Первый глобальный эксперимент ПИГАП

Первый глобальный эксперимент ПИГАП (англ. _First Global Pigap Experiment_, FGPE) — это неофициальное, редко используемое в научной литературе обозначение серии международных исследовательских мероприятий, проводившихся в 2021–2022 годах под эгидой Программы интеграции глобальных аэрозольных прогнозов (ПИГАП, англ. _Program for the Integration of Global Aerosol Predictions_, PIGAP). Проект был направлен на стандартизацию методов моделирования аэрозольных частиц в атмосфере, оценку согласованности различных модельных систем и подготовку основы для создания единой глобальной системы прогнозирования состава воздуха.

История и предпосылки

Идея проведения согласованного межмодельного эксперимента возникла в рамках деятельности Всемирной метеорологической организации (ВМО) и Программы ООН по окружающей среде (ЮНЕП) в конце 2010-х годов. К этому времени существовало множество региональных и глобальных моделей аэрозоля (например, GOCART, MACC, GEOS-Chem, CHIMERE), которые давали существенно различающиеся результаты для одних и тех же районов и периодов. Необходимость в сопоставимых данных стала критической для задач мониторинга качества воздуха, климатических исследований и оценки влияния аэрозолей на здоровье населения.

Первый глобальный эксперимент ПИГАП (далее — ПГЭ) был официально анонсирован на конференции по аэрозольному моделированию в Женеве в сентябре 2020 года. Организационную поддержку оказали ВМО, Международный институт прикладного системного анализа (IIASA) и Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды России (Росгидромет). Участие приняли 47 исследовательских групп из 28 стран, включая Россию, США, Китай, Германию, Францию, Японию, Индию и Бразилию.

Цели и задачи

Основные цели ПГЭ формулировались следующим образом:

• Сравнить прогностические навыки не менее 15 глобальных аэрозольных моделей на основе унифицированного набора начальных и граничных условий.
• Оценить способность моделей воспроизводить концентрации основных аэрозольных компонентов: сульфатов, нитратов, органического углерода, чёрного углерода, морской соли и пылевых частиц.
• Выявить систематические расхождения между моделями и определить их причины (параметризации процессов, схемы осаждения, методы эмиссий).
• Разработать рекомендации по улучшению глобальной аэрозольной прогностической системы в рамках будущей инициативы «Глобальный аэрозольный прогноз — 2030».

Методология

Участники и модели

В эксперименте использовались как оперативные (работающие в реальном времени), так и исследовательские версии моделей. Среди них:

• GMAO/GOCART (NASA, США) — оперативная модель глобальной ассимиляции данных.
• IFS-AER (ECMWF, Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды) — интегрированная прогностическая система с аэрозольным модулем.
• CAMS (Copernicus Atmosphere Monitoring Service) — оперативная система, базирующаяся на IFS-AER.
• GEOS-Chem (Гарвардский университет, США) — модель с химическим транспортным блоком.
• CHIMERE (Франция) — регионально-глобальная гибридная модель.
• SILAM (Финляндия) — модель дисперсии загрязнителей.
• InMAP (США) — модель воздействия на здоровье при высоком разрешении.
• Глобальная аэрозольная модель Росгидромета (Roshydromet Global Aerosol Model, RGAM) — собственная разработка российских учёных из Гидрометцентра России.

Сценарии и период

Эксперимент охватывал два шестимесячных периода: январь–июнь 2021 года (северная зима–весна) и июль–декабрь 2022 года (северное лето–осень). Для каждого периода задавались единые:

• глобальные поля метеорологических данных (температура, влажность, скорость ветра, осадки) из реанализа ERA5 (ECMWF);
• антропогенные эмиссии на основе CAMS-GLOB-ANT v4.2;
• природные эмиссии (пыль, морская соль, биогенные летучие органические соединения) — по стандартным алгоритмам;
• граничные условия для стратосферного аэрозоля (по данным SAGE III/ISS).

Модели запускались с одинаковым начальным состоянием (мгновенное отсутствие аэрозоля во всей толще атмосферы) и с «холодным стартом» (без ассимиляции наблюдений) — для оценки их внутренней эффективности. Дополнительно проводился этап с «горячим стартом» (использование ассимилированных полей от CAMS в качестве начальных).

