Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Исследование динамики климата высоких широт с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана

ВАК РФ 25.00.29, Физика атмосферы и гидросферы

Автореферат диссертации по теме "Исследование динамики климата высоких широт с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана"

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «ГЛАВНАЯ ГЕОФИЗИЧЕСКАЯ ОБСЕРВАТОРИЯ им. А.И.ВОЕЙКОВА»

На правах рукописи

Владимир Михайлович КАТЦОВ

ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИКИ КЛИМАТА ВЫСОКИХ ШИРОТ С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛЕЙ ОБЩЕЙ ЦИРКУЛЯЦИИ АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА

Специальность 25.00.29 - физика атмосферы и гидросферы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук

Санкт-Петербург 2006 г.

Работа выполнена в государственном учреждении «Главная геофизическая обсерватория им.А.И. Воейкова»

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук доктор физико-математических наук доктор физико-математических наук

Ведущая организация:

Институт физики атмосферы им. A.M. Обухова РАН

Генихович Евгений Львович Макштас Александр Петрович Рябченко Владимир Алексеевич

Защита состоится 25 октября 2006 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д327.005.01 в государственном учреждении «Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова» по адресу: г. Санкт-Петербург, 194021, ул. Карбышева, д.7.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке государственного учреждения «Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова»

Автореферат разослан « Л/» сентября 2006 г,

Ученый секретарь л

диссертационного совета // /ТУ

доктор географических наук В. Мещерская

1. Общая характеристика работы

Актуальность исследования

На рубеже 20-го и 21-го веков наблюдаемое глобальное потепление вышло за пределы, позволяющие рассматривать проблему антропогенного изменения климата как умозрительную. Межправительственная Группа Экспертов по Изменению Климата (МГЭИК) предоставляет все новые веские основания в подтверждение того, что антропогенные парниковые газы (ПГ), накопленные в атмосфере в течение так называемой индустриальной эпохи, уже оказывают заметное влияние на климат. Высока вероятность усугубления антропогенных изменений климата в течение 21-го века. При этом существуют неопределенности ч в количественных оценках того, как климатические изменения будут протекать в различных регионах Земли, в том числе - в высоких широтах.

Высокие широты обоих полушарий представляют особый интерес для России. Значительная часть территории страны находится в Арктике; присутствие же России в Антарктике имеет важное геополитическое, научное, а в перспективе, возможно, и экономическое значение. И Арктика, и Антарктика характеризуются труднодоступностью и сравнительно малой изученностью. При этом российская наука в исследованиях полярных регионов, в том числе их климата, традиционно занимает сильные позиции.

В современных исследованиях изменчивости и предсказуемости глобальной климатической системы высокие широты обоих полушарий занимают все более заметное место. Интерес к Арктике в последнее время заметно повысился благодаря полученным из наблюдений данным о происходящих в этом регионе быстрых изменениях климата, а также благодаря модельным прогнозам, указывающим на так называемое полярное усиление антропогенного глобального потепления на протяжении всего 21-го века [1РСС 2001; ACIA, 2005]. Наблюдаемые и прогнозируемые изменения образуют, в целом, непротиворечивую картину [Serreze and Francis, 2006], однако оценка вклада антропогенного фактора в наблюдаемое в течение последних десятилетий потепление Арктики представляет определенную проблему из-за присущей климатической системе низкочастотной естественной изменчивости [Polyakov et al., 2003]. В Антарктике наблюдаемые изменения климата неоднозначны, и их оценка затруднена еще более острым, чем в Арктике, недостатком данных наблюдений.

Высокие широты являются средоточием многочисленных и до сих пор недостаточно изученных климатически значимых процессов и обратных связей. Значительная часть обратных связей привносится в климат высоких широт криосферсй, в особенности — морским льдом со всей присущей ему сложностью динамических и термодинамических процессов. Наряду с криосферой, особенности формирования облачности и атмосферного

пограничного слоя, низкое влагосодержание воздуха, необычная стратификация Северного Ледовитого океана (СЛО), специфическая роль субарктических морей Северной Атлантики и Южного океана в глобальной термохалинной циркуляции и другие особенности делают и Арктику, и Антарктику чрезвычайно сложными объектами, с точки зрения трехмерного физико-математического моделирования и прогнозирования [5; 8; 39; 42]

Признание мировым сообществом важности и актуальности вышеупомянутых научных проблем обернулось в последние годы целым рядом широкомасштабных инициатив, связанных с изучением климата высоких широт, как на национальном, так и на международном уровне. Достаточно упомянуть намеченное на 2007-2003 гг. проведение третьего Международного полярного года, в котором активное участие примет и Россия. Исследования динамики климата высоких широт, результаты которых изложены в настоящей диссертационной работе, находятся в русле задач ряда национальных, а также международных программ, в том числе Всемирной Программы Исследований Климата (ВПИК) и ее основных проектов СЫУАЫ («Изменчивость и предсказуемость климата»), СНС («Климат и криосфера», в прошлом — АСЗУБ, «Изучение климатической системы Арктики») и ОЕ\УЕХ («Глобальный эксперимент по энергии и воде»).

Цели и задачи исследования

Среди многочисленных задач, связанных с исследованием климатической системы Земли, центральной является проблема предсказания климата — т.е. статистического описания будущих состояний климатической системы в терминах среднего и изменчивости различных характеристик ее компонентов за период времени от нескольких месяцев до тысяч лет и более. Целью настоящей работы, направленной на решение вышеуказанной фундаментальной проблемы теории климата, стало получение физически обоснованной количественной картины антропогенных изменений климата высоких широт (Арктики и Антарктики) в 21-м веке. В рамках изучениянеравновесной реакции климата Арктики и Антарктики на различные сценарии антропогенного воздействия (в виде эмиссий ПГ и аэрозолей) ставятся следующие задачи: (1) оценка пригодности современных климатических моделей для прогноза климата высоких широт; (2) исследование высокоширотных климатических процессов и обратных связей, определяющих чувствительность климатической системы к внешним воздействиям; (3) исследование эволюции климата высоких широт в 20-м веке и выявление на фоне естественной климатической изменчивости антропогенных изменений климата в полярных областях и, наконец, (4) собственно количественные оценки будущих изменений, климата высоких

1 Здесь и в последующих ссылках номерами (в соответствии с Приложением 1) обозначены работы с участием автора диссертации.

широт в результате реализации различных сценариев антропогенного воздействия.

Метод исследования, достоверность и обоснованность результатов

Как следует из названия диссертационной работы, основным методом исследования является численное моделирование общей циркуляции атмосферы и океана, опирающееся на законы физики и методы вычислительной математики. Большинство специалистов признают глобальные объединенные модели общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО) основным и наиболее перспективным инструментом исследования процессов и обратных связей, действующих в климатической системе, естественной изменчивости климата, а также его реакций на внешние, в т.ч. антропогенные, воздействия [5; 7; 14].

Принципиально важным подходом в рамках настоящего исследования является привлечение большого объема данных наблюдений для анализа систематических ошибок современных климатических моделей при воспроизведении климата высоких широт и для оценки пригодности моделей, с точки зрения прогноза климата.

Особенностью настоящего исследования является применение ансамблевого подхода, подразумевающего использование как ансамблей разных моделей, так и ансамблевых расчетов с одной и той же моделью от разных начальных состояний. По сравнению с отдельно взятыми моделями, ансамблевые расчеты, как правило, обеспечивают более высокую успешность воспроизведения средних климатических характеристик. Кроме того, ансамблевый подход дает принципиальную возможность представления результатов прогноза климатических изменений в вероятностной форме.

Использование перечисленных методов и подходов обеспечивает достоверность и обоснованность полученных результатов.

Предмет защиты и новизна результатов

Основу проведенного исследования составляют результаты численных экспериментов как с различными версиями глобальной климатической модели Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова (ГГО), так и с разработанными в других мировых исследовательских центрах моделями общей циркуляции атмосферы (МОЦА) и МОЦАО. Сравнительный анализ результатов экспериментов в большинстве случаев проводился в рамках международных проектов сравнения моделей, а также в рамках подготовки Оценочных Докладов МГЭИК и ACIA.

На защиту выносятся: • Новые модели общей циркуляции океана и морского льда, предназначенные для использования и испытанные в качестве компонентов объединенной глобальной климатической модели ГГО.

• Результаты исследования влияния различных характеристик морского льда на термический режим и общую циркуляцию атмосферы высоких широт.

• Результаты исследования равновесной чувствительности климатической системы (включая климат полярных регионов) к удвоению концентрации углекислого газа в атмосфере.

• Результаты сравнительного анализа воспроизведения (с помощью ансамблей МОЦА и МОЦАО) современного климата Арктики и Антарктики, а также эволюции климата высоких широт в 20-м веке — с целью установления пригодности моделей для использования в оценках будущих изменений климата высоких широт.

• Физически обоснованные количественные оценки изменения климата Арктики и Антарктики, полученные на основе ансамблевых расчетов с помощью МОЦАО нового поколения для различных сценариев антропогенного воздействия.

Новизна перечисленных результатов, помимо публикаций в рецензируемых, в т.ч. международных, изданиях (см. Приложение 1), и высокого индекса цитирования, подтверждается их использованием в ряде крупных международных научных документов (см. «Научная и практическая значимость работы»).

Научная и практическая значимость работы

Научная значимость работы состоит в использовании отдёльных ее результатов при подготовке международных докладов о климате и его изменениях: Второго [IPCC, 1996], Третьего (ТОД, [IPCC, 2001]) и Четвертого (ОД4, готовится к публикации) Оценочных Докладов МГЭИК, а также «Доклада об оценке климатических воздействий в Арктике» [ACIA, 2005]. Некоторые результаты были использованы при разработке Научного плана международной программы «Инициатива партнерства в области наук о Земле в Северной Евразии» [NEESPI, 2004]. Научная значимость работы подтверждается многолетней поддержкой исследований автора Российским Фондом Фундаментальных Исследований (РФФИ): гранты №99-05-65271 (1999-2001 гг.: «Исследование изменчивости и взаимного влияния полярных и глобальных климатических процессов с помощью модели общей циркуляции атмосферы, океана и морского льда»), №02-05-65242 (2002-2004 гг.: «Исследование неравновесной реакции климата высоких широт на антропогенные изменения химического состава атмосферы в 21-м веке»), №0505-65093 (2005-2007 гг.: «Исследование изменчивости климата высоких широт в 20-м и 21-м вв. с использованием суперансамбля климатических моделей») и др.; а также Национальным Научным Фондом США: гранты ОРР-9908812 (1999-2001 гг.: «Даунскейлинг модельных расчетов будущих изменений йлимата в Арктике») и ОРР-0327664 (2004-2007 гг.: «Оценка и диагностика модельных климатических расчетов МГЭЙК для Арктики»),

Практическая значимость работы состоит в фактическом использовании полученных результатов в оценках последствий будущих климатических изменений для населения, экосистем, хозяйственной деятельности и т.п. в полярных регионах [ACIA, 2005] и в возможности их использования при разработке соответствующих адаптационных мер, а также при стратегическом планировании развития экономики и для формирования внутри- и внешнеполитической позиции Российской Федерации по проблемам климата.

Личный вклад автора

Диссертационная работа является итогом исследований, выполнявшихся автором с 1989 г. в ГГО им. А.И. Воейкова в рамках научных программ и планов НИР Росгидромета, Министерства образования и науки РФ, Федеральных целевых программ, инициативных проектов РФФИ, а также ряда международных проектов. Начиная с 1999 г. по настоящее время автор являлся руководителем трех последовательных проектов РФФИ и со-руководителем двух проектов Национального научного фонда США, непосредственно связанных с темой диссертации (см. «Научная и практическая значимость работы»). В качестве исполнителя автор участвовал в диагностическом подпроекте «Полярные процессы и морской лед» обеих фаз Международного проекта сравнения атмосферных моделей (AMIP и AMIP-II, 1992-2002 гг.), а также — в качестве руководителя — в одноименном подпроекте второй фазы Международного проекта сравнения объединенных моделей (CMIP2, 2001-2004 гг.). В настоящее время автор является, соответственно, участником и руководителем двух подпроектов Модельного проекта МГЭИК, связанных с анализом расчетов климата высоких широт с помощью климатических моделей МГЭИК нового поколения [http://www-pcmdi.llnl.gov/ipcc/about_ipcc.php].

В диссертационной работе представлены результаты лишь тех исследований, вклад автора в которые был, по меньшей мере, важным на всех этапах от постановки до реализации. Значительная часть результатов была получена в соавторстве с В.П. Мелешко и сотрудниками руководимой им лаборатории численного моделирования общей циркуляции атмосферы и климата ГГО им. А.И. Воейкова, а также с -другими сотрудниками Отдела динамической метеорологии ГГО. Модели общей циркуляции океана и морского льда ГГО разрабатывались совместно с С.А. Фокиным. Ряд важных результатов был получен в соавторстве с зарубежными коллегами, прежде всего, Дж. Уолшем (J.E. Walsh) и его сотрудниками, а также Э. Шаллином (Е. Kàllén), M. Ванг (M. Wang) и Дж. Оверлэндом (J.E. Overland). При подготовке научных материалов в рамках Первой рабочей группы МГЭИК (глава 7 «Физические климатические процессы и обратные связи» [Stocker et al., 2001] и глава 8 «Оценка моделей» [14] ТОД; глава 8 «Оценка моделей» ОД4; обзор [4]) к сфере ответственности автора, как правило, относились вопросы, связанные с климатом высоких широт и его моделированием.

Публикации и апробация работы

По теме диссертации опубликовано более 60 работ, треть из которых — в рецензируемых отечественных и зарубежных научных изданиях, в том числе в журналах «Известия РАН: Физика атмосферы и океана», «Метеорология и гидрология», «Journal of Climate», «Journal of Hydrometeorology», а также в издательствах «Наука», «Cambridge University Press», «Kluwer Academic Publishers», «Routledge» (см. Приложение 1).

Основные результаты диссертационной работы были представлены на национальных и международных конференциях, совещаниях и симпозиумах, перечисленных в Приложении 2. Кроме того, различные результаты работы докладывались на семинарах в Стокгольмском университете (Стокгольм, 2000 г.), университете Аляски (Фэрбенкс, 2000 г.), Иллинойском университете (Урбана-Шампейн, 2001 г.), Массачусетсом технологическом институте (Бостон, 2003 г.), на семинаре «Глобальные изменения климата» под руководством Г.И. Марчука в Институте вычислительной математики РАН (Москва, 2002 г.); на ежегодных совместных сессиях Рабочей группы по численному экспериментированию (WGNE) и группы GEWEX по моделированию и прогнозированию (GMPP) ВПИК (2000-2005 гг.); на рабочих совещаниях ведущих авторов ТОД и ОД4 МГЭИК (соответственно, 1998-2000 гг. и 2004-2006 гг.) и ACIA (2001-2003 гг.); на научных совещаниях в рамках двустороннего научно-технического сотрудничества: между Росгидрометом и метеорологическими администрациями КНР (Пекин, 2000 г.; Санкт-Петербург, 2002 г.) и Республики Корея (о. Че-Джу, 2001 г., Санкт-Петербург, 2003 г.; Сеул, 2005 г.), а также между Россией и Великобританией (Лондон, 2003 г.); многократно - на семинарах Арктического и Антарктического НИИ, а также на семинарах и заседаниях Ученого Совета ГГО им. А.И. Воейкова.

Ряд результатов был положен в основу лекций, с одной из которых автор выступил на 25-й сессии Объединенного. научного комитета (JSC) ВПИК (Москва, 2004 г.), а с другими — на международных летних школах для молодых ученых,, организованных Международным центром исследований Арктики (IARC, Фэрбенкс, 2003 и 2004 Гг.), а также на российских конференциях молодых ученых, организованных, соответственно, ГГО им. А.И. Воейкова (Санкт-Петербург, 2001 г.) и Институтом физики атмосферы РАН им. А.М. Обухова (Москва, 2004 г.). .

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Общий объем работы составляет 320 страниц, включая 89 рисунков и 7 таблиц. Список литературы содержит 381 наименование.

2. Содержание работы

Введение

Во Введении обоснована актуальность исследования, сформулированы его цель и задачи, метод исследования; а также научная повизна полученных результатов.

Глава 1. Климат высоких широт в контексте глобального потепления

В первом параграфе обсуждаются наблюдаемые изменения глобального климата и климата высоких широт обоих полушарий. Начиная со второй половины 19-го века по настоящее время в глобальной климатической системе наблюдались значительные изменения температуры воздуха у поверхности Земли (ТВП), сопровождавшиеся изменениями других климатических характеристик. По оценкам МГЭИК [IPCC, 2001], среднегодовая глобальная ТВП за весь 20-й век возросла на 0.6Ю.2°С [13]. Последние данные ведущих мировых центров климатических исследований (CRU/UKMO, NCDC, GISS) указывают на еще более значительное повышение глобальной ТВП с конца 19-го века по 2005 г. [Lugina et al., 2005; Hansen et al., 2001, 2005; Smith et al., 2005; Vose et al., 2005; Brohan et al., 2006]. Вероятность обусловленности наблюдаемого глобального потепления антропогенным воздействием в виде выбросов в атмосферу парниковых газов (ПГ) оценивается как очень высокая [IPCC, 2001].

На фоне глобального потепления наблюдаются значительные изменении! климата высоких широт, прежде всего, в Северном полушарии [Serreze et al., 2000; McBean, 2005; Walsh, 2005]. В частности, в Арктике зафиксировано значительное потепление, которое усиливается в течение последних десятилетий [Rigor et al., 2000; Comiso, 2003; Overland et al., 2004] и сопровождается сокращением площади и толщины морского льда (МЛ) в Северном Ледовитом океане (СЛО) [Захаров, 2003; Cavalicri et al., 2003; Rothrock and Zhang 2004; Stroeve et al., 2005]. Слой воды атлантического происхождения в СЛО увеличился и потеплел [Алексеев и др., 1997; Polyakov et al., 2005]. В течение последних десятилетий произошло сокращение площади снежного покрова суши [Robinson and Frei, 2000]. Есть указания на то, что в течение 20-го века в Арктике произошло увеличение количества осадков [16; Graves and Francis, 2002]. Кроме того, баланс массы ледников во второй половине 20-го века был отрицательным [Greene, 2005; Dyurgerov and Meier, 2005], и отмечалось потепление во многих областях распространения вечной мерзлоты [Romanovsky et al., 2002]. Наблюдается увеличение годового стока рек, впадающих в СЛО, и его сезонное перераспределение [Peterson et al., 2002].

В Антарктике наблюдаемая картина изменений климата не столь однозначна. Наиболее значительное потепление (в течение последних 50 лет) зафиксировано па Антарктическом полуострове [Turner et al., 2005]. За период

спутниковых измерений значимых изменений в ледяном покрове Южного океана не обнаружено [Jacka and Budd, 1998; Vinnikov et al., 2006].

Установление причины наблюдаемых изменений климата высоких широт представляет собой серьезную научную проблему: в качестве возможных причин могут выступать как естественная изменчивость, включающая низкочастотные колебания климатической системы, так и потепление климата вследствие роста содержания парниковых газов (ПГ) в атмосфере. В этом контексте особенно примечательны дискуссии вокруг двух потеплений в Арктике в 20-м веке, первое из которых наблюдалось в первой половине 20-го века; второе, уже превысившее по величине первое, началось в 1970-х гг. и продолжается до настоящего времени. Предлагаются различные механизмы, объясняющие первое арктическое потепление [Delworth and Knutson, 2000; Bengtsson et al., 2004; Overland et al., 2004; Serreze and Francis, 2006], однако, не вызывает сомнений, что оно было обусловлено низкочастотной естественной изменчивостью климатической системы. Во втором потеплении некоторые исследователи также не усматривают ничего, кроме естественной изменчивости, в то время как другие, включая автора настоящей работы, считают, что, по крайней мере, отчасти, это потепление связано с антропогенным воздействием в виде роста концентрации ПГ в атмосфере.

Во втором параграфе приводится обзор использованных в настоящей работе источников данных наблюдений за климатом высоких широт (с краткой характеристикой соответствующих проблем и неопределенностей). К числу наиболее серьезных проблем наблюдений за климатом высоких широт относятся редкая наблюдательная сеть, недостаточные репрезентативность и продолжительность рядов наблюдений. Недостаток данных наблюдений оставляет меньше возможностей для оценки качества климатических моделей в высоких широтах, по сравнению с умеренными и низкими; а также в Антарктике, по сравнению с Арктикой. Специфические особенности отдельных видов наблюдений также затрудняют как развитие, так и оценку качества климатических моделей в высоких широтах. Достаточно сказать, что в настоящее время не существует надежных данных о распределении толщины ледяного покрова Мирового океана (в отличие от его границ и сплоченности, которые сравнительно успешно определяются с помощью спутников). Существенные проблемы связаны с наблюдением за облачностью в высоких широтах. Особого упоминания заслуживают измерения твердых осадков; результаты этих измерений нуждаются в дополнительной и весьма сложной коррекции, в числе прочего учитывающей ветровое воздействие [Брязгин, 1976; Bogdanova et al.,'2002; 55].

Помимо Данных наблюдений, в работе широко применяются глобальные реанализы, качество которых неравноценно как для различных климатических характеристик, так и для разных регионов Земли.

Глава 2. Физико-математическое моделирование климатической системы

В первом параграфе (1) обсуждаются проблемы предсказуемости климатической системы; (2) рассматривается иерархия современных климатических моделей; (3) излагаются подходы к оценке их пригодности для расчетов будущих изменений климата; (4) приводится обзор международных проектов сравнения климатических моделей, включая проекты, в рамках которых были получены многие результаты, представленные в настоящей работе; и, наконец, (5) обсуждается ансамблевый подход, являющийся ключевым подходом в настоящем исследовании.

Климатическая система Земли — это сложная система, включающая пять основных взаимодействующих друг с другом компонентов: атмосферу, гидросферу, криосферу, деятельный слой суши и биосферу. Климатическая система эволюционирует под влиянием внутренней динамики своих компонентов, а также - внешних воздействий, таких как извержения вулканов, изменения солнечной активности, антропогенные факторы (например, изменения химического состава атмосферы в результате деятельности человека, изменения землепользования и т.п.). В задачах прогноза эволюции климатической системы следует различать два рода предсказуемости: (1) предсказуемость первого рода определяется зависимостью эволюции системы от ее начального состояния (типичным примером является прогноз погоды — состояния климатической системы в фиксированный момент времени); (2) предсказуемость второго рода суть возможность статистического описания будущих состояний климатической системы в терминах среднего и изменчивости различных характеристик вышеперечисленных ее компонентов за период времени от нескольких месяцев до тысяч лет и более. Таким образом, с точки зрения предсказуемости, различие между климатом и погодой (иными словами, между осреднепным и неосредненным состояниями климатической системы) принципиально: теоретический предел предсказуемости составляет 2-3 недели для погоды (атмосферы) и не определен (но измеряется, по крайней мере, десятилетиями) для климата [7; 9].

Присущие климатической системе сложность, нелинейность и стохастичность существенно ограничивают выбор методов и инструментов, пригодных для оценок будущих изменений климата, оставляя относительно широкие (и далеко не исчерпанные на сегодняшний день) возможности лишь для физико-математического моделирования. В многообразии климатических моделей, используемых сегодня в исследованиях климата, можно выделить следующие четыре класса (в порядке возрастания сложности) [7; 38]: (1) простые климатические модели (например, двумерные, одномерные или даже нульмерные); (2) т.н. модели промежуточной сложности (МПС); (3) модели общей циркуляции атмосферы (МОЦА) с упрощенными описаниями верхнего перемешанного слоя океана и морского льда (ВПСО/МЛ) и, наконец, (4)

МОЦАО, занимающие высшую ступень в иерархии климатических моделей. Основным инструментом исследования климатической системы и, в особенности, предсказания ее будущих состояний являются МОЦАО, а модели, находящиеся на более низких ступенях иерархии играют при этом вспомогательные роли [14].

Выделяются два уровня оценки пригодности моделей для расчетов будущих изменений климата: компонентный и системный. На компонентном уровне рассматриваются отдельные компоненты климатической системы и климатически значимые процессы, представленные в моделях, а также используемые численные аппроксимации (включая разрешение) и параметризации. На системном уровне оценивается способность моделей воспроизводить современное состояние климатической системы, а также различные ее состояния в прошлом, в соответствии с имеющимися данными наблюдений. К проблемам оценки моделей на системном уровне относятся непредсказуемая собственная изменчивость, а также неопределенности во внешних воздействиях на климатическую систему и в данных наблюдений за климатом, используемых для верификации расчетов. Для оценки климатических моделей обычно используются три обширные категории: (1) морфология климата, представленная пространственным распределением и структурой средних значений, средних квадратических отклонений (с.к.о.) и корреляций (и другой статистики) основных климатических параметров; (2) бюджеты (балансы) и циклы в климатической системе (например, гидрологический цикл), а также (3) климатические процессы (например, муссоны, блокинги, конвекция) [Воег, 2000]. Сравнения расчетов с помощью МОЦАО и наблюдений корректно проводить для характеристик, осредненных по достаточно большим площадям и за достаточно большие промежутки времени, измеряемые десятками лет [7].

