[ad_1]
11 апреля Массачусетский технологический институт объявил о пяти многолетних флагманских проектах в рамках первой в истории инициативы Climate Grand Challenges, новой инициативы, направленной на решение сложных климатических проблем и максимально быстрое предоставление революционных решений миру. Эта статья является третьей в серии из пяти частей, в которой освещаются наиболее многообещающие концепции, появившиеся в результате конкурса, и междисциплинарные исследовательские группы, стоящие за ними.
Экстремальные погодные явления, которые когда-то считались редкостью, стали заметно реже: от усиления активности ураганов в Северной Атлантике до лесных пожаров, образующих массивные облака дыма, разрушающего озоновый слой. Но современные климатические модели не готовы к оценке риска, который представляют эти все более экстремальные явления, и без адекватного моделирования правительства не могут принять необходимые меры предосторожности для защиты своих сообществ.
Профессор кафедры наук о Земле, атмосфере и планетах Массачусетского технологического института (EAPS) Пол О’Горман исследует эту тенденцию, изучая, как климат влияет на атмосферу, и используя полученные знания в климатических моделях для повышения их точности. Особое внимание О’Гормана уделялось изменениям в экстремальных осадках и штормах в средних широтах, которые обрушились на такие районы, как Новая Англия.
«Эти экстремальные явления оказывают большое влияние, но их также трудно моделировать или изучать, — говорит он. Видя острую потребность в улучшенных климатических моделях, которые можно использовать для разработки планов обеспечения готовности и стратегий смягчения последствий изменения климата, О’Горман и его сотрудники Керри Эмануэль, профессор атмосферных наук Сесил и Ида Грин в EAPS, и Михо Мазереу, доцент Массачусетского технологического института. Департамент архитектуры возглавляет междисциплинарную группу ученых, инженеров и дизайнеров для решения этой проблемы в рамках своего флагманского проекта MIT Climate Grand Challenges «Подготовка к новому миру погодных и климатических экстремальных явлений».
«Мы уже знаем из наблюдений и прогнозов климатических моделей, что погодные и климатические экстремальные явления меняются и будут меняться еще больше», — говорит О’Горман. «Главная задача состоит в том, чтобы подготовиться к меняющимся крайностям».
Их предложение является одним из пяти флагманских проектов, недавно объявленных в рамках инициативы MIT Climate Grand Challenges — инициативы всего Института, направленной на то, чтобы стимулировать новые исследования и инженерные инновации для решения климатического кризиса. Выбранная из почти 100 заявок, команда получит дополнительное финансирование и доступ, чтобы помочь ускорить и масштабировать свои проектные цели. Другие сотрудники MIT по предложению включают исследователей из Инженерной школы, Школы архитектуры и планирования, Управления устойчивого развития, Центра науки о глобальных изменениях и Института данных, систем и общества.
Моделирование погодных рисков
Пятнадцать лет назад Керри Эмануэль разработал простую модель урагана. Он был основан на физических уравнениях, а не на статистике, и мог работать в режиме реального времени, что делало его полезным для моделирования оценки рисков. Эмануэль задался вопросом, можно ли использовать подобные модели для долгосрочной оценки рисков других вещей, таких как изменения экстремальных погодных условий из-за изменения климата.
«К моему удивлению и тревоге, я обнаружил, что почти все существующие оценки долгосрочных погодных рисков в Соединенных Штатах основаны не на физических моделях, а на исторической статистике опасностей», — говорит Эмануэль. «Проблема с опорой на исторические записи заключается в том, что они слишком короткие; хотя они могут помочь оценить обычные события, они не содержат достаточно информации, чтобы делать прогнозы для более редких событий».
Еще одно ограничение моделей погодных рисков, которые в значительной степени полагаются на статистику: в них заложено допущение о статичности климата.
«Исторические записи основаны на климате того времени, когда они были записаны; они ничего не могут сказать о том, как ураганы растут в более теплом климате», — говорит Эмануэль. Модели полагаются на фиксированные отношения между событиями; они предполагают, что ураганная активность останется прежней, хотя наука показывает, что более высокие температуры, скорее всего, вытолкнут типичную ураганную активность за пределы тропиков и в гораздо более широкий диапазон широт.
В качестве флагманского проекта цель состоит в том, чтобы устранить эту зависимость от исторических данных, подчеркнув физические принципы (например, законы термодинамики и механики жидкости) в моделях следующего поколения. Недостатком этого является то, что есть много переменных, которые должны быть включены. Необходимо учитывать не только системы планетарного масштаба, такие как глобальная циркуляция атмосферы, но и мелкомасштабные, чрезвычайно локальные события, такие как грозы, которые влияют на результаты прогнозирования.
Попытка вычислить все это сразу требует больших затрат и времени, а результаты часто не могут сказать вам о риске в конкретном месте. Но есть способ исправить это: «Что сделано, так это использовать глобальную модель, а затем использовать метод, называемый даунскейлингом, который пытается сделать вывод о том, что произойдет в очень малых масштабах, которые должным образом не разрешены глобальной моделью. — объясняет О’Горман. Команда надеется улучшить методы масштабирования, чтобы их можно было использовать для расчета риска очень редких, но важных погодных явлений.
