Трехмерная численная модель термогидродинамики и биохимии озер и водохранилищ была создана специалистами Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ им. М.В. Ломоносова. Она позволяет более точно оценить влияние этих водных объектов на глобальные климатические процессы. Мы беседуем с кандидатом физико-математических наук Дарьей Сергеевной Гладских о математическом моделировании, самых необычных озерах и о том, как внутренние водоемы связаны с увеличением выбросов метана.
Справка: Дарья Сергеевна Гладских ― кандидат физико-математических наук, программист, специалист Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ им. М.В. Ломоносова (НИВЦ МГУ). Результаты исследования термогидродинамических и биохимических процессов в озерах и водохранилищах активно используются в рамках проектов, поддерживаемых Российским научным фондом (проект 23-77-01032, «Исследование пространственно-временной изменчивости переноса парниковых газов во внутренних водоемах: теория, численное моделирование и анализ натурных данных») и Министерством науки и высшего образования РФ (проект 124042700008-6 ФНТП «Исследование процессов в геофизических пограничных слоях и создание новых подходов для их параметризации в моделях Земной системы» в рамках программы «Совершенствование глобальной модели Земной системы мирового уровня для исследовательских целей и сценарного прогнозирования климатических изменений»).
― Какую роль играют озера и водохранилища в контексте изменения климата и почему их необходимо учитывать?
― Озера и водохранилища покрывают приблизительно 1,5% территории материков, являясь важной частью разнообразных ландшафтов и влияя на их характеристики. Хотя роль озер в решении экологических проблем региона (прогнозирование и контроль качества воды) достаточно ясна, их влияние как климатообразующих факторов менее заметно.
По этой причине глобальные модели земной системы должны включать климатообразующие и погодообразующие характеристики озер и водохранилищ, такие как потоки тепла, влаги и парниковых газов, в частности метана и углекислого газа. Особое значение в этом контексте имеет метан, поскольку, несмотря на относительно небольшое его содержание в атмосфере, парниковый потенциал этого газа значительно превышает потенциал, например, диоксида углерода ( CO2).
― Из-за недостатка кислорода в болотах?
― В целом, в водоемах, особенно в озерах и водохранилищах, где я специализируюсь, наблюдается обратная зависимость между концентрацией метана и кислорода: увеличение содержания метана сопровождается уменьшением кислорода, и наоборот.
Кислород переходит в воду из атмосферы и реагирует с метаном в процессе окисления. В результате, на мелководье наблюдается повышенная концентрация метана, в то время как в глубоководной зоне его количество невелико, но кислорода достаточно. Метаболизм архей, являющихся производителями метана, зависит от температуры, и они лучше себя чувствуют при высоких значениях. Повышение температуры стимулирует их метаболизм, что приводит к увеличению количества метана в водоеме. Затем, попадая в атмосферу, метан способствует удержанию тепла. Таким образом, формируется взаимосвязь
― Может ли искусственное увеличение концентрации кислорода в водоеме способствовать снижению выбросов метана?
― Идея заманчивая. Мне неизвестны подобные эксперименты, однако, я полагаю, что они могут быть перспективными, поскольку основной фактор, влияющий на снижение концентрации метана, – это его окисление.
Представленность некоторых типов объектов в базах данных, используемых для оценок, оставляет желать лучшего — в частности, это касается термокарстовых озер вечной мерзлоты. Помимо полевых измерений, важным инструментом является численное моделирование, которым мы занимаемся в НИВЦ МГУ. За последнее десятилетие было предпринято несколько попыток разработки модели озера, учитывающей, в частности, биохимические процессы. В большинстве случаев это одномерные модели, которые предоставляют усредненные характеристики по горизонтали: например, распределение температуры определяется на разных уровнях глубины, но для каждого горизонтального сечения указывается одно значение, что позволяет отслеживать изменчивость только по вертикали.
― Можно ли это рассматривать как визуальное представление водоема?
― Это цифровое отображение водоема, включающее в себя рельеф дна, границы и другие характеристики, позволяющие получить полное представление о его внешнем виде.
― А где вы берете данные для моделирования?