Сочетание изменяющегося внешнего (например, антропогенного) воздействия на климатическую систему и ее собственной изменчивости определяет два требования, которым должны отвечать МОЦАО в расчетах эволюции климата (например, в течение 20-го века) [1; .2], а именно: (1) способность воспроизводить изменения климата, связанные с внешним воздействием (прежде всего, тренды временных рядов для периодов значительных изменений антропогенного воздействия: например, от начала 20-го века до настоящего времени, либо за последние несколько десятилетий); а также (2) способность генерировать собственную изменчивость, близкую по амплшуде к наблюдаемой в соответствующих диапазонах частот (например, •явления, подобные арктическому потеплению в первой половине 20-го века). При этом не требуется, чтобы МОЦАО воспроизводили время наступления наблюдаемых экстремумов, связанных с собственной изменчивостью климатической системы (поскольку речь в этом случае идет о предсказуемости первого рода) [1].

Таким образом, если, помимо современного климата, модель позволяет воспроизводить различные состояния климатической системы, наблюдавшиеся в далеком прошлом (когда внешние воздействия сильно отличались от современных), а также эволюцию климатической системы (т.е. связанные с внешним воздействием тренды и собственную изменчивость), можно считать, что полученные с помощью этой модели оценки будущих изменений климата в результате реализации того или иного сценария внешнего воздействия — заслуживают доверия [7; 14].

В последние полтора десятилетия оценка моделей чрезвычайно облегчается международной кооперацией в виде проектов сравнения моделей. К наиболее известным международным проектам сравнения моделей относятся Проект Сравнения Атмосферных Моделей AMIP (Atmospheric Model Intercomparison Project), Проект Сразнения Объединенных Моделей (атмосферы и океана) и CMIP (Coupled Model Intercomparison Project). Разнообраные проекты сравнения моделей достаточно полно представляют основные аспекты оценки МОЦАО. Значительная часть проектов посвящена сравнению не только основных компонентов МОЦАО (атмосферных, океанских и др.), но даже отдельных параметризаций [7; 38].

Наиболее высокую успешность воспроизведения наблюдаемого климата, как правило, показывает результат осреднения по ансамблю моделей. Это связано с тем, что систематические ошибки, присущие каждой модели в отдельности, часто являются случайными по отношению к ансамблю моделей и при осреднении по ансамблю взаимно компенсируются. В настоящее время, по-видимому, нет достаточных оснований для того, чтобы автоматически переносить указанное превосходство «средней» модели над отдельными членами ансамбля на оценки будущих изменений климата. Научное сообщество стоит перед необходимостью создания системы показателей (на основе сравнения модельных расчетов с данными наблюдений), которые позволили бы количественно оценивать совокупное качество каждой модели, а не ограничиваться оценками качества расчетов той или иной климатической характеристики в отдельности. Однако, в ожидании разработки и апробации таких показателей (т.н. «метрик»), позволяющих ранжировать модели с точки зрения достоверности рассчитываемых с их помощью будущих состояний климатической системы и, соответственно, распределять веса между моделями в ансамблевых расчетах, именно средние по ансамблю оценки остаются в центре внимания исследователей [1; 7; 9].

Часть неопределенности оценок будущих изменений климатической системы, связанная с ее собственной изменчивостью, не может быть устранена усовершенствованием Моделей. Из-за нелинейности климатической системы модельные расчеты ее эволюции чувствительны к малым возмущениям в начальных условиях. Решая проблему предсказуемости климата, необходимо исследовать неизбежную неопределенность, связанную с собственной изменчивостью, в вероятностном пространстве. С этой целью необходимо

проводить ансамблевые расчеты с варьированием как начальных состояний [29], так и неопределенных модельных параметров - в реалистичном диапазоне, связанном с вероятностным распределением [5; 14] - т.е. использовать т.н. суперансамблевый подход. Под суперансамблем понимается ансамбль разных моделей (либо ансамбль версий одной модели, соответствующих различным реалистичным параметризациям физических процессов), с каждой из которых проводятся ансамблевые расчеты от разных начальных состояний.

Во втором параграфе приводится описание различных версий глобальной климатической модели ГГО, с помощью которой получена значительная часть результатов настоящего исследования. Основу климатической модели ГГО составляет спектральная МОЦА, прогностическими переменными которой являются вертикальная составляющая вихря скорости, горизонтальная дивергенция, температура, влажность и логарифм приземного давления. Подробное изложение методов решения системы уравнений гидродинамики и параметризации физических процессов в МОЦА ГГО дано в работах [24; 53]. После указанных публикаций в модель вносились изменения, относившиеся, в основном, к расчету облачности и ее радиационных свойств, а также — к методам параметризации глубокой конвекции. В ряде исследований МОЦА ГГО используется с заданными на нижней границе условиями (распределениями ТПО и МЛ). В исследованиях равновесной чувствительности климата МОЦА используется с упрощенной параметризацией ВПСО/МЛ [24].

С целью использования в качестве компонентов объединенной климатической модели ГГО [47] были созданы модели общей циркуляции океана (МОЦО) [15; 50] и общей циркуляции МЛ (МОЦМЛ) [19; 51]. (Под общей циркуляцией МЛ подразумевается крупномасштабное горизонтальное движение и деформация снежно-ледяного покрова океана, сопровождающееся образованием разводий, изменением толщины МЛ вследствие торошения, намерзания и таяния, а также выпадения осадков на его поверхность.) МОЦО и МОЦМЛ ГГО синтезируют некоторые успешные разработки в соответствующих областях, а также включают ряд оригинальных разработок, в том числе, изначально ориентированных на исследования климата высоких широт, а также — на особенности численной реализации МОЦА ГГО. Обе модели сочетают описание основных физических процессов с концептуальной простотой и вычислительной эффективностью.

МОЦО ГГО описывает крупномасштабные трехмерные движения в океане, который считается несжимаемой буссипесковой жидкостью. Основными прогностическими переменными являются: трехмерный вектор скорости; отклонение плотности морской воды от постоянного значения; отклонение давления от значения, рассчитанного по постоянной плотности; потенциальная температура и соленость. Уравненкя движения используются в приближенной форме, отвечающей балансу горизонтальной составляющей импульса без учета его адвекции и горизонтальной диффузии. Выделяется

осредненная по вертикали баротропиая составляющая скорости, которая рассчитывается с помощью эллиптического уравнения для интегральной функции тока. В систему исходных уравнений в форме, отвечающей принятым в МОЦО приближениям, включаются также уравнения неразрывности; гидростатики; сохранения тепла и соли; состояния морской воды. Форма уравнений сохранения тепла и соли и метод их численной реализации позволяют использовать различные параметризации диффузии, в частности, с коэффициентами, зависящими от пространственных координат. Уравнение состояния морской воды соответствует формуле UNESCO-73. Температура in situ восстанавливается по потенциальной температуре с использованием эмпирической зависимости Брайдена. На невозмущенной поверхности океана принимается граничное условие «твердой крышки», а вертикальный сдвиг горизонтальной скорости определяется касательным напряжением ветра. На дне океана используются условия обтекания, а потоки импульса, тепла и соли полагаются пулевыми. На боковой границе расчетной области предполагается отсутствие нормальных потоков массы, тепла и соли. Перечисленные граничные условия обеспечивают сохранение массы морской воды, а также массы соли и количества тепла в отсутствие обмена, соответственно, пресной водой и теплом через горизонтальную поверхность океана. Разностные аппроксимации уравнений МОЦО отвечают следующим основным требованиям: (1) точное выполнение законов сохранения тепла, массы воды и соли; (2) монотонность схемы для уравнения распространения тепла и соли; (3) использование сетки, неравномерной по широте и вертикальной z-координате; (4) аппроксимация уравнений распространения тепла и соли в окрестности полюса, обеспечивающая реалистичный трансполярный перенос, представляющий известную вычислительную проблему в конечно-разностных моделях вследствие сингулярности сферической координатной системы. Система уравнений модели интегрируется численно с помощью неявной схемы Эйлера. Численная реализация МОЦО позволяет изменять пространственное разрешение и шаг интегрирования, в зависимости от задач исследования и наличия вычислительных ресурсов.

Испытания МОЦО ГГО проводились для разных версий, отвечающих горизонтальному разрешению МОЦА Т21 и ТЗО (что при объединении с МОЦА позволяет не прибегать к интерполяции при вычислении обмена теплом, влагой и импульсом), и с разрешением по вертикали 11 и 32 уровня. Связность расчетной области, аппроксимирующей акваторию Мирового океана, обусловлена горизонтальным разрешением (двухсвязная область для Т21 и трехсвязная — для ТЗО). Более высокое вертикальное разрешение (32 уровня) позволило, вместо разновидностей конвективного приспособления, для параметризации вертикального перемешивания использовать схему КРР [Large et al., 1994]. Интегрирование с шагом 1 сутки проводилось от состояния покоя и начального распределения температуры и солености [Levitus et al., 1994] с

заданием па верхней границе области условия Дирихле для температуры и солености и условия Неймана для горизонтальной скорости. МОЦО удовлетворительно воспроизводит известные особенности крупномасштабной циркуляции Мирового океана, включая трехмерные поля скорости, температуры и солености, а также очаги глубокой конвекции в субарктических морях и Южном океане. МОЦО занижает интегральные расходы Гольфстрима и Куросио, что, очевидно, отчасти связано с грубым пространственным разрешением; среднегодовой расход Антарктического Циркумполярного течения (АЦТ) близок к наблюдаемому (125 Св).

МОЦМЛ ГГО описывает MJI как двумерную сжимаемую сплошную среду. Уравнения модели (движения, неразрывности, состояния и эволюции сплоченности) сформулированы в терминах основных прогностических переменных: горизонтальной скорости, поверхностной плотности распределения массы, сплоченности, температуры поверхности снежно-ледяного покрова. Плотность массы является функцией средней по площади МЛ толщины, а также сплоченности и объемной плотности льда. Уравнение неразрывности выражает закон сохранения массы МЛ в динамических процессах и ее изменения при тепловых воздействиях. Подобно МОЦО, уравнения движения используются в приближенной форме, отвечающей балансу импульса без учета его адвекции. Для описания внутренних усилий в МЛ используется модель кавитирующей жидкости [Никифоров и др., 1967; Flato and Hibler, 1992]: сдвиговые усилия считаются отсутствующими, а нормальные усилия возникают только при сжатии. Замыкание системы уравнений модели осуществляется с помощью определяющего соотношения сплошной среды в форме равновесного уравнения состояния. В областях, где сплоченность не достигает заданного a priori предельного значения, уравнение эволюции сплоченности суть уравнение неразрывности, умноженное на толщину МЛ; в то время как в областях, где предельное значение сплоченности достигнуто и дивергенция скорости отрицательна, это уравнение принимает форму уравнения переноса (также умноженного на толщину) максимального значения сплоченности, тем самым определяя движущиеся границы областей торошения МЛ. Для расчета эволюции массы и сплоченности МЛ в термических процессах использованы параметризации, предложеппые в работе [Mellor and Kantha, 1989]. В частности, используются выраженные в объемном эквиваленте потоки тепла, отвечающие различным типам термодинамического взаимодействия между атмосферой, океаном и МЛ. Поток тепла на нижней границе МЛ считается пропорциональным отклонению температуры морской воды от температуры ее замерзания с коэффициентом, линейно зависящим от скорости трения в воде. Поток тепла между атмосферой и океаном в разводье определяется как остаточный член уравнения бюджета тепла верхнего слоя океана и учитывается только в том случае, если в рассматриваемой точке ТПО равна температуре замерзания морской воды. Поток между атмосферой и МЛ

рассчитывается в МОЦА ГГО. Предварительно из нестационарного уравнения локального бюджета тепла определяется температура верхнего слоя льда толщиной 2.5 см с выпавшим на его поверхность снегом. Изменения высоты снежного покрова определяются из локального бюджета массы снега, а поток тепла через лед рассчитывается в соответствии с предположением о линейном распределении температуры. Связные части Мирового океана, занятые МЛ, подразделяются на зоны разрежения, сплочения и торошения, отличающиеся формой используемых уравнений. В зонах разрежения (дивергенция скорости положительна) уравнение движения не содержит градиента внутренних усилий, поэтому скорость дрейфа МЛ определяется локальным балансом сил. На твердых границах (берег) зон разрежения задается нулевая сплоченность, поскольку допускается движение МЛ от берега с образованием открытой воды. На твердых границах зон сплочения и торошения (дивергенция скорости отрицательна) предполагается отсутствие нормального потока. Здесь нормальная производная внутреннего усилия, сопровождающего сжатие МЛ, определяется из проекции уравнения движения на направление нормали к границе. На жидких границах полагается отсутствие нормального градиента давления. На внешних границах связных областей задается нулевая сплоченность МЛ. На всех типах внутренних границ (между зонами сплочения, торошения и разрежения) обеспечивается непрерывность потоков массы и сплоченности. Как количество, так и конфигурация зон различного типа не постоянны и определяются в процессе решения. Перечисленные граничные условия обеспечивают сохранение полной массы МЛ в отсутствие тепловых воздействий, а также убывание интегральной кинетической энергии в отсутствие воздействий динамических. Сформулированная задача интегрируется численно с использованием неявной схемы Эйлера для расчета эволюции массы и сплоченности МЛ. Для вычисления поля скорости применяется метод расщепления по физическим процессам [Марчук, 1980]. Построена безусловно устойчивая неявная форма системы конечно-разностных уравнений, так что величина шага по времени выбирается произвольно. Используемая схема эквивалентна неявной схеме Эйлера.

МОЦМЛ была реализована на гауссовой сетке МОЦА ГГО (Т21 и Т30) с реалистичными береговыми очертаниями Мирового океана. Первоначально воспроизводилась сезонная эволюция МЛ при заданных внешних воздействиях. Проверено, что численная схема модели позволяет рассчитывать трансполярный перенос в Северном полушарии. Следующим этапом испытания МОЦМЛ стало объединение ее с МОЦА/ВПСО [49; 51]. Взаимодействие атмосферного и ледового компонентов объединенной модели осуществлялось с шагом интегрирования последнего — 1 сутки. В контрольном эксперименте объединенная МОЦА/МОЦМЛ/ВПСО (версия Т21Ы4) продемонстрировала уменьшение массы МЛ в обоих полушариях и увеличение амплитуды сезонных вариаций его площади в СЛО (за счет сокращения площади многолетнего

льда). Межгодовая изменчивость зимнего максимума площади MJI (около 1 млн. км2 в Северном и 2 млн. км2 в Южном полушариях), сезонная изменчивость площади MJI в Южном полушарии (порядка 15 млн. км2) и максимальные значения зимой в Северном (14-15 млн. км2) — остались в пределах наблюдаемых величин. Было оценено влияние включения динамического компонента МОЦМЛ на изменчивость атмосферной циркуляции в синоптическом и более долгопериодном диапазонах. Это влияние оказалось незначительным.

МОЦМЛ и МОЦО были объединены с МОЦА ГГО T21L14 и испытаны в качестве компонентов МОЦАО [47]. Обмен между МОЦО/МЛ и МОЦА осуществлялся 1 раз в сутки (т.е. на каждом шаге интегрирования МОЦО/МЛ). Использовалась процедура коррекции потоков [Sausen et al., 1987] тепла, пресной воды и количества движения. Продолжительные (на многие сотни лет модельного времени) эксперименты по установлению совместной циркуляции атмосферы и океана при фиксированном содержании ПГ в атмосфере дали удовлетворительные (с учетом указанного низкого разрешения) результаты.

Глава 3. Климат высоких широт в расчетах с моделями общей циркуляции атмосферы

В первом параграфе анализируются систематические ошибки, особенности и закономерности воспроизведения современного климата высоких широт МОЦА при заданных условиях на нижней границе (ТПО и МЛ). Основное внимание уделяется анализу воспроизведения наблюдаемого климата высоких широт с помощью ансамбля МОЦА, принимавших участие в проекте AMIP-II (в том числе МОЦА ГГО). Кроме того, обсуждаются результаты сравнительного анализа МОЦА двух поколений (AMIP и AMIP-II, соответственно, начала и конца 1990-х гг.).

Большинство моделей AMIP-II удовлетворительно воспроизводит сезонный ход ТВП над СЛО [11; 34; 44]. Завышение ТВП в среднем по ансамблю моделей (по отношению к рсанализу NCEP/NCAR) отмечается в холодный период - с октября по май - и составляет 2-3°С. Это, вероятно, связано с заданием сплоченности МЛ, который, в отличие от МОЦАО, не может реагировать уменьшением доли открытой воды на понижение ТВП. Напротив, летом ансамбль в среднем занижает ТВП на 1-2°С. В южной полярной области систематические погрешности и разброс между МОЦА оказываются большими, чем в северной, что, в числе прочего, связано с различиями пространственного разрешения моделей и соответствующими различиями в воспроизведении орографии Антарктиды. По сравнению с предыдущим поколением МОЦА (AMIP-I [58; 59]), произошло некоторое улучшение воспроизведения ТВП в полярных регаоиах, включая уменьшение межмодельного разброса.

Пространственное распределение модельных осадков в ансамбле МОЦА АМ1Р-П [11; 44] характеризуется двумя максимумами в северо-восточных частях Атлантики и Тихого океана, и минимумом над центральной частью СЛО, смещенным в канадский сектор. Отклонения от наблюдаемого распределения преимущественно положительны над большей частью центральной Арктики, особенно - над северо-американским сектором СЛО. Одновременное занижение осадков • над Норвегией и завышение над юго-восточной Гренландией предполагает, что шторм-трек в северо-восточной части Северной Атлантики (от Исландии до Баренцева моря) в моделях либо слишком слаб, либо смещен к западу. По сравнению с. АМ1Р-1 [20; 21; 54; 56], в АМ1Р-П произошло уменьшение разброса между моделями, а средний по ансамблю сезонный ход приблизился к наблюдаемому, особенно в летние месяцы. Однако в холодное время года МОЦА завышают осадки над СЛО.

Над водосборами суши СЛО модели АМ1Р-П в среднем систематически завышают осадки в течение всего года, особенно весной и летом. Отмечается сильная связь между летними осадками и эвапотранспирацией в субарктических частях континентов [21]. Завышение моделями' осадков над сушей позволяет предположить, что эвапотранспирация также завышена. По сравнению с АМ1Р-1, очевидного сокращения разброса оценок разности осадков и испарения/эвапотранспирации (Р-Е) между моделями АМ1Р-И не произошло. Средние по ансамблю МОЦА АМ1Р-П значения Р-Е для азиатского и северо-американского водосборов удовлетворительно согласуются с наблюдательными оценками.

Оценки баланса массы для Гренландского и Антарктического ледяных щитов различаются между МОЦА не только величиной, но и знаком [20; 52; 57]. Эти оценки позволили предположить, что баланс массы Гренландского ледяного щита определяется в основном тремя компонентами - осадками, таянием (жидким стоком) и стоком в виде айсбергов, в то время как для Антарктического щита решающую роль шрагот осадки и айсберговый сток. Последний не может быть оценен с помощью МОЦА без привлечения гипотезы о величине (и знаке) баланса ледниковой массы.

Модельное распределение атмосферного давления не только характеризует качество динамических компонентов МОЦА, но и определяет ветровое напряжение и потоки тепла и влаги на подстилающей поверхности. Так, в МОЦАО реалистичное воспроизведение океанских течений, дрейфа МЛ и связанных с ними переносов тепла и массы требует надлежащего воспроизведения распределения атмосферного давления, в особенности, его градиентов. Это, в частности, важно в Арктике, поскольку движение МЛ обеспечивает перенос почти пресной воды из СЛО в субарктические моря Северной Атлантики, где особенности стратификации в верхнем слое океана могут оказывать существенное влияние на глубокую конвекцию, формирование глубинной атлантической водной массы и крупномасштабную термохалинную

циркуляцию. Доминирующей особенностью среднегодового поля атмосферного давления на уровне моря в северной полярной области, полученного в среднем по ансамблю МОЦА (как АМ1Р-1, так и - в несколько меньшей степени — АМ1Р-И), является сдвиг антициклона, характерного для моря Бофорта, в сторону Евразии и соответствующее занижение давления вблизи арктического побережья Аляски [И; 44]. Ориентация изобар в среднем по каждому ансамблю МОЦА такова, что ветровое воздействие на ледяной покров СЛО оказывается существенно отличным от наблюдаемого. Наблюдаемые градиенты давления обусловливают вынос МЛ из вод азиатского побережья СЛО (в частности, из моря Лаптевых, являющегося важнейшим «источником» МЛ в СЛО), трансполярный перенос в СЛО и экспорт МЛ через пролив Фрама в Северную Атлантику. Осредненные поля геострофического ветра, полученные по модельным распределениям атмосферного давления над СЛО, не имеют направленного к экватору компонента в районе пролива Фрама, в отличие от наблюдаемого распределения ветрового воздействия с присущим ему усилением в проливе Фрама и Гренландском море. При этом конвергенция МЛ под воздействием модельного ветрового воздействия (и, соответственно, достижение толщиной МЛ максимальных значений) предполагается у сибирского побережья, а не в канадском секторе СЛО, как в реальности. Систематические ошибки расчетов поля давления над Южным океаном предполагают смещение АЦТ к северу.

МОЦА присущ значительный разброс в расчетах облачности в высоких широтах, хотя и несколько сократившийся в МОЦА АМ1Р-П (по, крайней мере, над СЛО), по сравнению с АМ1Р-1 [5; 11; 34]. Радиационные свойства арктических облаков, по-видимому, остаются в числе наиболее существенных проблем современных МОЦА. В условиях облачного неба летние среднемесячные потоки солнечной радиации различаются между МОЦА АМ1Р-II почти в три раза - приблизительно от 60 до 170 Вт/м2. В условиях ясного неба разброс между максимальными среднемесячными значениями потоков солнечной радиации меньше, хотя в некоторых моделях солнечная радиация явно занижена. Среднегодовые значения потоков могут различаться между МОЦА почти в два раза даже для условий ясного неба.

Во втором параграфе обсуждаются результаты исследования влияния различных характеристик ледяного покрова океана на общую циркуляцию атмосферы с помощью МОЦА ГГО. С версией МОЦА ГГО Т21Ь9 выполнены серии численных экспериментов по расчету реакции атмосферы на изменения сплоченности МЛ и крупные аномалии ледяного покрова СЛО зимой [23; 60-63]. В ансамблевых сезонных расчетах от разных начальных условий исследована значимость реакции атмосферной циркуляции на изменения характеристик МЛ. Расчеты показали, что учет открытой воды в ледяном покрове океана вызывает существенные изменения термического режима и циркуляции атмосферы в высоких широтах. По величине они сопоставимы с изменениями,

обусловленными влиянием крупных аномалий МЛ, а также с локальным эффектом удвоения концентрации СО2 в атмосфере. Для более детальной оценки влияния сплоченности МЛ на среднее состояние и изменчивость атмосферы внетропических широт проведены два эксперимента продолжительностью 10 лет каждый с усовершенствованной МОЦАГГО более высокого разрешения (Т30Ы4) [22]. Расчеты показывают, что за счет полыней и разводий в холодное время года атмосфера высоких широт Северного полушария получает дополнительный приток тепла, составляющий более 10 Вт/м2, в результате чего ТВП над СЛО повышается примерно на 3°С. В Южном полушарии зимой (благодаря меньшей, по сравнению с СЛО, наблюдаемой сплоченности МЛ) этот эффект проявляется сильнее (соответственно, 28 Вт/м2 и 6°С). Однако рассчитанные сезонные изменения температуры получились статистически значимыми только в нижнем слое тропосферы и оказались локализованными в районах наибольших изменений МЛ. Наличие участков открытой воды в ледяном покрове океана приводит к ослаблению западного переноса над умеренными и полярными широтами обоих полушарий зимой и Южного полушария в течение всего года. Что касается изменений геопотенциала в тропосфере и давления на уровне моря, то они достигают 5%-ного уровня значимости лишь локально и в отдельные месяцы. Исследование влияния полыней и разводий на синоптическую (от 2.5 до 6 суток) и более долгопериодную (от 10 суток до сезона) составляющие изменчивости давления па уровне моря, геопотенциала и осадков позволило обнаружить отклики указанных характеристик в обеих частях временного спектра. Низкая статистическая значимость некоторых результатов объясняется, прежде всего, интенсивностью собственной изменчивости атмосферной циркуляции в полярных областях, обусловленной бароклинной неустойчивостью. Другой возможной причиной является занижение долгопериодной изменчивости атмосферы в МОЦА ГГО, хотя увеличение спектрального разрешения (от Т21 до Т30) позволило, в целом, уменьшить этот недостаток.

