Текст книги "Бабочка и ураган. Теория хаоса и глобальное потепление"

Автор книги: Карлос Мадрид

сообщить о нарушении

Текущая страница: 7 (всего у книги 8 страниц)

* * *

МЕТЕОСТАНЦИЯ НА ВЫСОТЕ 1888 МЕТРОВ

Если мы обратим внимание на Пиренейский полуостров, то увидим, что для определения средней температуры на нем Межправительственная группа экспертов по изменению климата ООН и Институт космических исследований имени Годдарда при NASA используют едва ли два десятка метеостанций, всего четыре из которых располагаются достаточно далеко от больших городов. Единственная из этих четырех метеостанций, которая находится в горах и содержит достаточно обширный реестр исторических данных, – это метеостанция в муниципалитете Навасеррада, провинция Мадрид. Если мы изучим температурную кривую так, как это делают климатологи, то есть применим линейную регрессию, то сразу же увидим: общая тенденция (линейная) температуры в Навасерраде на протяжении XX века оставалась неизменной. Но если мы применим полиномиальную регрессию, то есть попытаемся найти не прямую, а плавную кривую, описывающую исходные значения, то увидим, что в разные годы температура повышалась и понижалась.

Если мы используем метод, разработанный специалистами по теории хаоса Давидом Рюэлем и Флорисом Такенсом, который заключается в построении траектории вида (a, b), (b, с), (с, d)… для исходного числового ряда a, b, с, d… и поиске динамики (возможно, хаотической) и аттрактора (возможно, странного) для климата в Навасерраде, то получим следующую траекторию, форму которой можно считать признаком хаоса.

* * *

Более того, многие из этих метеостанций установлены в городах и подвержены так называемому эффекту теплового острова (асфальт, автомобили, уличные фонари существенно меняют температуру в городах по сравнению с окрестностями). На каждой метеостанции эти аномалии корректируются по-разному.

Подведем итог. Сегодня мы знаем о климате намного больше, чем вчера, и в настоящее время наблюдается всеобщая озабоченность глобальным изменением климата, подкрепленная фактами и прогнозами, составленными на основе математических моделей и результатов наблюдений. Эти факты и прогнозы корректны, однако для них характерна некоторая неопределенность. Разумеется, мы знаем, что глобальное потепление нельзя объяснить исключительно природными факторами. Весьма вероятно, что важнейшей его причиной являются парниковые газы, а также изменения в землепользовании, в том числе развитие сельского хозяйства и вырубка лесов.

Но не следует забывать о возможных ошибках: модели могут быть излишне простыми или неточными, результаты измерений могут содержать значительные погрешности и так далее. Существует несколько источников неопределенности при прогнозировании климата: это слишком малое число значений некоторых переменных, недостаток информации об определенных регионах мира, а также неполное понимание некоторых механизмов, в частности действия аэрозолей и частиц пыли на изменение температуры атмосферы. Кроме того, геологические отчеты показывают, что в прошлые века и тысячелетия также наблюдались существенные изменения климата. Они не могут быть объяснены влиянием человека, и при анализе текущих изменений климата их непременно следует принимать во внимание.

Глава 5. Хаос, погода и климат

Предсказывать очень трудно. Особенно будущее.

Нильс Бор

«Джек Холл – климатолог, предупреждающий о том, что глобальное потепление может привести к резкому изменению климата на Земле. Его прогнозы подтверждаются, когда таяние полярных льдов приводит к попаданию огромных объемов пресной воды в океан. В результате нарушается течение Гольфстрима в Атлантике, что приводит к дестабилизации климата в Северном полушарии. Кроме того, вскоре начинает происходить ряд необъяснимых явлений: в Нью-Дели выпадает снег, огромные градины обрушиваются на Токио, мощный торнадо разрушает небоскребы Лос-Анджелеса, а Манхэттен оказывается погребен под гигантским цунами. В результате образуется мегашторм, и на планете начинается новый ледниковый период. Землю покрывает многометровый слой снега».

Примерно так звучит анонс фильма «Послезавтра», вышедшего на экраны в 2004 году и имевшего большой успех в прокате. Однако этот фильм ближе к научной фантастике, чем к реальной науке, несмотря на то что реальные прогнозы относительно изменений климата на Земле также не слишком оптимистичны. В прошлой главе мы оглянулись назад, рассмотрев, каким был климат Земли в прошлом. Теперь обратим взгляд вперед. Каким станет климат в будущем? Можем ли мы предсказать его?