― На первом этапе создаются трехмерные уравнения, то есть формируется модель, в которой уравнения решаются по трем измерениям (двум горизонтальным координатам и одной вертикальной). Затем, при формировании конфигурации модели, например, при задании глубины водоема, рельефа дна и атмосферного воздействия в период расчета, используются доступные данные: из баз данных и результаты натурных измерений, полученные коллегами из НИВЦ МГУ и институтов РАН.
― Вы имеете в виду, что создается математическая модель, имитирующая реальный водоем?
― При создании такой модели мы ориентируемся на три ключевые задачи: обеспечение высокой точности, оптимизацию вычислительных затрат и достижение универсальности. В коде модели представлены основные уравнения термо- и гидродинамики, а также параметризации биохимических процессов и другие компоненты. Существует несколько конфигураций этих моделей, предназначенных для работы с различными водными объектами. В качестве примера можно назвать водохранилища Горьковское и Рыбинское, озеро Куйваярви в Финляндии, озеро Штехлин в Германии, озеро Виктория в Африке и озеро Гурон, расположенное на территории США и Канады.
― Очень широкий географический разброс.
― Мы намеренно выбирали водные объекты, имеющие существенные различия. Перечисленные водоемы отличаются по форме и размерам. Например, Горьковское водохранилище характеризуется вытянутой, узкой формой, в то время как Рыбинское водохранилище имеет приблизительно одинаковую длину и ширину. Также важно отметить, что эти водоемы расположены в различных климатических зонах, что обуславливает заметные различия в температурном и биохимическом режимах.
― Способна ли ваша модель, основываясь на заданных параметрах, спрогнозировать возможные варианты развития событий для этих водоемов?
― Безусловно. Обсуждая парниковые газы, хочу подчеркнуть, что наша модель включает биохимический блок с различными уровнями детализации – от упрощенного до наиболее полного. Например, мы можем проанализировать потоки метана в водоеме, рассматривая взаимодействие только с кислородом. Мы также можем использовать полную конфигурацию модели, которая учитывает перенос, диффузию и реакции для растворенных газов, а также для твердого углерода, представленного живыми и отмершими частицами планктона.
Наша модель включает три основных блока. Первый – термогидродинамический, в котором вычисляются температуры и скорости потоков. Описание механизмов турбулентного переноса, а именно перенос импульса и скаляров (таких как тепло, соль и биохимические примеси), обусловленный турбулентными вихрями, играет ключевую роль в этом блоке. Второй блок посвящен биохимическим процессам: переносу биохимических примесей, диффузии и реакциям для растворенных газов и твердого углерода. Описание газообмена является здесь принципиально важным.
При расчете газообмена применяется модель, в которой скорость обмена газами между озером и атмосферой определяется частотой переноса газовых порций со дна к поверхности. Речь идет о метане и углекислом газе, образующихся в донных отложениях и переносимых вихрями вверх. Эта частота переноса влияет на скорость газообмена. Следовательно, для вычисления скорости газообмена необходимо передавать турбулентные характеристики из блока динамики в модель.
― Отражение турбулентных характеристик, вероятно, представляет наибольшую сложность при создании модели?
― Турбулентность представляется мне областью, требующей непрерывного изучения. Существуют разнообразные методы ее описания и моделирования. В рамках нашей модели используются несколько схем для турбулентного переноса, включая как общепринятые в мировой литературе (и применяемые в других моделях озер и мирового океана), так и собственные разработки, созданные в НИВЦ МГУ, в том числе в сотрудничестве с Институтом прикладной физики РАН.
― Турбулентность в воздухе и в водоемах схожа?
― Образование вихрей – это ключевой аспект, который охватывает все рассмотренные нами вопросы. Что касается третьего блока нашей модели, то он включает в себя термодинамические процессы, связанные со льдом и снежным покровом, и был добавлен относительно недавно. До этого момента мы могли проводить расчеты только для периодов, когда водная поверхность свободна ото льда. Однако, если наша цель – изучить влияние озер на погодные и климатические условия, то необходимы годовые и многолетние расчеты. Именно поэтому был разработан блок, который позволяет моделировать термогидродинамические и биохимические процессы в условиях наличия льда.
― Были ли ранее созданы трехмерные численные модели водоемов, использующие подобные блоки, или ваша разработка является уникальной?