В третьем параграфе анализируются результаты эксперимента по воспроизведению эволюции климатической системы в 20-м веке с помощью МОЦА ЕСНАМ-4, разработанной в Метеорологическом институте Макса Планка (Германия), [16]. Качество расчетов современного климата (в том числе осадков) высоких широт с этой моделью было оценено в рамках проекта АМ1Р [18]. При одновременном внешнем воздействии в виде эволюции ТПО/МЛ, а также изменения, в соответствии с наблюдениями, концентрации СОг в атмосфере, модель продемонстрировала существенный положительный вековой тренд в осадках над СЛО. Полученные изменения осадков согласуются с имеющимися данными наблюдений, . опубликованными в докладах МГЭИК. Однако анализ показал, что вековой рост осадков над СЛО, максимум которого приходится на прикромочную зону МЛ, может быть в значительной степени обусловлен завышением заданной в модели деловитости СЛО в первой половине 20-го века.

Глава 4. Чувствительность климата к росту концентрации парниковых газов в атмосфере

В первом параграфе излагаются современные представления о чувствительности климата и климатических обратных связях [4], а также о соответствующих неопределенностях и разбросе модельных откликов на рост содержания СОг в атмосфере. Под чувствительностью климатической системы понимается мера, характеризующая отклик глобальной климатической системы на то или иное внешнее воздействие. Наиболее часто в качестве такой меры используется изменение средней глобальной ТВП в равновесном отклике МОЦА/ВПСО на удвоение концентрации СОг в атмосфере. В настоящее время вероятность того, что чувствительность климатической системы находится в пределах 2.0-4.5°С, оценивается как очень высокая, при этом наиболее вероятна чувствительность, приблизительно, 3°С [RaisSnen, 2005]. Помимо вышеописанной «равновесной» чувствительности, рассматривается также «неравновесный отклик климата» [Cubasch et al., 2001], который определяется в расчетах с МОЦАО как разница средних глобальных значений ТВП: осредненной за 20 лет в окрестности момента удвоения концентрации СОг при ее ежегодном 1%-ном приросте и полученной в контрольном расчете при постоянной концентрации С02. Неравновесный отклик зависит как от чувствительности, так и от поглощения тепла океаном. Поскольку природа и величина обратных связей определяет отклик климатической системы на внешнее воздействие, чувствительность климата зависит от его современного состояния [Boer and Yu, 2003]. Чувствительность климата оказывается полезной мерой для сравнения моделей, поскольку средняя глобальная ТВП достаточно хорошо измеряется.

Во втором параграфе рассматриваются обратные связи, действующие в климатической системе, и полярное усиление глобального потепления [4]. Разброс модельных оценок чувствительности климата является следствием различий модельных описаний обратных связей, действующих в климатической системе. Наиболее важными обратными связями, действующими в климатической системе и определяющими ее чувствительность к радиационному воздействию, являются связи между температурой (включая ее вертикальпое распределение в атмосфере), водяным паром, облаками и криосферой. Климатической системе присущи и другие обратные связи, включающие, например, биогеохимические процессы и др., однако, эти обратные связи находятся за пределами рассмотрения настоящей работы. Традиционно оценка чувствительности модели состоит в раздельном рассмотрении перечисленных обратных связей. Этот подход не лишен недостатков, поскольку обратные связи взаимодействуют друг с другом, однако он полезен и широко распространен.

В третьем параграфе обсуждаются результаты исследований чувствительности климата к удвоению концентрации СО2 в атмосфере с помощью МОЦА/ВПСО/МЛ ГГО Т21Ы4 [17; 40; 45; 46; 48]. Для изучения реакции климата на удвоение концентрации С02 были проведены шесть пар экспериментов, в которых использовались различные методы описания облачности и конвективного переноса в атмосфере. Каждая пара включала расчеты со стандартной (330 ррту) и удвоенной (660 ррту) концентрациями СОг в атмосфере. Первые три пары экспериментов выполнялись с вариантом модели, в котором глубокая конвекция рассчитывалась по схеме Куо (КУО); другие три пары проводились со схемой конвекции Аракавы-Шуберта (А-Ш). В экспериментах с одной и той же схемой параметризации конвекции принимались три разные гипотезы относительно изменений облачности и ее оптических свойств при стандартной и удвоенной концентрациях С02 в атмосфере: (1) количество облаков и их оптические свойства рассчитывались (эксперименты РР.КУО и РР.А-Ш); (2) количество облаков рассчитывалось, а их оптические характеристики задавались по результатам РР.КУО и РР.А-Ш при стандартной концентрации СОг (эксперименты РЗ.КУО и РЗ.А-Ш); (3) количество облаков и их оптические характеристики задавались по результатам РР.КУО и РР.А-Ш при стандартной концентрации СОг (эксперименты ЗЗ.КУО и ЗЗ.А-Ш). Интегрирование системы уравнений модели проводилось на 35 лет; анализ выполнялся для последних 15 лет интегрирования во всех экспериментах, включая контрольные. Изменения глобальной ТВП оказались близкими между ЗЗ.КУО (2.1°С) и ЗЗ.А-Ш (2.4°С). В РЗ.КУО и РЗ.А-Ш глобальное потепление увеличилось и составило, соответственно, 2.3°С и 3.5°С. Наконец, в РР.КУО и РР.А-Ш отмечен дальнейший рост потепления — соответственно, 2.6°С и 4.3°С. Таким образом, при исключении облачно-радиационной обратной связи реакция климата зависит от схемы расчета конвекции слабо, а при учете этой связи — существенно. Расчеты с фиксированными облачностью и ее радиационными свойствами показывают, что зональные изменения температуры с обеими схемами конвекции (ЗЗ.КУО и ЗЗ.А-Ш) дают примерно одинаковый рост ТВП в высоких широтах с максимумом потепления в Северном полушарии. Значительное потепление также наблюдается над Антарктидой, где эффект обратной связи альбедо отсутствует, но имеет место существенный рост содержания водяного пара в атмосфере. В КУО влияние облачности и ее радиационных свойств отсутствует в низких широтах. В А-Ш это влияние вызывает дополнительное глобальное потепление на 1.1°С, а увеличение оптической плотности облаков — еще на 0.8°С. Влияние последнего особенно выражено в высоких широтах; более плотные облака вызывают дополнительное повышение ТВП в полярных районах обоих полушарий примерно на 3.5°С. Аналогичный анализ проведен для испарения и осадков - глобальных и в высоких широтах.

Глава 5. Воспроизведение динамики климата высоких широт в 20-м веке с помощью объединенных глобальных моделей общей циркуляции атмосферы и океана

В первом параграфе приводится характеристика использованных в настоящем исследовании МОЦАО, включая изменения, произошедшие в моделях нового поколения, используемых при подготовке ОД4 МГЭИК, по сравнению с предыдущим поколением (ТОД и ACIA). Эти изменения, коснулись, в частности, модельных описаний климатической системы в высоких широтах и прежде всего — моделей МЛ. В отличие от ледовых компонентов МОЦАО ТОД, МОЦАО ОД4 стали в подавляющем большинстве включать описания динамики MJI, в т.ч. реологию. Помимо общего улучшения пространственного разрешения МОЦАО, совершенствования модельных параметризаций и вычислительных алгоритмов, отмечается развитие стратегии климатических расчетов, обеспеченное прогрессом вычислительной техники. Международная координация расчетов климата 20-го и 21-го вв., участие в этих расчетах более двух десятков МОЦАО, разработанных в известных мировых исследовательских центрах и, наконец, проведение ансамблевых (от разных начальных условий) расчетов со многими из этих МОЦАО обусловили качественно новый уровень исследований климатической системы и ее динамики, в т.ч. в высоких широтах. Определенная трудность во время анализа модельных данных была связана с тем, что для отдельных климатических характеристик имелись данные не для всех моделей или сценариев, а количество членов ансамбля для разных моделей было различным. Поэтому в настоящем исследовании в разных случаях использовались различные подансамбли модельных расчетов, однако количество рассматриваемых ниже МОЦАО всегда было достаточно велико, чтобы говорить о них как о классе.

Во втором параграфе анализируется качество воспроизведения современного климата высоких широт с помощью МОЦАО двух поколений — ТОД и ОД4 МГЭИК. Проведен также сравнительный анализ МОЦА и МОЦАО одного поколения (соответственно, AMIP-II и ТОД МГЭИК) [11].

Межмодельный разброс ТВП в высоких широтах больше в МОЦАО, чем в МОЦА. Большая часть этого разброса является следствием различий в модельных расчетах ледяного покрова океана. В свою очередь, МОЦА имеют близкие распределения MJI на нижней границе во всех расчетах, что уменьшает разброс ТВП. Над СЛО в холодный период МОЦА, в среднем, на несколько градусов теплее, чем МОЦАО. Наиболее заметной систематической погрешностью в холодный период является существенное занижение рядом МОЦАО ОД4 ТВП над Баренцевым морем. Эта погрешность, очевидно, связана с избытком МЛ в этом регионе из-за занижения рядом моделей притока теплых . вод из Северной Атлантики.

По сравнению с МОЦАО ТОД, можно отметить некоторое улучшение в расчетах арктических осадков с помощью МОЦАО ОД4. В частности, средне-модельные отклонения находятся в пределах разброса оценок по данным наблюдений, и количество моделей, успешно воспроизводящих средние годовые значения и сезонный ход, возросло [3; 28]. Что касается водосборов крупных рек, впадающих в СЛО, МОЦАО по-прежнему демонстрируют тенденцию к завышению осредненных по площади осадков. Географические распределения погрешностей расчетов осадков в Арктике и субарктике сохранили основнае особенности, которые, по крайней мере, отчасти объясняются недостаточным разрешением орографии, а также ошибками расчетов атмосферной циркуляции и распределения МЛ [3]. Разница Р-Е над крупными водосборами суши, которая является мерой среднегодового речного стока в СЛО, в целом также несколько завышена. Отсутствие надежных данных наблюдений не позволяет оценить тенденции в качестве модельных расчетов осадков в Антарктике [27].

Подобно МОЦА, но в несколько большей степени, МОЦАО в среднем по ансамблю демонстрируют сдвиг арктической воздушной массы из сектора моря Бофорта в восточный сектор СЛО, что в свою очередь оказывает влияние на дрейф МЛ, распределение его толщины и перенос льдом пресной воды [11; 41; 43]. Ансамбль МОЦАО ОД4 несколько завышает площадь МЛ в Северном полушарии в течение всего года. В Южном полушарии различия между средне-модельным и наблюдаемым сезонным ходом площади МЛ носят менее систематический характер. Существующие представления о географическом распределении толщины МЛ позволяют предположить, что, по крайней мере, часть МОЦАО занижает толщину МЛ в СЛО, а также не воспроизводит характерного для СЛО возрастания толщины МЛ от Баренцева моря - против часовой стрелки - к Канадскому архипелагу и северному берегу Гренландии. В целом, улучшение ледовых компонентов современных МОЦАО не привело к радикальному улучшению воспроизведения ледяного покрова океана ансамблем моделей ОД4 МГЭИК, по сравнению с ТОД [5; 9; 14]. Это не в последнюю очередь связано с тем, что качество модельного воспроизведения ледяного покрова океана зависит от качества воспроизведения региональных особенности общей циркуляции атмосферы и океана в областях распространения МЛ. Помимо полей ветра, на реалистичность географического распределения МЛ оказывают влияние погрешности в расчетах потоков тепла, которые связаны с недостатками параметризаций атмосферного пограничного слоя (например, в условиях вертикальной устойчивости) и облачности в высоких широтах, погрешностями воспроизведения вертикального и горизонтального перемешивания в океане и т.п. Впрочем, ряд МОЦАО, участвовавших и в ТОД, и в ОД4, заметно улучшили воспроизведение географического распределения и сезонного хода ключевых характеристик МЛ.

В целом, характерной особенностью модельных расчетов климатических характеристик высоких широт является значительный разброс между моделями. Однако осреднение по ансамблю МОЦАО позволяет констатировать удовлетворительное согласие с данными наблюдений и пригодность ансамбля для оценок будущих изменений климата.

В третьем параграфе рассматривается способность МОЦАО воспроизводить эволюцию климата высоких широт в 20-м веке при заданных, в соответствии с наблюдениями, изменениях концентраций ПГ и аэрозолей [1-3; 26]. С помощью ряда тестов было проверено, насколько МОЦАО ОД4 в расчетах эволюции ТВП, осадков и МЛ в 20-м веке в Арктике отвечают указанным в главе 2 (параграф 1) требованиям. Провести подобную проверку для Антарктиды не представлялось возможным из-за недостаточной продолжительности имеющихся рядов наблюдений.

В Арктике в последние два десятилетия 20-го века подавляющее большинство расчетов с МОЦАО демонстрирует положительные аномалии ТВП; сравнимые по величине с наблюдаемыми. В среднем по суперансамблю (всего 60 реализаций 21 МОЦАО) значение среднегодовой аномалии ТВП составляет 0.62°С (против наблюдаемых 0.64°С) [2]. Близкие по величине положительные аномалии наблюдались в Арктике в первой половине 20-го века. В отличие от последних десятилетий 20-го века, отсутствие согласия между различными членами суперансамбля в расчете аномалий первой половины 20-Го века друг с другом и с данными наблюдений указывает на важную роль собственной изменчивости климатической системы при сравнительно слабом внешнем воздействии. В некоторых случаях близкие к наблюдениям по периоду и времени наступления экстремумов колебания оказываются существенно меньшей величины, причем ни одна из характеристик изменчивости не является устойчивым свойством модели (т.е., например, величина изменчивости может быть разной в разных реализациях одной и той же модели). Некоторые модели систематически занижают естественную изменчивость ТВП в Арктике.

Для количественной оценки способности модели воспроизводить характеристики наблюдаемой изменчивости были использованы различные критерии [2]. Например, к модельным временным рядам зимней ТВП в Арктике применяется 5-летнее скользящее осреднение, после чего в окрестности максимального значения за 50-летний период (1911-1960 гг.) рассчитывается 10-летнее среднее. Если последнее составляет не меньше 2/3. от наблюдавшегося в первой половине 20-го века среднедесятилетнего максимума (0.36°С), соответствующая реализация считается успешно прошедшей тест. Такой же критерий был применен для 100-летних сегментов контрольных (т.е. при постоянном внешнем воздействии) реализаций каждой модели. Поскольку длина контрольных реализаций составляет от одной до нескольких сотен лет, соответствие указанному критерию хотя бы в одном сегменте полагалось

достаточным. Другой критерий используется для сопоставления модельной изменчивости в контрольных расчетах с наблюдаемой изменчивостью в различных частотных диапазонах. В качестве оценки наблюдаемой межгодовой изменчивости используется значение с.к.о. ТВП, полученное по ряду для периода 1902-1960 гг. с устраненным трендом. Десятилетняя и внутривековая изменчивость оценивается по сглаженным рядам с использованием, соответственно, 5- и 15-летних скользящих осреднений. Простой тест определяет, является ли модельное значение с.к.о. меньше соответствующего наблюдаемого. В и!оге 7 моделей из 21 не прошли вышеописанных тестов; 5 моделей прошли все тесты; еще 7 моделей заняли промежуточное положение, удовлетворив лишь одному из двух критериев. Анализ автокорреляционных функций показал, что ни у одной модели в контрольных реализациях нет доминирующих временных масштабов изменчивости. Следует отметить, что в расчетах климата 20-го века для части МОЦАО имелись лишь единственные реализации, что при тестировании поставило их в неравные условия, по сравнению с остальными моделями.

МОЦАО демонстрируют определенное согласие в воспроизведении положительных трендов осадков в Арктике на протяжении всего 20-го века и в его конце [3; 12], равно как и трендов осредненной по площади всего водосбора суши СЛО разницы Р-Е. Эволюция модельных арктических осадков и стоков с водосборов суши СЛО в первые две трети 20-го века не показывает каких-либо систематических тенденций.

Возможности сравнения модельных расчетов ледяного покрова океана в течение всего 20-го века с данными наблюдений существуют лишь для площади МЛ в СЛО. В 20-м веке на фоне векового сокращения площади арктических льдов В.Ф. Захаров [Захаров, 2004] выделяет четыре внутривековые стадии в развитии МЛ в СЛО: две стадии увеличения (19001918 и 1938-1968 гг.) и две стадии сокращения ледяного покрова (1918-1938 и 1968-1999 гг.). МОЦАО демонстрируют большой разброс в расчетах эволюции площади МЛ в 20-м веке, согласуясь в сокращении ее к концу 20-го века [1, 26]. Это относится как к различным моделям, так и к расчетам от разных начальных условий с одной и той. же моделью. Для каждого из 42 расчетов с 17 МОЦАО для всего 20-го века и для периода 1968-1999 гг. были получены линейные тренды среднегодовой площади МЛ в Северном полушарии. Величины трендов для всей совокупности модельных данных оказываются сопоставимыми с соответствующими оценками Захарова: соответственно, -47.5 против —55.5 тыс. км2/10 лет для всего 20-го века и -178 против -121 тыс. км2/10 лет для 1968-1999 гг. Учитывая неопределенность относительного вклада низкочастотной естественной изменчивости во второе арктическое потепление, полученное согласие трендов можно расценивать как весьма обнадеживающее. В остальные три периода, выделенные Захаровым в 20-м веке, линейные тренды, полученные в различных членах ансамбля, не

согласуются не только в абсолютном значении, но и в знаке. Это подтверждает доминирующую роль естественной изменчивости климатической системы в эволюции площади МЛ в СЛО в первые две трети 20-го века. Члены ансамбля согласуются в знаке тренда в конце 20-го века только в Северном полушарии. В Южном полушарии в последние десятилетия 20-го века более трети членов ансамбля демонстрируют тенденцию к росту площади МЛ, в то время как остальные дают отрицательный тренд. В определенной мере это согласуется с тем, что антропогенное потепление в Южном океане выражено сравнительно слабо.

Анализ оценок автокорреляционных функций и функций спектральной плотности для временных рядов значений площади МЛ, полученных в контрольных экспериментах, позволяет заключить, что генерируемой МОЦАО собственной изменчивости площади МЛ (так же, как и ТВП) не свойственны колебания с определенным периодом [1]. Для оценки амплитуды собственной изменчивости площади МЛ, полученной в контрольных экспериментах с МОЦАО, были использованы значения с.к.о. временных рядов, предварительно подвергнутых процедуре двойной фильтрации [1]: из исходного ряда вычитался ряд, сглаженный с помощью 100-летнего скользящего осреднения, после чего полученная разность радов сглаживалась с помощью 10-летнего скользящего осреднения. Для результирующего ряда рассчитывалось с.к.о., значение которого таким образом характеризовало генерируемую моделью внутривековую изменчивость, а межгодовая (с периодами <10 лет) и межвековая (с периодами >100 лет) изменчивость исключалась из рассмотрения. Как оказалось, амплитуды внутривековой изменчивости существенно различаются между МОЦАО (и между полушариями для одной и той же МОЦАО). Так, в Северном полушарии значения с.к.о., характеризующие амплитуду внутривековой изменчивости, варьируют в пределах от 61 до 284 тыс. км2. В качестве ориентировочной оценки для сравнения модельных расчетов с данными наблюдений в Северном полушарии рассматривалось значение с.к.о. 110 тыс. км2, полученное для столетнего ряда Захарова с предварительно устраненным линейным трендом и последующим 10-летним скользящим осреднением. Эта оценка оказывается ниже соответствующих значений, полученных в 13 из 15 МОЦАО, для которых имелись результаты конгрольных экспериментов.

Способность ряда МОЦАО удовлетворительно воспроизводить тренды ТВП, осадков и площади МЛ, а также соответствующую внутривековую изменчивость повышает доверие к оценкам будущих изменений климата, полученным с помощью указанных моделей. Сходство между расчетами первого арктического потепления и контрольными экспериментами, а также качественное различие между • поведением членов суперансамбля в первой и второй половинах 20-го века, можно расценивать как подтверждение различия причин, стоящих за двумя потеплениями в Арктике в 20-м веке.

Глава 6. Оценки будущих изменений климата высоких широт в результате изменения содержания парниковых газов и аэрозолей в атмосфере

В параграфе 1 обсуждаются источники неопределенностей оценок будущих изменений климата: (1) принципиальные ограничения прогнозов технологического, демографического и т.п. развития мирового сообщества на длительный период, порождающие неопределенность в оценках будущих концентраций ПГ и других радиационно активных примесей в атмосфере; (2) несовершенство современных физико-математических моделей вследствие недостаточного понимания и, соответственно, неточности или отсутствия описания процессов и обратных связей, которые определяют чувствительность глобального и регионального климата к антропогенному воздействию; (3) недостаточно высокое пространственное разрешение современных МОЦАО, ограничивающее, в частности, прямое использование результатов модельных расчетов в оценках воздействий (последствий) изменений климата на региональном и локальном уровне [5].

В параграфе 2 рассматриваются разработанные МГЭИК сценарии эмиссий парниковых газов и аэрозолей в атмосфере в 21-м веке, которые опубликованы в Специальном Докладе о Сценариях Выбросов (СДСВ) [SRES, 2000]. Сценарии СДСВ основаны на обширном перечне демографических, экономических и технологических факторов, определяющих эмиссии. Общее число сценариев составляет 40, и все они объединены в четыре основные сюжетные группы. Из 40 сценариев выделяются 6 т.н. демонстрационных сценариев: 3 сценария Al (A1FI, AIT, А1В), а также А2, В1 и В2. Из 3 сценариев (А2, А1В, В1), рассматриваемых ОД4, наиболее «жестким» (с точки зрения антропогенного воздействия) является сценарий А2, а наиболее «мягким» - В1.

В параграфе 3 анализируется эволюция климата высоких широт в 21-м веке в расчетах с моделями МГЭИК для различных сценариев антропогенного воздействия [1; 3; 5; 6; 9-11; 25-28].

Полученное в среднем по ансамблю МОЦАО ОД4 глобальное потепление к концу 21-го в. (2080-2099 гг.) составляет от 1.8°С (В1) до З.ГС (А2) (табл.1). Соответствующие изменения глобальных осадков составляют 3.4% и 4.5%. В северных высоких широтах изменения ТВП и межмодельный разброс значительно больше. Относительные изменения осадков в полярных регионах обоих полушарий существенно превышают средние глобальные оценки.

Наибольшее (в среднем для ансамбля моделей) потепление - свыше 10°С (А2) — достигается в центральной Арктике в холодный сезон. Летом, напротив, потепление на большей части СЛО остается в пределах 1-2сС, поскольку ТВП удерживается у точки замерзания воды благодаря присутствию МЛ. Контраст между зимним и летним потеплением распространяется и на окружающую СЛО сушу, однако там он не столь ярко выражен. Потепление Антарктики, в отличие от экспериментов с МОЦА/ВПСО по удвоению концентрации СОг,

сдерживается влиянием вертикального перемешивания в Южном океане, поэтому полярного усиления глобального потепления в Южном полушарии, по крайней мере в 21-м веке, не происходит.

Таблица 1. Изменения (Д) ТВП (°С) и общих осадков (%) в ансамбле МОЦАО МГЭИК ОД4 по отношению к базовому периоду 1980-1999 гг. для сценариев В1 (16 моделей), А1В (18 моделей) и А2 (17 моделей), а также межмодельный разброс оценок соответствующих изменений, измеряемый с.к.о.

Регион / временной интервал (гг.) ТВП (°С) Осадки (%)

В1 А1В А2 В1 А1В А2

А ско А ско А ско А ско А ско А ско

Глоб. 20112030 0.7 0.3 0.7 0.2 0.7 0.2 1.2 1.0 0.9 0.5 0.9 0.5

20412060 1.2 0.3 1.6 0.3 1.5 0.2 2.1 0.9 2.3 0.9 1.9 0.8

20802099 1.8 0.5 2.6 0.6 3.1 0.4 3.4 1.1 4.2 1.4 4.5 1.6

6090" С.Ш. 20112030 1.4 0.6 1.2 0.5 1.3 0.6 5.1 3.2 4.2 2.4 4.2 2.4

20412060 2.4 0.7 3.0 0.9 2.8 0.7 8.6 3.2 11.4 3.4 9.9 2.8

20802099 3.4 1.0 4.9 1.5 6.0 1.3 12.9 3.8 18.9 5.5 22.5 4.9

6090" 10.III. 20112030 0.7 0.5 0.7 0.3 0.7 0.2 3.8 2.3 3.5 1.7 3.8 1.5

20412060 1.3 0.6 1.5 0.6 1-4 . 0.5 6.1 3.1 7.2 2.7 7.6 2.2

20802099 1.8 0.7 2.4 0.9 2.8 0.8 9.3 3.8 13.3 4.8 16.9 4.2

Наибольшие увеличения арктических осадков, как правило, отмечаются в моделях с наибольшим потеплением, как полярным, так и глобальным. 'Для сценария А2 оценки будущих изменений среднегодовых осадков в Арктике варьируют от < 5%, в Атлантическом секторе до 40% (местами в центральной Арктике) и более — в северо-восточной Гренландии. Соответствующие изменения для сценария В1 в. целом меньше 30%. К концу 21-го века различия между сценариями возрастают, но остаются сопоставимыми с мсжмодельн ым разбросом.

