Использование прогнозов короткопериодных колебаний климата (под таковыми подразумеваются метеорологические прогнозы на месяц-сезон-год) секторальными пользователями является быстро развивающейся областью сотрудничества. В последние годы у поставщиков климатической информации увеличились возможности в обеспечении потребителей специализированными прогнозами погоды и климата в Арктическом регионе в связи с бурным развитием вычислительных ресурсов и новыми технологиями сбора и хранения массивных данных об окружающей среде, усовершенствованием качества гидродинамического моделирования. Скоординированные усилия специалистов из смежных областей потенциально могут качественно улучшить климатическое обслуживание в Арктическом регионе и определить перспективы его дальнейшего развития. Успешное сотрудничество требует от всех заинтересованных лиц хотя бы частичного понимания перспектив и выгод от совместной деятельности.

Технологические проблемы и возможности климатического прогнозирования в Арктике

Комплексное взаимодействие разнообразных физических процессов в Арктике и их обратных связей чрезвычайно усложняет задачу прогнозирования гидрометеорологических условий на временных масштабах от месяца до нескольких лет [например, Callaghan et al. 2011, Rajeevan 2017].

При прогнозировании на долгие сроки влияние начальных метеорологических условий исчезает, на первый план выходят воздействия внешних притоков и стоков энергии, сопряженных с океаном, состоянием и динамикой морского льда, динамикой снежного покрова, особенностями формирования облачности, гидрофизическими факторами циркуляции вод на поверхности и на глубине субарктических и удаленных морей, процессами в стратосфере и их взаимодействия с тропосферой и т.д.

На данный момент не существует методики подсчета оценки чистого эффекта от потенциального вклада всех существующих источников предсказуемости. Физическое описание процессов и обратных связей основных факторов в формировании длительных аномалий циркуляции атмосферы требует сложного и комплексного подхода в процессе моделирования, что остается одной из приоритетных задач в исследованиях климата Арктики. 

Для успешной реализации задач климатического мониторинга и прогнозирования необходима надежная сеть наблюдений. Однако, несмотря на внушительный опыт арктических наблюдений, существующая сеть сбора информации об окружающей среде не удовлетворяет возникающим потребностям.  Часть пунктов и платформ по наблюдению за снежным покровом, морским и материковым льдом выведены из эксплуатации в связи с техническими трудностями, удаленностью станций и суровыми климатическими условиями, а также из-за отсутствия финансовых ресурсов на поддержание. Дистанционные измерения со спутников и летательных аппаратов повысили возможности сбора данных элементов криосферы, гидросферы и атмосферы и частично компенсируют пробелы информации. Для обеспечения потребностей численного прогнозирования погоды, климатических исследований и реализации научно-исследовательских программ необходимо активное развертывание постоянно действующих автоматических метеорологических станций, систем дистанционного зондирования и автоматических наблюдательных платформ на поверхности и под поверхностью моря и льда, а также привлечения к дополнительному сбору данных морские и воздушные суда, оснащенных соответствующими средствами регистрации и передачи геофизических данных. Под эгидой ВМО и других заинтересованных международных организаций в последние годы активно реализуются инициативы, как например, Международный полярный год, нацеленные на улучшение системы информации об обстановке окружающей среды в полярных регионах на разных временных масштабах.

Помимо решения задачи увеличения сбора геофизических данных в Арктическом регионе в целях развития современных технологий метеорологических и морских прогнозов также необходима работа над усовершенствованием методологий ассимиляции как прямых, так и дистанционных (спутники, самолеты, дроны и т. д.) данных. Задача усвоения геофизических данных является неотъемлемой частью технологии численного прогнозирования погоды и влияет прямым образом на точность последующего прогноза и достоверность воспроизведения региональной и глобальной циркуляции. Суть ассимиляции состоит в формировании наиболее точной оценки текущего состояния атмосферы, океана и т.п. на основе всех доступных наблюдений и динамической модели. Анализ систематических ошибок в моделях и оценка надежности и неопределенности модели определяет соотношение вклада прямых или дистанционных наблюдений и модельных данных в схемах ассимиляции. Оптимальное решение в вариационной системе усвоения данных отыскивается за счет коррекции ошибок.

