В последней из пяти статей по проблемам климатологии научный обозреватель портала Asia Times Джонатан Тенненбаум продолжает разговор со Стивеном Куниным, бывшим главным научным сотрудником министерства энергетики США и автором скандальной книги «Не понятно: Что климатическая наука нам говорит? Что с этим не так? Почему это важно?», в которой показано, что алармистские климатические прогнозы и радикальные предложения политиков по сокращению выбросов парниковых газов стоимостью в десятки и сотни триллионов долларов не содержатся и никоим образом не следуют из текстов официальных отчетов Межправительственной группы экспертов ООН по изменению климата и Национальных отчетов по климату США.

Иван Шилов © ИА REGNUM

* * *

Только что вышедшая книга физика, бывшего главного научного сотрудника министерства энергетики США Стивена Кунина «Не понятно: Что климатическая наука нам говорит? Что с этим не так? Почему это важно?». В книге содержится систематическая критика современной климатологии, один из выводов которой состоит в том, что не существует никаких научных оснований для представлений о том, что мир сталкивается с «угрозой» климатической чрезвычайной ситуации.

Уже раздаются голоса, пытающиеся игнорировать книгу на том основании, что «Кунин не ученый-климатолог». Фактически Кунин был глубоко вовлечен, наряду со своими работами в области астрофизики, ядерной физики и вычислительной физики, в одну из важнейших областей науки о климате: изучение радиационного баланса атмосферы.

В этой области он занимался исследованиями альбедо Земли, или определением доли поступающей солнечной энергии, которая отражается обратно в космос. Альбедо — критический параметр для моделирования климата.

У Кунина есть ещё одна важная квалификация: его карьера многие годы связана с компьютерным моделированием. Хотя он не принимал непосредственного участия в создании моделей климата, Кунин является автором одного из учебников по компьютерному моделированию сложных физических систем, что дает ему возможность судить о некоторых ключевых трудностях и подводных камнях моделирования климата.

Ещё одним основанием для игнорирования мнения Кунина — по крайней мере в кругах экологов — является его должность главного ученого в British Petroleum (BP) с 2004 по начало 2009 года. Но его основное внимание было сосредоточено на переходе к экологически чистым энергетическим технологиям, особенно к крупномасштабному производству возобновляемых источников биотоплива и долгосрочные стратегии «эпохи после нефти».

Находясь в BP, Кунин сыграл ключевую роль в создании Института биологических наук в области энергетики (EBI) при Калифорнийском университете. Основанная на грант в $500 млн от BP, EBI с самого начала была одним из крупнейших примеров партнерства науки и промышленности в истории. Изначально фокусируясь на биотопливе, EBI с тех пор расширила тематику своих исследований на многие другие научные и технологические области, в том числе на электрические батареи следующего поколения и другие системы хранения энергии, а также на устойчивое химическое производство.

Не являясь «климатическим диссидентом», каким его пытаются представить противники, Кунин всегда был пропагандистом технологий по сокращению выбросов углерода для борьбы с глобальным потеплением, не в последнюю очередь во время своего пребывания в министерстве энергетики США при президенте Обаме.

В этом качестве, а также на других официальных должностях, начиная с периода его работы ректором Калифорнийского технологического института (1995−2004), Кунин часто участвовал в оценке исследовательских программ в широком диапазоне областей.

Это, несомненно, одна из причин, по которой Американское физическое общество (APS) попросило его в 2013 году уточнить официальную позицию APS по климату. Именно результаты «Семинара по рассмотрению заявления об изменении климата», который он организовал в 2014 году, убедили Кунина в необходимости создания «красной команды» по оценке результатов исследований климата и заявлений, сделанных на их основании.

Заключительная часть моего интервью с Куниным посвящена моделированию климата и, может быть, немного сложна для понимания некоторыми читателями. Для более подробного объяснения я настоятельно рекомендую главу 4 его книги, где азы моделирования климата представлены на нетехническом языке.