В отличие от СЛО, осадки над окружающими его водосборами возрастают не во все сезоны. Например, в бассейне Оби примерно половина

моделей к концу 21-го века дают уменьшение летних осадков для сценария А2. Среднегодовые значения Р-Е над водосборами суши, окружающей СЛО, и, соответственно, речного стока в СЛО возрастают во всех сценариях. Из четырех крупнейших рек, впадающих в СЛО, наиболее значительное относительное увеличение стока получилось для Лены (33% к концу 21-го века для сценария А2); наименьшее - для Оби (14% для А2, ср. с 20% Лены для «слабого» сценария В1). Увеличение притока пресной воды в СЛО за счет всех водосборов суши к концу 21-го века составляет от 14% (В1) до 25% (А2). Изменения Р-Е над СЛО (70°-90°с.ш.) составляют от 13% (В1) до почти 28% (А2). Однако, с учетом различия площадей СЛО в пределах 70°с.ш. и его водосборов суши, увеличение прямого поступления пресной воды в СЛО из атмосферы составит около половины от прироста за счет речного стока. Это указывает на важность реалистичного воспроизведения моделями бюджета влаги над водосборами суши СЛО. Увеличение накопленной к концу зимы массы снега и увеличение скорости его таяпия весной повышает вероятность крупных весенних паводков на водосборах Енисея и Лены.

С ростом осадков увеличивается приходная часть баланса массы Антарктиды. В среднем для Антарктиды увеличение расходной части баланса массы (в виде таяния снега и льда) в 21-м веке сравнительно мало, так что вклад Антарктиды в изменения уровня Мирового океана в целом остается отрицательным (с точностью до возможных изменений айсбергового стока, который в современных МОЦАО не рассчитывается).

Оценка роли собственной изменчивости (а также различий чувствительности моделей) показывает, что в ближайшие десятилетия в полярных регионах локальное увеличение ТВП и, особенно, осадков будет трудно распознать на фоне естественной изменчивости. При этом зависимость оценок будущих изменений климата от сценариев эмиссий в первой половине 21-го века — незначительна.

Потепление в высоких широтах обоих полушарий сопровождается понижением атмосферного давления, а также смещением к полюсам шторм-треков и усилением циклонической активности.

В СЛО на протяжении 21-го века происходит все большее увеличение площади и продолжительности существования участков, свободных летом от МЛ. В нескольких моделях в конце 21-го века ледяной покров СЛО становится полностью сезонным. Соответствующие изменения МЛ в Южном полушарии носят менее выраженный характер.

В итоге, на основе расчетов с МОЦАО нового поколения получена согласованная и физически обоснованная количественная картина изменений климата высоких широт в 21-м веке, включающая оценки неопределенностей, связанных с естественной изменчивостью климатической системы, различиями моделей, а также сценариев антропогенного воздействия. Новые количественные оценки изменений климата высоких широт уточняют полученные ранее — на основе предыдущего поколения моделей [5; 9-11; 30-33; 35-37].

Глава 7. Приоритеты дальнейших исследований климата высоких широт методами физико-математического моделирования

Сформулированы и обоснованы приоритеты дальнейших исследований климата высоких широт методами физико-математического моделирования [5], в том числе: улучшение модельных описаний «полярных» процессов и обратных связей в глобальных климатических моделях; включение дополнительных интерактивных компонентов в глобальные климатические модели; повышение разрешения глобальных МОЦАО и развитие региональных климатических моделей для высоких широт; развитие ансамблевого подхода за счет увеличения размеров ансамблей и разработки системы количественных показателей совокупного качества климатических моделей. Обсуждается дилемма вычислительных стратегий: большие ансамбли против высокого разрешения и сложности моделей.

Заключение

В Заключении изложены основные результаты диссертационной работы, которые состоят в следующем.

1. Сформулированы подходы к оценке МОЦАО, с точки зрения их пригодности для использования в прогнозах будущих изменений климата. В частности, обоснованы требования, которым должны отвечать МОЦАО при воспроизведении эволюции климата 20-го века. Показаны преимущества использования ансамблевого подхода в оценках будущих изменений климата.

2. Созданы модели океана и МЛ различной степени сложности, предназначенные для исследований климата в качестве компонентов объединенной глобальной климатической модели ГГО. В число этих моделей входят упрощенная параметризация ВПСО с термодинамической моделью МЛ (для исследования равновесной чувствительности климата), а также МОЦО и МОЦМЛ, включающие описания основных процессов, определяющих крупномасштабную циркуляцию Мирового океана, движение и деформации МЛ, а также фазовые превращения воды. Модели успешно прошли испытания при заданном атмосферном воздействии и при объединении с МОЦА ГГО.

3. С помощью МОЦА ГГО при заданных распределениях ТПО/МЛ проведены исследования влияния различных характеристик ледяного покрова океана на термический режим и общую циркуляцию атмосферы. В частности, установлено, что влияние Польшей и разводий наиболее заметно проявляется осенью и зимой — в повышении температуры нижней тропосферы и ослаблении западного переноса.

4. Проанализированы результаты расчета климата 20-го века с помощью МОЦА ЕСНАМ-4 при заданных в соответствии с наблюдениями внешних воздействиях в виде эволюции ТПО/МЛ и концентрации С02 в атмосфере. Обнаружен существенный положительный вековой тренд в осадках в северной полярной области, хорошо согласующийся с имеющимися данными

наблюдений, но, предположительно, в значительной степени обусловленный завышением ледовитости СЛО в первой половине 20-го века.

5. На основе экспериментов с МОЦА/ВПСО/МЛ ГГО исследован рад аспектов влияния облачности и атмосферной конвекции на чувствительность модельного климата (глобального и полярного) к удвоению С02.

6. Оценено качество воспроизведения климата высоких широт с помощью МОЦА, а также МОЦАО разных поколений. Проведены сравнительные анализы МОЦА двух поколений (АМ1Р-1 и АМ1Р-П, соответственно, начала и конца 1990-х гг.), а также МОЦА и МОЦАО одного поколения (соответственно, АМ1Р-П и ТОД МГЭИК). Оценена способность МОЦАО воспроизводить эволюцию климата высоких широт в 20-м веке. Сделан вывод о пригодности ансамбля современных МОЦАО для получения оценок будущих изменений климата высоких широт.

7. На основе ансамблевых расчетов с МОЦАО получена согласованная и физически обоснованная количественная картина изменений климата высоких широт в 21-м веке для разных сценариев антропогенного воздействия. Оценены неопределенности, связанные с естественной изменчивостью климата высоких широт, различиями моделей, а также сценариев антропогенного воздействия на климатическую систему.

8. Сформулированы и обоснованы приоритеты дал ьнейших исследований климата высоких широт методами физико-математического моделирования.

Кроме того, в Заключении обсуждаются научная и практическая значимость полученных результатов и личный вклад автора. Приводятся сведения о публикациях и апробации результатов исследования.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Основные публикации автора по теме диссертации (по времени, в обратном порядке)

А') Публикации в рецензируемых изданиях Jl.) Катцов В.М., Алексеев Г.В., Павлова Т.В., Спорышев П.В., Бекряев Р.В., *— Говоркова В.А. Эволюция ледяного покрова Мирового океана в 20-м и 21-м веках в расчетах с глобальными климатическими моделями нового поколения Н Известия РАН: Физика атмосферы и океана. - 2006. (в

2. WangM., Overland J.E., Kattsov V., Walsh J.E., Zhang X., Pavlova T. Intrinsic versus forced variation in coupled climate model simulations over the Arctic during the 20th Century // Journal of Climate. - 2006. (in press)

3. Kattsov V.M., Walsh J.E., Chapman W.L., Govorkova V.A., Pavlova T.V., Zhang, X. Simulation and projection of arctic freshwater budget components by the. IPCC AR4 global climate models // Journal of Hydrometeorology. — 2006. (in press)

4. Bony S„ Colman R„ Kattsov V., Allan R„ Bretherton C., Dufrense J.-L., Hall A., Hallegatte S., Holland M., Ingram W., Randall D., Soden B., Tselioudis G., Webb M. How well do we understand and evaluate climate change feedback processes? // Journal of Climate. - 2006. Vol. 19. - P. 3445-3482.

5. Kattsov V., Kallen E. Future climate change: modeling and scenarios for the Arctic // Arctic Climate Impact Assessment (ACIA). Cambridge University Press.-2005.-P. 99-150.

6. Dethloff, K„ Rinke A., Dorn W., Gerdes R., Maslowski W., Kattsov V., Lange M., Goergen K., Lynch A. Global impacts of arctic climate processes // Eos Transactions of the American Geophysical Union. — 2005. — Vol. 86. —No.49. — P. 510-512.

Катцов B.M., Мелешко В.П. Сравнительный анализ моделей общей циркуляции атмосферы и океана, предназначенных для оценки будущих изменений климата // Известия РАН: Физика атмосферы и океана — 2004. - Т.40. - № 6. - С. 647-658.

8. Kattsov V.M. General circulation modeling // Encyclopedia of the Arctic / Nuttall M. (ed.) - Routledge. New York and London. - 2004. - Vol.2. -P. 709711.

JOy Мелешко, В.П., Катцов В.M., Говоркова B.A., Малевский-Малевич С.П., Надежина Е.Д., Спорышев П.В. Антропогенные изменения климата в 21-м веке в северной Евразии // Метеорология и гидрология. — 2004. — № 7. — С. 5-26. (Перепечатано // Современные проблемы экологической метеорологии и климатологии. — СПб.: Наука. — 2005. — С. 25-54.)

(^М^Катцов В.М., Вавулин C.B., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Сценарии изменения климата Арктики в 21-м веке И Метеорология и гидрология. —

'печати)

2003.-№ 10.-С. 5-19.

11 .Walsh, J.E., Kattsov V.,- Chapman W., Govorkova V., Pavlova T. Comparison of Arctic climate simulations by uncoupled and coupled global models // Journal of Climate. - 2002. - Vol. 15. - P. 1429-1446.

12.Kattsov V.M., Walsh J.E. Reply to Comments on "Twentieth-century trends of Arctic precipitation from observational data and a climate model simulation" by H.Paeth, A.Hense, and R. Hagenbrock // Journal of Climate. - 2002. - Vol. 15.-P. 804-805.

ХЪ.Израэлъ Ю.А., Груза Г.В., Катцов B.M., Мелешко В.П. Изменения глобального климата. Роль антропогенных воздействий // Метеорология и гидрология. — 2001. — №5. — С. 5-21. (Перепечатано // Использование и охрана природных ресурсов России. - 2001. - №8. - С. 50-58.)

\A.McAvaney B.J., Covey С., Joussaume S., Kattsov V., Kitoh A., Ogana W., Pitman A.J., Weaver A.J., Wood R.A., Zhao Z.-C. Model Evaluation // Climate Change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change / Houghton J.T., Ding Y., Griggs D.J., Noguer M., van der Linden P.J., Dai X., Maskell K., Johnson C.A. (eds.). — Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. - 2001. - 881 p.

'(ЛБ^Фокгт, C.A., Катцов B.M. Модель общей циркуляции океана как компонент объединенной глобальной климатической модели ГГО // Метеорология и гидрология. - 2001. -№ 3. - С. 5-18.

16.Kattsov V., Walsh J.E. Twentieth-century trends of Arctic precipitation from observational data and a climate model simulation // Journal of Climate. — 2000.—Vol. 13. - P.1362-1370.

(/ГК Мелешко В.П., Катцов B.M., Спорышев П.В., Вавулин С.В., Говоркова В.А. Обратные связи в климатической системе: взаимодействие облачности, водяного пара и радиации // Метеорология и гидрология. -2000,-№2.-С. 22-45.

18.Kattsov, V.M., Walsh J.E., RinkeA., DethloffK. Atmospheric Climate Models: Simulation of the Arctic Ocean Fresh Water Budget Components // The Freshwater Budget of the Arctic Ocean / Lewis E.L. (ed.). - Kluwer Academic Publ., Dordrecht.-2000.-P. 209-247.

^\^.Фокин C.A., Катцов B.M. Модель общей циркуляции, морского льда как компонент объединенной глобальной климатической модели ГГО. // Метеорология и гидрология. - 1998. - №10. - С. 29-37.

ЩКатцов, В.М., Мелешко В.П., Гаврилина В.М., Говоркова В.А., Павлова

~ Т.В. Пресноводный бюджет полярных регионов, по оценкам современных моделей общей циркуляции атмосферы // Известия РАН: Физика атмосферы и океана. - 1998. - Т. 34. - № 4. - С. 479-489.

21. Walsh J.E., Kattsov К» Portis D., Meleshko V. Arctic. precipitation and evaporation: model results and observational estimates // Journal of Climate. — 1998.-Vol. 11.-P. 72-87.

^^kcamtfoe B.M., Мелешко В.Л., Алексеев Г.В., Матюгин В.А., Шнееров Б.Е., Гаврилина В.М. Влияние сплоченности ледяного покрова океана на изменчивость атмосферы в высоких широтах // Метеорология и гидрология. - 1997. - №4. - С. 43-54.

/^¡5-Катцов В.М., Мелешко В.П., Соколов А.П., Любанская В.А. Влияние морского льда на термический режим и циркуляцию атмосферы Северного полушария зимой // Метеорология и гидрология. - 1993. -№12.-С. 5-24.

Мелешко В.П., Соколов А.П., Шейнин Д.А., Любанская В.А., Спорышев

— П.В., Матюгин В.А., Говоркова В.А., Шнееров Б.Е., Катцов В.М. Модель атмосферы и верхнего слоя океана для исследования климата и долгосрочного прогноза погоды // Метеорология и гидрология. — 1991. — №5.-С. 5-14.

Б) Статьи в сборниках, тезисы докладов и другие публикации

25.Катцов В.М., Спорышев П.В., Павлова Т.В., Говоркова В.А. Динамика климата Антарктики в контексте глобального потепления // Научная конференция «Россия в Антарктике», ААНИИ, Санкт-Петербург, 12-14 апреля 2006 г. - 2006. - С. 122-123.

26.Kattsov V. Arctic climate projections for the 21st century with the new generation of AOGCMs // "Global implications of Arctic Climate Processes and Feedbacks. Report of the Arctic Climate Workshop. Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research, Potsdam (Germany) 5-7 September 2005" / Rinke A., Dethloff K., (eds.). - Reports on Polar and Marine Research. -2006. - Vol. 520. - P. 66-70.

21.Катцов B.M., Павлова T.B., Говоркова B.A. Климат Антарктики в 20-м и 21-м веках в расчетах с глобальными климатическими моделями нового поколения // Пятый симпозиум «Метеорологические исследования в Антарктике», ААНИИ, Санкт-Петербург, 14-16 ноября 2005 г. - 2005. -С. 20.

28.Kattsov V., Pavlova Т., Govorkova V. High-latitude climatc in the 20th and 21st century as simulated with IPCC AR4 models // Proc. "The 3rd Korea-Russia Joint Workshop on Climate Change and Variability". June 7-8, 2005, KMA, Korea. - 2005. - P. 1.2.2-1.2.3.

29.Matyugin V., Kattsov V., Shkolnikl. Multimember ensemble simulations of the 21st century climate with the MGO global climate model // Proc. "The 3rd Korea-Russia Joint Workshop on Climate Change and Variability". June 7-8, 2005, KMA, Korea. - 2005. - P. 2.5.21-2.5.22.

30.Kattsov V.M. Projecting Arctic climate for the 21st century: ACIA experience // Proc. Fifth International Workshop on Global Change: Connection to the Arctic (GCCA5), Tsukuba, Japan, November 15-16, 2004. - 2004. - P. 3-6.

31 .Kattsov V., Kail en E. Future changes of climate: modelling and scenarios for the Arctic region (ACIA Chapter 4) // ACIA International Scientific Symposium "Climate Change in the Arctic", Reykjavik, Iceland, November 912, 2004: Ext. abstracts. AMAP Report. - 2004. - No.4 32.Kattsov V.M. Uncertainties of Arctic climate projections for the 21st century II Book of abstracts. Bjerkiies Centenary 2.004: Climate Change in High Latitudes, Bergen, Norway, September 1-3, 2004. - 2004. - 88 p. ЪЪ.Kattsov V.M. Arctic Climate in the 21st Century: Modelling and Scenarios // Proc. International Conference on High-Impact Weather and Climate (ICHWC-2004), Seoul, Korea, 22-24 March 2004. - 2004. - P. 245-248. lA.Kattsov V.M., Walsh J.E., Chapman W.L., Vavulin S. V. The Polar Climate in AMIP Simulations // Proc. WCRP/WGNE Workshop "The Second Phase of the Atmospheric Model Intercomparison Project (AMIP2): Toward Innovative Model Diagnostics" /Gleckler P. (ed.). - Meteo-France, Toulouse, France, 11-14November, 2002,-2004. -UCRL-PROC-209115. -P. 135-138. Ъ5.Катцов B.M., Алексеев Г.В., Бекряев P.B., Вавулин С.В., Говоркова В.А., Павлова Т.В., Спорышев П.В. Высокие широты в глобальных климатических моделях: расчеты современного климата и его возможных изменений в 21-м веке // Всемирная конференция по изменению климата (29 сентября - 3 октября 2003, Москва). Тезисы докладов. - 2003. - С.215. 36Данилов А.И., Лагун В.Е., Клепиков А.В., Катцов В.М., Вавулин С.В. Текущие изменения климата Антарктики и сценарии будущих изменений // Сб. "Арктика и Антарктика". - М.: Наука. - 2003. - Вып. 2(36) - 192 с. 37.Данилов А.И., Клепиков А.В., Катцов В.М., Лагун В.Е. Современные изменения в климатической системе Антарктики и сценарии будущих изменений И Тр. Итоговой конференции по результатам 1-го этапа реализации ФЦП «Мировой океан», Москва. — 2002. — С. 174-183. ЗВ.Катцов В.М., Мелешко В.П. Современные модели совместной циркуляции атмосферы и океана П Сб. трудов всероссийской конференции молодых специалистов, посвященной 80-летию Отдела динамической метеорологии ГГО им. А.И. Воейкова. - СПб.: Гидрометеоиздат. - 2002. - С. 21-42. Ъ9.Катцов В.М. Проблемы трехмерного гидродинамического . моделирования климата высоких широт в контексте исследований возможного изменения климата в 21-м веке // Научная конференция СНГ, посвященная 10-й годовщине Международного Совета по гидрометеорологии. Санкт-Петербург, 23-26 апреля 2002 г. Секция 3: Изменение климата и окружающей среды и его влияние на экономику и население. - 2002. - С.69 40.Мелешко В.П., Катцов В.М., Спорышев П.В., Вавулин С.В., Говоркова В.А. Изучение возможных изменений климата с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана // Изменения климата и их последствия. - СПб.: Наука. - 2002. - С. 13-34.

41. Kattsov V.M., Vavulin S.V., Govorkova V.A. Performance of Current GCMs in high latitudes — in the context of global climate change and variability studies // The 1st Korea-Russia Joint Workshop on Climate Change and Variability, Jeju, Korea, December 18-20, 2001. - 2001. - P. 15-20.

42.Kdllen E., Kattsov V., Walsh J., Weatherhead E. Report from the Arctic Climate Impact Assessment Modeling Workshop. January 29-31, 2001, Stockholm, Sweden. -2001.-28 p.

43 .Kattsov V.M. GCM Simulations of Polar Climate Variability and Change // Second Wadati Conference on Global Change and the Polar Climate, March 79, 2001, Tsukuba, Japan.- 2001.-P.137-140.

44.Kattsov V.M., Govorkova V.A., Pavlova Т. V., Walsh J.E., Chapman W. GCM simulations of atmospheric fields affecting air-sea-ice coupling in the Arctic // "Model Systematic Errors": 12th Annual BMRC Modelling Workshop 16-20 October 2000. / Jasper J.D., Meighen P.J. (eds.). - 2001. - BMRC Rpt.No.80. -P. 79-82.

45 .Мелешко В.П., Катцов B.M., Спорышев П.В., Вавулин C.B., Говоркова

B.А. Реакция климатической системы на антропогенное воздействие: взаимодействие водяного пара, облачности и радиации // Проблемы гидрометеорологии и окружающей среды на рубеже 21-го века: Тр. международной теоретической конференции, Санкт-Петербург, 24-25 июня 1999 г. / ред. Генихович E.JL, Мелешко В.П., Шнееров Б.Е. - 2000. -

C. 60-72.

46.Мелешко В.П., Катцов В.М., Спорышев П.В., Вавулин С.В., Говоркова В.А. Чувствительность климатической модели ГГО к изменению концентрации СО2 в атмосфере // Современные исследования Главной Геофизической Обсерватории / ред. Берляпд М.Е., Мелешко В.П. — С-Пб. Гидрометеоиздат. - 1999. - Т.1. - С.3-32.

47.Kattsov V.M., Fokin S.A. MGO Coupled Atniospheric/Ocean/Sea-Ice GCM // Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling / Ritchie H. (ed.). - 1999. -Rpt No.28; February 1999. WMO/TD-No.942. - P. 9.7.

48.Meleshko V.P., Kattsov V.M., Sporyshev P.V., Vavulin S.V. Cloud-radiative forcings and feedbacks in simulations of equilibrium climate change // GCSS-WGNE Workshop on Cloud processes and cloud feedbacks in large-scale models (9-13 November 1998, ECMWF, Shinfield Park, Reading, UK). -1998.-P. 40.

49.Fokin S.A., Kattsov V.M. A preliminary assessment of the MGO Coupled Atmospheric/Sea-Ice GCM dynamics // Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling / Staniforth A. (ed.). - 1998. - Rpt No.27; January 1998. WMO/TD-No.865. — P. 8.17-8.18.

50.Fokin S.A., Kattsov V.M. Implementation of a fractional step method in the MGO Ocean General Circulation Model // In Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling / Staniforth A. (ed.). - 1998. — Rpt No.27;January 1998. WMO/TD-No.865. - P. 8.19-8.20.

51 .Fokin S.A., Kattsov V.M. A numerical study of sea-ice variability related to interaction with atmosphere // WCRP: Arctic Climate System Study (ACSYS) Conference on Polar Processes and Global Climate (3-6 November 1997, Rosario Resort, Orcas Island, WA, USA). - 1997. - P. 54-56.

52.Kattsov V.M., Meleshko V.P., Govorkova V.A. Simulations of snow/ice accumulation and ablation over Greenland and Antarctica in atmospheric climate models II WCRP: Proceedings of the Meeting of Experts on Cryosphere and Climate (Cambridge, UK, 3-5 February 1997) / Barry R.G. (ed.). - 1997. - WCRP-102, WMO/TD No.867. - P. B4, 1-10.

53 .Шнееров Б.Е., Мелешко В.П., Соколов А.П., Шейнин Д.А., Любанская В.А., Спорышев П.В., Матюгин В.А., Катцов В.М., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Глобальная модель обшей циркуляции атмосферы и верхнего слоя океана ГГО // Прогноз погоды и физика атмосферы. Тр. Главной геофизической атмосферы им.А.И.Воейкова. - 1997. - вып.544. - С. 3123.

54.Kattsov V.M. AMIP simulations of precipitation and evaporation over the Arctic Ocean and its land watersheds // WCRP: Proceedings of the Workshop on Arctic Regional Climate Models (4-6 November 1996, Hadley Centre, UKMO, Bracknell, UK). - 1996.-WMO/TD No.981.-P. C10.1-C10.5.

55.Walsh J.E., Kattsov V. Data requirements for validation of climate model simulations and reanalyses of Arctic precipitation // WCRP: Proceedings of the workshop on the implementation of the Arctic Precipitation Data Archive (APDA) at the Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) (Offenbach, Germany, 10-12 July, 1996). - 1996. - WCRP-98, WMO/TD No.804. - P. 1925.

56.Kattsov V.M., Meleshko V.P. AMIP model simulations of high-latitude freshwater budget components // Preprint Volume of Second International Scientific Conference on the Global Energy and Water Cycle (17-21 June 1996, Washington, DC, USA). - 1996. - P. 521-522.

51.Kattsov V.M., Meleshko V.P. Snow mass variation over the northern polar region as simulated wife AMIP general circulation models. In WCRP: Proceedings of the workshop on the ACSYS Solid Precipitation Climatology Project (Reston, VA, USA, 12-15 September 1995). - 1995. - WCRP-93, WMO/TD No.739. - P. 75-79.

58 .Walsh J.E., Meleshko V., Tao X., Kattsov V. AMIP model simulations of the polar regions // WCRP: Proc. First International AMIP Scientific Conference (Monterey, CA, USA, 15-19 May 1995). - 1995. - WCRP-92, WMO/TD-No.732.-P. 31-36.

59.Kattsov V.M., Pavlova T.V., Govorkova V.A. Heat and Water Budgets over the Northern Polar Region as Estimated from 14 Atmospheric General Circulation Models // WCRP: Proc. ACSYS Conference on the dynamics of the Arctic Climate System (7-10 November 1994, Goteborg, Sweden). - 1994. - WCRP-94, WMO/TD-No.760. - P. 199-203.

