Tehdyt toimenpiteet
Parempaan pilvien mallinnukseen kytketyissä ilmastomalleissa
Ilmaston mallintaminen on yhä tärkeämpi työkalu ilmastonmuutoksen ja maapallolla tapahtuvien muutosten tutkimuksessa. Pilvien oikea kuvaus ilmastomalleissa on ratkaisevaa, sillä pilvien vaikutus ilmastonmuutokseen on hyvin suuri.
“Pilvien vaikutus ilmastonmuutokseen on hyvin monisyinen asia”, kertoo Heikki Järvinen. “Toisaalta pilvet imevät maanpinnan lähettämää lämpösäteilyä ja siten vähentävät ilmakehän ja maanpinnan jäähtymistä. Toisaalta ne heijastavat auringosta tulevaa säteilyä takaisin avaruuteen. Nettovaikutuksena säteilypakote on toistaiseksi negatiivinen eli ilmastossa pilvet aiheuttavat maapallon jäähtymistä.”
“Epäilemättä maailmanlaajuisessa ilmastossa tapahtuvat muutokset vaikuttavat myös pilvien ja säteilynkulun vuorovaikutukseen eli pilvipalautteeseen”, kertoo Järvinen ”Ilmastonmuutoksen seurauksena pilvipalaute muuttuu ja tämä muutos riippuu siitä tapahtuuko merkittäviä muutoksia mm. pilvien kokonaismäärässä, niiden sisältämän veden määrässä tai pilvien pystysuuntaisessa jakaumassa eri korkeustasoilla.”
Ilmaston mallintamisessa käytettyjen pilvikuvausten oikeellisuus on oleellisen tärkeää, mutta nykyisillä numeerisilla malleilla ei kuitenkaan ole pystytty kuvaamaan monia ilmakehässä tapahtuvia pilviin liittyviä prosesseja, kuten esimerkiksi pilvien ominaisuuksien muutoksia maapallo-ilmakehäjärjestelmän muiden prosessien, kuten ilmakehän pienhiukkasten, johdosta.
”Koko maapallon ilmakehän kiertoliikettä simuloivat yleisen kiertoliikkeen mallit (Atmospheric General Circulation Models) ovat ilmastontutkimuksen ja -mallinnuksen perustyökaluja. Pilvien ja säteilyn keskinäisen vuorovaikutuksen kuvaaminen on edelleen iso kysymys, koska näissä malleissa käytetään varsin karkeata paikallista erottelukykyä: yhden hilaruudun koko vaakasuunnassa on tyypillisesti 200 km x 200 km. Siksi monia säteilyyn vaikuttavia pilvien ominaisuuksia ei voida yksityiskohtaisesti ratkaista. Nämä vuorovaikutusprosessit vaikuttavat kuitenkin oleellisesti maapallon säteilytaseeseen, joka puolestaan määrää maapallon ilmaston.”
“Siksi on erittäin tärkeätä parantaa ilmastomalleissa käytettyä pilvien kuvausta. Vinoutunut pilvikuvaus voisi jopa pilata ilmastosimuloinnin, vaikka pohjana olisi muuten tarkka ilmastomalli.”
Stokastinen pilvimallinnus kytketyssä ilmastomallissa
Ilmastomalleissa pilvet parametrisoidaan yleensä käyttämällä hilaruudun muuttujien keskiarvoja, esimerkiksi hilaruudun keskilämpötilaa, keskimääräistä kosteutta ja pystysuuntaista nousunopeutta.
”Tutkimuksessamme pilven muodostus kuvataan stokastisena eli sattumanvaraisena prosessina. Menetelmä jäljittelee luonnossa tapahtuvia tapahtumaketjuja, mutta on kuitenkin täysin sattumanvarainen. Hilaruudun muuttujien keskiarvojen säilyminen on voimakas rajoite prosessille.”
“Sekä meidän että muiden tutkijoiden äskettäisten tutkimustulosten perusteella pystymme tässä tutkimuksessa laskemaan ilmastomallin hilaruudun sisäistä pilviin liittyvää vaihtelua.”
Adrian Tompkinsin kehittämän tilastollisen pilvimallin avulla voidaan esimerkiksi kuvata johdonmukaisesti fysiikan lakien mukaan pilvien sisältämän veden määrän vaihtelu hilaruudun sisällä. McICA (Monte Carlo Independent Column Approximation) on äskettäin kehitetty menetelmä hilaruudin keskimääräisen säteilyvuon laskentaan. McICA-menetelmä ja stokastinen pilvigeneraattori mahdollistavat joustavan hilaruudun sisäisen pilvirakenteen kuvauksen ja sen kytkemisen säteilylaskentaan ilmastomallissa.
“SSSC-projektissa tätä menetelmää käytettiin ensimmäistä kertaa kytkettyjen ilmakehä-merimallien pitkissä integraatioissa”, Järvinen kertoo.
“Ensimmäiset kokeet stokastisesta mallintamisesta pilven hilaruudun tasolla onnistuivat hyvin. SSSC-projektissa koko maapallon ilmakehän kiertoa simuloiva ilmastomalli kytkettiin globaaliin merimalliin ja ajo suoritettiin kytkettynä, toisin sanoen ilmakehä ja valtameri olivat kaksisuuntaisessa vuorovaikutuksessa keskenään. Kytketty ilmakehä-merimalli oli luonnollinen kehitysaskel tutkimuksessamme, jossa aiemmin oli onnistuneesti simuloitu ainoastaan ilmakehää – valtamerimallin sijasta oli käytetty havaittua merien pintalämpötilaa ja jääpeitteen laajuutta. Tämä tietysti rajoitti tekemiemme johtopäätösten yleistettävyyttä.”