Прогностические динамические модели как основной инструмент анализа и прогнозирования климатической изменчивости, в том числе и в Арктическом регионе, переживают период интенсивного развития. В первую очередь благодаря стремительному прогрессу в информационных технологиях и в суперкомпьютерных вычислительных ресурсах. Как правило, для разработки динамических моделей коллективы ученных объединяют свои усилия и создают совместный продукт, превосходящий по качеству результат отдельно взятого коллектива. 

Основу прогностических моделей составляют системы уравнений термодинамики, записанные относительно разных прогностических переменных, в различных координатных системах и в разных приближениях.  Решить такую сложную систему дифференциальных уравнений с частными производными аналитическими методами не представляется возможным. С помощью численных методов, реализованных в программных кодах, удается решать задачу, применяя различные конечномерные аппроксимации. Ряд процессов, не связанных с гидродинамикой, описываются с помощью упрощенных эмпирических зависимостей, называемых параметризациями. К числу таких относятся, например, перенос коротковолновой и длинноволновой радиации, осадкообразование и фазовые переходы влаги, турбулентность в пограничном слое атмосферы, мелкомасштабные орографические возмущения и т.д..

Решения уравнений в виде значений определенных параметров климатической системы записываются в узлах регулярной сетки через определенный шаг интегрирования по времени. Увеличение производительности вычислительных ресурсов позволяет увеличивать разрешение численной сетки. Тем не менее, многообразие и сложность многих физических процессов в первую очередь мелкого масштаба не позволяет их учесть даже при высоком пространственном разрешении сетки.

 Для задач долгосрочного прогнозирования важно, чтобы динамическая модель была совместной и описывала основные процессы в системе атмосфера-океан-подстилающая поверхность-лед. Медленно меняющиеся процессы, в первую очередь связанные с теплоемкостью океана, влагосодержанием почвы и состоянием морского льда являются источниками предсказуемости на сезонных интервалах времени. На пути развития современные прогностические модели становятся более сложными и многокомпонентными, в них дополнительно учитываются биогеохимические процессы как например, углеродный, сульфидный, озоновый цикл, динамика растительности, фотохимические процессы в атмосфере и т.п.

Разнообразие климатических моделей, отличающихся по качеству и физическому наполнению, побудило научное сообщество наладить сотрудничество по сравнению результатов численных экспериментов с данными наблюдений в ходе международных проектов.  Систематическое сопоставление качества моделей требует наличия скоординированного и хорошо документированного состава модельных расчетов. Наиболее известный международный проект по сравнению качества климатических моделей это Climate Model Intercomparison Project (CMIP) под эгидой Всемирной программы по исследованию климата. Описание и результаты разных этапов CMIP можно найти на странице (https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip). Анализ оценок успешности моделей по воспроизведению климатической изменчивости за определенный исторический период и количественная оценка расхождения моделей в будущих прогнозах улучшают понимание чувствительности моделей на воздействия различных форсингов.

Арктический региональный климатический центр  (АркРКЦ)

Растущая потребность в наличии профессиональной и достоверной климатической информации в Арктике в поддержку принятия эффективных решений в социальных и экономических кругах побудила ВМО инициировать панарктическое климатическое обслуживание на базе региональных подходов в форме региональных климатических центров и региональных климатических форумов, которые уже хорошо себя зарекомендовали в большинстве других районах мира [Хан 2015, 2017]. 

В 2018 г. по решению Исполнительного совета ВМО объявлено начало реализации демонстрационной фазы Арктического регионального климатического центра в форме сети с узлами в региональных ассоциациях ВМО с участием метеослужб стран, входящих в Арктический совет.  В установившейся мировой структуре РКЦ ВМО АркРКЦ является уникальным по своей системе организации и функционированию.  Во-первых, домен АркРКЦ включает в себя три субрегиональных географических узла, а именно: 1) североамериканский, куда входят Канада (страна-координатор) и США; 2) Дания, Финляндия, Исландия, Норвегия, Швеция являются членами консорциума североевропейского и гренландского узла под управлением метеослужбы Норвегии и 3) Российская Федерация возглавляет евразийский узел.   Во- вторых, работа АркРКЦ предусматривает согласованное функционирование каждого из трех узлов с выполнением максимально полного набора региональных функций и одной обязательной функции в панарктическом масштабе. Для Североамериканского узла это долгосрочный прогноз метеорологических и ледовых условий, для Северо-Европейского и Гренландского узла — управление метеорологическими и гидрофизическими данными, для Северо-Евразийского узла — мониторинг климата. Четыре организации Росгидромета, а именно: Арктический и антарктический научно-исследовательский институт (координатор), Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации, Главная Геофизическая Обсерватория им. А.И. Воейкова и Всероссийский научно исследовательский институт гидрометеорологической информации - Мировой центр данных выполняют региональные задачи Северо-Евразийского узла и панарктическую функцию по мониторингу климата [Алексеев и др 2018].