60-Meleshko V.P., Kattsov V.M., Sporyshev P.V. On Sensitivity of a High-Latitude Atmosphere to Sea-Ice Fluctuation and to Parameterization of Cloud Optical Properties // WCRP: Proc. ACSYS Conference on the dynamics of the Arctic Climate System (7-10 November 1994, Goteborg, Sweden). - 1994. - WCRP-94 WMO/TD-No.760. - P. 42-46.

61 .Kattsov V.M., Meleshko V.P., Sokolov A.P. Atmospheric Response to Sea-Ice Forcing // Proc. of the Second International Conference on Modelling of Global Climate Change and Variability (7-11 September 1992, Hamburg, Germany). - 1992. - P. 56.

62.Kattsov V.M., Meleshko V.P., Sokolov A.P. An Impact of Sea Ice Concentration, Thickness and Extent Anomalies on Climate as Estimated by the MGO GCM // Annales Geophysicae. - 1992. - Vol. 10. - Suppl. 2. - Pt.2 (Oceans, Atmosphere, Hydrology & Nonlinear Geophysics) — Proc. of EGS Conference (6-10 April 1992, Edinburgh, UK). - P. 255.

63.Meleshko V.P., Kattsov V.M., Sokolov A.P. An Effect of Sea-Ice Specific Features on Climate as Estimated by the MGO GCM // Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling / Boer G.J. (ed.). - 1992. - Rpt No.17; February 1992, \VMO/TD-No.467. - P. 7.8-7.9.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Отечественные и международные научные совещания и конференции, на

которых были заслушаны основные доклады автора по теме диссертации2

(по времени, в обратном порядке)

• Workshop "Polar and Global Climate Modeling: Connection and Interplay", Fairbanks, USA, 2006

• Научная конференция «Россия в Антарктике», ААНИИ, Санкт-Петербург, 2006

• АМАР Climate Expert Group First Meeting, Oslo, Norway, 2006

• 5-й симпозиум «Метеорологические исследования в Антарктике», ААНИИ, Санкт-Петербург, 2005

• Climate modeling workshop, AWI, Potsdam, Germany, 2005

• 1PCC WGIAR4 Modeling meeting, Honolulu, USA, 2005

• Климатическая конференция, посвященная 85-й годовщине со дня рождения М.И. Будыко, Санкт-Петербург, 2005.

• Fifth International Workshop on Global Change: Connection to the Arctic (GCCA5), Tsukuba, Japan, 2004

• ACIA International Scientific Symposium "Climate Change in the Arctic", Reykjavik, Iceland, 2004

2 В этот список не включены перечисленные в разделе «Публикации и апробация работы» семинары в различных университетах и институтах, а также некоторые другие научные мероприятия, на которых автор докладывал результаты своих исследований.

• Bjerknes Centenary 2004: Climate Change in High Latitudes, Bergen, Norway, 2004

• International Conference on High-impact Weather and Climate (ICHWC-2004), Seoul, Korea, 2004

• Всемирная конференция по изменению климата, Москва, Россия, 2003

• AMIP-II Workshop. Toulouse, France, 2002

• Workshop on Modeling of the Arctic Atmosphere. Madison, USA, 2002

• Научная конференция по результатам исследований в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды в государствах-участниках СНГ,. посвященная 10-летию образования межгосударственного совета по гидрометеорологии. Санкт-Петербург, 2002

• ACIA Modeling and Scenarios Workshop, Stockholm, Sweden, 2001

• Twelfth Annual BMRC Modelling Workshop Model systematic errors, Melbourne, Australia, 2000

• Научная конференция, посвященная 80-й годовщине основания ААНИИ, Санкт-Петербург, 2000

• NASA GISS Workshop on Climate Change, New York City, USA, 1999.

• First session of ACSYSNumerical Experimentation Group, Kiel, Germany, 1998.

• NATO Advanced Research Workshop on the Freshwater Budget of the Arctic Ocean, Tallinn, Estonia, 1998.

• ACSYS Second Scientific Conference on Polar Processes and Global Climate, Orcas Island, USA, 1997.

• Meeting of Experts on Cryosphere and Climate, Cambrid ge, UK, 1997.

• Workshop on Arctic Regional Climate Models, Hadley Centre, Bracknell, UK, 1996.

• Workshop on the ACSYS Solid Precipitation Climatology Project, Reston, USA, 1995.

• ACSYS Conference on the Dynamics of the Arctic Climate System, Goteborg, Sweden, 1994.

• Second International Conference. on Modelling of global climate change and variability,Hamburg, Germany, 1992.

• NATO Advanced Study Institute on Modelling ocean climate interactions, Les Houches, France, 1992.

Отпечатано с готового оригинал-макета в ЦНИТ "АСТЕРИОН" Заказ 286. Подписано в печать 04.09.2006 Бумага офсетная. Формат 60x84'/i6. Объем 2,75 п. л. Тираж 100 экз. Санкт-Петербург, 191015, а/я 83, тел. /факс (812) 275-73-00, 970-35-70 E-mail: astcrion@asterion.ru

Содержание диссертации, доктора физико-математических наук, Катцов, Владимир Михайлович

Условные обозначения и сокращения.

Введение.

Глава 1. Климат высоких широт в контексте глобального потепления.

1.1 Наблюдаемые изменения глобального и полярного климата

1.2 Источники данных наблюдений за климатом высоких широт

Глава 2. Физико-математическое моделирование климатической системы.

2.1 Использование физико-математических моделей для оценки будущих изменений климата.

2.1.1 Предсказуемость климата.

2.1.2 Иерархия климатических моделей.

2.1.3 Оценка пригодности климатических моделей для расчетов будущих изменений климата.

2.1.4 Международные проекты сравнения климатических моделей.

2.1.5 Ансамблевый подход.

2.2 Климатические модели ГГО.

2.2.1 Модель общей циркуляции атмосферы и верхнего перемешанного слоя океана.

2.2.2 Модель общей циркуляции океана.

2.2.3 Модель общей циркуляции морского льда.

2.2.4 Объединенная глобальная климатическая модель.

Глава 3. Климат высоких широт в расчетах с моделями общей циркуляции атмосферы.

3.1 Воспроизведение наблюдаемого климата высоких широт с помощью моделей общей циркуляции атмосферы

AMIP и AMIP-ll).

3.1.1 МОЦААМ1РИАМ1Р-П.

3.1.2 Температура воздуха у поверхности Земли.

3.1.3 Пресноводный бюджет.

3.1.4 Атмосферное давление.

3.1.5 Другие климатические характеристики.

3.2 Исследование влияния характеристик морского льда на общую циркуляцию атмосферы с помощью климатической модели ГГО.

3.2.1 Введение.

3.2.2 Постановка численных экспериментов.

3.2.3 Влияние открытой воды в ледяном покрове океана на термический режим и динамику атмосферы.

3.2.4 Сплоченность льда и изменчивость атмосферы.

3.3 Воспроизведение эволюции арктических осадков в 20-м веке с помощью модели общей циркуляции атмосферы

Метеорологического института Макса Планка.

Глава 4. Чувствительность климата к росту концентрации парниковых газов в атмосфере.

4.1 Чувствительность климатической системы.

4.2 Обратные связи в климатической системе, и полярное усиление глобального потепления.

4.3 Исследования чувствительности климата к удвоению концентрации углекислого газа в атмосфере с помощью климатической модели ГГО.

4.3.1 Введение.

4.3.2 Постановка численных экспериментов.

4.3.3 Результаты расчетов.

Глава 5. Воспроизведение динамики климата высоких широт в 20-м веке с помощью объединенных глобальных моделей общей циркуляции атмосферы и океана.

5.1 Климатические модели МГЭИК.

5.2 Воспроизведение современного климата высоких широт с помощью ансамбля глобальных климатических моделей МГЭИК.

5.2.1 Термический режим.

5.2.2 Гидрологический режим.

5.2.3 Циркуляционный режим атмосферы.

5.2.4 Морской лед.

5.3 Эволюция климата высоких широт в 20-м веке в расчетах с моделями МГЭИК.

5.3.1 Температура воздуха у поверхности Земли.

5.3.2 Радиационные потоки.

5.3.3 Осадки.

5.3.4 Морской лед.

5.4 Пригодность моделей МГЭИК нового поколения для оценок будущих изменений климата высоких широт.

Глава 6. Оценки будущих изменений климата высоких широт в результате изменения содержания парниковых газов и аэрозолей в атмосфере.

6.1 Климатические сценарии и источники неопределенностей оценок будущих изменений климата с помощью МОЦАО.

6.2 Сценарии эмиссий парниковых газов и аэрозолей в атмосфере в 21-м веке.

6.3 Эволюция климата высоких широт в 21-м веке в расчетах с моделями МГЭИК.

6.3.1 Изменения термического режима.

6.3.2 Изменения гидрологического режима.

6.3.3 Изменения других атмосферных характеристик.

6.3.4 Изменения морского льда.

Глава 7. Приоритеты дальнейших исследований климата высоких широт методами физико-математического моделирования.

7.1 Улучшение модельных описаний «полярных» процессов и обратных связей в глобальных климатических моделях.

7.2 Совершенствование вычислительных стратегий.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Исследование динамики климата высоких широт с помощью моделей общей циркуляции атмосферы и океана"

Актуальность исследования

На рубеже 20-го и 21-го веков наблюдаемое глобальное потепление вышло за пределы, позволяющие рассматривать проблему антропогенного изменения климата как умозрительную. Межправительственная Группа Экспертов по Изменению Климата (МГЭИК) предоставляет все новые веские основания в подтверждение того, что антропогенные парниковые газы (ПГ), накопленные в атмосфере в течение так называемой индустриальной эпохи, уже оказывают заметное влияние на климат. Высока вероятность усугубления антропогенных изменений климата в течение 21-го века. При этом существуют неопределенности в количественных оценках того, как климатические изменения будут протекать в различных регионах Земли.

Благодаря размерам своей территории, разнообразию и неоднозначности возможных последствий потепления климата, положению крупного экспортера углеводородного топлива и по ряду других причин Россия является одним из ключевых субъектов международных отношений по проблемам изменений глобального климата. В связи с этим формирование внутри- и внешнеполитической позиции России в отношении изменений климата нуждается в тщательном научном обосновании. При этом интересы России, связанные с изменением климата, не ограничиваются ее собственной территорией и носят глобальный характер. Это обусловлено глобальным характером антропогенного изменения климата и необходимостью учитывать в международных отношениях многообразие последствий изменения климата в различных регионах планеты.

Высокие широты обоих полушарий представляют особый интерес для России. Значительная часть территории страны находится в Арктике; присутствие же России в Антарктике имеет важное геополитическое, научное, а в перспективе, возможно, и экономическое значение. И Арктика, и Антарктика характеризуются труднодоступностью и сравнительно малой изученностью. При этом российская наука в исследованиях этих регионов, в том числе их климата, традиционно занимает сильные позиции.

В современных исследованиях изменчивости и предсказуемости глобальной климатической системы высокие широты обоих полушарий занимают все более заметное место. Интерес к Арктике в последнее время заметно повысился благодаря полученным из наблюдений данным о происходящих в этом регионе быстрых изменениях климата, а также модельным прогнозам, указывающим на так называемое полярное усиление антропогенного глобального потепления на протяжении всего 21-го века (см. [IPCC 2001, ACIA, 2005]). Наблюдаемые и прогнозируемые изменения образуют, в целом, непротиворечивую картину [Serreze and Francis, 2006], однако оценка вклада антропогенного фактора в наблюдаемое в течение последних десятилетий потепление Арктики представпяет определенную проблему из-за присущей климатической системе низкочастотной естественной изменчивости [Polyakov et al., 2002a;b; 2003а;Ь]. В Антарктике наблюдаемые изменения климата неоднозначны, и их оценка затруднена еще более острым, чем в Арктике, недостатком данных наблюдений.

Высокие широты являются средоточием многочисленных и до сих пор недостаточно изученных климатически значимых процессов и обратных связей. Значительная часть обратных связей привносится в климат высоких широт криосферой, в особенности - морским льдом со всей присущей ему сложностью динамических и термодинамических процессов. Наряду с криосферой, особенности формирования облачности и атмосферного пограничного слоя, низкое влагосодержание воздуха; необычная стратификация Северного Ледовитого океана (СЛО), специфическая роль субарктических морей Северной Атлантики и Южного океана (ЮО) в глобальной термохалинной циркуляции и другие особенности делают и Арктику, и Антарктику чрезвычайно сложными объектами, с точки зрения трехмерного физико-математического моделирования и прогнозирования [Randall et al., 1998; Kattsov, 2004; Kattsov and Kallen, 2005].

С точки зрения исспедований климата, полярным регионам обоих полушарий присущ ряд общих черт, позволяющих рассматривать их в едином контексте и в сравнении друг с другом, К таким общим чертам относится, прежде всего, важная роль, которую в климатически значимых процессах играет криосфера. Однако, велики и различия между полярными регионами двух полушарий, являющиеся результатом, прежде всего, особенностей распопожения суши и океана в Арктике и Антарктике.

Признание мировым сообществом важности и актуальности вышеупомянутых научных пробпем обернупось в последние годы целым рядом широкомасштабных инициатив, связанных с изучением климата высоких широт, - как на национальном, так и на международном уровне. Одной из таких инициатив является доклад «Оценка климатических воздействий в Арктике» [ACIA, 2005]. В этом международном проекте приняли участие, главным образом, представители стран, входящих в Арктический Совет, включая Россию. Целью ACIA стал анализ и синтез информации о естественной изменчивости и антропогенных изменениях климата Арктики, включая изменения озонового слоя и ультрафиолетовой радиации в северной полярной области, о возможных в будущем воздействиях этих изменений на экосистемы и человека, а также - обеспечение соответствующей информацией правительств, организаций и народов, населяющих Арктику. В настоящее время планируется выпуск докладов и сообщений ACIA на регулярной основе.

Нельзя не упомянуть намеченное на 2007-2008 гг. проведение третьего Международного полярного года (МПГ-3), в котором активное участие примет и Россия. Многочисленные научные проекты в рамках МПГ-3 распространяются на полярные широты обоих полушарий.

Исследования динамики климата высоких широт, результаты которых изложены в настоящей диссертационной работе, находятся в русле задач ряда национальных, а также международных программ, в том числе Всемирной Программы Исследований Климата (ВПИК) и ее основных проектов CLIVAR («Изменчивость и предсказуемость климата»), CliC («Климат и криосфера», в прошлом - ACSYS, «Изучение климатической системы Арктики») и GEWEX («Глобальный эксперимент по энергии и воде»).

Цели и задачи исследования

Среди многочисленных задач, связанных с исследованием [климатической системы Земли, центральной является проблема предсказания климата - т.е. статистического описания будущих состояний климатической системы в терминах среднего и изменчивости различных характеристик ее компонентов за период времени от нескольких месяцев до тысяч лет и более. Целью настоящей работы, направленной на решение вышеуказанной фундаментальной проблемы теории климата, стало получение физически обоснованной количественной картины антропогенных изменений климата высоких широт (Арктики и Антарктики) в 21-м веке.

В рамках изучения неравновесной реакции климата Арктики и Антарктики на различные сценарии антропогенного воздействия (в виде эмиссий ПГ и аэрозолей) ставятся следующие задачи: (1) оценка пригодности современных климатических моделей для прогноза климата высоких широт; (2) исследование высокоширотных климатических процессов и обратных связей, определяющих чувствительность климатической системы к внешним воздействиям; (3) исследование эволюции климата высоких широт в 20-м веке и выявление на фоне естественной климатической изменчивости антропогенных изменений климата в полярных областях и, наконец, (4) собственно количественные оценки будущих изменений климата высоких широт в результате реализации различных сценариев антропогенного воздействия.

Метод исследования

Как следует из названия диссертационной работы, основным методом исследования является численное моделирование общей циркуляции атмосферы и океана, опирающееся на законы физики и методы вычислительной математики. Большинство специалистов признают глобальные объединенные модели общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦАО) основным и наиболее перспективным инструментом исследования процессов и обратных связей, действующих в климатической системе, естественной изменчивости климата, а также его реакций на внешние, в т.ч. антропогенные, воздействия [Кароль, 1988; McAvaney et al., 2001; Катцов и Мелешко, 2004; Дымников и Грицун, 2005; Kattsov and Kallen, 2005].

Принципиально важным подходом в рамках настоящего исследования является привлечение большого объема данных наблюдений для анализа систематических ошибок современных климатических моделей при воспроизведении климата высоких широт и для оценки пригодности моделей, с точки зрения прогноза климата.

Особенностью настоящего исследования является применение ансамблевого подхода, подразумевающего использование как ансамблей разных моделей, так и ансамблевых расчетов с одной и той же моделью от разных начальных состояний. По сравнению с отдельно взятыми моделями, ансамблевые расчеты, как правило, обеспечивают более высокую успешность воспроизведения средних климатических характеристик. Кроме того, ансамблевый подход дает принципиапьную возможность представления результатов прогноза климатических изменений в вероятностной форме.

Использование перечисленных методов и подходов обеспечивает достоверность и обоснованность полученных результатов. редмет защиты и новизна результатов

Основу проведенного исследования составляют результаты численных кспериментов как с различными версиями глобальной климатической модели лавной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова (ГГО), так и с азработанными в других мировых исследовательских центрах моделями бщей циркуляции атмосферы (МОЦА) и МОЦАО. Сравнительный анализ езультатов экспериментов в большинстве случаев проводился в рамках еждународных проектов сравнения моделей, а также в рамках подготовки ценочных Докладов МГЭИК и АС1А. На защиту выносятся: Новые модели общей циркуляции океана и морского льда, предназначенные для использования и испытанные в качестве компонентов объединенной глобальной климатической модели ГГО.

Результаты исследования влияния различных характеристик морского льда на термический режим и общую циркуляцию атмосферы высоких широт. Результаты исследования равновесной чувствительности климатической системы (включая климат полярных регионов) к удвоению концентрации углекислого газа в атмосфере.

Результаты сравнительного анализа воспроизведения (с помощью ансамблей МОЦА и МОЦАО) современного климата Арктики и Антарктики, а также эволюции климата высоких широт в 20-м веке - с целью установления пригодности моделей для использования в оценках будущих изменений климата высоких широт. • Физически обоснованные количественные оценки изменения климата Арктики и Антарктики, полученные на основе ансамблевых расчетов с помощью МОЦАО нового поколения для различных сценариев антропогенного воздействия.

Новизна перечисленных результатов, помимо публикаций в рецензируемых, в т.ч. международных, изданиях (см. Приложение 1), и высокого индекса цитирования, подтверждается использованием этих результатов в ряде крупных международных научных документов (см. Заключение, «Научная и практическая значимость работы»). лава 1. Климат высоких широт в контексте глобального потепления

1 Наблюдаемые изменения глобального и полярного климата

Начиная со второй половины 19-го века по настоящее время в лобальной климатической системе наблюдались значительные изменения емпературы воздуха у поверхности Земли (ТВП), сопровождавшиеся зменениями других климатических характеристик. По оценкам МГЭИК [IPCC, 001; Израэль и др., 2001], среднегодовая глобальная ТВП за весь 20-й век озросла на 0.6±0.2°С. Новейшие данные ведущих мировых центров иматических исследований (CRU/UKMO, NCDC, GISS) позволяют говорить о ом, что среднее повышение глобальной ТВП с конца 19-го века по 2005 г. было ще большим [Lugina et al., 2005; Hansen et al., 2001, 2005; Smith et al., 2005; ose et al., 2005; Brohan et al., 2006]. Наблюдавшееся в течение прошлого толетия глобальное потепление (рис. 1.1а) не было монотонным и включало ериод относительно небольшого похолодания в 1946-1975 гг. Однако, за охолоданием последовало более интенсивное повышение ТВП, которое родолжается до настоящего времени. 2005 и 1998 гг. были самыми теплыми одами за весь период инструментальных наблюдений [Hansen et al., 2006]. ВП над сушей повышалась более интенсивно, чем над океанами: с 1979 г. по 005 г. - вдвое интенсивней [Brohan et al., 2006; Rayner et al., 2006]. аибольшее потепление в период 1965-2005 гг. наблюдалось зимой на зиатской территории России и на Аляске (рис. 1.16). В течение этого периода а большей части Сибири ТВП зимой повысилась в среднем на 3-4°С. ущественное повышение ТВП произошло также в весенний период, а летом и сенью оно было менее заметным и носило более пестрый характер, лобальное потепление сопровождапось повышением экстремально высоких и слаблением экстремально низких значений ТВП над сушей умеренных и ысоких широт [Alexander et al., 2006; Caesar et al., 2006], а также рядом других зменений.

В наблюдаемых изменениях атмосферного давления и западного ереноса в умеренных широтах [Gillett et al., 2005], зимних шторм-треков, нтенсивности и количества штормов [Gulev et al., 2001; Simmonds and Keay, 000; Wang et al., 2006b] и других климатических характеристик проявляются оды изменчивости крупномасштабной атмосферной циркуляции, в частности, еверная и Южная кольцевые. Северо-Атлантическое колебание (явление, по-идимому, идентичное Северной кольцевой моде) оказывает значительное илияние на зимнюю ТВП в Северном полушарии (СП). На протяжении юследних десятилетий 20-го века Северо-Атлантическое колебание (емонстрировало тенденцию к усилению, достигнув максимума в середине 1990-х гг. [Hurrei et al., 2003]. Согласно работе [Thompson et al., 2000], в период ; 1968 по 1997 гг. Северная кольцевая мода отвечала за 1.6°С из 3.0°С зимнего ютепления, наблюдавшегося на территории Евразии; 4.9 из 5.7 гПа понижения (авления в северной полярной области (60-90°с.ш.) и другие изменения включая изменения в океане и его ледяном покрове). В настоящее время <шдекс Северо-Атлантического колебания возвращается к своим средним !ековым значениям (при том, что ТВП, в том числе в Арктике, продолжает расти Overland and Wang, 2005]). В последние годы появились работы, указывающие ta возможное влияние внешних факторов на внутривековую изменчивость Северо-Атлантического колебания [Hurrell et al., 2004; Bojariu and Gimeno, 2003].

Что касается осадков, то межгодовая изменчивость, зазнонаправленность трендов в различных регионах, а также недостаточная фодолжительность рядов и погрешности наблюдений не позволяют говорить о :толь же выраженной тенденции глобального изменения осадков, как ТВП.

На фоне глобального потепления наблюдаются значительные изменения (лимата высоких широт в СП [Serreze et al., 2000; McBean et al., 2005]. В (астности, потепление в Арктике, усиливающееся в течение последних десятилетий [Rigor et al., 2000; Comiso, 2003a; Overland et al., 2004; McBean, Ю05] (рис. 1.2), сопровождается сокращением площади и толщины морского 1ьда (МЛ) в СЛО [Захаров, 2003; Cavalieri et al., 2003; Rothrock and Zhang 2005; itroeve et al., 2005]. 2005 г. стал рекордно теплым для Арктики к северу от 65° ;.ш. за весь период наблюдений с середины 19-го века [Hansen et al., 2006].

Анализ продленного (1978-2005 гг.) ряда значений среднегодовой шощади МЛ в СП [Comiso, 2003b] дает оценку линейного тренда -33 ±8.8 *103 см в год. Особенно интенсивно в указанный период происходило сокращение одового минимума МЛ в СП (рис. 1.3): линейный тренд площади МЛ в сентябре юставил -60 ±24 *103 км2 в год. В 2005 г. площадь МЛ в СП в сентябре достигла юкордно низкого значения за весь период спутниковых (т.е. наибопее одежных) наблюдений. Следует отметить, что сокращение МЛ в СЛО в 20-м sere происходило на фоне интенсивной межгодовой и более долгопериодной шенчивости атмосферы [Polyakov et al., 2002а; 2003b; Захаров, 2004; ielchansky et al.,2005].

1880 1900 1920 1940 I960 1980 2000 год «Ж, V*

JMSW

1сунок 1.1 Изменения ТВП, по данным измерений на метеорологических анциях, а также корабельных и спутниковых измерений [Hansen et al., 2006]. Аномалии глобальной среднегодовой ТВП (°С, черная прерывистая линия) отношению к периоду 1951-1980 гг. Красной линией показан результат тилетнего скользящего осреднения. Голубым цветом показан 95%-ный верительный интервал (2о). (б) Аномалии глобальной среднегодовой ТВП I) в 2005 г. по отношению к периоду 1951-1980 гг.

Слой воды атлантического происхождения в СЛО увеличился и потеплел лексеев и др., 1997; Steele and Boyd, 1998; Polyakov et al., 2005]. В течение оследних десятилетий произошло сокращение площади снежного покрова уши в СП [Robinson and Frei, 2000]. Есть указания на то, что в течение 20-го ека в Арктике произошло увеличение количества осадков [Kattsov and Walsh, ООО; Groves and Francis, 2002]. Кроме того, банане массы педников в СП во торой половине 20-го века был отрицательным [Greene, 2005; Dyurgerov and eier, 2005], и отмечапось потеппение во многих обпастях распространения ечной мерзлоты [Romanovsky et al,, 2002; Walsh, 2005]. Большая часть оценок зменения ледяного щита Гренландии согласуются в том, что его масса бывает, а площадь поверхности, подверженной таянию, увеличивается [Krabill t al., 2000; 2004; Rignot and Kanagaratnam, 2006]. При этом, согласно ohannessen et al., 2005], происходит некоторое увепичение массы во нутренней части Гренландии (последнее может быть связано с увеличением садков в высоких широтах, а также с изменением путей атмосферных иклонов над Гренпандией). Наблюдается увеличение годового стока рек, падающих в СЛО, и его сезонное перераспределение [Walsh et al., 2005]. В астности, последние 20-25 лет основной особенностью изменений сезонного тока рек, впадающих в СЛО, является значительное увеличение их водности в имний период. Суммарный годовой сток шести крупнейших российских рек, падающих в СЛО, с начала наблюдений (с 1936 г.) до 1999 г. увеличился на %. [Peterson et al., 2002] и продолжает расти.