Климат в будущем: прогноз невозможен

Первые попытки математического моделирования погоды и климата были предприняты в 1920-е годы. В те времена синоптики (метеорологи, составляющие прогнозы по результатам наблюдений) поняли, что для предсказания погоды и климата на более длительное время им требуется помощь специалистов по динамической метеорологии, которые работают с уравнениями. Вскоре стало понятно, что атмосфера представляет собой очень сложную динамическую систему. В начале XX века норвежский физик и метеоролог Вильгельм Бьеркнес (1862–1951) высказал передовую гипотезу, смысл которой заключался в прогнозировании погоды и климата посредством решения уравнений, описывающих состояние атмосферы. Претворить эту идею в жизнь оказалось совсем не просто.

Позднее английский математик Льюис Фрай Ричардсон (1881–1953) вновь вернулся к идеям Бьеркнеса: во время Первой мировой войны, будучи водителем санитарного автомобиля, он объехал всю Францию и собрал обширные данные о погоде в конкретный день – 20 мая 1910 года. Затем на протяжении шести недель он провел множество расчетов, чтобы составить прогноз погоды на шесть часов вперед для небольшого региона. Результат оказался совершенно неудовлетворительным: прогноз Ричардсона не соответствовал собранным данным. Однако неудача не выбила исследователя из колеи, и он пророчески заметил: «Потребуется 64 тысячи человек, работающих посменно, чтобы предсказать изменение состояния атмосферы быстрее, чем оно произойдет в реальности». Прошло несколько десятилетий, и мечты Ричардсона о «погодной машине» исполнились, только вместо 64 тысяч человек над прогнозом погоды работали 64 тысячи электронных ламп.

Погода и климат во всем мире описываются с помощью системы уравнений, насчитывающих свыше 5 млн переменных. В этих уравнениях сведены воедино три компонента: основные физические законы (закон сохранения энергии, массы и так далее), соответствующие математические уравнения (нерешаемые нелинейные уравнения Навье – Стокса, описывающие движение вязкой жидкости) и, наконец, ряд формул, полученных эмпирическим путем (к примеру, формула испарения воды в зависимости от влажности и скорости ветра).

Однако отсутствие эффективных вычислительных инструментов затормозило развитие моделей прогнозирования климата до середины XX века, когда появились первые компьютеры. Изучение столь сложной системы, как атмосфера Земли, стало возможным также благодаря мощным методам анализа, математического и суперкомпьютерного моделирования.

Как вы уже знаете, различие между метеорологией и климатологией заключается в том, что они описывают разные временные интервалы. Метеорологические прогнозы охватывают несколько дней, максимум одну-две недели. Климатические прогнозы, напротив, могут относиться к временным интервалам в несколько столетий. Помимо этого, если цель метеорологии – обеспечение максимальной точности неизвестной, напротив, является средняя температура, например среднегодовая температура в Берлине в 2100 году. Эта средняя температура определяется как средняя температура во всех точках города на протяжении года.

* * *

ПРОРОЧЕСТВО ФОН НЕЙМАНА

Джон фон Нейман (1903–1957) был превосходным ученым, который уверенно разбирался почти во всех разделах математики: он занимался теорией множеств, функциональным анализом, квантовой механикой, экономикой. Участвуя в развитии вычислительной техники, он обратил внимание на возможность прогнозирования погоды и климата с помощью компьютеров.

В 1955 году он писал: «Возможно, мы сможем начать изучение атмосферы и климата уже через несколько десятилетий. Уровень сложности этих исследований сегодня сложно представить». Среди членов группы фон Неймана в Принстоне был Жюль Чарни (1917–1981), влиятельный метеоролог и климатолог, который возглавлял множество незаурядных исследований и был научным руководителем Эдварда Лоренца.

31 января 1949 года мощный компьютер ENIAC под управлением фон Неймана и его коллег смог спрогнозировать мощный шторм, который спустя 24 часа обрушился на северо-запад США. Эта дата стала вехой в истории метеорологии.

