Один из самых фундаментальных вопросов, связанных с изменением климата, также является одним из самых сложных: насколько точно Земля согреется в ответ на будущие выбросы парниковых газов?
Ответ, говорят ученые, кроется в небе над нашими головами. Облака—это пушистые, маловероятные привратники изменения климата-они играют решающую роль в том, как быстро мир нагревается.
Ряд недавних исследований пролил новый свет на эту роль. По мере того, как мир нагревается, облачный покров будет меняться по всему земному шару. И эти меняющиеся облака, вероятно, ускорят глобальное потепление.
Это означает, что Земля может быть немного более чувствительной к парниковым газам, чем предполагали некоторые более старые оценки.
“Облака-это большая неопределенность”,-сказал Пауло Сеппи, климатолог из Имперского колледжа Лондона и соавтор одного из новых исследований. - И это было главной мотивацией. Мы хотим понять, как изменятся облака и как это облако повлияет на глобальное потепление”.
Облачные исследования-хитрый бизнес. Облака иногда оказывают согревающий эффект на местный климат, а иногда и охлаждающий эффект—все зависит от типа облака, местного климата и множества других условий.
Изменение климата только усложняет дело. Глобальное потепление, как ожидается, увеличит некоторые типы облаков в одних местах и уменьшит их в других. В целом, это большое, сложное лоскутное одеяло эффектов по всему миру.
В течение многих лет ученые пытались точно определить, как изменятся облака с будущим потеплением—и сделают ли они изменение климата хуже, или они могут ослабить некоторые из его последствий. На этот вопрос было трудно ответить. Ученые обычно используют компьютерные модели для предсказания будущего изменения климата. Но облака, как известно, трудно имитировать, особенно в глобальном масштабе.
За последние несколько месяцев, однако, несколько исследований начали доходить до сути. Все они приходят к одним и тем же выводам: некоторые из худших сценариев глобального потепления могут оказаться менее вероятными, чем предполагали ранее ученые. Но некоторые из лучших сценариев также, безусловно, не произойдут.
Все эти исследования сосредоточены на одном и том же вопросе: насколько точно потеплеет мир, если концентрация углекислого газа в атмосфере достигнет удвоенного доиндустриального уровня?
Пока это гипотетический вопрос. Но это скоро может измениться.
До промышленной революции, около 150 лет назад, уровень углекислого газа в мире колебался около 280 частей на миллион. Вдвое больше-560 промилле. Сегодня их концентрация уже превышает 410 промилле и растет с каждым годом.
Этотвопрос об удвоении CO2-метрика, известная ученым как “равновесная чувствительность климата”,—был центральным вопросом среди исследователей климата на протяжении десятилетий.
Кроме того, добиться прогресса в этом деле было очень трудно.
В 1979 году в основополагающем докладе Национальной академии наук было высказано предположение, что в ответ планета, вероятно, нагреется где-то на 1,5-4,5 градуса по Цельсию. В течение многих лет исследование за исследованием приходило к более или менее одинаковым выводам.
Только недавно исследователи начали сужать этот круг—и улучшения в облачных исследованиях были во многом связаны с этим.
В прошлом году новое революционное исследование показало, что удвоение содержанияCO2, скорее всего, приведет к потеплению где-то от 2,6 до 3,9 градусов по Цельсию.
Это существенно более узкая проекция, исключающая некоторые из более высоких проекций и исключающая большую часть нижнего диапазона. Это исследование объединило все самые последние исследования по чувствительности климата, учитывающие множество различных линий доказательств, включая последние достижения в области облачных исследований.
И за последние несколько месяцев несколько недавних исследований, сосредоточенных в основном на облаках, также подтвердили более узкий диапазон чувствительности климата.
Февральское исследование в журнале Nature Climate Change предположило , что вероятная чувствительность составляет около 3,5 ° C. Майское исследование, также опубликованное в журнале Nature Climate Change, поставило ее около 3 ° C. Оба исследования показали, что облака в мировом масштабе, вероятно, будут оказывать умеренное усиливающее влияние на скорость глобального потепления.