В Антарктике наблюдаемая картина изменений климата не столь днозначна. Наиболее значительное потепление (в течение поспедних 50 лет) афиксировано на Антарктическом полуострове [Turner et al., 2005]. За период путниковых измерений существенных изменений в педяном покрове ЮО не бнаружено [Jacka and Budd, 1998], хотя есть некоторые основания считать, что предшествовавшие этому поптора-два десятилетия происходило сокращение лощади МЛ [Vinnikov et al., 2006]. Анапиз продленного ряда значений площади 1Л в Южном полушарии (ЮП) [Comiso, 2003b] дает оценку (статистически езначимого) тренда +5.6+11 * 103 км2 в год. Несмотря на появление в оследние годы большего числа количественных оценок баланса массы едяного щита Антарктиды [Rignot and Thomas, 2002; Rignot et al., 2005; Davis et I., 2005], остается большая неопределенность относительно величины и даже нака его изменений. Даже если масса ледяного щита в целом уменьшается, аловероятно, чтобы это уменьшение было сравнимо с тем, что происходит в ренландии.

Установление причины наблюдаемых изменений климата представляет обой серьезную проблему. Дело в том, что в качестве причин следует ассматривать как естественную изменчивость климата, включающую олгопериодные колебания атмосферной циркуляции, так и глобальное отепление климата вследствие роста содержания парниковых газов (ПГ) в тмосфере.

Последнее неразрывно связано с концепцией радиационного оздействия на климатическую систему (например, [1РСС, 2001]). Под адиационным воздействием понимается изменение в балансе солнечного и л инновол нового излучения (Вт/м2; приходящего минус уходящего) у рополаузы (за счет изменения, например, содержания ПГ или солнечной ктивности) - после восстановления радиационного равновесия в стратосфере, о при сохранении невозмущенными характеристик тропосферы. Возрастание тмосферных концентраций ПГ оказывает доминирующее положительное адиационное воздействие на климатическую систему (т.е. приводит к отеплению приземного климата), а прямое радиационное воздействие эрозолей отрицательно.

В настоящее время в атмосферу Земли ежегодно выбрасывается 7 млрд. онн двуокиси углерода (СО2), около 600 млн. тонн метана (СН4), 16 млн. тонн акиси азота (N2O), а также 70 млн. тонн сульфатного аэрозоля. ПГ и аэрозоль1, ызывают нарушение радиационного баланса климатической системы, огласно ТОД МГЭИК [IPCC, 2001], в течение 20-го века наблюдался начительный рост содержания ПГ в глобальной атмосфере. За последние 250 ет концентрация С02 увеличилась на 35% - от 275-285 ррт в оиндустриальную эпоху до -380 ррт в 2004 г. [Keeling and Whorf, 2005]. оловина этого прироста (50 ррт) была достигнута в 1970-х гг. (т.е. за 200 лет), вторая половина - за последние три десятилетия, причем на десятилетие с 995 по 2004 гг. приходится -19 ррт. Такой рост не наблюдался за последние 0 тыс. лет. Три четверти этого роста С02 обусловлены сжиганием глеводородного ископаемого топлива, производством цемента и сжиганием за; остальной прирост концентрации вызван уничтожением лесов, ростом

Помимо сульфатного аэрозоля, антропогенными аэрозолями являются органический углерод, н. «черный» углерод, нитраты и пыль. лощадей сельхозугодий и сгоранием биомассы [Houghton, 2003; van der Werf t al., 2004]. Океан и суша потощают, примерно, половину объема выбросов 02. Концентрация СН4 возросла от доиндустриального значения -715 ppb до 776 ppb в 2004 г. [Dlugokencky et al., 2005] и продопжает расти (хотя и с меньшившейся за последние два десятилетия интенсивностью), достигнув аксимальных значений за последние 650 тыс. лет [Spahni et al., 2005]. онцентрация N20 увеличилась от доиндустриального значения -270 ppb до 19 ppb в 2004 г.

Вероятность обусловленности наблюдаемого глобального потепления нтропогенным воздействием в виде выбросов в атмосферу ПГ оценивается Ьк очень высокая [IPCC, 2001]. Между тем, некоторые ученые отвергают нтропогенное воздействие как причину наблюдаемого глобального потепления относят все наблюдаемые изменения за счет собственной изменчивости иматической системы, либо за счет изменений естественных внешних оздействий на климатическую систему (например, солнечной активности).

В этом контексте особенно примечательны дискуссии вокруг двух отеплений в Арктике в 20-м веке, первое из которых наблюдалось в первой оловине 20-го веке; второе (уже превысившее по величине первое) началось в 970-х гг. и продолжается до настоящего времени. Предлагаются различные еханизмы, объясняющие первое арктическое потепление [Delworth and nutson, 2000; Bengtsson et al., 2004; Overland et al., 2004; Serreze and Francis, 006], однако, не вызывает сомнений, что оно было обусловлено изкочастотной естественной изменчивостью климатической системы. Во тором потеплении некоторые исследователи также не усматривают ничего, роме естественной изменчивости, в то время как другие, включая автора астоящей работы, считают, что, по крайней мере, отчасти, это потепление вязано с антропогенным воздействием в виде роста концентрации ПГ в тмосфере. А если это так, то, с точки зрения предсказуемости [Шукла, 1988; tocker et al., 2001; Giorgi, 2005] - или, точнее, воспроизводимости в модепьных асчетах - два спучая потепления в Арктике в 20-м веке принципиапьно азличаются между собой (см. п. 2.1). год исунок 1.2 Аномалии среднегодовой ТВП (°С) в северной полярной области 60-90°с.ш.) с 1881 по 2005 гг. Линейный тренд за весь период составляет .45°С. [Lugina et al., 2005] сунок 1.3 Площадь (млн. км2) МЛ в сентябре за 1978-2005 гг., по данным Иутниковых измерений. Голубой линией показан линейный тренд, вставляющий 8% за 10 лет [NSIDC, 2005: продолженный ряд Comiso, 2003b], I

Заключение Диссертация по теме "Физика атмосферы и гидросферы", Катцов, Владимир Михайлович

Основные результаты диссертационной работы были представлены на национальных и международных конференциях, совещаниях и симпозиумах, перечисленных в Приложении 2. Кроме того, различные результаты работы укладывались на семинарах в Стокгольмском университете (Стокгольм, 2000 г), университете Аляски (Фэрбенкс, 2000 г.), Иллинойском университете (Урбана-Шампейн, 2001 г.), Массачусетском технологическом институте (Бостон, 2003 г.), на семинаре «Глобальные изменения климата» под руководством Г.И. Марчука в Институте вычислительной математики РАН (Москва, 2002 г.); на ежегодных совместных сессиях Рабочей группы по численному экспериментированию (WGNE) и группы GEWEX по моделированию и прогнозированию (GMPP) ВПИК (2000-2005 гг.); на рабочих совещаниях ведущих авторов ТОД и ОД4 МГЭИК (соответственно, 1998-2000 гг. и 2004-20 06 гг.) и АС1А (2001-2003 гг.); на научных совещаниях в рамках двустороннего научно-технического сотрудничества: между Росгидрометом и метеорологическими администрациями КНР (Пекин, 2000 г.; Санкт-Петербург, 2002 г.) и Республики Корея (о. Че-Джу, 2001 г., Санкт-Петербург, 2003 г.; Сеул, 2005 г.), а также между Россией и Великобританией (Лондон, 2003 г.); многократно - на семинарах Арктического и Антарктического НИИ, а также на семинарах и заседаниях Ученого Совета ГГО им. А.И. Воейкова.

Ряд результатов был положен в основу лекций, с одной из которых автор выступил на 25-й сессий Объединенного научного комитета (JSC) Всемирной программы исследований климата (WCRP) ВМО (Москва, 2004 г.), а с другими -на международных летних школах для молодых ученых, организованных Международным центром исследований Арктики (IARC, Фэрбенкс, 2003 и 2004 4 а также на российских конференциях молодых ученых, организованных, соответственно, ГГО им. А.И. Воейкова (Санкт-Петербург, 2001 г.) и Институтом физики атмосферы РАН им. A.M. Обухова (Москва, 2004 г.). благодарности

Автор благодарен своим коллегам - настоящим и бывшим сотрудникам Лаборатории численного моделирования общей циркуляции атмосферы и климата, а также сотрудникам Отдела динамической метеорологии ГГО им. дИ. Воейкова - за участие и поддержку на разных этапах проведенного исследования. Автор глубоко признателен В.П. Мелешко, фактически определившему первоначальное направление настоящего исследования, за постоянное внимание и помощь на протяжении всех 18 лет, которые автор работает в руководимой им лаборатории. Большое влияние на это исследование оказало многолетнее плодотворное сотрудничество с Дж. Уолшем (John Е. Walsh). В ходе совместных работ по моделированию общей циркуляции океана и морского льда автор многому научился у С.А. Фокина. Чрезвычайно познавательным и стимулирующим было научное общение с Р.В. Бекряевым, Э.Г. Богдановой, Н.Н. Брязгиным, П.Я. Гройсманом, Б.М. Ильиным, И.Л. Каролем, С.П. Малевским-Малевичем, Е.Д. Надежиной, И.В. Поляковым, В.Г. Савченко, А.П. Соколовым, П.В. Спорышевым, а в последнее время - с Э. Шаллином (Erland Kallen), М. Ванг (Muyin Wang) и Дж. Оверлэндом (James Е. Overland). Автор благодарен Г.В, Алексееву, А.И. Данилову, А.В. Клепикову за многолетнюю поддержку проводимых им исследований в рамках совместных проектов с ААНИИ. Неоценимую помощь в ходе исследований автору оказывали Т.В. Павлова, В.А. Говоркова, С.В. Вавулин, В.М. Гаврилина, В.А. Матюгин, И.М. Школьник, Б.Е. Шнееров. Автор благодарен своему заместителю В.М, Степановой, сохранившей ему много времени для занятий научной работой.

В настоящей диссертационной работе использованы рисунки, подготовленные в рамках совместных публикаций, либо по просьбе автора - К. Тэйлором (Karl Е. Taylor, рис. 2.4), В.П. Мелешко (рис. 2.5), Б. Чэпменом (William L Chapman, рис. 3.1 и 6.14), М. Ванг (Muyin Wang, рис. 5.11 и 5.13), П.В. Спорышевым (рис. 6.16 и 6.20), а также многочиспенные рисунки, подготовленные Т.В. Павловой, В.А. Говорковой, В.А. Гаврилиной, С.В. Нулиным и З.М. Брынь.

Автор признателен международному сообществу разработчиков МОЦА и ',,OL^AO за предоставление данных для анализа; участникам Программы ^гноза и сравнения климатических моделей (PCMDI) за сбор и хранение ^Дельных данных; Рабочей группе по численному экспериментированию

WGNE) и Рабочей группе по объединенным моделям (WGCM) Объединенного научного комитета (JSC) Всемирной программы исследований климата (WCRP) и программы CLIVAR, их Проектам сравнения атмосферных (AMIP) и объединенных моделей (CMIP) и Группе экспертов по моделированию климата эа организацию деятельности по анализу модельных данных; а также Подразделению технической поддержки (TSU) Первой рабочей группы (WG1) МГЭИК (IPCC) за техническую помощь. Архив данных МГЭИК в Национальной лаборатории Лоренса Ливермора поддерживается Офисом по науке Министерства энергетики США.

Отдельные части настоящего исследования выполнялись в рамках ряда НИР Росгидромета, Минобрнауки РФ, ФЦП (в т.ч. «Мировой океан»); проектов РФФИ (гранты №№ 96-05-64960-а, 96-05-65020-а, 97-05-64693-а, 99-05-65271-а, 02-05-65242-а, 05-05-65093 и 05-05-08064офиа); проектов Национального научного фонда США (гранты ОРР-9908812 и UAF05-0074 ОРР-0327664); проекта INTAS (Грант 03-51-4620). I

Заключение

OflioRHHg.результаты диссертационной работы

Настоящая работа является попыткой приблизиться к решению фундаментальной проблемы - предсказания климата. Сформулированная во Введении цель настоящего исследования - получение физически обоснованной количественной картины антропогенных изменений кпимата высоких широт (Арктики и Антарктики) в 21-м веке - достигнута. Разумеется, эта картина будет в дальнейшем непрерывно дополняться и уточняться за счет совершенствования климатических моделей, уточнения сценариев внешнего воздействия на климатическую систему, развития вычислительной техники и расчетных технологий (включая развитие ансамблевого подхода), расширения круга рассматриваемых кпиматических характеристик и т.д. Тем не менее, на сегодняшний день попученные оценки отвечают мировому уровню кпиматических исследований. Новые количественные оценки изменений шмата высоких широт подтверждают и уточняют полученные автором ранее -на основе предыдущего поколения моделей [Катцов и др., 2003; Данилов и др., 2003; Мелешко и др., 2004; Kattsov and Kallen, 2005; Walsh et ai., 2002].

В процессе решения перечисленных во Введении задач настоящего исследования были получены следующие основные результаты.

1. Сформулированы подходы к оценке МОЦАО, с точки зрения их пригодности для использования в прогнозах будущих изменений климата. В частности, обоснованы требования, которым должны отвечать МОЦАО при воспроизведении эвопюции кпимата 20-го века. Показаны преимущества использования ансамблевого подхода в оценках будущих изменений климата.

2. Созданы модели океана и МЛ различной степени сложности, предназначенные для исследований климата в качестве компонентов объединенной глобальной климатической модели ГГО. В число этих моделей упрощенная параметризация ВПСО с термодинамической моделью МЛ WW исследования равновесной чувствительности климата), а также МОЦО и М0ЦМЛ, включающие описания основных процессов, определяющих "Р№омасштабную циркуляцию Мирового океана, движение и деформации МЛ, а также фазовые превращения воды. Модели успешно прошли испытания при Данном атмосферном воздействии и при объединении с МОЦА ГГО.

3- С помощью МОЦА ГГО при заданных распределениях ТПО/МЛ введены исследования влияния различных характеристик ледяного покрова океана на термический режим и общую циркуляцию атмосферы. В частности, установлено, что влияние полыней и разводий наиболее заметно проявляется осенью и зимой - в повышении температуры нижней тропосферы и ослаблении западного переноса.

4. Проанализированы результаты расчета климата 20-го века с помощью МОЦА ЕСНАМ-4 при заданных в соответствии с наблюдениями внешних воздействиях в виде эволюции ТПО/МЛ и концентрации С02 в атмосфере. Обнаружен существенный положительный вековой тренд в осадках в северной голярной области, хорошо согласующийся с имеющимися данными наблюдений, но, предположительно, в значительной степени обусловленный завышением ледовитости СЛО в первой половине 20-го века.

5. На основе экспериментов с МОЦА/ВПСО/МЛ ГГО исследован ряд аспектов влияния облачности и атмосферной конвекции на чувствительность модельного климата {глобального и полярного) к удвоению С02.

6. Оценено качество воспроизведения климата высоких широт с помощью МОЦА, а также МОЦАО разных поколений. Проведены сравнительные анализы МОЦА двух поколений (AMIP-I и AMIP-II, соответственно, начала и конца 1990-х гг.), а также МОЦА и МОЦАО одного поколения (соответственно, AMIP-II и ТОД МГЭИК). Оценена способность МОЦАО воспроизводить эволюцию климата высоких широт в 20-м веке. Сделан вывод о пригодности ансамбля современных МОЦАО для получения оценок будущих изменений климата высоких широт.

7. На основе ансамблевых расчетов с МОЦАО получена согласованная и физически обоснованная количественная картина изменений климата высоких широт в 21-м веке для разных сценариев антропогенного воздействия. Оценены неопределенности, связанные с естественной изменчивостью климата высоких широт, различиями моделей, а также сценариев антропогенного воздействия на климатическую систему.

8- Сформулированы и обоснованы приоритеты дальнейших ^следований климата высоких широт методами физико-математического моделирования.

§аипрактическая значимость работы

Научная значимость настоящей диссертационной работы состоит в использовании отдельных ее результатов при подготовке международных докладов о климате и его изменениях: Второго [IPCC, 1996], Третьего [IPCC, 2001] и Четвертого (готовится к публикации) Оценочных Докладов МГЭИК, а также «Доклада об оценке климатических воздействий в Арктике» [ACIA, 2005]. Некоторые результаты были использованы при разработке Научного плана меВДународной программы «Инициатива партнерства в области наук о Земле в Северной Евразии» [NEESPI, 2004]. Научная значимость работы подтверждается многолетней поддержкой исследований автора Российским фондом Фундаментальных Исследований (РФФИ): гранты №99-05-65271 (19992001 гг.: «Исследование изменчивости и взаимного влияния полярных и глобальных климатических процессов с помощью модели общей циркуляции атмосферы, океана и морского льда»), №02-05-65242 (2002-2004 гг.: «Исследование неравновесной реакции климата высоких широт на антропогенные изменения химического состава атмосферы в 21-м веке»), №0505-65093 (2005-2007 гг.: «Исследование изменчивости климата высоких широт в 20-м и 21-м вв. с использованием суперансамбля климатических моделей») и др.;атакже Национальным Научным Фондом США: гранты ОРР-9908812 (19992001 гг.: «Даунскейлинг модельных расчетов будущих изменений климата в Арктике») и ОРР-0327664 (2004-2007 гг.: «Оценка и диагностика модельных климатических расчетов МГЭИК для Арктики»),

Практическая значимость работы состоит в фактическом использовании полученных результатов в оценках последствий будущих климатических изменений для населения, экосистем, хозяйственной деятельности и т.п. в полярных регионах [ACIA, 2005] и в возможности их использования при разработке соответствующих адаптационных мер, а также при стратегическом планировании развития экономики и для формирования внутри- и внешнеполитической позиции Российской Федерации по проблемам климата.

Щь1йвклад автора

Диссертационная работа является итогом исследований, выполнявшихся автором с 1989 г. в ГГО им.А.И.Воейкова в рамках научных программ и планов НИР Росгидромета, Министерства образования и науки РФ, Федеральных елевых программ, инициативных проектов РФФИ, а также ряда №ждународных проектов. Начиная с 1999 г. по настоящее время автор являлся Руководителем трех последовательных проектов РФФИ и со-руководителем проектов Национального научного фонда США (см. «Научная и практическая значимость работы»). Все эти проекты непосредственно связаны , Темой диссертации. В качестве исполнителя автор участвовал в диагностическом подпроекте «Полярные процессы и морской лед» обеих фаз Международного проекта сравнения атмосферных моделей {AMIP и AMIP-II, 1992-20 02 гг.), а также - в качестве руководителя - в одноименном подпроекте второй фазы Международного проекта сравнения объединенных моделей (СМ1Р2, 2001-2004 гг.). В настоящее время автор является, соответственно, участником и руководителем двух подпроектов Модельного проекта МГЭИК, связанных с анализом расчетов климата высоких широт с помощью климатических моделей МГЭИК нового поколения [http://www-pcmdiJlnl.gov/ipcc/aboutipcc.php].

В диссертационной работе представлены результаты лишь тех исследований, вклад автора в которые был, по меньшей мере, важным на всех этапах от постановки до реализации. Значительная часть результатов была получена в соавторстве с В.П. Мелешко и сотрудниками руководимой им лаборатории численного моделирования общей циркуляции атмосферы и шмата ГГО им. А.И, Воейкова, а также с другими сотрудниками Отдела динамической метеорологии ГГО. Модели общей циркуляции океана и морского льда ГГО разрабатывались совместно с С.А. Фокиным. Ряд важных результатов был получен в соавторстве с зарубежными коллегами, прежде всего, проф. Дж. Уолшем (J.E. Walsh) и его сотрудниками, а также проф. Э. Шаллином (Е. Kallen), Д-ром М. Ванг (Muyin Wang) и проф. Дж. Оверлэндом (James Е. Overland). При подготовке научных материалов в рамках Первой рабочей группы МГЭИК (глава 7 «Физические климатические процессы и обратные связи» [Stocker et al., 2001] и глава 8 «Оценка моделей» [14] ТОД; глава 8 «Оценка моделей» 0Д4; обзор [4]) к сфере ответственности автора, как правило, относились вопросы, связанные с климатом высоких широт и его моделированием.

ОИёрщции и апообаиия работы

По теме диссертации опубликовано более 60 работ, треть из которых - в Рецензируемых отечественных и зарубежных научных изданиях, в том числе в риалах «Известия РАН: Физика атмосферы и океана», «Метеорология и Урология», «Journal of Climate», «Journal of Hydro meteorology», а также в издательствах «Наука», «Cambridge University Press», «Kluwer Academic Publishers», «Routledge» (см. Приложение 1).

Библиография Диссертация по наукам о земле, доктора физико-математических наук, Катцов, Владимир Михайлович, Санкт-Петербург

1. Алексеев В.А., Володин Е.М., Галин В.Я., Дымников В.П., Лыкосов В.Н. Моделирование современного климата с помощью атмосферной модели ИВМ РАИ: Препринт №2086-В98. М.: ИВМ РАН, 1998. - 180 с.

2. Алексеев Г.В., Булатов Л.В., Захаров В.Ф., Иванов В.В. Поступление необычно теплых атлантических вод в Арктический бассейн II Доклады РАН, 1997. -Т.356. - С. 401-403.

3. Астраханцев Г.П., Руховец Л.А. Численный метод решения задачи гидротермодинамики глубоких озер: Препринт. Л.: ИСЭП АН СССР, 1985. -69 с.

4. Богданова ЭТ., Голубев B.C., Ильин Б.М., Драгомилова И.В, Новая модель корректировки измеренных осадков и ее применение в полярных районах России // Метеорология и гидрология. 2002. - № 10. - С. 68-94.

5. Брязгин Н.Н. Среднегодовое количество осадков в Арктике с учетом погрешностей осадкомеров // Труды ААНИИ. 1976. - Т.323. - С.40-74.

6. Брязгин Н.Н,, Швер Ц.А, Атмосферные осадки по водосборному бассейну суши Северного Ледовитого океана // Труды ААНИИ. 1976. - Т.323, -0,75-86.

7. Галин В.Я., Володин Е.М. Моделирование отклика атмосферы на таяние арктических льдов // Метеорология и гидрология. 2002. - № 1. - С. 14-21.

8. Доронин Ю.П., Хейсин Д.Е. Морской лед. Л., Гидрометеоиздат, 1975. -318 с.

9. Дымников В,П., Грицун А.С. Хаотические аттракторы климатических моделей: Препринт №293/2000. М.: ИВМ РАН, 2000. - 54с.

10. Дымников В.П., Грицун А,С. Современные проблемы математической теории климата // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2005. -Т.41.-С.294-314.

11. Залесный В.Б. Численное моделирование термохалинной циркуляции Мирового океана // Метеорология и гидрология. 1998. - № 2. - С. 54-64.

12. Залесный, В.Б., Мошонкин С.Н, Равновесный термохалинный режим модельной глобальной циркуляции океана // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 1999. -Т.35, - С,371-398.

13. Захаров В.Ф. Морские льды в климатической системе. СПб.: Гидрометеоиздат, 1996. - 213 с.

14. Захаров В.Ф. Изменение состояния морских арктических льдов // Формирование и динамика современного климата Арктики / Под ред. Г.В. Алексеева. С-Пб.: Гидрометеоиздат, 2004. - С.112-159.

15. Захаров В.Ф. Изменения в распространении морских арктических льдов в XX веке // Метеорология и гидрология. 2003. - №5. - С.75-86.

16. Зубенок Л.И. Испарение с суши водосборного бассейна Северного Ледовитого океана // Труды ААНИИ. 1976. -Т.323. - С.87-100.

17. Иванов В.В. Пресноводный баланс Северного Ледовитого океана // Труды ААНИИ. 1976. - Т.323. - С. 138-147.

18. Израэль Ю.А., Груза Г.В., Катцов В.М., Мелешко В.П. Изменения глобального климата. Роль антропогенных воздействий // Метеорология и гидрология. 2001. - №5. - С. 5-21.

19. Каган Б.А., Лайхтман Д.Л., Оганесян Л.А., Пясковский Р.В. Численный эксперимент по сезонной изменчивости глобальной циркуляции в баротропном океане // Известия АН СССР. Физика атмосферы и океана. -1972, -Т.8. С.1052-1072.

