В 2019 году успешно завершилась первая фаза международного эксперимента ESM-SnowMIP, направленного на сравнение моделей снежного покрова. Одной из 28 моделей взаимодействия подстилающей поверхности с атмосферой стала модель локального тепловлагообмена (Land Surface Model, LSM) SPONSOR, разработанная в Лаборатории климатологии ИГ РАН под руководством чл.-корр. А.Б. Шмакина. Частью этой модели является модель снежного покрова с учетом слоистой структуры снега и его метаморфизма, разработанная с.н.с. Д.В. Турковым.
По результатам первой фазы эксперимента выяснилось, что модель SPONSOR хорошо воспроизводит характеристики снежного покрова и почвогрунтов для большинства экспериментальных полигонов; в связи с этим опубликовано и подготовлено для публикации несколько статей в ведущих мировых журналах.
Проект ESM-SnowMIP призван обеспечить прогресс в понимании связанных со снегом процессов и обратных связей в глобальной климатической системе и их отражение в климатических моделях в контексте происходящих изменений климата. ESM-SnowMIP является одним из направлений Всемирной программы климатических исследований (WCRP), «Melting Ice and Global Consequences» («Таяние льдов и глобальные последствия»), а также скоординирован с Международной программой сравнения моделей климата CMIP6.
Снег является важнейшим криосферным компонентом климатической системы. Благодаря своим особым физическим свойствам снег играет в земной системе сразу несколько ролей. Его высокое альбедо порождает положительную обратную связь, которая усиливает глобальные климатические колебания и считается одной из движущих сил наблюдаемого Арктического усиления текущего глобального потепления. Снег действует как «быстрый переключатель климата» на более коротких (еженедельных и сезонных) временных масштабах, причем наблюдается сильная связь между температурой и снежным покровом в региональном масштабе. Изоляция подстилающего грунта зимой сильно влияет на температурный режим почвы и, следовательно, на тепловое состояние вечной мерзлоты и ее углеродный баланс. В целом, связь между снегом и атмосферой наиболее сильна в период таяния, но также обнаружено, что влияние снега хорошо сохраняется и в бесснежный сезон из-за его воздействия на влажность почвы. В связи с очевидным и глубоким воздействием на хозяйственную деятельность в районах распространения снега можно ожидать больших потенциальных экономических последствий уменьшения площади и времени залегания снежного покрова в условиях потепления климата.
Блоки расчета снежного покрова, включенные в глобальные климатические модели, имеют различную степень сложности: от очень простых однослойных моделей с заданными физическими свойствами снега до более сложных многослойных моделей, учитывающих большинство важных для снегообразования процессов. Однако некоторые важные физические процессы, влияющие на снег, не улавливаются даже самыми детальными физически обоснованными моделями снега. В настоящее время установлено, что даже если есть возможности для улучшения схем снежного покрова, используемых в моделях климата, современные знания физики снега не позволяют полностью устранить неопределенность в моделировании снега даже в самых детальных моделях снежного покрова. Дополнительная неопределенность в моделировании снега часто возникает из-за несовершенных метеорологических данных, используемых в качестве входных (форсинга) при расчетах снежного покрова.
В Институте географии РАН ведутся многолетние исследования криосферных процессов, в частности, процессов формирования и трансформации снежного покрова. Одним из результатов исследований и явилось создание модели локального тепловлагообмена SPONSOR.
Предыдущие проекты по взаимному сопоставлению моделей снежного покрова проводились, как правило, на локальном масштабе, и один из важных выводов самого последнего из них, этапа 2 SnowMIP (завершен в 2009 г.), заключался в том, что необходимо решить проблему оценки моделей снега не только для локального, но и для регионального и глобального масштабов, на которых они часто применяются. Цель проекта ESM-SnowMIP состоит в том, чтобы представить новую, уже осуществляемую инициативу, направленную на оценку большого диапазона моделей снега, как на локальном, так и на региональном и крупномасштабном уровне, включая как автономные модели поверхности суши, так и те, которые являются частью современных моделей климата.
Первая фаза проекта ESM-SnowMIP началась в 2017 году. В этой фазе проекта приняли участие 28 моделей взаимодействия подстилающей поверхности с атмосферой, как автономных, так и являющихся частями глобальных климатических моделей, разработанных ведущими мировыми центрами изучения климата.
Чтобы получить более глубокое представление о поведении моделей в различных природных условиях, ESM-SnowMIP в первой фазе включает эксперименты с использованием высококачественных данных форсинга, полученных в результате многолетних наблюдений на хорошо оснащенных эталонных станциях наблюдения, расположенных в разных регионах Северного полушария. Всего рассматривались 10 эталонных станций наблюдения с различными природными условиями. Целью первой фазы было воспроизведение «вслепую», (т.е. заранее неизвестных, что делает невозможной «подгонку» модели) характеристик снежного покрова и почвогрунтов при использовании высококачественных многолетних данных метеонаблюдений.
По результатам расчетов характеристик снежного покрова для 10 полигонов ESM-SnowMIP показано, что при наличии качественных входных данных (форсинга), которые предоставили организаторы эксперимента, модель SPONSOR хорошо воспроизводит характеристики снежного покрова и почвогрунтов для большинства экспериментальных полигонов. По результатам первой фазы эксперимента опубликовано и подготовлено для публикации несколько статей в ведущих мировых журналах.
Следующая фаза эксперимента ESM-SnowMIP будет включать в себя расчеты для пространственно-распределенных данных в различных регионах Северного полушария, а также эксперименты по чувствительности моделей снежного покрова к различным физическим процессам на подстилающей поверхности и в приземной атмосфере. Начало 2-ой фазы запланировано на вторую половину 2020 года.
