Как понимание погодных и климатических рисков зависит от суперкомпьютеров, подобных NCAR

Вы когда-нибудь задумывались, как синоптики могут заранее предсказать погоду на несколько дней или как ученые выясняют, как климат может развиваться при различных политических мерах?

Система Земли представляет собой обширную сеть переплетенных процессов: от микроскопических химических реакций до сильных штормов. Океанские течения циркулируя глубоко в Атлантике, леса обменивают углерод с атмосферой и люди меняются Состав воздуха оказывает влияние на всю систему. Эти процессы регулируются физические законытакой как сохранение массы, энергия и импульс.

Все это разворачивается в таком большом масштабе, что ни один человеческий разум не может по-настоящему охватить это полностью. И все же система настолько чувствительна, что даже небольшое возмущение, если дать ей достаточно времени, может изменить ее траекторию в нужном направлении. кардинально другое направление. Эта чувствительность называется «хаосом», также известным как «хаос».эффект бабочки». Планета одновременно огромна и хрупка.

Несмотря на эту сложность и масштаб, учёным удается моделировать и предвидеть как изменится климат.

Как это вообще возможно? За долгосрочными климатическими прогнозами, влияющими на нашу жизнь, стоит одно из самых замечательных научных достижений современности: климатические модели, работающие на основе суперкомпьютеры.

Я специалист по климатическим данным. Мои коллеги и я пытаемся понять экстремальные погодные и долгосрочные климатические риски, используя виртуальные версии Земли внутри этих машин.

Что такое климатическая модель на самом деле

Вот самый простой способ изобразить климатическую модель:

Представьте себе, что вы разделили всю планету на 3D коробки. На поверхности каждый квадрат может представлять собой территорию шириной от 50 до 100 километров. Затем мы складываем коробки вверх в атмосферу и вниз в океаны, чтобы создать трехмерную сетку, охватывающую земной шар.

В каждой коробке указаны цифры: температура, скорость ветра, влажность, толщина морского льда, влажность почвы и сотни других переменных. Модель содержит математические выражения, описывающие, как эти переменные влияют друг на друга: как движется тепло, как воздух поднимается и опускается, как влага конденсируется в облаках, как океан поглощает и перераспределяет энергию.

Затем мы позволяем модели двигаться вперед во времени, решая математические задачи и обновляя каждую переменную в каждом блоке. Потом еще раз. И снова.

Теперь увеличьте это. Миллионы ячеек сетки. Сотни переменных в коробке. Расчеты проводились миллионы раз для моделирования десятилетий или даже столетий.

А поскольку система хаотична, мы не запускаем модель только один раз. Мы запускаем его много раз с немного разными начальными условиями – то, что ученые называют ансамбль – убедиться, что результат на самом деле является истинной реакцией системы на рассматриваемый сценарий, такой как повышение температуры из-за увеличения выбросов, а не эффект хаоса.

Результатом является астрономическое количество вычислений. Для их выполнения требуются компьютеры, способные выполнять квадриллионы операций в секунду. известные как суперкомпьютеры петафлопсного масштаба. Петафлопс равен 1 квадриллиону – 1 000 000 000 000 000 – вычислений в секунду!

От моделирования к реальным решениям

Эти симуляции позволяют принимать решения, влияющие на повседневную жизнь: как высоко поднимать дома в подверженных наводнениям районах, как проектировать электросети, устойчивые к продолжительным волнам жары, как управлять водными ресурсами во время засухи.

Городские планировщики, инженеры, специалисты по чрезвычайным ситуациям и политики – все полагаются на информацию, полученную на основе этих моделей.

Десятки основных климатических моделей были разработаны по всему миру университетами, национальными лабораториями и государственными учреждениями. Каждый центр моделирования создает свой собственный код, делает свои собственные физические предположения, выбирает собственное разрешение сетки и управляет собственными суперкомпьютерными системами. Благодаря международным усилиям, таким как Проект взаимного сравнения связанных моделейЦентры моделирования согласовывают общие эксперименты: например, одни и те же сценарии выбросов парниковых газов и одни и те же извержения вулканов.