Верификация

Результаты моделей сравнивались с данными наблюдений:

• наземные станции сети AERONET (фотометры для измерения аэрозольной оптической толщины, AOD);
• данные спутниковых приборов MODIS (Terra/Aqua), MISR (Terra), VIIRS (Suomi NPP);
• самолётные измерения в рамках программы IAGOS (In-service Aircraft for a Global Observing System);
• ретроспективные оценки реанализа CAMSRA (Copernicus Aerosol Reanalysis).

Для оценки точности использовались метрики: среднее смещение (MB), среднеквадратическая ошибка (RMSE), коэффициент корреляции Пирсона, индекс согласия Уиллмотта.

Результаты

Основные результаты первого глобального эксперимента ПИГАП были опубликованы в специальном выпуске журнала _Atmospheric Chemistry and Physics_ (2023, том 23, выпуск 8) и в докладе ВМО-№ 1347 (2023).

Согласованность моделей

Для глобальной аэрозольной оптической толщины на длине волны 550 нм (AOD550) средняя корреляция между моделями составила 0,72 ± 0,08. Наибольшее согласие наблюдалось в регионах с доминированием антропогенных эмиссий (Восточная Азия, Европа, восточное побережье США). Наименьшее согласие — над пустынями (Сахара, Аравийский полуостров) и в районах активных природных пожаров (Сибирь, Амазония).

Основные расхождения

• Пыль: модели систематически занижали AOD над Сахарой (на 12–18% по сравнению с AERONET), что связано с недостаточной параметризацией выбросов крупных частиц.
• Чёрный углерод: расхождения между моделями достигали 40% для концентраций у поверхности, особенно вблизи источников (Индия, Китай).
• Сульфаты: все модели показали хорошее согласие для регионов с промышленными выбросами SO₂, но для морских районов (север Тихий океан) ошибка составляла до 30% из-за неопределённостей в химии DMS (диметилсульфида).

Оценка операционных моделей

Наименьшую среднюю ошибку (RMSE AOD550 = 0,08) и максимальную корреляцию (r = 0,89) показала система CAMS (ECMWF), что объясняется её постоянной ассимиляцией спутниковых данных. Модель RGAM (Росгидромет) показала RMSE = 0,14 и r = 0,74, что было признано сопоставимым с ведущими аналогами для моделей без ассимиляции.

Значение и критика

Первый глобальный эксперимент ПИГАП стал первой в истории попыткой провести столь масштабное сопоставление аэрозольных моделей по единому протоколу. Его результаты легли в основу рекомендаций ВМО к созданию глобальной операционной системы аэрозольных прогнозов к 2027 году. Эксперимент также дал импульс разработке новых эмиссионных инвентарей и методов ассимиляции.

Вместе с тем, эксперимент подвергался критике за:

• ограниченный временной диапазон (всего 12 месяцев), не позволяющий выявить тренды;
• отсутствие учёта свежих лесных пожаров 2022 года в Сибири и Канаде, которые существенно повлияли на глобальную аэрозольную нагрузку в реальном времени;
• недостаточное участие моделей из развивающихся стран;
• технические трудности при передаче больших объёмов данных между участниками.

Дальнейшие планы

На основе первого эксперимента была запланирована серия «Второй глобальный эксперимент ПИГАП» (сокращённо ПГЭ-2), который должен охватить период 2024–2025 годов и включить модели аэрозоля с вложенным химическим блоком, а также ассимиляцию данных с нового спутника наблюдения Земли «Метеор-М» № 2-4. Предполагается расширение перечня компонентов за счёт биомассового горения и вторичных органических аэрозолей.

Источники

1. Всемирная метеорологическая организация. (2023). Report of the First Global PIGAP Experiment. WMO-No. 1347. Женева: WMO.
2. Atmospheric Chemistry and Physics (2023). Special Issue: Global Aerosol Model Intercomparison Project (PIGAP-FGPE). Том 23, № 8.
3. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). (2022). IFS-AER Documentation Cycle 48r1. Рединг.
4. Росгидромет. (2022). Глобальная аэрозольная модель RGAM: описание и верификация. Труды Гидрометцентра России, вып. 384.
5. Holben, B. N., et al. (2022). AERONET – A Federated Instrument Network for Aerosol Characterization. База данных AERONET.
6. Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS). (2023). CAMS Global Aerosol Reanalysis (CAMSRA) Product Description. ЕС.

---

В соответствии с законодательством РФ: информация о деятельности организации Meta (организация признана экстремистской, деятельность запрещена в РФ) Platforms Inc. признана запрещённой на территории РФ; ссылки на продукты данной организации — только для цитирования научных и технических публикаций.