* * *

Другой вопрос – как составлять прогнозы климата на практике, поскольку нам известны значения температуры лишь в определенных точках (там, где расположены метеостанции), а средняя температура рассчитывается на основе этих значений с помощью интерполяции. Однако интерполяция может проводиться по-разному, а средние значения могут определяться разными способами, что мы показали в предыдущей главе на примере измерения температуры в классе.

Таким образом, для изучения моментальных и средних температур метеорологи и климатологи используют модели, основанные на уравнениях движения сжимаемых слоистых потоков (атмосферы) над неровной вращающейся поверхностью (поверхностью Земли). Очевидно, что эта модель зависит от начальных и граничных условий. Начальные условия (например, температура воздуха на сегодня) используются скорее в метеорологических прогнозах, а граничные условия (к примеру, поведение потоков воздуха вблизи поверхности суши или океана) преимущественно рассматриваются при прогнозировании климата.

Весьма важный класс климатических моделей, обладающих большой ценностью при прогнозировании, образуют модели энергетического баланса. Эти модели были созданы Михаилом Будыко и Уильямом Селлерсом в 1969 году на основе работ шведского ученого Сванте Аррениуса, выполненных в конце XIX века. Эти модели основаны на дифференциальном уравнении, в котором производная, или скорость изменения температуры со временем, приравнивается к сумме и разности различных факторов (к примеру, из величины солнечной радиации, поглощенной Землей, необходимо вычесть величину радиации, которую испускает Земля подобно любому другому нагретому телу при теплоотдаче). В зависимости от того, какой вес будут иметь эти факторы относительно средней температуры, модели энергетического баланса будут выглядеть по-разному.

Модели этого типа могут быть очень сложными – так, огромной сложностью отличаются модели общей циркуляции, описывающие всю земную поверхность.

Разумеется, подобные модели не имеют аналитического решения и рассматриваются исключительно с помощью численных методов. Найти численное решение будет непросто – для этого потребуется выполнить невероятный объем расчетов. А для того чтобы расчеты можно было выполнить за разумное время, анализируемый участок земной поверхности не должен быть покрыт сетью метеостанций слишком гу сто (к примеру, при анализе климата на всем Пиренейском полуострове требуется чуть больше дюжины точек), что вызывает определенные неудобства.

Множество групп международного научного сообщества создали свои модели общей циркуляции. Модели такого типа используют ведущие агентства, занимающиеся прогнозированием климата, в частности Межправительственная группа экспертов по изменению климата ООН и Институт космических исследований имени Годдарда при NASA. По мере накопления результатов наблюдений и увеличения мощностей компьютеров приемы моделирования физических процессов и численные методы решения уравнений становятся все лучше.

Прогноз роста средних температур в 2070–2100 годах согласно модели общей циркуляции НаdCМЗ, предложенной Межправительственной группой экспертов по изменению климата ООН.

Точность и неопределенность в математических моделях

Не будем слишком торопить события и вернемся в 60-е годы, когда юный коллега Жюля Чарни, метеоролог Эдвард Лоренц, предложил любопытную модель из трех обыкновенных дифференциальных уравнений для описания движений воздуха в атмосфере. Сегодня она называется системой Лоренца. Как вы знаете из второй главы, Лоренц обнаружил, что решения системы демонстрируют хаотическое поведение, поэтому предсказать состояние рассматриваемой системы на практике нельзя. Если при наблюдении текущего состояния системы была допущена какая-либо ошибка (а для реальных систем это, по всей видимости, неизбежно), то дать надежный прогноз состояния системы в далеком будущем невозможно. Проще говоря, в системе Лоренца наблюдался эффект бабочки. Предоставим слово самому Лоренцу:

«Когда я применил свои результаты для анализа атмосферы, имеющей в высшей степени непериодический характер, то увидел, что если начальные условия в точности неизвестны, то предсказать достаточно далекое будущее нельзя ни одним методом. В силу неизбежной неточности и неполноты метеорологических наблюдений долгосрочные прогнозы, по-видимому, невозможны».

Вернемся еще дальше в прошлое, в 1908 год. К тому моменту Анри Пуанкаре уже подробно изучил целый класс нестабильных явлений, для которых предсказать динамику системы в долгосрочном периоде было невозможно. Пуанкаре взял за основу задачу трех тел, а также (обратите внимание!) задачу прогнозирования погоды.