Чтобы получить общее представление о моделировании климата — но без конкретной критики Кунина — читатели могут также обратиться, например, к статье французского климатолога Жана-Марка Янковичи. Последняя часть интервью приводится ниже.

Джонтан Тенненбаум: Меня всегда беспокоило разнообразие моделей и большие расхождения между их прогнозами. Основаны ли эти модели на физических принципах? Или есть что-то большее, чем физика?

Различия прогнозов роста глобальной температуры на основании различных моделей в рамках сценария SRES A2 МГЭИК: выбросы парниковых газов не сокращаются, потребление энергии увеличивается, населения мира растет до 15 млрд к 2100 г
Различия прогнозов роста глобальной температуры на основании различных моделей в рамках сценария SRES A2 МГЭИК: выбросы парниковых газов не сокращаются, потребление энергии увеличивается, населения мира растет до 15 млрд к 2100 г

Стивен Кунин: Модели основаны на физике, но это ещё не всё. Еще один важный момент связан с параметризацией шкалы подгруппы.

Д. Т.: Что это значит?

С. К.: Чтобы построить большую компьютерную модель, вы мысленно разрезаете океан и атмосферу на прямоугольные коробки. А поскольку океан очень большой и атмосфера очень большая, вам понадобится пара сотен миллионов ящиков, которые заполнят весь объём атмосферы и океана.

Схема глобальной модели атмосферы. Горизонтальная сетка — широта и долгота, вертикальная — вес или давление
Схема глобальной модели атмосферы. Горизонтальная сетка — широта и долгота, вертикальная — вес или давление

Даже если вы дойдете до 100 млн коробок, то окажется, что длина сторон каждой коробки составит приблизительно 100 км. Если вы сделаете коробку намного меньше, у вас будет слишком много работы на компьютере. Но вы не получите описания каких-либо явлений в климатической системе, которые происходят в масштабе намного меньше ста километров.

Сюда входят, самое главное, облака, а также топография и так далее. Модели должны делать предположения о том, что происходит в этих меньших масштабах — ветер, температура, влажность. И, прежде всего, сколько у вас облаков? Насколько они непрозрачны, сколько тепла поглощают? В этом роде.

Д. Т.: Насколько модели чувствительны к этим факторам?

С. К.: Очень чувствительны как раз в том масштабе, который нам важен. Помните, что нас волнует 1%-ный эффект, потому что это размер человеческого влияния. В частности, мы должны заботиться об облаках в тропиках, где наблюдается наибольшая конвекция. Теплая вода океана испаряется, поднимается влажный воздух. Это большой источник теплопередачи и переноса влаги с поверхности в атмосферу. И это происходит в очень маленьких масштабах.

Д. Т.: Таким образом, требуются допущения в отношении большого количества параметров.

С. К.: Различные модели делают разные предположения. И поэтому они получают разные ответы.

Д. Т.: В этой связи я хочу спросить вас: что на самом деле имеется в виду, когда специалисты по моделированию климата говорят о «настройке» своих моделей?

С. К.: Будь то конвекция, виды облаков и так далее, у вас будет много параметров. И иногда вам приходится корректировать начальные параметры таким образом, чтобы модель в итоге выглядела так, как вы думаете.

Приведу конкретный пример. Очень важно понять, что баланс энергии Земли находится в равновесии.

Планета потребляет около 240 Вт на квадратный метр. По сути, это оптическое излучение, солнечный свет, который должен возвращаться обратно, поскольку тепловое излучение фильтруется через атмосферу. Вы должны получить выходную мощность, равную входящей, с точностью менее половины ватта.

Если вы нарушите баланс всего на один ватт и просчитаете модель на сто лет вперёд, то обнаружите, что температура внезапно станет намного теплее или намного холоднее, чем наблюдается сегодня. Итак, вам нужно настроить модель, чтобы получить правильный энергетический баланс.

Д. Т.: Так как же это делают разработчики климатических моделей? И как вы дойдете до того, что сможете оценить влияние человека?

