Я с волнением узнал, что Сюкуро Манабе, Клаус Хассельманн и Джорджио Паризи были удостоены Нобелевской премии по физике 2021 года. Мне было особенно приятно, что премия признает глубокую важность работы Манабе в течение десятилетий над созданием климатических моделей, а также применение этих моделей для понимания того, как увеличение уровня парниковых газов привело к глобальному потеплению.
Насколько сложна система погоды и климата?
Погода - это то, что вы видите из часа в час и изо дня в день. Погода включает в себя только атмосферу. Климат - это средняя погода за несколько десятилетий, на которую влияют океаны и поверхность суши.
Погода и климат сложны, поскольку в них участвует множество различных физических процессов - от движения воздуха до потока электромагнитного излучения, например, солнечного света, и конденсации водяного пара - в широком диапазоне пространственных и временных масштабов.
Эта система невероятно сложна и взаимосвязана. Например, скопление небольших гроз может влиять на погодную систему, охватывающую целый континент.
Примерно до 1955 года синоптики экстраполировали будущую погоду на основе изменений за предыдущие дни. Они использовали простые, но трудоемкие методы, которые частично были количественными, а частично основывались на опыте.
Рождение климатических моделей
К концу 1950-х годов стало возможным составлять прогнозы путем запуска моделей погоды на только что появившихся, но быстро совершенствующихся цифровых компьютерах. Модель погоды - это система уравнений, выражающая физические законы, которые управляют погодой. "Запуск" модели погоды означает решение уравнений на компьютере, используя данные о сегодняшней погоде для прогнозирования погоды на завтра.
Отчасти из-за ограничений компьютера первые модели погоды могли охватывать только часть Земли - например, Северную Америку. Но к началу 1960-х годов более быстрые компьютеры позволили создавать модели, представляющие всю глобальную атмосферу.
Манабе возглавил разработку одной из таких моделей, создав взаимосвязанную сеть из тысяч уравнений, которые могли имитировать климат и климатические изменения.
С помощью этой модели Манабэ и его коллеги смогли создать достаточно реалистичные симуляции таких явлений, как струйные течения и муссоны. Хотя современные глобальные модели прогнозирования погоды и климата намного мощнее, их можно рассматривать как потомков ранней модели Манабэ.
Когда Манабе начал свою работу в начале 1960-х годов, некоторые ученые уже указывали на возможность того, что увеличение содержания углекислого газа в атмосфере может привести к глобальному потеплению. В 1967 году Манабе и его коллега Ричард Ветеральд использовали упрощенную версию своей климатической модели для проведения первого количественного исследования последствий увеличения содержания углекислого газа в атмосфере. Помимо подтверждения того, что углекислый газ повышает глобальную температуру, они также обнаружили, что увеличение содержания водяного пара в более теплом воздухе усиливает общее потепление, поскольку водяной пар сам по себе является парниковым газом.
Составление прогнозов
Климат включает в себя как океаны, так и атмосферу, но ранние модели не объединяли эти два явления. В 1969 году Манабе и его коллега-океанограф Кирк Брайан построили первую климатическую модель, включающую океаны и атмосферу.
Основываясь на этом прогрессе, в 1975 году Манабе и Ветеральд опубликовали результаты моделирования глобального потепления с помощью глобальной климатической модели. В этой модели они удвоили молярную долю углекислого газа в атмосфере с 300 частей на миллион объема до 600 частей на миллион объема и позволили модели пересчитать цифры.
Почти 50 лет назад они предсказали общее потепление поверхности Земли, гораздо более сильное потепление в Арктике, уменьшение ледяного и снежного покрова, увеличение средней глобальной нормы осадков и охлаждение стратосферы. В 1980-х годах команда Манабе также использовала свои модели для определения возможности увеличения засушливости в некоторых континентальных регионах.
Сейчас все эти прогнозы сбылись.