Когда ты это слышишь прогнозируется усиление экстремальных дождей в более теплом мире, или что Северный Ледовитый океан может стать сезонно свободный ото льда в течение десятилетийэти выводы не являются результатом расчетов, проведенных одним ученым, одной группой ученых или даже одним запуском модели. Они возникают на основе десятков независимо разработанных моделей, работающих на суперкомпьютерах размером с комнату, в результате заранее согласованных и тщательно скоординированных экспериментов.

Это глобальное сотрудничество является одной из причин, по которой ученые так много знают об изменении климата. Такое совместное моделирование позволяет ученым всего мира проверять гипотезы и исследовать будущие риски на основе консенсуса моделей.

Неудивительно, что Нобелевская премия по физике 2021 года признанные пионеры моделирования климата. Эти модели фундаментально изменили способность человечества понимать сложную планету.

Не существует альтернативного способа ответить на вопросы «что, если» о будущей климатической системе. Что произойдет, если количество углекислого газа увеличится вдвое? Что, если выбросы начнут быстро снижаться? Что, если крупное извержение вулкана выбросит аэрозоли в стратосферу? Поскольку климатическая система настолько сложна, и силы могут вытолкнуть ее за пределы исторического опыта, прошлое больше не является надежным проводником в будущее. Так статистических моделей недостаточно.

Искусственный интеллект также не может заменить эту основу. ИИ добился впечатляющего прогресса в краткосрочном прогнозировании погоды, изучении закономерностей на основе обширных наборов исторических данных и составлении прогнозов с поразительной скоростью.

Но климатические прогнозы требуют экстраполяции на условия, с которыми планета не сталкивалась в современной истории, например, на более высокие концентрации парниковых газов. Сегодня ИИ может ускорить моделирование и анализировать огромные объемы данных, но он не может заменить решение физических уравнений, управляющих системой.

Национальные суперкомпьютерные центры необходимы

В Соединенных Штатах крупные усилия по моделированию климата поддерживаются национальными лабораториями и федеральными центрами, включая НАСА и Национальный центр атмосферных исследованийили NCAR, вместе с несколькими исследовательскими университетами.

В NCAR ученые разработали Модель системы Земли сообществакомплексную климатическую модель, которая, возможно, является одной из лучших моделей на сегодняшний день и используется исследователями по всей стране и по всему миру для изучения изменения климата, суровой погоды, воздействия климата на лесные пожары и атмосферных явлений. Это помогло Соединенным Штатам оказаться в авангарде науки о климате и позволило мировому исследовательскому сообществу решить некоторые из наиболее насущных проблем нашего времени.

Для работы больших ансамблей с помощью этой модели требуется мощное оборудование, системы хранения данных, способные обрабатывать петабайты выходных данных, и инженеры, которые поддерживают эти системы в рабочем состоянии. Речь идет не о том, чтобы скачать и запустить программу на ноутбуке. Это научное предприятие национального масштаба, которое производит NCAR и его суперкомпьютер существенный.

В условиях потепления климата ставки высоки. Возможность моделировать систему Земли в большом масштабе — один из самых мощных инструментов, которые человечество должно подготовить к предстоящим рискам.

Эта статья переиздана с Разговорнекоммерческая независимая новостная организация, предоставляющая вам факты и заслуживающий доверия анализ, которые помогут вам разобраться в нашем сложном мире. Его написал: Антониос Мамалакис, Университет Вирджинии

Читать далее:

Антониос Мамалакис не работает, не консультирует, не владеет акциями и не получает финансирования от какой-либо компании или организации, которым будет полезна эта статья, и не раскрыл никакой соответствующей принадлежности, кроме своей академической должности.