Он признавал, что погода неустойчива, о чем было известно метеорологам, поэтому они не могли предсказать, где и когда будет наблюдаться циклон:

«Почему метеорологи испытывают такие трудности при составлении прогнозов погоды? Почему дожди и грозы возникают, казалось бы, случайно и многие люди, которым кажется смешным молиться о солнечном затмении, молятся, чтобы пошел дождь или на небе засияло солнце? Метеорологи знают, что в некоторой точке возникнет циклон, но не могут предсказать, где именно. Стоит возникнуть перепаду температур в одну десятую градуса между двумя точками, и тут и там возникнут циклоны, которые обрушат всю свою мощь на страны, которые в противном случае никак не пострадали бы».

Давид Рюэль писал: «Математика Пуанкаре сыграла свою роль, однако его идеи, касавшиеся метеорологических прогнозов, пришлось открыть независимо от него». В своей статье от 1963 году Лоренц упомянул труды Пуанкаре о динамических системах, однако идеи этого французского математика о хаосе, погоде и климате были ему неизвестны.

Поскольку даже такая простая модель, как модель Лоренца, демонстрирует хаотическую динамику, и более того, подобная динамика часто наблюдается в нелинейных системах, разумно предположить, что любая точная модель атмосферы также будет чувствительной к начальным условиям, и в результате взмах крыльев бабочки в такой системе действительно сможет вызвать торнадо. Очевидно, что верно и обратное. Не важно, взмахнет ли бабочка крыльями, – это в любом случае приведет к изменению начальных условий, и если в первом случае торнадо пройдет над Техасом, то во втором – над Сингапуром, или над Нью-Йорком, или, что еще лучше, не возникнет вовсе. Взмах крыльев бабочки вызовет мельчайшие изменения в атмосфере, и по прошествии определенного периода времени состояние атмосферы значительно изменится.

* * *

ТУРБУЛЕНТНОСТЬ В НЕБЕ

Среди хаотических явлений, которые привлекли внимание ученых благодаря тому, что связаны с климатом, особое место занимает переход потоков к турбулентности. Как мы уже упоминали, это явление изучали Давид Рюэль и Флорис Такенс, которые объяснили турбулентность математически с помощью странных аттракторов. Турбулентность, по сути, представляет собой хаос во времени и пространстве, и ее рассмотрел еще философ-эпикуреец Лукреций более 2000 лет назад. Переход потока от ламинарного, то есть постоянного, стабильного течения, к непредсказуемой, непостоянной, нестабильной турбулентности знаком любому, кто летал на самолете.

Дым сигареты Хамфри Богарта сначала движется в ламинарном режиме, затем – в турбулентном, хаотическом.

* * *

Влияние хаоса на метеорологические прогнозы известно всем: предсказать погоду больше чем на десять дней вперед невозможно. По этой причине телевизионный прогноз погоды на неделю вперед и более обычно оказывается неточным: микроскопические ошибки при определении начальных условий в атмосфере постепенно возрастают и вызывают значительные ошибки в прогнозах.

* * *

ОТРЫВОК ИЗ РОМАНА «ПАРК ЮРСКОГО ПЕРИОДА» МАЙКЛА КРАЙТОНА

Первоначально теория хаоса выросла из попыток создать электронную модель погоды, которые были предприняты еще в 60-х. Погода – это большая сложная система, а более конкретно – это земная атмосфера в ее взаимодействии с землей и солнцем. Поведение этой большой и сложной системы никогда не поддавалось пониманию. Если я буду стрелять из пушки снарядом определенного веса, с определенной скоростью и под определенным углом и если после этого я выстрелю вторым снарядом почти того же веса, почти с той же скоростью и почти под тем же углом – что произойдет?

– Оба снаряда приземлятся почти в одном и том же месте.

– Правильно. Это линейная динамика.

– Понятно.

– Но если у меня есть одна система погоды, которую я привожу в действие при определенной температуре, определенной скорости ветра и определенной влажности, и если я повторю все это при почти таких же температуре, ветре и влажности, то вторая система не поведет себя почти так же, как первая. Она отклонится и очень быстро превратится в нечто совершенно другое. Гроза вместо ясного солнца. Это нелинейная динамика.