20. Катцов В.М., Мелешко В.П., Соколов А.П., Любанская В.А. Влияние морского льда на термический режим и циркуляцию атмосферы Северного полушария зимой // Метеорология и гидрология. 1993. - №12. - С. 5-24.

21. Катцов В.М., Мелешко В.П., Алексеев Г.В., Матюгин В.А., Шнееров Б.Е., Гаврилина В.М. Влияние сплоченности ледяного покрова океана на изменчивость атмосферы в высоких широтах // Метеорология и гидрология. 1997. - №4. - Р. 43-54.

22. Катцов, В.М., Мелешко В.П., Гаврилина В.М., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Пресноводный бюджет полярных регионов, по оценкам современных моделей общей циркуляции атмосферы // Известия РАН: Физика атмосферы и океана. 1998. - Т. 34. - № 4. - С. 479-489.

23. Катцов В.М., Вавулин С.В., Говоркова В.А., Павлова Т.В. Сценарии изменения климата Арктики в 21-м веке // Метеорология и гидрология. -2003.-№10.-С.5-19.

24. Катцов В.М., Мелешко В.П. Сравнительный анализ моделей общей циркуляции атмосферы и океана, предназначенных для оценки будущих изменений климата Н Известия РАН. Физика атмосферы и океана -2004. -Т.40,- № 6. С. 647-658.

25. Магазенков Л.Н., Шейнин Д.А. Схемы аппроксимации по вертикали и корректность задачи прогноза для бароклинной атмосферы //

26. Метеорология и гидрология. 1988. - №6. - С.43-50.

27. Макштас А.П. Тепловой баланс арктических льдов в зимний период. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. -67 с.

28. Макштас А.П. Моделирование процессов энергообмена между атмосферой и океаном в Арктическом бассейне // Взаимодействие океана и атмосферы в Северной полярной области / Под ред. А.Ф. Трешникова, Г.В, Алексеева, Л.: Гидрометеоиздат, 1991. - С.47-66.

29. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1980. -536с,

30. МВБ: Мировой водный баланс и водные ресурсы Земли / Под ред. Корзуна

31. B.И. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. - 638 с.

32. Мелешко В.П., Катцов В.М., Спорышев П.В., Вавулин С.В., Говоркова В.А. Обратные связи в климатической системе: взаимодействие облачности, водяного пара и радиации // Метеорология и гидрология. 2000а. - №2.1. C. 22-45.

33. Мохов И.И., Хон В.Ч. Гидрологический режим в бассейнах сибирских рек; модельные оценки изменений в XXI веке // Метеорология и гидрология.2002. N98. - С.77-93.

34. Мохов И.И., Семенов В.А., Хон В.Ч. Оценки возможных региональных изменений гидрологического режима в XXI веке на основе глобальных климатических моделей // Известия РАН. Физика атмосферы и океана.2003. Т.39. - №2. -С. 150-165.

35. Никифоров Е.Г., Гудкович З.М., Ефимов Ю.И., Романов М.А. К методике расчета сплоченности и дрейфа льдов // Труды ААНИИ. 1967. - Т.257. -С.5-25.

36. Пейре р., Тейлор Т.Д. Вычислительные методы в задачах механики жидкости, Л.; Гидрометеоиздат, 1986. - 352с.

37. Соколов А.П., Шейнин Д.А. Адиабатический вариант бароклинной спектральной модели атмосферы // Труды ГГО. 1983. - Вып. 481. - С.93-102.

38. Фовинкель Е., Орвиг С. Климат Арктического бассейна // Климат полярных районов . Под ред. С. Орвига. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. - С.170-317.

39. Фокин С.А., Катцов В.М. Модель общей циркуляции морского льда как компонент объединенной глобальной климатической модели ГГО // Метеорология и гидрология. 1998. - No. 10. - С.29-37.

40. Фокин, С.А., Катцов В.М. Модель общей циркуляции океана как компонент объединенной глобальной климатической модели ГГО // Метеорология и гидрология. -2001. № 3. -0.5-18.

41. Хрол В.П. (ред.). Атлас водного баланса северной полярной области. -СПб.: Гидрометеоиздат, 1996. -82 с,

42. Шейнин Д.А. Построение полунеявной диссипативной схемы с исчезающе малым фиктивным решением // Труды ГГО. 1983. - Вып.481. - С.108-128.

43. Шейнин Д.А. Термодинамически согласованные схемы вертикальной аппроксимации уравнений динамики атмосферы // Метеорология и гидрология. 1987. - №6. - С.34-44.

44. Aagaard К., Carmack E.C. The role of sea ice and other fresh waters in the Arctic circulation // Journal of Geophysical Research, 1989. - Vol. 94. -p.14485-14498.

45. Nagashima Т., Newman P., Pawson S., Pitari G., Rozanov E„ Schnadt C.,

46. Belchansky G.I., Douglas D.C, Eremeev V.A., Platonov N.G. Variations in the Arctic's multiyear ice cover: A neural network analysis of SSMR-SSM/I data, 1979-2004 II Geophysical Research Letters. 2005. - Vol.32. -doi:10.1029/2005GL022395.

47. Bengtsson !., Semenov V.A., Johannessen O.M. The Early Twentieth-Century Warming in the Arctic a Possible Mechanism // Journal of Climate. - 2004. -Vol.17. - P.4045-4057.

48. Bitz C., Flato G., Fyfe J. Sea ice response to wind forcing from AMIP models // Journal of Climate. 2002. - Vol.15. - P. 523-535.

49. Blackmon M.L. A climatological spectral study of the 500-mb geopotential height of the Northern Hemisphere // Journal of Atmospheric Sciences. 1976. -Vol.33. - P.1040-1053.

50. Blackmon M.L., Lau N.C. Regional characteristics of the Northern Hemisphere wintertime circulation: A comparison of the simulation of a GFDL general circulation model with observations // Journal of Atmospheric Sciences. 1980. -Vol.37. - P .497-514.

51. Bleck R., Rooth C.t Hu D., Smith L.T. Salinity-driven thermocline transients in a wind- and thermohaline-forced isopycnic coordinate model of the North Atlantic //Journal of Physical Oceanography. 1992. - Vol.22 - P.1486-1505.

52. M. Bleck R. An oceanic general circulation model framed in hybrid isopycnic-Cartesian coordinates // Ocean Modelling. 2002. - Vol.4. - P.55-88.

53. Broecker W.S. Thermohaline circulation, the Achilles heel of our climate system: will man-made C02 upset the current balance? // Science. 1997. -Vot.278.-P.1582-1588.

54. Brohan P., Kennedy J., Harris l„ Tett, S.F.B., Jones, P.D. Uncertainty estimates in regional and global observed temperature changes: a new dataset from 1850 II Journal of Geophysical Research. 2006. - Vol.111. - D12106, doi:10,1029/2005JD006548.

55. Carnell R.E., Senior C.A. Changes in mid-latitude variability due to increasing greenhouse gases and sulphate aerosols // Climate Dynamics. 1998.1. Vol.14.-p.369-383.

56. Cattle H., Crossley J. Modelling Arctic climate change // The Royal Society of London, Philosophical Transactions. 1995. - Vol.A352. - P.201 -213.

57. ЮО. Cavaiieri D.J., Parkinson C.L., Vinnikov, K.Y. 30-year satellite record reveals contrasting Arctic and Antarctic decadal sea ice variability // Geophysical Research Letters. -2003.- Vol.30.-doi:10.1029/2003GL018031.

58. Cess R.D., Potter G.L. A methodology for undestanding and intercomparing atmospheric climate feedback processes in GCMs // Journal of Geophysical Research. 1988. - Vol.93 - P.8305-8314.

59. W. Chapman W.L., Walsh J.E. Simulations of arctic temperature and pressure by global coupled models // Journal of Climate. 2006. - V.19. (in press).

60. Collins W.D., Rasch P.J., Boville B.A., McCaa J.R., Williamson D.L., Kiehl J.T., Briegleb В., Bitz C., Lin iJL Zhang M., Dai Y. Description of the NCAR

61. Community Atmosphere Model (CAM3.0) // Technical Note TN-464+STR. -National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado, USA, 2004. -214 р.

62. Ю7. Coiman R., Fraser J., Rotstayn L. Climate feedbacks in a general circulation model incorporating prognostic clouds // Climate Dynamics. 2001. - Vol.18. -p.103-122.

63. Coiman R. A comparison of climate feedbacks in genera! circulation models // Climate Dynamics. 2003. - Vol.20. - P.865-873.

64. Colony R., Radionov V.F., Tanis F. J. Measurements of precipitation and snow pack at Russian North Pole drifting stations // Polar Record. 1998. - Vol.34. -P.3-14.

65. Comiso J. Warming trends in the Arctic from clear-sky satellite observations // Journal of Climate. 2003a. - Vol.16. - P.3498-3510.

66. Comiso J. Large scale characteristics and variability of the global ice cover // Sea ice an introduction to its physics, biology, chemistry and geology / Thomas D., Dieckmann G.S., (eds.). - Bfackwell Science, 2003b. - P.112-142.

67. Corti S., Molteni F„ Palmer T.N. Signature of recent climate change in frequencies of natural atmospheric circulation regimes II Nature. 1999. -Vol.398. - P.799-802.

68. Davis С,H., Li Y., McConnell J.R., Frey M.M., Hanna E. Snowfall-driven growth in East Antarctic ice sheet mitigates recent sea-ievei rise // Science. 2005. -Vol.308.-P.1898-1901,

69. Del Genio A.D., Yao M.-S., Kowari W„ Lo K.-W. A prognostic cloud water parameterization for global climate models // Journal of Climate. 1996. -Vol.9. - P.270-304.

70. Delworth T.L., Knutson T.R. Simulation of early 20 century global warming // Science. 2000. Voi.287. - P.2246-2250.

71. Deque M., Dreveton C., Braun A., Cariolie D. The ARPEGE/IFS atmosphere model: A contribution to the French community climate modeling // Climate Dynamics. 1994. - Vol.10. - P.249-266.

72. Dethloff, K., Rinke A., Dorn W., Gerdes R., Maslowski W„ Kattsov V., Lange M., Goergen K., Lynch A. Global impacts of arctic climate processes II Eos Transactions of the American Geophysical Union. 2005. - Vol. 86. -No.49. -P. 510-512.

73. Dewey K.F., Heim Jr. R. Satellite observations of variation in Northern Hemisphere seasonal snow cover // Technical Report NESS 87. NOAA ,1981. 83 p.

74. Dickson, R.R., Osborn T.J., Hurrell J.W., Meincke J., Blindheim J., Adlandsvik В., Vinje Т., Alekseev G., Maslowski W. The Arctic Ocean response to the North Atlantic Oscillation II Journal of Climate. 2000. - Vol.13. - P.2671-2696.

75. Dumenil L, Isele K., Liebscher H.-J., Schroeder U., Schumacher M.t Wilke K. Discharge data from 50 selected rivers for GCM validation // Report 100. Max-pianck-lnstitut fur Meteorologie/Global Runoff Data Centre, 1993. - 61 p.

76. Dyurgerov M., Meier M.F. Glaciers and changing Earth system: a 2004 snapshot // IN ST A A R/O P-5 8. INSTAAR, Boulder, Colorado, 2005. - 117 p.

77. Esbensen S.K., Kushnir Y. The heat budget of the global ocean: an atlas based on estimates from surface marine observations // Report No.29. Climate Research Institute, OSU, Corvallis, Oregon, 1981.-27 p.

78. Essery R.H., Pomeroy J., Parvianen J., Storck P. Sublimation of snow from boreal forests in a climate model // Journal of Climate. 2003. - Vol.16. -P.1855-1864.

79. Essery R.H., Pomeroy J. Vegetation and topographic control of wind-blown snow distributions in distributed and aggregated simulations // Journal of Hydrometeorology. 2004. - Vol.5. - P.735-744.

80. Flato G.M. The Third Generation Coupled Global Climate Model (CGCM3). -CCCMA, Victoria, Canada, 2005. http://www.cccma.bc.ec.gc.ca/models/cgcm2.shtml.

81. Flato G.M. Sea ice and its response to C02 forcing as simulated by global climate models // Climate Dynamics. 2004. - Vol.23. - P. 229-241.

82. Flato G.M., Boer G.J. Warming asymmetry in climate change simulations // Geophysical Research Letters. 2001, - Vol.28. - P.195-198.

83. Flato G. M., Hibler W. D. Modelling sea-ice as a cavitating fluid // Journal of Physical Oceanography. 1992. - Vol.22. - P.626-651.

84. Fokin S.A., Kattsov V.M. A preliminary assessment of the MGO Coupled Atmospheric/Sea-lce GCM dynamics II Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling I Staniforth A. (ed.). 1998. - Report No.27; January 1998. WMO/TD-No.865. - P. 8.17-8.18.

85. Foiland C., Shukla J., Kinter J., Rodwell M. The climate of the twentieth century project // Exchanges (Newsletter of CLIVAR). 2002. - Vol.7. - No.2. - P.3739.

86. Forland E.J., Hanssen-Bauer 1. Increased precipitation in the Norwegian Arctic: True or false? // Climatic Change. 2000. - Vol.46. - P.485-509.

87. Fowler L.D., Randall D.A., Rutledge S.A. Liquid and ice cloud microphysics in the CSU general circulation model.Part 1: Model description and simulated microphysical processes // Journal of Climate. 1995. - Vol.9. - P.489-529.

88. Gates W.L. AMIP: The Atmospheric Model Intercomparison Project // Bulletin of the American Meteorological Society. 1992. - Vol.73. - P.1962-1970.

89. GFDL Global Atmospheric Model Development Team (GAMDT) The new GFDL global atmosphere and land model AM2-LM2: Evaluation with prescribed SST simulations // Journal of Climate. 2004, - Vol.17. - P.4641 -4673.

90. Gillett N.P., Allan R.J., Ansell T.J. Detection of external influence on sea level pressure with a multi-model ensemble // Geophysical Research Letters. 2005. -Vol.32. - L19714, doi:10.1029/2005GL023640.

91. G'orgi F. Climate change prediction // Climatic Change. 2005. - Vol.73. -P.239-265,

92. Goosse H., Fichefet T. Importance of ice-ocean interactions for the global ocean circulation: A model study // Journal of Geophysical Research. 1999. -Vol.104. - P.23337—23355.

93. GPCP: Version 1a Combined precipitation data set // SSAI and Laboratory for Atmospheres, NASA Goddard Space Flight Center, 1996. CD ROM

94. Greene A.M. A time constant for hemispheric glacier mass balance II Journal of Glaciology. 2005. - Vol.51 (174). - P.535-562.

95. Greenwald T.J., Stephens G.L., Christopher S.A., Vonder Haar Т.Н. Observations of the global characteristics and regional radiative effects of marine cloud liquid water// Journal of Climate. 1995. - Vol.8. - P.2928-2946.

96. Gregory J.M., Stouffer R.J., Raper S.C.B., Stott P.A., Rayner N.A. An observationally based estimate of the climate sensitivity II Journal of Climate, -2002. Vol.15. - P.3117-3121.

97. Groetzner A., Sausen R., Claussen M. The impact of sub-grid scale sea ice inhomogeneities on the performance of the atmospheric general circulation model ECHAM3 // Climate Dynamics. 1996. - Vol.12. - P.477-496.

98. Groisman P.Y., Easterling D.R. Variability and trends of total precipitation and snowfall over the United States and Canada // Journal of Climate. 1994. -Vol.7, -p. 184-205.

99. Groves D.G., Francis J.A. Variability of the Arctic atmospheric moisture budget from TOVS satellite data // Journal of Geophysical Research. 2002. -Vol.107(D24). -4785, doi:10.1029/2002JD002285.

100. Gulev S.K., Zolina О., Grigoriev S. Extratropical cyclone variability in the Northern Hemisphere winter from NCEP/NCAR reanalysis data // Climate Dynamics. 2001. - Vol.17. - P.795-809.

101. Hahn C.J., Warren S.G., London J. The effect of moonlight on observations of cloud cover at night, and applications to cloud climatology // Journal of Climate. 1995. - Vol.8. - P.1429-1466.

102. Hall A. The role of surface albedo feedback in climate // Journal of Climate.2004. — Vol.17. P.1550—1568.

103. Hall A., Qu X. Using the current seasonal cycle to constrain snow albedo feedback in future climate change // Geophysical Research Letters. 2006. -Vol.33. - L03502, doi: 10.1029/2005GL025127.

104. Han Y.-L., Lee S.-W. A new analysis of monthly mean wind stress over the global ocean //Rept No.29. Climate Research Institute, OSU, Corvallis, Oregon, 1981. - 148 p.

105. Hansen J., Ruedy R., Glascoe J., Sato M. GISS analysis of surface temperature change // Journal of Geophysical Research. 1999. - Vol.104. - P.30997-31022.

106. Hansen J., Ruedy R,, Sato M., Irnhoff M., Lawrence W., Easterling D.R., Peterson Т.О., Karl T.R. A closer look at United States and global surface temperature change // Journal of Geophysical Research. 2001. - Vol.106. -P.23947-23964.

107. Hansen J„ Sato M., Ruedy R., Lo K. Global temperature. GISS, NASA, NY,2005. http://data.giss.nasa.gov.

108. Hansen J., Ruedy R., Sato M., Lo K. GISS Surface Temperature Analysis. -GISS, NASA, NY, 2006. http://data.giss.nasa.gov.

109. Harder M. Dynamik, Rauhigkeit und Alter des Meereises in der Arktis. Ph.D. Thesis. - Alfred-Wegener-lnstitut fur Polar und Meeresforschung, Bremerhaven, Germany, 1996. - 124 p.

110. Helierman S., Rosenstein M. Normal monthly wind stress over the World Ocean with error estimates // Journal of Physical Oceanography. 1983. - Vol.13. -P.1093-1104.

111. Hewitt C.D., Senior C.S., Mitchell J.F.B. The impact of dynamic sea-ice on the climate sensitivity of a GCM: a study of past, present and future climates // Climate Dynamics. 2001. - Vol.17. - P.655-668.

112. Hibler III W. D. A dynamic thermodynamic sea ice model // Journal of Physical Oceanography. 1979. - Vol.9. ~ P.815-846.

113. Holland M.M., Bitz C.M. Polar amplification of climate change in coupied models II Climate Dynamics. 2003. - Vol.21. - P.221-232.

114. Holland M.M., Raphael M. Twentieth century simulation of the Southern Hemisphere climate in coupled models. Part II: sea ice conditions and variability II Climate Dynamics. 2006. - Vol. 26. - P.229-245.

115. Houghton R.A. Revised estimates of the annual net flux of carbon to the atmosphere from changes in land use and land management II Tellus. 2003. -Vol.55B.- P.345-363.

116. Hunke E.C., Dukowicz J.K. An elastic-viscous-plastic model for sea ice dynamics. // Journal of Physical Oceanography. 1997. - Vol. 27. - P. 18491867.

117. IPCC: Climate Change 1992. The Supplementary Report to the IPCC Scientific Assessment / Houghton J.Т., Callander B.A., Varney S.K. (eds.). Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1992. - 198 p.

118. IPCC: Climate Change 1995: The Science of Climate Change I Houghton J.T., Meira Filho L.G., Callander B.A., Harris N., Kattenberg A,, Maskell K. (eds.). -Cambridge University Press, 1996, 572 p.

119. ISCCP: International Satellite Cloud Climatology Project Data, Monthly Cloud Products. NASA, 1992. CD-ROM.

120. Jaeger L. Monatskarten des Niederschlags, fur die ganze Erde II Berichte Deutschen Wetterdienstes, 1976. - Bd.18 - Nr.139. - 38 p.

121. Johannessen O.M., Khvorostovsky K., Miles M.W., Bobylev L.P. Recent ice-sheet growth in the interior of Greenland // Science. 2005. - Vol,310. -P.1013-1016.

122. Johns T.C., Carnell R.E., Crossley J.F., Gregory J.M., Mitchell J.F.B., Senior C.A., Tett S.F.B., Wood R.A. The second Hadley Centre coupled atmosphere-ocean GCM: model description, spinup and validation // Climate Dynamics. -1997,-Vol.13.-P.103-134.

123. Jones P.D., Wigley T.M.L., Kelly P.M. Variations in surface air temperatures, 1, Northern Hemisphere, 1881-1980 II Monthly Weather Review. 1982. -Vol.110. - P.59-70.

124. Jones P.D., New M.t Parker D.E., Martin S„ Rigor I.G. Surface air temperature and its changes over the past 150 years // Reviews of Geophysics. 1999. -Vol.37.-P.173-199.

125. Kalnay E. Atmospheric modeling, data assimilation and predictability. -Cambridge University Press, Cambridge, UK, 2003. 341 p.

126. Kattsov V.M., Fokin S.A. MGO Coupled Atmospheric/Ocean/Sea-Ice GCM II Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling I Ritchie H. (ed.). -1999. Report No.28, WMO/TD-No.942. - P. 9.7.

127. Kattsov V.M., Walsh J.E. Twentieth-century trends of Arctic precipitation from observational data and a climate model simulation // Journal of Climate. 2000. -Vol.13. - P.1362-1370.

128. Kattsov V.M., Walsh J.E. Reply to Comments on "Twentieth-century trends of Arctic precipitation from observational data and a climate model simulation" by H.Paeth, A.Hense, and R. Hagenbrock// Journal of Climate. -2002. Vol.15. -P.804-805.

129. Kattsov V.M. General circulation modelling // Encyclopedia of the Arctic /M.Nuttall (ed.) Routledge. New York and London, 2004. - Vol.2. - P.709-711.

130. Kattsov V., Kallen E. Future climate change: modeling and scenarios for the Arctic // Arctic Climate Impact Assessment (ACIA). Cambridge University Press, 2005.-P.99-150.

131. Kattsov V.M., Walsh J.E., Chapman W.L., Govorkova V.A., Pavlova T.V., Zhang, X. Simulation and projection of arctic freshwater budget components by the IPCC AR4 global climate models // Journal of Hydrometeorology. 2006. (in press)

132. Keeling C.D., Whorf T.P. Atmospheric C02 records from sites in the SIO air sampling network // Trends: A Compendium of Data on Global Change, Carbon Dioxide Information Analysis Center. Oak Ridge National Laboratory, US

133. DOE, Oak Ridge, Tennessee, USA, 2005.http://cdiac.esd.ornl.gov/trends/co2/sio-keel-flask.html.

134. Kiehl J.T., Hack J.J., Bonan G., Boville B.A., Williamson D., Rasch P. The National Center for Atmospheric Research Community Climate Model: ССМЗ II Journal of Climate. 1998. - Vol.11. - P.1131 -1149.

135. Kim S.-J., Flato G.M., Boer G.J., McFarlane N.A. A coupled climate model simulation of the Last Glacial Maximum, Part 1: Transient multi-decadal response // Climate Dynamics. 2002. - Vol.19. - P.515-537.

136. Knippetz P., Ulbrich U., Speth P. Changingcyclones and surface wind speeds over the North Atlantic and Europe in a transient GHG experiment II Climatic Research 2000. - Vol.15. - P.109-122.

137. Krabill W.B., Abdalati W., Frederick E„ Manizade S., Martin C., Sonntag J., Swift R., Thomas R., Wright W„ Yungel J. Greenland ice sheet: High elevation balance and peripheral thinning // Science. 2000. - Vol.289. - P.428-430.

138. Kuo H.-L. Further studies of the parameterization of the influence of cumulus convection on large-scale flow II Journal of Atmospheric Sciences, 1974. -Vol.31.-P.1232-1240.

139. Lambert S., Boer G. CMIP1 evaluation and intercomparison of coupled climate models// Climate Dynamics. -2001. Vol.17.- P.83-106.

140. Large W.G., McWiiliams J.C., Doney S.C. Oceanic vertical mixing: a review and a model with a nonlocal boundary layer parameterization II Reviews of Geophysics. 1994. - Vol.32. - P.363-403.

141. Legates D.R., Willmott C.L. Mean seasonal and spatial variability in global surface air temperature II Theoretical and Applied Climatology. 1990a. -Vol.41. - P.11-21.

142. Legates D.R., Willmott C.L. Mean seasonal and spatial variability in gauge-corrected global precipitation II International Journal of Climatology. 1990b. -Vol.10. - P.111-133.

143. Legutke S., Maier-Reimer E. Climatology of the HOPE-G Global Ocean General Circulation Model II Technical report No. 21. German Climate Computing

144. Centre (DKRZ), Hamburg, 1999. 90 p. http://mad.zmaw.de/Pingo/reports/ ReportNo.21.pdf.

145. Le Treut H., Li Z.-X. Sensitivity of an atmospheric general circulation model to prescribed SST changes: Feedback effects associated with the simulationof cloud optical properties //Climate Dynamics. 1991. - Vol.5. - P.175-187.

146. Leung L.R., Mearns L.O., Giorgi F. Wilby R.L. Regional climate Research // Bulletin of the American Meteorological Society. 2003. - Vol.84. - P.89-95.

147. Levitus S„ Burgett R., BoyerT.P. World Ocean Atlas 1994. Washington D.C., 1994.-CD ROM.

148. Lewis E.L.t Jones E.P., Lemke P., Prowse T. D., Wadhams P. (eds.). The Freshwater Budget of the Arctic Ocean. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Netherlands, 2000. - 644 p.

