Индийские муссоны под пристальным вниманием ученых

Гаятри Вайдьянатан

Журналистка, Индия

Немногие погодные явления ожидаются с таким нетерпением, как летний муссон в Индии. Затягивающие небо тучи сбивают палящие температуры на большей части индийского субконтинента. Для фермеров, которые составляют почти половину населения страны и для полива посевов полагаются преимущественно на дожди, важны все аспекты муссона — в каких штатах пройдут осадки, когда и в каких количествах. Именно поэтому метеопрогнозы из года в год занимают первые полосы газет. 

По этой же причине ученые с удвоенной энергией принялись работать над тем, чтобы лучше узнать данное явление и усовершенствовать модели прогнозирования. «Разработка математических моделей — это единственный доступный нам способ, позволяющий понять, как функционирует вся система», — подчеркивает специалист по прикладной математике из Индийского института научного образования и исследований Амит Апте.

Муссоны представляют собой сезонные изменения в циркуляции воздушных масс и выпадении осадков после нагревания Земли солнцем. Летний период, как правило, является сезоном дождей. Это явление также характерно для Северной и Южной Америки, Западной Африки, Восточной Азии и Австралии, однако более всего известен южноазиатский муссон, который также называют индийским летним муссоном. Территория, на которой он наблюдается, ограничена такими крупными системами, как Гималаи, Западные Гаты в Индии, горный хребет Ракхайн в Мьянме и Индийский океан. 

Индийский летний муссон следует за самым жарким периодом года, когда почва прогревается быстрее, чем вода в океане. Из-за разницы температур ветры в северной части Индийского океана меняют направление, подгоняя океанические облака к субконтиненту и вызывая дожди в штате Керала на юго-западе страны. Сезон дождей с удивительным постоянством начинается около 1 июня и заканчивается к 15 октября, после того как по всей стране выпадет около 850 мм осадков. Это составляет более 75 % от годового количества осадков в Индии.

Иногда муссон начинается на неделю позже или количество осадков оказывается на 10 % ниже среднего уровня. Такие колебания могут показаться незначительными, однако они оказывают большое влияние на индийскую экономику. В 2020 году Метеорологическая служба Индии (IMD) точно спрогнозировала дату начала сезона дождей, но не предусмотрела повышения уровня осадков. По данным агентства Crisil Research, прибыль фермеров, несомненно, выросла на 3–5 % с каждого гектара, однако если бы они знали об обильных дождях, то смогли бы засеять больше земли.

Индийский муссон — сложное явление, о котором ученым еще многое предстоит узнать. По мнению Амита Апте, пробелы в знаниях отчасти объясняются тем, что муссоны имеют место в тропиках. Ранее исследования были главным образом сосредоточены на зонах с умеренным климатом, поскольку в середине XX века большинство ученых, занимающихся изучением атмосферы, находились в Европе и США. Кроме того, понять функционирование метеорологических систем в тропиках сложнее, чем в регионах с умеренным климатом, где оно в основном обусловлено вращением Земли. В силу этого при моделировании муссонов необходимо учитывать множество переменных.

И некоторые из этих переменных пока изучены недостаточно — такие, например, как образование облаков. «Пожалуй, это одно из самых больших неизвестных, с которыми мы имеем дело в климатическом моделировании, а ведь этот процесс оказывает огромное воздействие на климат в тропиках», — продолжает Амит Апте. Синоптикам приходится ломать голову и над функционированием океанических воздушных масс, образующихся вокруг субконтинента со стороны Бенгальского залива, Аравийского моря и Индийского океана. Ученый объясняет, что в настоящее время специалисты изучают процесс смешения пресной воды из Ганга и соленой воды из Бенгальского залива и его влияние на океанские течения.  

К тому же, дожди во время муссона идут не непрерывно в течение четырех месяцев, а периодами: ливни продолжаются несколько дней, затем прекращаются, а затем снова повторяются через нерегулярные промежутки времени. Метеорологические модели должны быть в состоянии предсказывать эти фазы муссонной активности и перерывы между ними. 

Долгое время прогнозирование муссонов осуществлялось посредством статистических моделей, основанных на уравнениях. Индийские метеорологи использовали этот метод с переменным успехом: за 23 года его применения их прогнозы оказались верны только 9 раз.

 С 2012 года Метеорологическая служба Индии использует трехмерные компьютерные модели, которые имитируют поведение атмосферных систем, приводящее к возникновению муссонов. В модель вводятся данные за прошлые годы, и после ряда проверок и корректировок запускается имитационное моделирование. Подобный метод используется большинством метеорологических служб мира. 

По всей видимости, компьютерное моделирование приносит хорошие результаты в одних случаях, но менее эффективно в других, в частности из-за нехватки знаний о механизмах функционирования индийских муссонов. Зачастую прогнозы содержат элемент неопределенности либо предполагают несколько возможных сценариев. Тем временем, такие подробные данные могут быть полезны не только для фермеров, но и для страховых компаний или в сфере планирования водопользования.

Эти же модели используются климатологами для прогнозирования влияния глобального потепления на муссоны через 30 лет. Согласно климатическим моделям Межправительственной группы экспертов ООН по изменению климата (МГЭИК), южноазиатский муссон стал слабее во второй половине XX века, однако в долгосрочной перспективе количество муссонных осадков должно увеличиться. 

Недавно в метеорологии начали проводиться эксперименты с нейронными сетями — компьютерными алгоритмами, способными, подобно человеку, выявлять закономерности в больших объемах данных. 

Такие модели могут обрабатывать огромные объемы данных спутниковых наблюдений и выявлять в них закономерности. Однако, по мнению Амита Апте, пока они уступают по точности традиционным статистическим моделям. И даже если компьютер способен давать качественные прогнозы, ученые продолжают попытки понять природу физических явлений. «Даже при наличии высокоэффективных алгоритмов, — подчеркивает Амит Апте, — нам еще предстоит разобраться, как возникают облака».