* * *

Как это связано с прогнозированием климата? В своей книге «Суть хаоса» Лоренц пишет:

«Почти все глобальные модели были использованы для прогнозирования в экспериментах, когда два или более решений, полученных на основе слегка различавшихся начальных условий, оценивались на предмет чувствительности к начальным условиям… Почти во всех без исключения моделях небольшие различия в начальных условиях в конечном итоге возрастали и становились весьма заметными».

В докладе Межправительственной группы экспертов по изменению климата, опубликованном в 2001 году, отмечено:

«При создании новых моделей климата и анализе уже существующих следует понимать, что мы имеем дело с нелинейной хаотической системой, следовательно, прогнозирование климата в долгосрочном периоде невозможно».

В докладе, опубликованном в 2007 году, также говорится:

«С момента публикации работы Лоренца (1963) известно, что даже простые модели могут обладать сложной динамикой в силу своей нелинейности. Нелинейная динамика, присущая климатической системе, наблюдается при моделировании климата на любом временном интервале. Модели, описывающие взаимодействие атмосферы и океана, климата и биосферы, климата и экономики могут демонстрировать похожую динамику, для которой характерны частичная непредсказуемость, бифуркации и переход к хаосу».

Чтобы в полной мере понять смысл заявлений, касающихся глобального изменения климата, следует понимать, что ни погоду, ни климат нельзя смоделировать так, чтобы с абсолютной точностью можно было предсказать, что произойдет через неделю или через 100 лет. Результаты, получаемые с помощью компьютерного моделирования, представляют собой сценарии с важной вероятностной составляющей, которую в каждом случае следует оценивать отдельно. Любой сценарий или модель, описывающие, к примеру, среднюю температуру на планете в 2100 году, зависят от ряда предпосылок (уровня выбросов парниковых газов, изменений солнечной активности и пр.). Основная проблема при составлении прогнозов по большей части заключается в том, чтобы определить, какие из этих предпосылок соответствуют текущему положению вещей. Мы еще не знаем, какие аспекты климата можно предсказать в долгосрочном периоде, поскольку ненаблюдаемые нами колебания могут вызвать значительные изменения в будущем.

Тем не менее достаточно непросто осознать, что погода и климат априори непредсказуемы в долгосрочном периоде в силу присутствия хаоса. В 1970-е годы многие исследователи ожидали, что путем добавления все новых и новых переменных они смогут стабилизировать систему и спрогнозировать состояние атмосферы в долгосрочном периоде. К примеру, Жюль Чарни оптимистично заявлял: «Не существует причины, по которой нельзя будет предсказать жизненный цикл атмосферы с помощью численных моделей, – все дело в том, что современные модели обладают серьезными недостатками». Однако один из этих серьезных недостатков был и остается неустранимым – это хаос.

Для некоторых ученых, как отмечает Тим Палмер (один из ведущих климатологов Межправительственной группы экспертов по изменению климата) в статье под названием «Глобальное потепление нелинейно. Можем ли мы быть в этом уверены?», хаос проявляется не столько в предсказании климата, сколько в метеорологических прогнозах. Следуя терминологии, предложенной Лоренцем, составление метеорологических прогнозов относится к задачам о начальных условиях, в которых эффект бабочки играет важную роль, поскольку при решении таких задач рассматриваются различные траектории. Если мы хотим составить прогноз погоды, нужно следовать вдоль траектории-решения уравнений, начальные условия которых описывают погоду на сегодня (температуру, давление, влажность и пр.). Прогнозирование климата, напротив, основано на решении так называемой краевой задачи, в которой влияние эффекта бабочки не столь заметно, поскольку основную роль в ней играют аттракторы, а не траектории. При изучении климата интерес представляет поведение системы в долгосрочном периоде, которое описывается аттрактором. Иными словами, если мы хотим предсказать климат, не нужно следовать вдоль какой-либо конкретной траектории – напротив, необходимо будет проанализировать, как ведут себя траектории в долгосрочном периоде по мере приближения к аттрактору, ведь именно аттрактор описывает средний погодный режим, то есть климат. Если мы также хотим понять, какое влияние оказывают на климат различные факторы и величины (концентрация СО₂ в атмосфере, солнечное излучение и пр.), необходимо рассмотреть, как эти параметры меняют форму аттрактора.