149. Li Z.-X., Le Treut H. Cloud-radiation feedbacks in a general circulation model and their dependence on cloud modeling assumptions // Climate Dynamics. -1992.-Vol.7.-P.133-139.

150. Lipscomb W.H. Remapping the thickness distribution in sea ice models // Journal of Geophysical Research-Oceans. 2001. - Vol.106. - P.13989-14000.

151. Liston G. Representing subgrid snow cover heterogeneities in regional and global models // Journal of Climate. 2004. - Vol.17. - P.1381-1397.

152. Liu J., Schmidt G.A., Martinson D., Rind D., Russell G., Yuan X. Sensitivity of sea ice to physical parameterizations in the GISS global climate model // Journal of Geophysical Research. 2003. - Vol.108. - 3053, doi:10.1029/2001JC001167.

153. Majewski D., Liermann D„ Prohl P., Ritter В., Buchhold M., Hanisch Т., Paul G., Wergen W., Baumgardner J. The Operational Global Icosahedral-Hexagonal

154. Gridpoint Model GME: Description and High-Resolution Tests // Monthly Weather Review 2002. - Vol.130. - P.319-338.

155. Maltrud M.E., Smith R.D., Semtner A.J., Malone R.C. Global eddy-resolving ocean simulations driven by 1985-1995 atmospheric winds // Journal of Geophysical Research. 1998. - Vol.103. - P.30825-30853.

156. Manabe S., Hahn D.G. Simulation of atmospheric variability // Monthly Weather Review. 1981. - Vol.109. - P.2260-2286.

157. Manabe S., Wetherald R.T. Large-scale changes of soil wetness induced by an increase in atmospheric carbon dioxide II Journal of Atmospheric Sciences/ -1987. Vol.44. - P.1211-1235.

158. Marsland S.J., Haak H., Jungclaus J.H., Latif M., Roske F. The Max-Planck-Institute global ocean/sea ice model with orthogonal curvilinear coordinates Я Ocean Modelling. 2003. - Vol.5. - P.91-127,

159. McAvaney B.J., Le Treut H. The cloud feedback model intercomparison project: CFMIP II CLIVAR Exchanges No. 26 (Suppl.) International CLIVAR Project Office, Southampton, United Kingdom, 2003. - P. 1-4.

160. McBean G.A. Arctic Climate Past and Present // Arctic Climate Impact Assessment (ACIA). - Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 2005.-P.21-60.

161. McFarlane N.A., Boer G.J., Bianchet J.-P., Lazare M. The Canadian Climate Centre second-generation general circulation model and its equilibrium climate //Journal of Climate. 1992. - Vol.5. - P.1013-1044.

162. Meehl G.A., Boer G.J., Covey C„ Latif M.t Stouffer R.J. The Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) // Bulletin of the American Meteorological Society. 2000. - Vol.81, P.313-318.

163. Meehl G.A., Tebaldi S. More Intense, More Frequent, and Longer Lasting Heat Waves in the 21 st Century // Science. 2004. - Vol.305. - P.994-997.

164. Mellor G.L., Kantha L. An ice-ocean coupled model II Journal of Geophysical Research. 1989, - Vol.94. - P.10937-10954.

165. Miller R.L., Schmidt G.A., Shindell D.T. Forced variations of annular modes in the 20th century IPCC AR4 simulations II Journal of Geophysical Research. -2006. (in press).

166. Mitchell J.F.B,, Senior C.A. The Antarctic winter: Simulations with climatological and reduced sea-ice extents // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 1989. - Vol.115. - P.225-246.

167. Mitchell J.F.B,, Senior C.A., Ingram W.J. C02 and climate: A missing feedback? II Nature. 1989. - Vol.341. - P.132-134.

168. Murphy J.M. Transient response of the Hadley Centre coupled ocean-atmopshere model to increasing carbon dioxide. Part III: analysis of global-mean response using simple models II Journal of Climate. 1995. - Vol.8. -P.496-514.

169. Victor N. Dadi Z. IPCC Special Report on Emission Scenarios. Cambridge University Press, United Kingdom and New York, NY, USA, 2000, - 599 p.

170. Neale R.B., Hoskins B.J. A standard test for AGCMs including their physical parameterizations: I: The proposal // Atmospheric Science Letters. 2001. -Vol.1. - doi:10.1006/asle.2000.0019.

171. NEESPI, 2004: Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative. Science Plan, http://neespi.org/

172. New M., Hulme M., Jones P. Representing twentieth-century space-time climate variability. Part !: Development of a 1961-90 mean monthly terrestrial climatology // Journal of Climate. 1999. - Vol.12. - P.829-856.

173. New M,, Hulme M., Jones P. Representing twentieth-century space-time climate variability. Part II: Development of 1901-96 monthly grids of terrestrial surface temperature // Journal of Climate. 2000. - Vol.13. - P.2217-2238.

174. NRC: National Research Council of the National Academies. Understanding climate change feedbacks. Washington D.C., National Academies Press, 2003. - 152 p.

175. NSIDC: National Sea Ice and Snow Data. Sea ice decline intensifies, Press release of 28 September 2005. http://nsidc.org.

176. O'Farrell S.P. Investigation of the dynamic sea ice component of a coupled atmosphere sea-ice general circulation mode! II Journal of Geophysical Research. 1998. - Vol.103. - P,15751-15782.

177. Ohmura A., Wild M., Bengtsson L. A possible change in mass balance of Greenland and Antarctic ice sheets in the coming century II Journal of Climate. 1996. - Vol.9. - P.2124-2135.

178. Osborn T.J. Simulating the winter North Atlantic Oscillation: the roles of internal variability and greenhouse gas forcing // Climate Dynamics. 2004. - Vol.22. -P.605-623.

179. Overland J.E., Spillane M.C., Percival D.B., Wang M., Mofjeld H.O. Seasonal and regional variation of Pan-Arctic air temperature over the instrumental record // Journal of Climate. 2004. - Vol.17. - P.3263-3282.

180. Overland J.E., Wang M. The Arctic Climate Paradox: the Recent Decreases of the Arctic Oscillation // Geophysical Research Letters. 2005. - Vol.32. -L06701, doi: 10.1029/2004GL021752

181. Pacanowski R.C., Dixon K., Rosati A. The GFDL modular ocean model users guide, version 1.0 // GFDL Ocean Group Technical Report No. 2. Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, New Jersey, USA, 1993.

182. Paeth H., Hense A., Hagenbrock R. Comments on "Twentieth-century trends of Arctic precipitation from observational data and a climate model simulation // Journal of Climate. 2002. - Vol.15. - P.800-803.

183. Palmer T.N. A nonlinear dynamical perspective on model error: A proposal for non-local stochastic-dynamic parametrization in weather and climate prediction models // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2001. -Vol.127.-P.279-303.

184. Palmer T.N., Raisanen J, Quantifying the risk of extreme seasonal precipitation events in a changing climate // Nature. 202. - Vol.415. - P.512-514.

185. Parker D.E., Jackson M. The standard GISST data sets: Versions 1 and 2 // Workshop on Simulations of the climate of the twentieth century using GISST. -Bracknell, UK, Hadley Centre, 1995. P.50-51.

186. Parkinson C.L., Cavalieri D.J. Arctic sea ice 1973-1987: seasonal, regional, and interannual variability // Journal of Geophysical Research. 1987. -Vol.94(C10). - P.14499-14523.

187. Parkinson C.L. Interannual variability of the spatial distribution of sea ice in the North Polar region // Journal of Geophysical Research. 1991, - Vol.96. -No.C3. - P.4791-4801.

188. Peterson Т.О., Vose R,S. An overview of the Global Historical Climatology Network temperature databse // Bulletin of the American Meteorological Society. 1997. - Vol.78. - P.2837-2849.

189. Peterson B.J., Holmes R.M., McCelland J.W., Vorosmarty C.J., Lammers R.B., Shtklomanov A.I., Shiklomanov I.A., Rahmstorf S. Increasing river discharge to the Arctic Ocean II Science. 2002. - Vol.298. - P.2171-2173.

190. Polyakov I., Akasofu S.-l., Bhatt U., Colony R., Ikeda M., Makshtas A., Swingley C., Walsh D., Walsh J. Trends and variations in Arctic climate system // Eos Transactions of the American Geophysical Union. 2002a. - Vol.83 - No.47. -P.547-548.

191. Polyakov I.V., Bekryaev R.V., Alekseev G.V., Bhatt U.S., Colony R.L., Johnson M.A., Maskshtas A.P., Walsh D. Variability and trends of air temperature and pressure in the maritime Arctic, 1875-2000 I/ Journal of Climate. 2003a. -Vol.16. - P.2067-2077.

192. Polyakov, I.V., Bekryaev R.V., Alekseev G.V., Bhatt U.S., Colony R.L., Johnson M.A., Karklin V.P., Walsh D., Yulin A.V., Long-term ice variability in Arctic marginal seas // Journal of Climate. 2003b. - Vol.16. - P.2078-2085.

193. Pope V.D., Gallani M.L., Rowntree P.R., Stratton R.A. The impact of new physical parametrizations in the Hadley Centre climate model: HadAM3 // Climate Dynamics. 2000, - Vol.16. - P.123-146.

194. Poulus G.S., Bums S.P. An evaluation of bulk Ri-based surface layer flux formulas for stable and very stable conditions with intermittent turbulence // Journal of Atmospheric Sciences. ~ 2003. Vol.60. - P.2523-2537.

195. Proshutinsky A.Y., Johnson M.A. Two circulation regimes of the wind-driven Arctic Ocean // Journal of Geophysical Research. 1997. - Vol.102(C6). -P.12493-12514.

196. Qu X., Hall A. Surface contribution to planetary albedo variability in cryosphere regions // Journal of Climate. 2005. - Vol.18. - P.5239-5252.

197. Raisanen J. Probability distributions of C02-induced global warming as inferred directly from multimodel ensemble simulations II Geophysica. 2005. - Vol.41. -P. 19-30.

198. Ramanathan V., Cess R.D., Harrison E.F., Minnis P., Bakstrom B.R., Ahmad E., Hartman D. Cloud radiative forcing and climate: Results from the Earth Radiation Budget Experiment II Science. 1989. - Vol.243. - P.57-63.

199. Randel D.L., Vonder Haar Т.Н., Ringerud M.A., Stephens G.L., Greenwald T.J., Combs C.L. A new global water vapor dataset // Bulletin of the American Meteorological Society. 1996. - Vol.77. - No.6. - P.1233-1246.

200. Rignot E., Thomas R.H. Mass balance of polar ice sheets // Science. 2002. -Vol.297. - P.1502-1506.

201. Rignot E., Kanagaratnam P. Changes in the velocity structure of the Greenland ice sheet II Science. 2006. - Vol.311. - P.986-990.

202. Rigor I.G., Colony R.L., Martin S. Variations in surface air observations in the Arctic, 1979-1997 // Journal of Climate. 2000. - Vol.13. - P.896-914.

203. Roberts M.J. The ocean component of HadGEMI II GMR Report Annex IV.D.3.- MetOffice, Exeter, United Kingdom, 2004.

204. Robinson D.A., Frei A. Seasonal variability of northern hemisphere snow extent using visible satellite data // Professional Geographer. 2000. - Vol.51. -P.307-314.

205. Romanovsky V.E., Burgess M., Smith S., Yoshikawa K., Brown J, Permafrost temperature records: Indicators of climate change II Eos Transactions of the American Geophysical Union. 202, - Vol.83. - P.589-594.

206. Rothrock D.A., Zhang J. Arctic Ocean sea ice volume: What explains its recent depletion? // Journal of Geophysical Research. 2005. - Vol.110. - C01002, doi: 10.1029/2004JC002282.

207. Russell G.L., Miller J.R., Rind D. A coupled atmosphere-ocean model for transient climate change studies // Atmosphere-Ocean. 1995. - Vol.33. -P.683-730.

208. Russell G.L. 4x3 Atmosphere-Ocean Model Documentation. GISS, NASA, NY, 2005. http://aom.giss.nasa.gov/doc4x3.html.

209. Russell J.L., Stouffer R.J., Dixon K.W. Intercomparison of the Southern Ocean circulations in IPCC coupled model control simulations II Journal of Climate. -2006. (in press)

210. Salas-Melia D. A global coupled sea ice-ocean model // Ocean Modelling. -2002.-Vol.4.-P.137-172.

211. Sausen R., Barthel K., Hasselmann K. Coupled ocean-atmosphere models with flux correction // Climate Dynamics, 1988. - Vol.2. - P.145-163.

212. Schlesinger M.E., Mitchell J.F.B. Climate model simulations of the equilibrium climatic response to increased carbon dioxide // Reviews of Geophysics. -1987.-Vol.25.-P.760-798.

213. Schmidt G.A., Bitz C.M., Mikolajewicz U., Tremblay L.B. Ice-ocean boundary conditions for coupled models // Ocean Modelling. 2004. - Vol.7. - P.59-74.

214. Schweiger A.J., Lindsay R.W., Key J.R., Francis J.A. Arctic clouds in multiyear satellite data sets II Geophysical Research Letters. 1999. - Vol.26. - P.1845-1848.

215. Serntner A.J. A model for the thermodynamic growth of sea ice in numerical investigations of climate II Journal of Physical Oceanography. 1976. - Vol.6. -P.379-389.

216. Senior C.A., Mitchell J.F.B. Carbon dioxide and climate: the impact of cloud parameterization II Journal of Climate. 1993. - Vol.6. - P.393-418.

217. Serreze M.C., Bromwich D.H., Clark M.C., Etringer A.J., Zhang Т., Lammers R. The large-scale hydro-climatology of the terrestrial Arctic drainage system II Journal of Geophysical Research. 2003. - Vol. 108.doi: 10.1029/2001JD000919.

218. Serreze M.C., Barrett A., Lo F. Northern high latitude precipitation as depicted by atmospheric reanalyses and satellite retrievals // Monthly Weather Review.2005. Vol.133. - P.3407-3430.

219. Serreze M.C., Francis J.A. The arctic amplification debate // Climatic Change.2006. doi: 10.1007/s10584-005-9017-y.

220. Shibata K., Yoshimura H., Ohizuml M., Hosaka M., Sugi M. A simulation of troposphere, stratosphere and mesosphere with an MRI/JMA98 GCM II Papers in Meteorology and Geophysics. 1999. - Vol.50. - P.15-53.

221. Simmonds I. The effect of sea ice on a general circulation model of the Southern Hemisphere // Sea level, ice and climatic change / Allison I. (ed.)/ -IAHS Pub. 1981. - No.131. - 193-206.

222. Simmonds I., Budd W.F. Sensitivity of the Southern Hemisphere circulation to leads in the Antarctic pack ice II Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 1991. - Vol.117. - P. 1003-1024.

223. Simmonds I., Keay K. Variability of Southern Hemisphere extratropical cyclone behaviour 1958-97 // Journal of Climate. 2000. - Vol.13. - P.550-561.

224. Sfingo J.M, The development and verification of a cloud prediction scheme for the ECMWF model. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. -1987.-Vol.113.-P.889-926.

225. Smith T.M., Peterson T.C., Lawrimore J.H., Reynolds R.W. New surface temperature analyses for climate monitoring II Geophysical Research Letters. -2005.-Vol.32.-L14712, doi:10.1029/2005GL023402.

226. Soden В .J., Held I.M. An assessment of climate feedbacks in coupled ocean-atmosphere models II Journal of Climate. 2006. - Vol.19. - P,3354-3360.

227. Steele M., Boyd T. Retreat of the cold halocline layer in the Arctic Ocean // Journal of Geophysical Research. 1998. - Vol.103. - P.10419-10435.

228. Steele M., Zhang J., Rothrock D., Stern H. The force balance of sea ice in a numerical model of the Arctic Ocean II Journal of Geophysical Research. -1997. Vol.102. - No.C9. - P.21061-21079.

229. Stott P.A., Tett S.F.B., Jones G.S., Allen M.R., Mitchell J.F.B., Jenkins G.J. External Control of 20th Century Temperature by Natural and Anthropogenic Forcings II Science. 2000. - Vol.290. - P.2133-2137.

230. Stott P.A. Attribution of regional-scale temperature changes to antropogenic and natural causes // Geophysical Research Letters. 2003. -Vol.30. -doi:10,1029/1003GL017324.

231. Stott P.A., Allen M.R., Johns G.S. Estimating signal amplitudes in optimal fingerprinting, Part II: Application to general circulation models II Climate Dynamics. -2003. Vol.21, -doi: 10.1007/s00382-003-0314-8.

232. Stroeve J.C., Serreze M.C., Fetterer F., Arbetter Т., Meier M,, Maslanik J., Knowles K. Tracking the Arctic's shrinking ice cover: Another extreme September minimum in 2004 // Geophysical Research Letters. 2005. - Vol.25. -P.1297-1300.

233. Sturman A.P., Anderson M.R. A comparison of Antarctic sea ice data sets and inferred trends in ice areas // Journal of Climatology and Applied Meteorology. -1985.-Vol.24.-P.275-280.

234. Sun, Y., Solomon, S„ Dai, A., Portmann, R.W. How Often Does It Rain? II Journal of Climate. 2006. - Vol.19. - P.916-934

235. Takahashi M. Simulation of the quasibiannial oscillation in a general circulation model // Geophysical Research Letters. 1999. - Vol.26. - P.1307-1310.

236. Tao X., Walsh J.E., Chapman W.L. An assessment of global climate model simulations of Arctic air temperatures //Journal of Climate. 1996. - Vol.9. -P.1060-1076.

237. Taylor K.E. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram // Journal of Geophysical Research. 2001. - Vol.106(D7). - P.7183-7192.

238. Tiedtke M. A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-scale models II Monthly Weather Review. 1989. - Vol.117. - P.1779-1800.

239. Thompson D.W.J., Wallace J.M., Hegerl G.C. Annular modes in the extratropical circulation. Part II: Trends II Journal of Climate. 2000. - Vol.13. -P.1018-1036.

240. Trenberth K.E., Olson J.G., Large W.G. A global ocean wind stress climatology based on ECMWF analyses // NCAR Technical Note NCAR/TN-338+STR. -NCAR, Boulder, Colorado, 1989. 93 p.

241. Tselioudis G., Rossow W., Rind D. Global patterns of cloud optical thickness variation with temperature // Journal of Climate. 1992. - Vol.5. - P. 1484-1495.

242. Tselioudis G., Rossow W.B. Global, multiyear variations of optical thickness with temperaturein low and cirrus clouds // Geophysical Research Letters. -1994. Vol.21. - P.2211-2214.

243. Tselioudis G., Del Genio A.D., Kowari Jr. W., Yao M.-S. Temperature dependence of low cloud optical thickness in the GISS GCM: Contributing mechanisms and climate implication // Journal of Climate. 1998. - Vol.11. -P.3268-3281.

244. Vavrus S. The impact of cloud feedbacks on Arctic climate under greenhouse forcing // Journal of Climate. 2004. - Vol.17. - P.603-615.

245. Vavrus S., Harrison S.P. The impact of sea-ice dynamics on the Arctic climate system II Climate Dynamics. 2003. - Vol.20. - P.741-757.

246. Vavrus S., Walsh J.E., Chapman W.L., Portis D. The behavior of extreme cold air outbreaks under greenhouse warming // International Journal of Climatology. -2006. (in press).

247. Vinje T. Barents Sea ice edge variations over the past 400 years II Proceedings of the WCRP/ACSYS Workshop on Sea Ice Charts of the Arctic Seattle, WA, 1999.-P.4-6.

248. Vose R.S., Easterling D.R., Gleason B. Maximum and minimum temperature trends for the globe: An update through 2004 II Geophysical Research Letters.- 2005. Vol.32. - L23822, doi:10.1029/2004GL024379.

249. Wallace J.M. North Atlantic Oscillation/annular mode: Two paradigms one phenomenon // Quarterly Journal of the Royal Meteteorological Society. - 2000.- Vol.126.-P.729-805.

250. Walsh J.E. Diagnostic studies of large-scale air-sea-ice interactions. // The Geophysics of Sea Ice. Proceedings of the NATO ASI on Air-Sea-Ice interactions / Untersteiner N. (ed.). - Plenum Press, NY, 1986. - P.755-784.

251. Walsh J.E., Chapman W.L. Arctic cloud-radiation-temperature associations in observational data and atmospheric reanalyses // Journal of Climate. 1998. -Vol.11.-P.3030-3045.

252. Walsh J.E., Kattsov V., Portis D., Meleshko V. Arctic precipitation and evaporation: model results and observational estimates // Journal of Climate. -1998. Vol.11. - P.72-87.

253. Walsh, J.E., Kattsov V., Chapman W., Govorkova V., Pavlova T, Comparison of Arctic climate simulations by uncoupled and coupled global models II Journal of Climate. 2002. - Vol.15. - P.1429-1446.

254. Walsh J.E. Cryospheric and Hydrologic Variability // Arctic Climate Impact Assessment (ACIA) Cambridge University Press, 2005. - P.183-242.

255. Walsh J.E., Vavrus S.J., Chapman W.L. Workshop on modeling the Arctic atmosphere // Bulletin of the American Meteorological Society. 2005. - Vol.86.- P.845-852

256. Wang X., Key J.R. Recent Trends in Arctic Surface, Cloud and Radiation Properties from Space //Science. -2003. Vol.299. - P,1725-1728.

257. Wang M., Overland J.E. Detecting Arctic climate change using Koppen Climate classification // Climatic Change. 2004. - Vol.67. - P.43-62.

258. Wang M., Overland J.E., Kattsov V., Walsh J.E., Zhang X., Pavlova T. Intrinsic versus forced variation in coupled climate model simulations over the Arctic during the 20th Century // Journal of Climate. 2006a. (in press)

259. Wang X.L., Swail V.R., Zwiers F.W. Climatology and changes of extra-tropical storm tracks and cyclone activity: Comparison of ERA-40 with NCEP/NCAR Reanalysis for 1958-2001 // Journal of Climate. 2006b. - Vol.19. - P.3145-3166.

260. Warrach K„ Mengelkamp H.T., Raschke E. Treatment of frozen soil and snow cover in the land surface model SEWAB // Theoretical and Applied Climatology. 2001. - Vol.69(1-2). - P.23-37.

261. WCRP: Proceedings of the First International AMIP Scientific Conference / Gates W.L. (ed.). 1995. - WCRP-92, WMO/TD-No.732. - 532 p.

262. Whitworth Т., Petersen R.G.: Volume transport of the Antarctic Circumpolar Current from bottom pressure measurements II Journal of Physical Oceanography. 1985. - Vol.15. - P,810-816.

263. Winton M. A reformulated three-layer sea ice model // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2000. - Vol.17. - P.525-531.

264. Winton M. Surface Albedo Feedback Estimates for the AR4 Climate Models // Journal of Climate. 2006a. - Vol.19. - P.359-365.

265. Winton M. Amplified Arctic climate change: What does surface albedo feedback have to do with it? // Geophysical Research Letters. 2006b. - Vol.22. -L03701, doi:10.1029/2005GL025244.

266. Wolff J.-O., Maier-Reimer E., Legutke S. The Hamburg ocean primitive equation model // DKRZ Technical Report No. 13. Deutsches KlimaRechenZentrum, Hamburg, Germany, 1997. - 100 p. http://www.mad.zmaw.de/Pingo/reports/ReportNo.13.pdf.

267. Xie P., Arkin P.A. Global monthly precipitation estimatesfrom satellite-observed outgoing longwave radiation // Journal of Climate. 1998. - Vol.11. - P.137-164.

268. Yang D. An improved precipitation climatology for the Arctic Ocean // Geophysical Research Letters. 1999. - Vol.26. - P.1625-1628.

269. Zhang M.H., Hack J.J., Kiehl J.T., Cess R.D. Diagnostic study of climate feedback processes in atmospheric general circulation models // Journal of Geophysical Research. 1994. - Vol.99. - No.D3. - P.5527-5537.

270. Zhang Y., Maslowski W., Semtner A.J. Impacts of mesoscale ocean currents on sea ice in high-resolution Arctic ice and ocean simulations // Journal of Geophysical Research. 1999. - Vol.104(C8). - P.18409-18429.

271. Zhang X., Walsh J.E., Zhang J., Bhatt U.S., Ikeda M. Climatology and interannual variability of Arctic cyclone activity: 1948-2002 // Journal of Climate. 2004. - Vol.17. - P.2300-2317.

272. Zhang X., Walsh J. E. Toward a seasonally ice-covered Arctic Ocean: Scenarios from the IPCC AR4 model simulations // Journal of Climate. 2006. -Vol.19. -P.1730-1747.

273. Zubov V.A., Rozanov E.V., Schlesinger M.E. Hybrid scheme for three-dimensional advective transport // Monthly Weather Review. 1999. - Vol.127. -P. 1335-1346.

274. Zwiers F.W., Zhang X. Toward regional scale climate change detection // Journal of Climate. 2003. - Vol.16. - P.793-797.