используются для прогнозов погоды на срок от нескольких дней до месяца.

Ограничения и критика

Неопределённость прогнозов

GCM дают вероятностные, а не детерминированные прогнозы. Основные источники неопределённости:

• Неопределённость сценариев — будущие эмиссии парниковых газов зависят от социально-экономического развития, которое невозможно предсказать точно.
• Неопределённость модели — различия в параметризациях между разными GCM приводят к разбросу результатов (например, разница в чувствительности климата к удвоению CO₂: от 1,5 до 4,5 °C).
• Обратные связи — плохо изученные процессы (облачность, аэрозоли, таяние вечной мерзлоты) могут усиливать или ослаблять потепление.

Вычислительные ограничения

Даже на современных суперкомпьютерах GCM не могут разрешить мелкомасштабные процессы (облака, турбулентность), что вынуждает использовать параметризации, вносящие систематические ошибки. Увеличение разрешения в 2 раза требует примерно в 10 раз больше вычислительных ресурсов.

Политическое и общественное восприятие

Результаты GCM часто используются в политических дебатах о климатической политике. Критики указывают на неопределённость прогнозов и возможное завышение чувствительности климата в некоторых моделях. Однако подавляющее большинство климатологов признаёт GCM надёжным инструментом при условии ансамблевого подхода (усреднения по множеству моделей).

Примеры известных GCM

• GFDL-CM (США, NOAA) — одна из старейших моделей, участвует в CMIP с 1990-х годов.
• HadGEM (Великобритания, Met Office) — используется для сценариев МГЭИК.
• CESM (США, NCAR) — модель с открытым исходным кодом, активно применяется в научных исследованиях.
• INM-CM (Россия, Институт вычислительной математики РАН) — российская модель, участвующая в CMIP6; описывает атмосферу и океан с разрешением около 100 км.
• MPI-ESM (Германия, Max Planck Institute) — модель, известная реалистичным воспроизведением Эль-Ниньо.
• EC-Earth (Европейский консорциум) — совместная разработка нескольких европейских стран.

Источники

• Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК). «Изменение климата 2021: основы физической науки». Вклад Рабочей группы I в Шестой оценочный доклад.
• Randall, D. A. et al. (2007). «Climate Models and Their Evaluation». In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis.
• Washington, W. M., Parkinson, C. L. (2005). «An Introduction to Three-Dimensional Climate Modeling». University Science Books.
• Институт вычислительной математики РАН. «Модель общей циркуляции атмосферы и океана INM-CM». Описание и результаты.
• Flato, G. et al. (2013). «Evaluation of Climate Models». In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis.