Цель доклада - роль математики, компьютера и космоса для реализации Всемирной Глобальной Научной ПРОГРАММЫ "Будущее Земли" [1, 2] и прогнозирования БУДУЩЕГО ЗЕМЛИ как планеты и цивилизации, включая радиационный фактор, связанный с облачностью и влажностью в атмосфере, которые по своей значимости влияния на климат в последние годы впервые опередили углекислый газ. Речь идет об отечественных достижениях мирового уровня в теории переноса излучения в атмосфере с облачностью и о современном развивающемся в России научном потенциале, который в должной мере обеспечивает методические основы теоретико-расчетных исследований радиационных процессов и радиационных полей в природных средах с использованием суперкомпьютеров и массового параллелизма для задач аэрокосмического дистанционного зондирования Земли и климата.

Математик-философ академик Н.Н.Моисеев [3] в середине XX-го века перешел от географических понятий «климат» и «экология» к всепланетарным проблемам климата и устойчивого развития планеты и создал научные основы для исследований сложнейшей климатической системы Земли и коэволюции природы и общества. Сценарий «ядерной зимы» - наглядная тому иллюстрация под влиянием изменений окружающей среды. Свою концепцию, заслуживающую внимания специалистов, «4Э нашей жизни: экология, энергетика, экономика, этнос» и роли океана и облаков в атмосферных процессах и явлениях предлагает академик Р.И.Нигматулин [4, 5].

Речь идет о сопряженных задачах экологии, климата, дистанционного зондирования и глобального мониторинга Земли из космоса и радиационного форсинга на окружающую среду и глобальный климат [6, 7]. Только благодаря покорению космоса, развитию космических исследований и международных систем наблюдений, а также достижений в математике и компьютинге с параллельными супервычислениями и big date появилась перспектива решения подобных задач будущего нашей планеты.

В последние годы практически каждый день приносит тревожные новости о капризах погоды и стихийных бедствиях и природных катаклизмах и по всему очевидно, что меняется влагообмен в масштабах планеты. Столько дождливых и пасмурных дней, ливней и наводнений, сколько зафиксировано в 2019 году, не было почти за 180 лет метеонаблюдений! Ученые не были готовы объяснить происходящее, а тем более спрогнозировать и предупредить об опасности. К сожалению, после 1991 года, когда закончилась «холодная война» между СССР и США и остановилась гонка в космосе, математики и физики-теоретики [8] всё реже привлекаются к прикладным геофизическим исследованиям и практически не осталось специалистов, способных смоделировать образование облаков [9-20] совместно с общей циркуляцией атмосферы и океана в масштабах планеты.

Всемирная метеорологическая организация (ВМО) всё большее внимание уделяет облачности: крайне важно понимать облака для того, чтобы предвидеть будущий климат [21] и опубликовала новый Международный атлас облаков 2017 года [22, 23]. Первый Атлас, опубликованный больше века назад – в 1896 г., обновлялся нечасто. Со времени последних обновлений Атласа в 1975 и 1987 гг. (том I и том II) в мире произошло множество кардинальных изменений, включая появление Интернета и изобретение сотовых телефонов с камерами. В научном понимании также были достигнуты важные успехи. Пришло время для нового издания. Международный атлас облаков является общемировым справочником по идентификации и классификации облаков и других атмосферных явлений. Его использование Членами ВМО обеспечивает согласованность в представлении информации о наблюдениях, выполняемых наблюдателями по всему миру. Новое издание Международного атласа облаков 2017 г. вводит этот важный документ в цифровую эру и доступен по адресу: https://cloudatlas.wmo.int.

Человечество испокон веков восторгается облаками. Метеорологическое и гидрологическое сообщества благодаря десятилетиям наблюдений и исследований пришли к пониманию того, что процессы, происходящие в облаках, от микрофизики начального зарождения до суперштормов, наблюдаемых со спутников, предоставляют важную информацию для прогнозирования погоды, особенно осадков. Понимание облаков с точки зрения климата ставит перед учеными новые и сложные вопросы, которые в свою очередь бросают вызов общему представлению о том, как в действительности функционирует наша влажная облачная атмосфера [21].

Являясь одним из основных факторов, способствующих нагреву атмосферы, облака управляют многими другими аспектами климатической системы. По этой причине осуществление инициативы «Облака, циркуляция и чувствительность климата» является одной из семи главных задач Всемирной программы исследований климата (ВПИК). Эти главные задачи формируют области, которым в ближайшем десятилетии будет уделяться основное внимание в рамках научных исследований, моделирования, анализа и наблюдений в интересах ВПИК и проектов, реализуемых под ее эгидой [21].

Известно, что облака подвергаются процессам конденсации и испарения и взаимодействуют с солнечной и инфракрасной радиацией по мере того, как проходят свои индивидуальные циклы формирования, созревания и рассеяния. Кроме того, известно, что мезомасштабные восходящие и нисходящие потоки формируются внутри облачных систем. Можно ожидать, что эти термодинамические и динамические процессы оказывают влияние на перенос тепла, влаги и количества движения и стимулируют волны и турбулентность, возмущающие локальные условия и в то же время корректирующие состояние атмосферы в крупном масштабе. Можно предположить, что облака воздействуют на структуру, местоположение и интенсивность мелкомасштабных возмущений, таких как тропические и внетропические циклоны, и более крупных процессов масштаба полушария, таких как струйные течения в средних широтах. Чтобы понять воздействие более теплого и влажного климата в региональном и глобальном масштабах, необходимо повысить возможности для описания и интерпретации причинно-следственной связи между облаками и циркуляцией.

Предложена модель переноса солнечного излучения в облачной атмосфере «Fast Line-by-Line Model» (FLBLM), разработанная с учетом поляризационных эффектов и высокого спектрального разрешения в ИК-диапазоне [24-26]. Приведены примеры расчета спектра излучения для перистых облаков с учетом рассеяния в анизотропной среде с ледяными кристаллами. Модель может быть распараллелена на графических процессорах и использована для моделирования в задачах быстрого экспресс-анализа данных дистанционного зондирования Земли из космоса (ДЗЗ). Результаты представляют интерес для развития методов поляриметрии при наблюдении атмосферы и облаков и создания информационно-математического обеспечения учета радиационного фактора во Всемирной Глобальной Научной Программе «Будущее Земли», с одной стороны. А с другой стороны, в связи с возрастающим уровнем знаний о поглощении атмосферными газами (спектральный атлас 2016 года содержит около 2 млн линий поглощения семи основных атмосферных газов [27].) и аэрозолями и об отражении оптически-активными ледяными кристаллическими перистыми облаками при непрерывном динамическом изменении и многообразии оптико-метеорологического состояния («оптической погоды») среды возникает необходимость разработки гибридных методов для декомпозиции задачи и расчетов радиационного поля Земли в масштабах планеты. В основе таких методов лежит теория обобщенных решений кинетического уравнения переноса излучения с учетом многократного рассеяния, поглощения, поляризации и теория передаточного оператора для задач ДЗЗ, когда в одном подходе объединяются детерминированный сеточно-характеристический метод и метод статистического моделирования для расчета функций влияния [28-29]. Ещё в работе [30] были проведены исследования информативности поляриметрии при наблюдении облаков из космоса. И непременно необходимо наращивать и использовать в моделях новые результаты по оптическим характеристикам рассеяния, поглощения, поляризации в облаках разных типах и видов [27, 31, 32] с учетом нового Международного атласа облаков.

Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ (проекты № 17-01-00220, № 18-01-00609).

Список литературы

1. Future Earth. Global Research Projects. http://futureearth.org
2. Постановление Президиума РАН \No~103 от 29.05.2018 О создании Комитета РАН по международной программе "Будущее Земли". http://www.ras.ru/presidium/documents/
3. Моисеев Н.Н. Как далеко до завтрашнего дня. Свободные размышления. 1917-1993. М.: «Аспект пресс», 1994. 304 с. (Глава X. Эпопея ядерной зимы… Карл Саган и первые сценарии ядерной войны) Эл. книга http://www.ccas.ru/manbios/kak_daleko_r.html
4. Нигматулин Р.И. 4 Э нашей жизни: экология, энергетика, экономика, этнос / Под. ред. Мартыновой Е.А. Москва: Издательство Литтерра, 2015. 107 с.
5. Нигматулин Р.И. О возможностях решения проблем климата, российской науки и российской экономики // Эксперт. 20.08.2018. № 34 (1085). https://expert.ru/expert/2018/34/okean---diktator-klimata/
6. Sushkevich T.A., Strelkov S.A., Maksakova S.V. On the conjugate problems of ecology, climate, evolution and remote sensing of the Earth // Proceedings SPIE 10833, 24th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics, 1083392 (13 December 2018) https://doi.org/10.1117/12.2506205
7. Сушкевич Т.А., Стрелков С.А., Максакова С.В. Земля, космос и суперкомпьютинг: сопряженные радиационные задачи (Посвящается 65-летию ИПМ имени М.В.Келдыша и памяти математика-легенды М.В.Келдыша) // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2018. № 167. 20 с. http://keldysh.ru/papers/2018/prep2018_167.pdf
8. Монин А.С., Шишков.Ю.А Климат как проблема физики // УФН. 2000. Т. 170. № 4. С. 419-445. https://ufn.ru/ru/articles/2000/4/d/
9. Шметер С.М. Физика конвективных облаков. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 203 с.
10. Матвеев Л.Т. О причинах образования облаков // Метеорология и гидрология. 1978. № 8. С. 25-31.
11. Мазин И.П., Шметер С.М. Облака. Строение и физика образования. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 280 с.
12. Коган Е.Л., Мазин И.П., Сергеев Б.Н., Хворостьянов В.И. Численное моделирование облаков. М.: Гидрометеоиздат, 1984. 165 с.
13. Кондратьев К.Я., Биненко В.И. Влияние облачности на радиацию и климат. - Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 210 с.
14. Косарев А.Л., Мазин И.П., Невзоров А.Н., Шугаев В.Ф. Микроструктура перистых облаков // В кн.: Вопросы физики облаков. Л.: Гидрометеоиздат, 1986, с. 160-186
15. Марчук Г.И., Кондратьев К.Я., Козодеров В.В., Хворостьянов В.И. Облака и климат. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 512 с.
16. Шметер С.М. Термодинамика и физика конвективных облаков. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 288 с.
17. Облака и облачная атмосфера: Справочник / Под ред. И.П. Мазина и А.Х. Хргиана. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. 647 с.
18. Алоян А.Е. Моделирование динамики и кинетики газовых примесей и и аэрозолей в атмосфере. М.: Наука, 2008. 405 с.
19. Алоян А.Е., Ермаков А.Н., Арутюнян В.О. Моделирование конвективной облачности и ее влияния на газовый состав атмосферы // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46, № 6. С. 771-785
20. Алоян А.Е., Арутюнян В.О., Ермаков А.Н. Математическое моделирование конвективной облачности в полярных регионах // Оптика атмосферы и океана. 2017. Т. 30. № 3. С. 222-226.
21. Бони С., Стивенс Б., Карлсон Д. Понимать облака для того, чтобы предвидеть будущий климат // Бюллетень ВМО. Журнал Всемирной метеорологической организации. 2017. Т. 66(1). С. 8-12. https://public.wmo.int/ru/resources/bulletin/ http://sibnigmi.ru/metod/11/WMO%20Bulletin%202017_66-1.pdf
22. Международный атлас облаков 2017 года / Бюллетень ВМО. Журнал Всемирной метеорологической организации. 2017. Т. 66(1). С. 2-7. http://sibnigmi.ru/metod/11/WMO%20Bulletin%202017_66-1.pdf
23. International Cloud Atlas. Manual on the Observation of Clouds and Other Meteors (WMO-No. 407). https://cloudatlas.wmo.int/home.html
24. Fomin B.A.. Effective interpolation technique for line-by-line calculations of radiation absorption in gases // J. Quant. Spectrosc. Rad. Transfer. 1995. V. 53. P. 663-669.
25. Fomin B.A., Falaleeva V.A. A polarized atmospheric radiative transfer model for calculations of spectra of the Stokes parameters of shortwave radiation based on the Line-by-Line and Monte Carlo methods. // Atmosphere. 2012. V. 3. № 4. P. 451-467.
26. Fomin B.A., Falaleeva V.A. Spectra of polarized thermal radiation in a cloudy atmosphere: Line-by-Line and Monte Carlo model for passive remote sensing of cirrus and polar clouds // J. Quant. Spectr. Rad. Trans. 2016. V. 177. P. 301-317.
27. Фомин Б.А., Колокутин Г.Э. Новая спектроскопическая база HITRAN-2016 в полинейных моделях, применяемых в дистанционном зондировании Земли методами инфракрасной спектрометрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 17-24.
28. Сушкевич Т.А. Математические модели переноса излучения. Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. 661 с.
29. Sushkevich T.A, Sergey A.S., Maksakova S.V. Matrix approach to model of polarized radiation transfer in heterogeneous systems // Matrix methods: theory, algorithms, applications / Proceedings of 2nd INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATRIX METHODS AND OPERATOR EQUATIONS, Institute of Numerical Mathematics of the Russian Academy Sciences, July 23 - 27, 2007, Moscow, Russia. – London: World Scientific Publishing UK Ltd, 2008. С 558-579. 57 Shelton Street, LONDON, WC2H 9H
30. Сушкевич Т.А., Стрелков С.А. Определение безоблачных участков атмосферы по степени поляризации солнечного света. Поляризационный контраст // В сб.: "Исследование Земли из космоса. Труды VIII научных чтений по космонавтике, Москва, январь 1984." / Под редакцией Малкевича М.С., Метальникова А.П., Сушкевич Т.А. - М.: ИИЕТ АН СССР, 1984. С. 91-106.
31. Коношонкин А.В. Рассеяние света на атмосферных ледяных кристаллах при лазерном зондировании. Томск: Инст. опт. атм. РАН, 2017, диссерт. … докт. физ.-мат. наук.
32. Пташник И.В. Континуальное поглощение водяного пара в центрах полос ближнего ИК-диапазона. Томск: Инст. опт. атм. РАН, 2007, диссерт. … докт. физ.-мат. наук.

Ключевые слова: Всемирная Глобальная Научная Программа «Будущее Земли», космос, радиационные поля, атмосфера, океан, облака, влажность, климат, ДЗЗ, гиперспектральный подход, компьютинг