Эти исследования использовали реальные наблюдения, чтобы сделать свои выводы. Они собрали большое количество данных о поведении облаков—как облака реагируют на изменения температуры, влажности и других погодных переменных—и затем провели статистический анализ этих наблюдений, чтобы выяснить, как облака, вероятно, будут реагировать на будущие изменения климата.
По словам Марка Зелинки, климатолога и эксперта по облакам из Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса и соавтора майского исследования и прошлогоднего исследования, это довольно традиционный способ решения проблемы.
Более новое исследование, с другой стороны, приняло менее традиционный подход. Опубликованное на прошлой неделе в журнале Proceedings of the National Academy of Sciencesисследование использовало машинное обучение , чтобы выяснить, как облака реагируют на изменения в своей среде.
Машинное обучение-это отрасль искусственного интеллекта, в которой компьютеры просеивают большие объемы данных, выявляют закономерности и затем используют эти закономерности для построения алгоритмов, предсказывающих, как будущие данные должны вести себя в различных условиях. В данном случае исследователи использовали реальные наблюдения за тем, как облака реагируют на изменения окружающей среды.
Подход машинного обучения пришел к аналогичному выводу: более узкая чувствительность к климату, которая исключает большинство более мягких климатических сценариев. Исследование показало, что почти нет шансов на климатическую чувствительность ниже 2 С.
“Некоторое время я думал, что проблема облаков особенно подходит для подходов машинного обучения”, - сказал Сеппи, который проводил исследование вместе с коллегой-климатологом и экспертом по машинному обучению Пэром Новаком. - Если вы хотите понять связь между облаками и температурой, влажностью или ветром, то довольно трудно выявить индивидуальные эффекты каждой из этих переменных окружающей среды.
Машинное обучение может быть более простым способом справиться с таким сложным набором данных, сказал он.
Машинное обучение многообещающе проявляется и в других видах облачных исследований. Некоторые исследовательские группы экспериментируют с включением компонентов машинного обучения в глобальные климатические модели, чтобы обойти трудности моделирования облаков.
Облака представляют собой сложную задачу для моделей, потому что они требуют чрезвычайно тонкой физики-в конце концов, облака формируются из крошечных капель воды в небе. Моделирование этих микроскопических процессов в глобальном масштабе потребовало бы невообразимого уровня вычислительной мощности; это просто невозможно.
Чтобы обойти это, моделисты обычно не заставляют свои модели физически моделировать образование облаков. Вместо этого они вручную подключают информацию о том, как облака должны формироваться и реагировать на изменения в окружающей среде, - тактика, известная как параметризация.
Альтернативой параметризации может быть машинное обучение. Вместо включения правила о том, как облака должны вести себя в рамках модели, компонент машинного обучения может создавать алгоритмы, которые предсказывают, как облака должны реагировать.
Это еще не совсем общепринятая стратегия. Но несколько исследовательских групп в последние несколько лет начали исследовать, насколько это может быть полезно.
Это многообещающие достижения в сложной области облачных исследований. Тем не менее, “машинное обучение-очень полезный инструмент, но не панацея”, - предупредил Пирс Форстер, директор Международного центра Пристли по климату Лидского университета, в электронном письме E&E News.
Машинное обучение является эффективным способом анализа сложных наборов данных, но оно может оставить без ответа некоторые вопросы о лежащих в основе этих данных физических процессах. Есть еще много места для более традиционных исследований о том, как и почему поведение облаков.
“Скоординированное развитие событий на обоих фронтах-вот ответ, на мой взгляд”, - добавил Форстер.
В то же время, добавила Зелинка, обнадеживает тот факт, что различные стратегии пришли к сходным выводам.
“Если бы это было всего лишь одно исследование, вы могли бы усомниться в достоверности этого результата, - сказала Зелинка. - Но если вы получаете все больше и больше свидетельств от независимых авторов, использующих независимые методы, и все они приходят к одинаковым выводам, это довольно мощно.