“Lyhyesti sanottuna, tutkimuksemme tarkasteli ilmastomallien hilaruudun sisäisen pilviin liittyvän vaihtelun ja säteilyn vuorovaikutuksia kytketyn ilmakehä-merimallin avulla. Tieteelliset tavoitteet olivat kahdenlaisia; ensinnäkin halusimme testata ja osoittaa stokastisen menettelyn käyttökelpoisuuden pilven hilaruudun ja säteilysiirron mallinnuksessa, ja toiseksi halusimme parantaa yleisen kiertoliikkeen malleissa käytettyä pilven ja säteilynkulun välisen vuorovaikutusprosessin kuvausta.
Laskentaresurssit
Tämän tutkimuksen toteuttamiseen tarvittiin suuri määrä laskentaresursseja. Tutkijat käyttivät DEISA-ohjelman DECI-haun kautta saamiaan resursseja ja NEC-SX-8-mallin kokeet suoritettiin vuonna 2008 Stuttgartissa, Saksassa, jossa suomalainen ryhmä kytki ilmakehän yleisen kiertoliikkeen ECHAM5-mallin MPIOM-merimalliin. Nämä kaksi mallia ovat hampurilaisen meteorologisen Max-Planck-instituutin kehittämiä.
“Tämän mallisysteemin laskenta on hyvin raskasta millä tahansa tietokoneella ja käytännössä se olisi ollut mahdotonta yksistään Ilmatieteen laitoksen resursseilla, mutta DEISAn mahdollistamilla resursseilla se onnistui”, Järvinen kehuu.
“Tutkimuksen aikana teimme kolme 240 vuoden mittaisen ajanjakson kat- tavaa koetta kolmella eri mallisysteemillä. Ensimmäisessä kokeessa käytimme tavanomaista kytkettyä ilmakehä-merimallia (ECHAM5-MPIOM). Toisessa kokeessa lisäsimme malliin Tomkinsin pilvimallin ja kolmannessa käytimme Tompkinsin pilvimallia, stokastista pilvigeneraattoria sekä McICA-menetelmän mukaista säteilynlaskentaa.”
Eri menetelmillä simuloituja maanpinnan keskilämpötiloja Celsius-asteina. Kuvassa EXP1 tulokset on laskettu tavanomaisella kytketyllä ilmakehä-merimallilla. Toisessa kuvassa (EXP2) malliin on lisätty Tompkinsin pilvimalli ja kolmannessa kuvassa (EXP3) malliin on lisätty Tompkinsin pilvimalli, stokastinen pilvigeneraattori sekä MciCA-menetelmän mukainen säteilynlaskenta. Laskennassa käytetyn datan on tuottanut Euroopan keskipitkien sääennusteiden keskus.
© Heikki Järvinen
Yllättäviä tuloksia
Tulokset poikkesivat kuitenkin melkoisesti tutkimusryhmän ennakko-odotuksista. “Jokseenkin yllättäen testatuilla muutoksilla oli kaiken kaikkiaan suhteellisen pieni vaikutus simuloituun ilmastoon. Ottaen huomioon, että uusi pilvien mallinnusmenetelmä oli merkittävästi erilainen verrattuna standardimalliin, olisimme odottaneet sen vaikuttavan enemmän. Suurta muutosta simuloidussa ilmastossa ei kuitenkaan havaittu, mikä
oli melko odottamatonta”
Odotuksista poikkeavat tulokset eivät kuitenkaan tarkoita sitä, että tutkimus olisi ollut hyödytön, päinvastoin: “Vaikka tulos ehkä näyttää tylsältä, se on itse asiassa tärkeä merkki siitä, että ehdotettu stokastinen menetelmä on käyttökelpoinen nykyaikaisissa ilmastomalleissa”, Järvinen korostaa. “Se osoittaa erityisesti sen, että uusi pilvimallinnusmenetelmä voidaan turvallisesti ottaa käyttöön kytketyissä ilmastomalleissa, ja että sen etuja voidaan alkaa hyödyntää. Uudella menetelmällä mallin sisäinen fysikaalinen johdonmukaisuus on huomattavasti parempi, ja sen avulla voimme edelleen tuottaa vakaan malli-ilmaston. Siksi se on hyvä vaihtoehto siinäkin tapauksessa, että ilmastoa simuloidaan usean vuosisadan ajalta.”
“Meillä on nyt vahva osoitus menetelmämme käyttökelpoisuudesta ilmakehämallien käyttösovelluksissa. Toivottavasti työmme edistää ilmastomallien kehitystyötä, josta kerrotaan ilmastonmuutoksen tutkijoiden IPCC-paneelin (Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 5. raportissa.”
Damien Lecarpentier
Kuva Heikki Järvisestä: Antonin Halas/Studio Halas
Lisätietoja
DEISAn supertietokoneympäristössä ajetaan vaativia, suuren laskentakapasiteetin projekteja, joita ei pystyttäisi toteuttamaan ilman DEISAn tarjoamia resursseja. DEISAn resursseilla lasketut tutkimusprojektit lukeutuvat laskennallisesti haastavimpiin hankkeisiin Suomessa. Projektit edustavat muun muassa nanotieteitä, materiaalitieteitä ja bioinformatiikkaa. DEISA on ainoa taho, jonka suurlaskentaresurssit ovat kaikkien eurooppalaisten tutkijoiden haettavissa. Supertietokoneiden käyttöajasta vajaat kymmenen prosenttia on varattu DEISA-hankkeille. CSC:n lisäksi mukana on supertietokonekeskuksia Alankomaista, Espanjasta, Iso-Britanniasta, Italiasta, Saksasta ja Ranskasta.
http://www.csc.fi/tutkimus/Laskentapalvelut/gridymparisto/deisa