Глобальные климатические модели, или модели общей циркуляции (МОЦ), объясняет Эмануэль, устроены как тренажерный зал в джунглях. Подобно барам на игровой площадке, Земля разделена на взаимосвязанные трехмерные структуры — только она разделена на 100–200 квадратных километров за раз. Каждый узел включает в себя набор вычислений для таких характеристик, как ветер, осадки, атмосферное давление и температура в пределах его границ; выходы каждого узла соединены с его соседом. Эта структура полезна для создания общего представления о климатической системе Земли, но если вы попытаетесь увеличить конкретное место — например, чтобы увидеть, что происходит в Майами или Мумбаи — соединительные узлы будут слишком далеко друг от друга, чтобы делать прогнозы. на что-либо конкретное для этих областей.
Ученые решают эту проблему, используя масштабирование. Они используют тот же план спортивного зала в джунглях, но внутри узлов они создают сетку из более мелких элементов, включая уравнения для таких вещей, как топография и растительность или региональные метеорологические модели, чтобы заполнить пробелы. Создавая более мелкую сетку на меньших участках, они могут прогнозировать локальные эффекты без необходимости запуска всей глобальной модели.
Конечно, даже у этого решения с более высоким разрешением есть свои недостатки. Хотя мы могли бы получить более четкое представление о том, что происходит в конкретном регионе, вложив модели в модели, это все же может создать вычислительную проблему для обработки всех этих данных одновременно, с компромиссом между затратами и временем или прогнозы, которые ограничены более короткими окнами продолжительности — там, где МОЦ можно запускать с учетом десятилетий или столетий, особенно сложная локальная модель может быть ограничена прогнозами на временных шкалах всего в несколько лет за раз.
«Боюсь, что большая часть масштабирования в настоящее время — это грубая сила, но я думаю, что есть возможность сделать это лучше», — говорит Эмануэль, который рассматривает проблему поиска новых и новаторских методов достижения этой цели как интеллектуальный вызов. . «Я надеюсь, что с помощью проекта Grand Challenges мы сможем привлечь студентов, постдоков и других лиц, заинтересованных в этом, очень творчески».
Адаптация к экстремальным погодным условиям для городов и возобновляемых источников энергии
Однако улучшение моделирования климата — это больше, чем научное упражнение в творчестве. Существует очень реальное применение моделей, которые могут точно прогнозировать риск в локализованных регионах.
Другая проблема заключается в том, что прогресс в моделировании климата не поспевает за необходимостью планов по смягчению последствий изменения климата, особенно в некоторых из наиболее уязвимых сообществ по всему миру.
«Для заинтересованных сторон крайне важно иметь доступ к этим данным для их собственного процесса принятия решений. Каждое сообщество состоит из разнообразного населения с различными потребностями, и каждая местность по-своему подвержена влиянию экстремальных погодных явлений», — говорит Мазереув, директор лаборатории городских рисков Массачусетского технологического института.
Ключевой частью проекта команды является построение партнерских отношений, которые Лаборатория городских рисков наладила с несколькими городами для тестирования их моделей после того, как у них будет готовый к использованию продукт. Города были выбраны с учетом их уязвимости к усиливающимся экстремальным погодным явлениям, таким как тропические циклоны в округе Броуард, штат Флорида, и Тоа Баха, Пуэрто-Рико, а также внетропические штормы в Бостоне, штат Массачусетс, и Кейптауне, Южная Африка.
В своем предложении команда описывает различные результаты, которые города могут в конечном итоге использовать при подготовке к изменению климата, с такими идеями, как интерактивные онлайн-платформы и семинары с заинтересованными сторонами, такими как местные органы власти, застройщики, некоммерческие организации и жители, чтобы учиться напрямую. какие конкретные инструменты им нужны для их местных сообществ. Таким образом, они могут разрабатывать планы, учитывающие различные сценарии в их регионе, включая такие события, как повышение уровня моря или волны тепла, а также предоставлять информацию и средства для разработки стратегий адаптации инфраструктуры в этих условиях, которые будут наиболее эффективными и действенными. для них.
«Мы остро осознаем неравенство ресурсов как в смягчение последствий и восстановление после стихийных бедствий. Работа с различными сообществами посредством семинаров позволяет нам вовлекать множество людей, слушать, обсуждать и совместно разрабатывать решения», — говорит Мазереув.
К концу пяти лет команда надеется, что у них будут лучшие наборы инструментов для оценки рисков и обеспечения готовности не только для городов, с которыми они сотрудничают, но и для других.
«У Массачусетского технологического института есть хорошие возможности для достижения прогресса в этой области, — говорит О’Горман, — и я думаю, что это важная проблема, которую мы можем изменить».
[ad_2]
Source