Связь между климатом, погодой и хаосом
Работы других лауреатов Нобелевской премии по физике 2021 года, Хассельмана и Паризи, последовали по пятам за ранними исследованиями Манабе и показали, как крупномасштабные взаимодействия на земном шаре приводят к хаотическому и труднопредсказуемому поведению климатической системы в повседневных временных масштабах.
Паризи изучал роль хаоса в самых разных физических системах и показал, что даже хаотические системы ведут себя упорядоченно. Его математические теории играют центральную роль в создании более точных представлений хаотических климатических систем.
Хассельман заполнил еще один пробел, помогая еще больше связать климат и погоду. Он показал, что очень изменчивая и кажущаяся случайной погода в атмосфере преобразуется в гораздо более медленно меняющиеся сигналы в океане. Эти крупномасштабные, медленные изменения в океанах, в свою очередь, модулируют климат.
В совокупности работа Манабе, Хассельмана и Паризи позволила ученым предсказать, как хаотическое, связанное поведение атмосферы, океанов и поверхности суши будет меняться с течением времени. Хотя подробные долгосрочные прогнозы погоды невозможны, способность человечества понять эту сложную систему является невероятным достижением. Как мне кажется, Манабе, Хассельман и Паризи вполне заслуживают Нобелевской премии по физике.
Этот прорыв в медицине обычно приписывают одному человеку, Фредерику Бантингу, который искал лекарство от диабета. Но создание надежного средства для лечения диабета зависело от исследований двух других ученых, Оскара Минковского и Сёрена Сёренсена, которые ранее проводили исследования на, казалось бы, несвязанные темы.
История инсулина иллюстрирует тот факт, что медицинские инновации строятся на фундаменте науки, а затем требуются квалифицированные инженеры, чтобы вывести лечение из лаборатории и доставить его людям, которые в нем нуждаются.
Эта идея, в некотором роде, заложена в правилах легкой атлетики. В соревнованиях с несколькими забегами - от студенческого уровня до Олимпийских игр - люди, показавшие более высокое время в ранних забегах, назначаются на средние дорожки в последующих забегах. Другими словами, самые быстрые бегуны получают вознаграждение в виде, как предполагается, лучших дорожек.
Моя недолгая беговая карьера давно позади, но в своей профессиональной деятельности я много думаю об использовании статистики для извлечения смысла из данных. В преддверии Олимпийских игр я решил проверить достоверность фольклора о распределении дорожек, оставшегося со времен моей спринтерской карьеры.
Используя данные Международной ассоциации легкоатлетических федераций за 20 лет, я обнаружил, что давние убеждения о преимуществе дорожки не подтверждаются данными. И на самом деле, в спринте на 200 метров данные свидетельствуют о том, что дорожки, которые часто воспринимаются как наименее желательные, на самом деле являются самыми быстрыми.
Первым шагом в создании модели затонувшего корабля было обучение компьютера тому, как выглядит затонувший корабль. Также важно было научить компьютер отличать затонувшие корабли от рельефа морского дна. Для этого понадобилось множество примеров кораблекрушений. Также нужно было научить модель тому, как выглядит естественное дно океана.
Удобно, что Национальное управление океанических и атмосферных исследований ведет общедоступную базу данных о затонувших кораблях. У нее также есть большая общедоступная база данных различных видов изображений, собранных по всему миру, включая сонарные и лидарные снимки морского дна.
Скорость бега, плавания или гребли, высота или длина прыжка, точность попадания в цель, равновесие или подъем веса в значительной степени зависят от того, на чем сосредоточено внимание спортсмена.
Исследования показывают, что то, на чем концентрируется внимание спортсмена, может стать разницей между завоеванием золота и непопаданием в команду. Удивительным может оказаться тот факт, что переключение внимания с себя - того, что происходит в вашем теле, - на то, что находится снаружи - то, чего вы пытаетесь достичь, - является выигрышной стратегией.
Техническая поддержка проекта ВсеТут