Прогноз изменения уровня поверхности океана в 21 веке по данным моделей CMIP6

Вереземская Полина Сергеевна; Криницкий Михаил Алексеевич

УДК 551.46:551.583.7 DOI: 10.24412/2658-6703-2023-4-10-20

EDN: LGDFUI

Прогноз изменения уровня поверхности океана в 21 веке по данным моделей CMIP6

Вереземская Полина Сергеевна [0000-000i-«i5-i260;i, Криницкий Михаил Алексеевич [0000-000i-5943-0695]

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия E-mail: [email protected], [email protected]

Аннотация. В представленной статье описаны результаты оценки прогностических изменений уровня моря для ряда пунктов береговой зоны Мирового океана на основании использования климатических моделей для разных сценариев потепления глобального климата. Оценки получены с использованием данных климатических моделей СМ1Р6 (AR6 1РСС 2021). Все оценки выполнены для сценариев экономического развития ssp126, ssp245, и ssp585, представляющие возможные траектории развития в диапазоне от агрессивного до мягкого использования углеводородов при выработке энергии. Результаты представлены в виде трендов оценок прироста уровня моря, сопровожденных оценками обеспеченности и рассчитанных с использованием данных по ансамблю из 13 климатических моделей СМ1Р6. Результаты могут быть использованы для оценок подверженности вдоль береговой инфраструктуры затоплениям в различные временные интервалы 21-го столетия.

Ключевые слова: СМ1Р6, уровень поверхности океана, климатические изменения, оценка рисков затопления.

1 Введение

Данное исследование посвящено оценке рисков повышения уровня океана по данным модельных расчетов в соответствии с социоэкономическими сценариями прогностического эксперимента СМ1Р6. Под уровнем поверхности океана в климатологии понимается расстояние по вертикали между фактической поверхностью моря и поверхностью постоянного геопотенциала, с которым совпадал бы средний уровень моря, если бы океан находился в покое.

Наблюдаемые изменения уровня океана представляют собой один из самых неоспоримых сигналов климатических изменений, определяемых глобальным потеплением [4]. Точная оценка современных глобальных изменений среднего уровня моря и его компонентов (тепловое расширение океана, потеря массы ледяного щита, изменение массы ледников, изменение запасов воды на суше и т. д.) важна по многим причинам. Средний глобальный уровень моря является интегралом изменений, происходящих в климатической системе Земли в ответ на наблюдаемую изменчивость климата, а также на естественные и антропогенные воздействующие факторы, например, чистый вклад потепления океана, потери массы наземного льда и изменения запасов воды в континентальных широтах в бассейнах рек. Временные изменения компонентов непосредственно отражаются на осредненных оценках глобальных изменений среднего уровня моря. При достаточной точности имеющихся оценок, при оценках баланса уровня моря имеются ограничения, связанные с плохо определенными факторами, такими как недостаточность наблюдений в глубинах океана, неопределенности изменений запасов воды на суше из-за деятельности человека. Изменение среднего глобального уровня моря тесно связано с временными изменениями общего теплосодержания океана [8, 10] и изостатическими изменениями ледников, которые оказывают значительное влияние на интерпретацию данных космической гравиметрии, основанных на миссии GRACE, над океанами (которая точно фиксирует изменения массы океана).

При этом локальные изменения уровня моря могут существенно отличаться от глобальных средних изменений; рост уровня может быть значительно выше или ниже глобального уровня за десятилетие или более. Например, измерения, полученные с помощью альтиметрии, показали, что геоцентрический уровень моря в западной части Тихого океана повышается со скоростью, в три раза превышающей глобальное среднее значение, в то время как изменение в восточной части Тихого океана почти равно нулю или отрицательно. Региональные закономерности изменения уровня моря более точно обнаруживаются со спутников в дополнение к имеющейся сети мареографов.