Если мы представляем климат в виде аттрактора атмосферной системы, то эффект бабочки проявляться не будет. Однако, поскольку климатическая система нелинейна и, предположительно, обладает хаотическим поведением, то аттрактор будет странным и, возможно, будет иметь впадины, изобилующие крупными и мелкими деталями, то есть не слишком нестабильным. Представим, что климат описывается аттрактором системы Лоренца, и поворот вокруг его правого «крыла» означает, что пойдет дождь, а поворот вокруг левого «крыла» соответствует ясной погоде. В этом случае мы сможем определить закономерность, которой будет подчиняться климат в целом: в какие-то дни будет идти дождь, в другие – нет. Тем не менее нам сложно будет получить более подробную информацию, так как траектории вращаются вокруг каждого «крыла» аттрактора случайным образом.

Сегодня, спустя более 40 лет с момента открытия Лоренца, методы краткосрочного и среднесрочного прогнозирования существенно улучшились, поскольку развитию теории сопутствовало совершенствование суперкомпьютеров, способных снизить хаотичность погоды и климата. Одним из результатов этого развития стало появление так называемого ансамблевого, или комплексного прогноза (ensemble forecasting), который заключается в одновременном использовании нескольких множеств начальных условий и множеств математических моделей. Этот метод позволяет снизить ошибки при определении начальных условий и скомпенсировать ошибки, присущие непосредственно моделям.

Для краткосрочных (метеорологических) прогнозов, где преобладают ошибки, связанные с неопределенностью начальных условий, уже много лет успешно используется ансамблевый прогноз с одной моделью и множеством начальных условий. Иными словами, при прогнозировании погоды рассматривается развитие модели для похожих начальных условий, после чего путем сравнения различных результатов составляется итоговый прогноз. Как правило, эти результаты (порядка пятидесяти) для первых дней прогноза достаточно похожи, но после третьего или четвертого дня начинают проявляться расхождения, которые постепенно растут.

Комплексный прогноз температуры в Лондоне, составленный 26.06.1994 Европейским центром среднесрочного прогнозирования погоды (ECMWF). Начиная с четвертого дня разница в прогнозах составляет почти 16 °C (от 14 до 30 °С).

Для долгосрочных (климатических) прогнозов, где основную роль играют ошибки самих моделей, используется комплексный прогноз с несколькими моделями.

Иными словами, для одинаковых начальных условий рассматривается несколько моделей, после чего составляется итоговый прогноз путем взвешивания результатов. К примеру, на основе различных моделей Межправительственная группа экспертов по изменению климата определила, что рост средней мировой температуры к 2100 году относительно 2000 года составит от 2,2 до 4,7 °С. Результаты, полученные с помощью различных компьютерных моделей, неидентичны, и расхождения в результатах отражают степень неопределенности наших знаний о климате Земли.

Согласно глобальным моделям, средняя температура на планете к 2100 году возрастет на 2,2–4,7 °С, следовательно, неопределенность составляет почти 3 °С.

Развитие методов комплексного прогнозирования вызывает огромный интерес: ожидается, что они будут крайне полезны при прогнозировании глобальных изменений климата. Как бы то ни было, можно быть уверенными в одном: следует отказаться от мысли, что мы сможем найти универсальный алгоритм, позволяющий точно спрогнозировать динамику атмосферы в долгосрочной перспективе.

Когда математика превращается в экономику…

Заслуга Лоренца заключается в том, что он доказал: погода и, следовательно, климат, обладают хаотической, неустойчивой и непредсказуемой динамикой. Атмосфера – нелинейная и, очевидно, хаотическая система. Здесь хаос следует понимать не как нечто неупорядоченное, а скорее как порядок без периодичности. Климат – это хаотическая система в том смысле, что в ней могут наблюдаться непредсказуемые изменения даже в отсутствие внешнего воздействия. Одна из основных задач, стоящих перед исследователями сегодня, заключается в том, чтобы найти корректные математические модели хаотического климата, позволяющие совершить невозможное – предсказать будущее.

