Чего можно ожидать от точности прогнозов с помощью моделей типа "Гея"?

В четвертом разделе этой главы я обратил внимание на те трудности, с которыми сталкивается исследователь, пытаясь построить прогноз погоды на основе математических моделей. Эта проблема уже имеет большую историю. Математические модели динамики атмосферы начали строить еще в довоенные годы, а использовать их для расчетов погодных характеристик стали в 50-х годах вместе с развитием вычислительной техники, когда стало возможным проводить трудные расчеты.

Когда уже написаны уравнения движения воздушных масс и тех физических процессов, которые их порождают и им сопутствуют (например, образование облачности, выпадение осадков, перенос лучистой энергии и т. д.), то, с точки зрения математика, задача формулируется достаточно просто: определить решение этих уравнений, удовлетворяющее заданным начальным данным, измеренным, например, сегодня в 6 часов утра. Понимая это обстоятельство, люди, занимающиеся динамикой атмосферы, смотрели весьма оптимистично на будущее своей науки, полагая, что не за горами то время, когда погода будет познаваться на кончике пера, так же, как в свое время была открыта планета Нептун, - все дело за мощностью вычислительных машин! Однако уже первые опытные расчеты показали, что картина погоды, которую ожидают по данным расчетов на ЭВМ, очень плохо согласуется с тем, что происходит на деле. И чем больше глубина прогноза, тем менее достоверной становится прогноз. В чем же дело?

Первое и естественное предположение - плохая модель. Значит, ее надо уточнить. Когда появились более точные модели - модели 2-го поколения, то оказалось, что особенного улучшения точности прогноза с их помощью добиться не удалось. Иногда оказывалось даже наоборот: более совершенные модели порой давали худший результат.

Проведенный анализ уравнений и опытная эксплуатация математических моделей позволила выяснить истинную причину трудностей - это неустойчивость атмосферы, ее турбулентнообразный характер движения. Последнее означает следующее.

Если мы рассмотрим два движения атмосферы, которые определяются почти одинаковыми начальными условиями, то обнаружим, что они способны однажды оказаться совсем непохожими друг на друга. А начальные условия мы всегда задаем с ошибкой, они никогда не бывают совершенно точными. Эти свойства атмосферных моделей сделались в 60-е годы предметом тщательных исследований.

Американский метеоролог и физик Лоренц суммировал эти исследования в следующей форме - атмосфера помнит свое прошлое не более двух недель. Это означает, что сколь угодно малые отличия начальных ситуаций могут привести через две недели к катастрофическому различию тех картин (распределение ветров, влажности и т. д.), которые будут ими порождены. И, наоборот, две очень похожие картины распределения метеорологических элементов могут порождаться совершенно разными начальными ситуациями.

Все это дает возможность говорить только о средних значениях, которые действительно устойчивы по отношению к различного рода флуктуациям.

Ну а как же с «ядерной зимой»? Я не случайно подробно обсуждал ту сверхустойчивость, которую порождает черная нагретая пелена сажи и которая почти исключает вертикальное перемешивание. Это обстоятельство приводит к тому, что при разных начальных условиях картина распределения метеорологических элементов (температуры, влажности, скоростей воздуха и т. д.) очень быстро выходит на некоторый квазистационарный режим, практически независимый от той погоды, которая была на планете в момент ядерной катастрофы. Вот это обстоятельство, многократно проверенное расчетами, и делает наши результаты достаточно правдоподобными.

Остается, конечно, проблема исходных данных - различных конкретных характеристик пожаров, поглощения лучистой энергии, точности параметризации процессов выпадения сажи и т. д. Неопределенность в их определении будет неизбежно еще долго присутствовать и влиять на оценку результата. Но его неточность связана именно с этими, экспериментально мало изученными факторами, а не с точностью и качеством вычислительных процедур.