2 Данные, использованные в работе

В исследовании в качестве данных для оценки рисков повышения уровня океана в районах производства металлов использовались данные последнего эксперимента по сравнению климатических моделей CMIP6, опубликованные впервые в 2021 году. При выборе моделей, ансамбль по которым был проанализирован, авторы руководствовались доступностью данных прогноза уровня поверхности океана на период с 2015 по 2050 (2100) гг. и рекомендациям, приведенным в Шестом оценочном докладе Межправительственной панели по изменениям климата (AR6 IPCC). Чтобы построить репрезентативную выборку данных, с учетом доступности, были выбраны 13 моделей CMIP6 (Табл. 1).

Таблица 1. Список моделей, использованных в исследовании и их основные параметры

Название модели Пространственное разрешение Научный центр Модель океана

CAS-ESM2-0 1x1° LASG/IAP

CESM2-WACCM 0.5625x0.9375° NCAR РОР2

ACCESS-CM2 1x1° CSIRO GFDL-MOM5

CMCC-CM2-SR5 1x1° CMCC ШМ03.6

ACCESS-ESM1-5 1x1° CSIRO МОМ5

IPSL-CM6A-LR 1x1° IPSL ШМ03.6

MIROC6 1x1° JAMSTEC, AORI, NIES, R-CCS тт4.9

МР1^М1-2^ 1.5x1.5° MPI-M МРЮМ1.63

1x1° CICERO, MET-Norway, NERSC MICOM

EC-Earth3-Veg-LR 1x1° AEMET, BSC, CNR-ISAC, FMI etc. NEMO3.6

EC-Earth3-Veg 1x1° AEMET, BSC, CNR-ISAC, FMI etc. NEMO3.6

GFDL-ESM4 0.5x0.5° NOAA GFDL-MOM6

Также требованием к данным являлось наличие данных этих моделей в трех сценариях, для которых было проведено исследование: Б5р126, Б5р245, Б5р370 и Б5р585 (рис. 1). Эти три эксперимента были выбраны так как представляют собой: наиболее благоприятный исход действия климатических программ по уменьшению выбросов СО2 по всему миру ^рр126, соответствует сценарию ЯСР2.6 предыдущего эксперимента СМ1Р5); наиболее средний и вероятный сценарий Б5р245 (ранее не был представлен); и наиболее неблагоприятный сценарий Б5р585 (ранее использовался в СМ1Р5 как сценарий ЯСР8.5), который соответствует 90му пер-центилю сценариев, что никакие ограничения по выбросам СО2 не будут приняты.

Рис. 1. Изменение концентрации уровня СО2 и СН4 согласно социоэкономическим сценариям СМР16 по прогнозу с 2015 по 2100 гг. [3].

В рамках предварительной обработки данных, данные всех моделей были про-интерполированы на единую координатную сетку, а именно на сетку модели GFDL-ESM4, так как она представлена на сетке с самым высоким разрешением. Обычно в случае использования разнородных данных поступают именно так, чтобы детальность данных с высоким разрешением не была потеряна при интерполяции на сетку с более грубым разрешением. Разрешение по горизонтали в результате интерполяции составило 0.5х0.5° для всех моделей. При интерполяции использовались схемы Акимы и линейная, что допустимо, так как поле высоты уровня моря является гладким скалярным полем и при линейной интерполяции не возникает искусственных экстремумов.

3 Региональные тренды уровня океана

Несмотря на то, что таяние материковых ледников является наиболее интуитивной причиной роста уровня океана, во многих работах [1, 2, 9] показано, что наравне с ней доминирующим фактором роста уровня океана является стериче-ский подъём/опускание, связанное с термическим расширением/сжатием воды. В связи с этими факторами, прогностические модели фиксируют в моделях рост уровня поверхности в 21 веке в большей части Мирового океана - за счет роста температуры океана, особенно на поверхности, и обширного таяния ледников суши и морского льда. Также, фактором, который влияет на изменение уровня, является солёностное сжатие, эффект, связанный с увеличением испарения с поверхности океана за счет роста температуры, и, как следствие, увеличением солености океана, которое влияет на высоту уровня обратно пропорционально [2]. Относительно изменений солености важным фактором является изменение режима осадков над территорией, которое сопровождается ростом уровня океана при возрастании их количества, и понижению при сокращении [5, 6, 7].