― Существует большое разнообразие моделей водоемов, и у каждой из них есть свои сильные и слабые стороны. Трехмерное моделирование используется значительно реже, чем одномерное. Хотя и существуют трехмерные модели, большинство из тех, что мне встречались, либо узкоспециализированы – например, разработаны для конкретного водоема, такого как озеро Байкал, – либо фокусируются на изучении лишь определенной группы процессов, например динамике углекислого газа. По моему мнению, с точки зрения универсальности наша модель действительно можно считать прогрессивной в мировом научном сообществе.
― В НИВЦ МГУ работает суперкомпьютер «Ломоносов-2». Вы задействовали его для построения своей модели?
― Конечно. Одной из ключевых задач, которые мы перед собой ставили при создании модели, была оптимизация вычислительных ресурсов. В ней используются технологии параллельных вычислений, что обеспечивает возможность проведения расчетов с высоким разрешением. Например, для моделирования Рыбинского водохранилища задействуется около 100 миллионов ячеек сетки. Для выполнения таких расчетов мы используем суперкомпьютеры и вычислительные кластеры, включая «Ломоносов-2». Стоит отметить, что модель основана на едином гидродинамическом коде, разработанном в НИВЦ МГУ и предназначенном для моделирования процессов в океане, атмосфере и внутренних водоемах. Моя работа в основном сосредоточена на разработке биохимического блока озера в рамках нашей трехмерной численной модели.
― В чем разница между программным кодом, разрабатываемым исследователями, и кодом, создаваемым рядовыми программистами?
― Инструменты разработки программного обеспечения остаются неизменными, однако программирование в научных исследованиях направлено на описание природных явлений с использованием принципов физики, математики и численного моделирования, представляющего собой программную реализацию физических и математических уравнений.
Наши научные программные коды предоставляют возможность решения задач, касающихся взаимодействия человека и окружающей среды, что является важным в контексте климатических изменений.
― Какие трудности возникли в процессе разработки вашей трехмерной вычислительной модели озер и водохранилищ?
― Наша цель – разработать универсальную модель, охватывающую конфигурации различных типов водных объектов. В последнее время мы уделяем особое внимание меромиктическим озерам. В рамках этой тематики НИВЦ МГУ взаимодействует с сотрудниками биологического факультета и Беломорской биологической станции.
Эти водоемы сочетают в себе физические и биохимические процессы, характерные как для соленых, так и для пресных озер. Фактически, это два озера, объединенные в одну систему, однако для моделирования их необходимо представлять в виде единой конфигурации. Такие объекты представляют значительную сложность для численного представления. Создание численного описания подобных водоемов будет весьма полезным, поскольку они служат природными стендами – естественными экспериментальными установками для проверки численных моделей.
― В России есть такие озера?
― Да. Они в основном встречаются в районе Белого моря. Их экспериментальное изучение проводится на Беломорской биологической станции, а мы в НИВЦ МГУ стараемся описывать их, используя физические, математические методы и программное обеспечение.
― Какова взаимосвязь между численным моделированием и экспериментальными исследованиями?
― На текущем этапе исследований численные и экспериментальные методы тесно связаны. Мы используем данные, полученные экспериментаторами, для проверки разработанных моделей. В свою очередь, разработчики численных моделей помогают экспериментаторам в планировании измерительных кампаний, определяя области озера, требующие более детального анализа.
― Какие у вас ближайшие планы?
― В настоящее время наша приоритетная задача — создание первой в мире комплексной вычислительной технологии, объединяющей трехмерное и одномерное моделирование, а также вычислительно эффективные параметризации для моделей земной системы. Мы используем национальную климатическую модель Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, и наша ключевая задача — включить в нее максимально детальное описание водных объектов. Это позволит выполнять как диагностические, так и прогностические расчеты, предназначенные для оценки влияния внутренних водоемов на климатические процессы, в том числе на циклы метана и углерода. Кроме того, мы разрабатываем современную одномерную модель, опираясь на наши разработки в области трехмерного моделирования и создаваемую также в НИВЦ МГУ одномерную модель под названием Lake. Наша трехмерная модель будет постоянно развиваться и пополняться, добавляя новые параметры, выбор которых будет определяться физической достоверностью.
Интервью было реализовано при содействии Министерства науки и высшего образования РФ