.

В числе прочих задач круг обязанностей AркРКЦ включает в себя организацию и проведение Панарктического регионального климатического форума. Первый инаугурационный ПАРКОФ состоялся в мае 2018 г. в г. Оттава. Год спустя, по инициативе Финского Метеорологического Института 3-я сессия ПАРКОФ была приурочена к заседанию 11-ой Министерской сессии Арктического Совета в форме параллельного мероприятия, что позволило существенно расширить круг целевой аудитории. 

Концепция ВМО Регионального форума по прогнозированию климата активно поддерживается ВМО и ее партнерами по всему миру. Основная задача ПАРКОФ – разработка консенсусного прогноза метеорологических и ледовых условий на предстоящий сезон и доведение прогностической информации до конечных пользователей.  Более детальную информацию о деятельности АркРКЦ и ПАРКОФ, включая климатические обзоры и консенсусные прогнозы по Арктике, можно получить по ссылке https://arctic-rcc.org/  Наличие или отсутствие льда регулирует многие виды деятельности в Арктике, таких как, рыболовство, охоту, туризм, добычу ресурсов и т. д. Участие в сессиях ПАРКОФ представителей пользовательского сектора позволяет не только получить климатическую информацию из первых рук, но и обсудить возможность ее эффективного использования. Мнения экспертов о состоянии наблюдаемых и ожидаемых аномалиях метеорологических и гидрофизических характеристик в Арктическом регионе представляют ценность для пользователей в контексте задач, с которыми они сталкиваются.

Сессии ПАРКОФ организованы в форме двустороннего диалога поставщиков и пользователей климатической информации. Необходимость доступа к информации о климате и погоде в Арктике важна не только для улучшенного информирования в сфере практической деятельности и обеспечения безопасности, но также и для мероприятий по защите окружающей среды.

Долгосрочное метеорологическое прогнозирование по Арктическому региону в рамках Северо-Евразийского климатического центра

В России на протяжении более чем полувекового периода долгосрочные метеорологические прогнозы для Арктики составлялись в Арктическом и Антарктическом научно-исследовательском институте (ААНИИ) с помощью макроциркуляционного метода Вангенгейма-Гирса. Эта методология макрометеорологического анализа и долгосрочного прогнозирования, основанная на концепции закономерных преобразований крупномаштабной атмосферной циркуляции  в Северной полярной области, была вполне оправданна для своего времени и используется в ААНИИ до сих пор.  Однако, в последние годы гидродинамические методы прогнозов на долгие сроки стали занимать ведущую роль в оперативной практике. В Росгидромете эти задачи успешно реализуются в рамках деятельности Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ). СЕАКЦ выполняет целый ряд функций по климатическому обслуживанию в Северной Евразии, начиная с 2008 г., в качестве Регионального климатического центра, аккредитованного Всемирной Метеорологической Организацией. В его  состав входят 7 учреждений Росгидромета и национальные метеослужбы стран СНГ.  Координирующая роль закреплена за Гидрометцентром России. Информация о деятельности СЕАКЦ, результаты оперативной работы по мониторингу и прогнозированию короткопериодных колебаний климата, научные и учебные материалы размещаются на сайте СЕАКЦ на русском и английском языках (http://neacc.meteoinfo.ru/). 

Технология гидродинамического прогнозирования в СЕАКЦ в региональном масштабе, включая Арктический регион,  реализована с использованием модели общей циркуляции атмосферы ПЛАВ ФГБУ «Гидрометцентр России» и ИВМ РАН [Толстых и др. 2010] и модели общей циркуляции атмосферы ФГБУ «ГГО» [Мирвис и др. 2008]. Особое значение при этом имеет прогнозирование на основе  ансамблей. Необходимость такого подхода определяется, с одной стороны, недостаточной точностью представления исходных метеорологических и океанографичеcких полей, несовершенством гидродинамических моделей,  с другой, - хаотическим поведением  самой  атмосферы.  Одним из способов устранения погрешностей, связанных с несовершенством моделей,  является  использование  сразу   нескольких  моделей, -  мультимодельный  подход, ставший стандартной практикой мировых метеорологических центров.