Детально проведение оценки рисков повышения уровня океана было выполнено для провинций добычи и обработки цветных металлов, так как разрушение инфраструктуры в результате затопления приведет к серьезным последствия для экологии океана. Рассматривались следующие провинции:

1. Восточная Азия (Китай, Тайвань, Япония)

2. Юго-восточная Азия (Филиппины, Индонезия)

Регион Восточной Азии находится под значительным влиянием роста температуры теплого течения Куросио, чем объясняется отчасти конфигурация области (рис. 2 и 3), занятой положительным трендом уровня поверхности океана. Здесь наблюдается умеренно высокий рост уровня поверхности океана (от +0.5 до 2 см/10 лет, далее, если не указано обратное, описываются положительные тренды) в соответствии со сценариями ssp126, ssp245 и ssp585 соответственно. В случае сценария ssp585, являющегося самым жестким по эмиссии СО2, к востоку от островов Хонсю и Хоккайдо с 95% обеспеченностью прогнозируется рост уровня океана со скоростью 2.5 см/10 лет.

-4.5 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3 0 4.5

Рис. 2. Средний по ансамблю моделей декадный тренд (см/10 лет, период с 2015 по 2050 гг.) высоты уровня поверхности океана согласно сценарию ssp126.

■4.5 -3.0 -1.5 0.0 1.5 3.0 4.5

Рис. 3. Средний по ансамблю моделей декадный тренд (см/10 лет, период с 2015 по 2050 гг.) высоты уровня поверхности океана согласно сценарию ssp585.

В портах Китая прогнозируемый декадный тренд составляет от 0.2 см (0.49 и 0.63) в Дзиньжу до 0.29 см (0.7 и 1.07) в Чиндао в декаду согласно сценарию ssp126 (ssp245 и ssp585) соответственно. Общая тенденция изменения уровня в регионе приводит к росту уровня моря в Qingdao, например, на 0.9 (1.3 и 2.6) см к 2050 году по сценариям соответственно (рис. 4). Принимая во внимание абсолютную высоту города над уровнем моря - 46 м - вероятность затопления основных инфраструктурных объектов к 2050 году оценивается как нулевая. Прогнозируемая амплитуда приливных колебаний составляет 242 см на 2050 г, а именно

+148 см максимальная прогнозируемая высота прилива и -95 см максимальная величина отлива, что также не является условием для затопления.

Отдс1ао

Years

Рис. 4. Межгодовой ход (пунктирная кривая) и линия тренда (сплошная прямая) уровня поверхности океана в период с 2015 по 2100 гг. в пункте Чиндао, Китай по данным сценариев ssp126 (синим), ssp245 (оранжевым) и ssp585 (розовым).

В акватории вблизи Южной Кореи и Японии прогнозируется более быстрый рост уровня океана, особенно в сценариях ssp245 и ssp585. По данным прогноза согласно сценарию ssp585 для всех пунктов в этой области прогнозируемая величина декадного тренда более 1.04 см в 10 лет (рис. 5). Так, например в Йоко-гаме рост уровня океана за период с 2015 по 2050 гг. составляет 3.08 см. Прогнозируемая максимальная величина прилива составляет на 2050 г. +89 см, отлива --131 см. Так как основная инфраструктура города и порта находится на высоте 24±1 м, затопление за счет роста уровня океана согласно прогнозам маловероятно.

Yokohama

Years

Рис. 5. Межгодовой ход (пунктирная кривая) и линия тренда (сплошная прямая) уровня поверхности океана в период с 2015 по 2100 гг. в пункте Йокогама, Япония по данным сценариев ssp126 (синим), ssp245 (оранжевым) и ssp585 (розовым).