Как вы увидели, климатические модели – это математические модели, описывающие климат в прошлом и предсказывающие его в будущем. Существует сложная иерархия климатических моделей, начиная от самых простых, описывающих динамику средней мировой температуры посредством всего нескольких уравнений, до самых сложных, которые требуют использования суперкомпьютеров и описывают изменение нескольких климатических переменных (средней мировой температуры, ветра, влажности, океанических течений). Но даже самые сложные модели климата – это упрощения, так как до сих пор не найдены модели, позволяющие в точности описать прошлое и предсказать климат на локальном, а не на глобальном уровне. Недостаток вычислительных мощностей и ограниченные возможности прогнозирования затрудняют создание подробных моделей, необходимых для анализа изменений климата на уровне стран и регионов.

При решении этой нелинейной задачи ученые вынуждены делать выбор: или составить точную модель для прогнозирования (существование такой модели по определению невозможно), или остановиться на упрощенной модели, чтобы понять рассматриваемое явление в общих чертах. Один из великих физиков XX века Фримен Дайсон говорил: «Климатические модели – по сути, инструменты для понимания климата, которые все еще не позволяют предсказывать его. Не следует верить числам только потому, что они получены с помощью суперкомпьютера». Так как земной климат непредсказуем и имеет хаотическую природу, при его изучении не следует спешить с выводами.

Основная проблема, связанная с глобальным изменением климата, заключается в том, что его последствия могут оказаться фатальными. Мы не можем быть уверенными в том, как именно изменится климат, однако нельзя сидеть сложа руки и ждать – слишком велика потенциальная угроза экономике, а следовательно, и всем нам.

Расскажем, какой путь прошло международное сообщество от Монреальского до Киотского протокола. На прошедшей в Стокгольме в 1972 году конференции ООН, посвященной окружающей среде, было принято решение сделать основным принципом экологической политики принцип предосторожности. Иными словами, было принято решение о международном регулировании окружающей среды, чтобы скомпенсировать недостатки, присущие рынку. Первым шагом на этом пути стало обсуждение и принятие в 1980-е годы международного Монреальского протокола по веществам, разрушающим озоновый слой.

С учреждением Межправительственной группы экспертов по изменению климата в 1988 году (этой группой были опубликованы доклады в 1990, 1995, 2001 и 2007 годах) Организация Объединенных Наций начала борьбу с глобальным изменением климата. Позднее крайне важную роль сыграл саммит, прошедший в Рио-де-Жанейро в 1992 году (недаром он получил название «Саммит Земли»), где была принята Рамочная конвенция ООН об изменении климата, подготовленная вышеупомянутой группой экспертов. Спустя пять лет, в 1997 году, был принят так называемый Киотский протокол, целью которого было снижение выбросов газов, играющих важнейшую роль в парниковом эффекте, на 5,2 % по отношению к уровню выбросов базового 1990 года в период с 2008 по 2012 год. Этот протокол требует умеренного снижения выбросов чуть более чем на 1 млрд тонн СО₂ (для сравнения, все люди при дыхании выделяют около 2,5 млрд тонн СО₂  ежегодно). В 2004 году Россия подписала Киотский протокол, и он окончательно вступил в силу, так как его ратифицировали более 55 из 167 стран – членов рамочной конвенции.

Как мы уже неоднократно отмечали, глобальное изменение климата – многогранная проблема, и к неопределенности в научных моделях следует прибавить неопределенность в части затрат и результатов, связанных с выполнением Киотского протокола. В то время как члены международного сообщества быстро пришли к соглашению относительно Монреальского протокола по веществам, разрушающим озоновый слой (затраты на его реализацию были не слишком велики), Киотский протокол оказался непосильным для экономики некоторых стран. Суть этого протокола коротко можно выразить так: кто загрязняет, тот и платит.

Отметим, что ущерб, вызванный глобальным изменением климата, превышает затраты на реализацию Киотского протокола – так, в противоречивом докладе Николаса Стерна, подготовленном в 2007 году по заказу правительства Великобритании, указывается, что затраты, вызванные бездействием, составят от 5 до 20 % мирового ВВП. Однако истинная проблема заключается в том, что даже при успешной реализации протокола рост температуры уменьшится всего на 0,18 °С, то есть к 2100 году средняя мировая температура возрастет не на 3 °С, а на 2,82 °С. В этом сценарии глобальное потепление замедлится всего на 6 лет, и уже к 2106 году средняя мировая температура возрастет на 3 °С. Если сравнить затраты на исполнение протокола (примерно 4 % мирового ВВП) с выгодой от его реализации (разница в 0,18 °С), то результат кажется не слишком убедительным.