Ежемесячная процедура составления прогнозов, рассылки результатов и расчетов оценок качества осуществляются в рамках специализированной технологической линии, развернутой на сервере СЕАКЦ. Описание основных блоков технологии ежемесячных выпусков   глобальных вероятностных и детерминистических прогнозов на месяц и сезон подробно изложены в статье [Вильфанд и др. 2016].  В рамках данной технологии отдельно составляются прогнозы для Арктики [Киктев и др. 2015]. Результаты вероятностных прогнозов сопровождаются синоптико-статистической интерпретаций, или обзорной информацией, дублируется на английском языке и размещается на сайте СЕАКЦ с использованием локальных и глобальных сетей INTERNET.

На прогностической странице сайта СЕАКЦ отображаются карты пространственного распределения средних по ансамблю аномалий (детерминированные прогнозы), а также вероятностей указанных выше метеорологических величин, стратифицированных по трем основным градациям (ниже нормы, норма и выше нормы) с месячным и сезонным разрешением.  

Технология гидродинамического прогнозирования климатической изменчивости в Арктике требует постоянного обновления и развития. В СЕАКЦ планируется дальнейшее усовершенствование технологии за счет введения новых блоков и программных средств.  Основной акцент при этом делается на усовершенствование гидродинамических моделей, а также на проведение исследований источников потенциальной предсказуемости эволюции атмосферы на временных масштабах месяц-сезон-несколько лет. Для сезонного прогноза планируется  переход от атмосферной модели к  совместной модели атмосферы и океана Гидрометцентра России  и ИВМ РАН. 

Библиографический список

1. Алексеев Г.В., В.Ф. Радионов, В.М. Смоляницкий, К.В. Фильчук Результаты и перспективы исследований климата и климатического обслуживания В Арктике, Проблемы Арктики и Антарктики, 2018, Т.64, № 3, стр. 262-269 DOI: 10.30758/0555-2648-2018-64-3-262-269
2. Вильфанд Р.М., Киктев Д.Б., Круглова Е.Н., Куликова И.А., Тищенко В.А., Хан В.М. Выпуск долгосрочных метеорологических прогнозов по Арктическому региону в рамках деятельности Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ), Труды Гидрометцентра России, 2016, вып. 361, 7–28
3. Катцов В.М., Порфирьев Б.Н. Климатические изменения в Арктике: последствия для окружающей среды и экономики, Арктика: экология и экономика №2, 6, 2012, с. 66-79
4. Киктев Д.Б.. Хан В.М., Крыжов В.Н., Зарипов Р.Б.,  Круглова Е.Н.,  Куликова И.А.,  Тищенко В.А. Технология выпуска региональных долгосрочных прогнозов Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ)// Труды Гидрометцентра России. 2015. вып.358. 36-58.
5. Мирвис В.М., Мелешко В.П. Современное состояние и перспективы развития метеорологических прогнозов на месяц и сезон// Труды ГГО. вып.558. 2008. c.3-40.
6. Толстых М.А., Д.Б.Киктёв, Р.Б.Зарипов, М.Ю.Зайченко, В.В.Шашкин. Воспроизведение атмосферной циркуляции на сезонных масштабах новой версией полулагранжевой модели атмосферы// Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. № 2. с. 149–160. 
7. Хан В.М. Деятельность Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ) и Северо-Евразийского климатического форума (СЕАКОФ) в международной структуре ВМО по улучшению климатического обслуживания// Труды Гидрометцентра России. 2015. вып.358. 5-12.
8. Хан В.М. Концепция региональных климатических форумов ВМО и вклад Северо-Евразийских климатических форумов в ее реализацию // Труды Гидрометцентра России, 2017. Вып.366. с.5-13.
9. Callaghan T. V., M. Johansson, J. Key, T. Prowse, M. Ananicheva, A. Klepikov, Feedbacks and Interactions: From the Arctic Cryosphere to the Climate System, AMBIO (2011) 40:75–86, DOI 10.1007/s13280-011-0215-8
10. Rajeevan, M. N. (2017). The Arctic Teleconnections. Science and Geopolitics of The White World, 73–81. doi:10.1007/978-3-319-57765-4_6