В регионе Юго-восточной Азии, по большей части расположенный в субэкваториальном и экваториальном климатических поясах, уровень поверхности океана испытывает на себе воздействие нескольких разнонаправленных изменений: рост температуры поверхности океана, увеличение испарения с поверхности и изменение режима осадков. В случае наиболее благоприятного сценария, ssp126, превалирующее влияние роста температуры и увеличение количества осадков приводит к наиболее высоким среди всех сценариев положительным значениям трендов: до 0,45 см в декаду. Так как высота уровня океана находится в сложной нелинейной зависимости от комбинации перечисленных факторов, а также от характера циркуляции океана, в сценариях ssp245 и ssp585 величины трендов ниже в среднем по региону: 0.14 см/10 лет и 0.27 см/10 лет соответственно. В регионе в общем можно выделить две группы пунктов по их расположению относительно Тихого океана: в Южно-Китайском море (менее 20%) и на берегу Тихого океана (80%). Точки, находящиеся на тихоокеанском побережье, демонстрируют меньший рост уровня океана вне зависимости от сценария. Также пункты, расположенные на тихоокеанском побережье (рис. 6 и 7), характеризуются меньшей амплитудой приливных колебаний.

Например, на восточном Филиппинском побережье максимальное значение тренда за период 2015-2050 гг. прогнозируется согласно сценарию ssp126 и составляет 0.379 см/декаду, в то время как более жесткие сценарии ssp245 и ssp585 дают значения тренда 0.15 и 0.28 см/декаду соответственно. Прогнозируемый рост составляет 1.34, 0.53 и 0.99 см/декаду по трем сценариям соответственно. Один из заводов располагается в долине реки на высоте 20 м над уровнем моря, что означает практическую невозможность затопления за счет роста уровня океана к 2050 году. Однако, при таком расположении в зависимости от розы ветров есть вероятность формирования ветрового нагона с подъемом уровня реки до 1 м, и затопление производства/инфраструктуры все равно остается маловероятным.

Years

Рис. 6. Межгодовой ход (пунктирная кривая) и линия тренда (сплошная прямая) уровня поверхности океана в период с 2015 по 2100 гг. восточном побережье Филиппин по данным сценариев ssp126 (синим), ssp245 (оранжевым) и ssp585 (розовым).

Рудник Rio Tuba располагается на холмистой местности с высотами над уровнем моря от 40 до 80 м. При прогнозируемых трендах от 0.34 см/10 лет (ssp245) до 0.5 см/10 лет (ssp585) величины прироста за период с 2015 по 2050 гг. варьируются от 1.6 до 1.8 см. Это позволяет исключить потенциальное затопление инфраструктуры за счет данного фактора.

RIO TUBA NICKEL MINING CORPORATION

E 0.82

£ 0.80 m

^ 0.78 ш

и 0.76

(Л

S 0.72

LO

0.70

2020 2040 2060 2080 2100

Years

Рис. 7. Межгодовой ход (пунктирная кривая) и линия тренда (сплошная прямая) уровня поверхности океана в период с 2015 по 2100 гг. в пункте RIO TUBA, Филиппины по данным сценариев ssp126 (синим), ssp245 (оранжевым) и ssp585 (розовым).

Рост уровня океана в Индонезийских портах соответствует тихоокеанскому типу.

4 Заключение

По данным прогностических моделей, входящих в эксперимент по сравнению климатических моделей СМ1Р6 (AR6 1РСС 2021), проведена оценка рисков повышения уровня океана в районах производства металлов. Для оценки были выбраны социоэкономические сценарии ssp126, ssp245 и ssp585, представляющие, соответственно, наиболее благоприятный (уменьшение выбросов СО2 и выход изменения температуры на плато к 2050 году), средний (выбросы СО2 выходят на уровень 2015 года к 2060-му) и наиболее неблагоприятный (к 2100 году объем выбросов увеличивается больше, чем втрое).

Тренды и оценки прироста уровня моря, представленные в статье, имеют обеспеченность 95%, и рассчитаны с использованием данных по ансамблю из 13 климатических моделей СМ1Р6.