С. К.: Основной способ, которым в моделях вычисляется реакция климатической системы на человеческое влияние, следующий (я описываю его в книге): вы запускаете модель в какой-то правдоподобной конфигурации. Затем вы просчитываете её на тысячи лет назад, чтобы привести её в равновесие, когда не было никакого человеческого влияния, даже доиндустриальных выбросов, никаких антропогенных аэрозолей и так далее.

Итак, у вас есть заготовка в прекрасном состоянии равновесия. Но в процессе достижения этого равновесия вы можете обнаружить: «Ой! Оно дрейфует, у меня нарушение баланса на 1,5−2%. Поэтому вам придется настроить некоторые параметры модели, чтобы она стабилизировалась на уровне 288 Кельвинов, то есть приблизительно на текущем значении средней температуры поверхности Земли.

Как только вы приведете планету в разумное равновесие, при котором она не набирает и не теряет энергию, а температура поверхности примерно соответствует норме, вы начинаете оказывать на нее влияние человека.

Д. Т.: Обсуждая влияние человека на энергетический баланс атмосферы, вы приводите цифру в один процент. Эта величина кажется относительно небольшой.

С.К.: Это 1−2 ватта на квадратный метр. В верхней части приведенного нижнего графика показано влияние парниковых газов, которые вызывают нагревание атмосферы, а в нижней, в виде острых направленных вниз пиков, показано охлаждение атмосферы от выбросов аэрозолей и извержений вулканов.

Влияние СО2, других парниковых газов и солнечного излучения на нагрев атмосферы (вверху) и охлаждение атмосферы под влиянием выбросов антропогенного и естественного аэрозолей (внизу)
Влияние СО2, других парниковых газов и солнечного излучения на нагрев атмосферы (вверху) и охлаждение атмосферы под влиянием выбросов антропогенного и естественного аэрозолей (внизу)

Д. Т.: Таким образом, очень даже небольшое изменение альбедо было бы крайне значимым в этом контексте.

С. К.: Верно. Теперь мы можем взглянуть на следующем рисунке на спектр тепла, излучаемого от Земли через атмосферу в космос, как функцию длины волны. Для ясного неба над поверхностью пустыни — это один случай. Площадь под этими кривыми — охлаждающая способность теплового излучения.

Если мощность охлаждения превышает нагрев, то температура поверхности будет понижаться. Зубчатая кривая, обозначенная нулем ppm, соответствует атмосфере, в которой нет CO2.

Влияние концентрации СО2 в атмосфере на тепловой спектр Земли
Влияние концентрации СО2 в атмосфере на тепловой спектр Земли

Если мы увеличим уровень содержания CO2 в атмосфере с нуля до 400 частей на миллион (ppm), что примерно соответствует сегодняшнему уровню, то темная сплошная линия покажет, что мощность охлаждения понизилась. Это и есть парниковый эффект, связанный с CO2. Он снижает охлаждающую способность и, следовательно, нагревает поверхность.

Если мы теперь увеличим CO2 до 800 ppm, мы получим пунктирную линию. Разница площади под темной кривой и пунктирной является дополнительным парниковым эффектом от удвоения CO2.

Д. Т.: Боже мой! Они практически одинаковы! Теперь я вспомнил вашу метафору из книги о «закрашивании черного окна». При 400 ppm почти весь парниковый эффект от CO2 уже выбран, так что от удвоения СО2 вы не получите значительного увеличения парникового эффекта.

С. К.: Это всего лишь компонент, часть переноса излучения, из того, что входит в большие климатические модели. Но он показывает, какие изменения вносятся в климатические модели из-за удвоения CO2. И ответ таков: это очень и очень небольшой эффект.

Д. Т.: Подытоживая простым языком: оценка вклада человека в глобальное потепление включает в себя очень деликатные эффекты, и разработчики климатических моделей много экспериментируют с параметрами, прежде чем делать свои прогнозы.

С. К.: Да. У людей создается впечатление, что это наука. В этом, конечно, есть доля науки, но есть немало искусства. Главное, что у нас нет действительно хорошего способа узнать, какая модель правильная, если таковая имеется.