С точки зрения комплексного анализа факторов, которые ведут к повышению уровня океана (термостерический, баристатический, вертикальные движения земной коры, приливная динамика), 100% вероятность затопления при реализации любого из сценариев обнаружена для портов/городов/рудников: Ляньшань, Янджонг, Шанхай, Лианюньган и Джиангсу, так как относительная высота над

уровнем моря этих пунктов составляет на данный момент 0 м или -2 м (для Джи-ангсу). Для пункта Моровали затопление возможно, только если речь идет о портовой инфраструктуре, сам город находится на высоте 22 м над уровнем моря. По данным проведенного анализа, для остальных пунктов, высота над уровнем моря (согласно той же модели геоида, которая используется в моделях) которых более 5 м, а прирост уровня океана к 2050-му году колеблется в пределах +0.05 -+8.25 см (по всем рассмотренным сценариям), риск затопления портовой или добывающей инфраструктуры оценивается как нулевой. В некоторых случаях, особенно при расположении объектов в долинах рек (в основном в Китае), в случае штормов или ветровых нагонов могут формироваться условия, потенциально опасные для инфраструктуры. Однако прогнозы мезомасштабных опасных явлений на данный момент не предоставляются климатическими моделями, только статистические оценки.

Благодарность

Данная статья написана при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ государственное задание № FMWE-2022-0002.

Литература

1. Church, J. A., Gregory, J. M. , Huybrechts, P. , Kuhn, M. , Lambeck, K. , Nhuan, M. T. , Qin, D. and Woodworth, P. L. (2001): Changes in Sea Level , , in: J.T Houghton, Y. Ding, D.J. Griggs, M. Noguer, P.J. Van der Linden, X. Dai, K. Maskell, and C.A. Johnson (eds./): Climate Change 2001: The Scientific Basis: Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel

2. Frederikse, T., Landerer, F., Caron, L., Adhikari, S., Parkes, D., Humphrey, V. W., ... & Wu, Y. H. (2020). The causes of sea-level rise since 1900. Nature, 584(7821), 393-397.

3. Gidden, M. J., Riahi, K., Smith, S. J., Fujimori, S., Luderer, G., Kriegler, E., ... & Takahashi, K. (2019). Global emissions pathways under different socioeconomic scenarios for use in CMIP6: a dataset of harmonized emissions trajectories through the end of the century. Ge-oscientific model development, 12(4), 1443-1475.

4. Gulev, S.K., P.W. Thorne, J. Ahn, F.J. Dentener, C.M. Domingues, S. Gerland, D. Gong, D.S. Kaufman, H.C. Nnamchi, J. Quaas, J.A. Rivera, S. Sathyendranath, S.L. Smith, B. Trewin, K. von Schuckmann, and R.S. Vose, 2022: Changing State of the Climate System. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [. Cambridge University Press, Cambridge, UK and New York, NY, USA, pp. 287-422. doi: 10.1017/9781009157896.004.

5. Hermans, T. H., Gregory, J. M., Palmer, M. D., Ringer, M. A., Katsman, C. A., & Slangen, A. B. (2021). Projecting global mean sea-level change using CMIP6 models. Geophysical Research Letters, 48(5), e2020GL092064.

6. Jevrejeva, S., Palanisamy, H., & Jackson, L. P. (2020). Global mean thermosteric sea level projections by 2100 in CMIP6 climate models. Environmental Research Letters, 16(1), 014028.

7. Lyu, K., Zhang, X., & Church, J. A. (2020). Regional dynamic sea level simulated in the CMIP5 and CMIP6 models: Mean biases, future projections, and their linkages. Journal of Climate, 55(15), 6377-6398.

8. Peltier W. R., Argus D. F., Drummond R. Space geodesy constrains ice age terminal deglaciation: The global ICE-6G_C (VM5a) model //Journal of Geophysical Research: Solid Earth. - 2015. - Т. 120. - №. 1. - С. 450-487.

9. Storto A, Bonaduce A, Feng X, Yang C. Steric Sea Level Changes from Ocean Reanalyses at Global and Regional Scales. Water. 2019; 11(10):1987. https: //doi. org/10.3390/w11101987

10. von Schuckmann, K., Palmer, M. D., Trenberth, K. E., Cazenave, A., Chambers, D., Cham-pollion, N., Hansen, J., Josey, S. A., Loeb, N., Mathieu, P. P., Meyssignac, B., and Wild, M.: Earth's energy imbalance: an imperative for monitoring, Nat. Clim.

References