Климатическая система настолько сложна, что модельные расчеты изменений климата под воздействием сжигания ископаемого топлива и антропогенного выброса парниковых газов остаются не более чем возможными сценариями или предположениями, вероятность реализации которых не превышает 60%, поскольку большая достоверность не достигается при использовании имеющихся моделей.[ ...]
Все климатические оценки последствий изменений содержания озона в разных частях атмосферы получены на различных численных моделях климата, обычно на радиационно-конвективных моделях с повышенной точностью счета радиационного блока, позволяющей проследить малые изменения в потоках излучения, вызванные изменениями концентрации озона. Сложность проблемы связана с многозначностью радиационных эффектов озона, поглощающего солнечное коротковолновое излучение наиболее интенсивно в УФ части, имеющего полосы в видимой части и интенсивную полосу в ИК «окне прозрачности» на длине волны 9,6 мкм. Поэтому изменения содержания озона в разных слоях атмосферы приводят к разнозначным изменениям потоков радиации и температуры воздуха на разных широтах и уровнях.[ ...]
Оценки климатических эффектов изменений содержания озона на таких моделях общей циркуляции атмосферы весьма немногочисленны. Помимо исследований, указанных в обзоре [7] и выполненных в 70-е годы, на климатической модели Национального центра атмосферных исследований США были исследованы климатические эффекты антарктической озонной «дыры» (см. п. 5.5) и эффекты глобального уменьшения концентрации озона в слое; атмосферы до уровня 0,9 гПа ( 50 км) [145]. В последней работе численные эксперименты производились на 26-уровенной спектральной модели общей циркуляции атмосферы с 15 горизонтальными гармониками (что приблизительно соответствует сетке 4,5° по широте X 7,5° по долготе) для условий января и фиксированной температуры поверхности океана. Эффекты изменения содержания озона определялись как среднезональные и средние по 240 последним модельным суткам из 300 суток счета варианта с возмущением, начинавшегося на 150-е сутки счета контрольного1 варианта.[ ...]
Современные модели общей циркуляции атмосферы, на основе которых получают наиболее реалистичные оценки эволюции состояния климатической системы, гГока не дают возможности однозначно предсказать изменения глобального климата будущего и прогнозировать его региональные особенности. Основными причинами этого являются очень приближенное моделирование океана и его взаимодействие с другими компонентами климатической системы, а также неопределенности параметризации многих важных климатических факторов. В проблеме изменения глобального климата чрезвычайно важным является задача обнаружения влияння антропогенного аэрозоля и парниковых газов на климат, решение которой дало бы возможность тщательного тестирования климатических моделей. Создание более совершенных моделей и схем параметризации климатических процессов практически немыслимы без глобального мониторинга климатической системы, в которой одним из важнейших и наиболее динамичных компонентов является атмосфера.[ ...]
Изучение влияния изменений климата на ирригационное водопользование и чувствительность водохозяйственных систем к этим изменениям позволит разработать политику действий, необходимых для формирования ВХС, способных противостоять будущим климатическим воздействиям. Высокая стоимость многих водохозяйственных сооружений обуславливает реальность существенных финансовых затрат и их потерь при ориентации на обоснования проектов с помощью сильно упрощенных математических моделей развития ВХС.[ ...]
Однако указанные модели климата имеют и ряд серьезных недостатков. Вертикальная структура моделей базируется на предположении о равенстве вертикального температурного градиента равновесному. Их упрощенность не позволяет корректно описать очень важные атмосферные процессы, в частности образование облаков и конвективный перенос энергии, которые по своей природе являются трехмерными полями. Поэтому в этих моделях не учитывается обратное воздействие изменений климатической системы, обусловленных изменениями, например, облачного покрова, на характеристики последнего, и результаты моделирования могут рассматриваться лишь как первоначальные тенденции в эволюции реальной климатической системы при изменении свойств атмосферы и подстилающей поверхности.[ ...]
Получив результаты по моделям энергия—промышленность и материковой окружающей среды, затем по модели атмосфера-океан вычисляют характеристики климата, определяемого сценарием. Пример результатов для сценария «здравый смысл» показан на рис. 24.8. Ежегодное глобальное испарение по этому сценарию в соответствии с прогнозом будет возрастать приблизительно на 7% за столетие. Этот рост будет довольно разнообразен пространственно и, как полагают, может привести к значительному затоплению и другим локальным климатическим изменениям в наиболее сильно затронутых областях.[ ...]
Предложены динамическая модель изменения региональных климатических параметров, созданная на основе данных колебаний уровня Каспийского моря в голоцене, а также прогноз дальнейших климатических изменений до 2050 г., основанный на данных инструментальных наблюдений, охватывающих период в 160 лет.[ ...]
Для создания реалистической модели климатических изменений необходимо, помимо излучения, учитывать и другие факторы. Работа Мюллера [17] была первой, давшей толчок другим исследованиям; он предложил механизмы обратной связи, которые следует учитывать при оценке влияния, оказываемого увеличением концентрации С02.[ ...]
Прогностическая составляющая модели включает описание временного хода осадков для теплого и холодного периодов, среднесуточной температуры воздуха для холодного и теплого периодов на основе данных дистанционного зондирования состояния поверхности Земли, а также прогнозных астрономических данных (Иванов, 2002) (расположения планет, солнечной активности), которые получаются на основе данных регистрируемых наземными обсерваториями и космическими аппаратами. Использование этих данных позволяет прогнозировать климатические изменения в рассматриваемом пункте. Показаны возможности использования динамикопрогностической модели формирования стока для расчета вероятностных характеристик максимального стока половодий и дождевых паводков.[ ...]
На первом этапе применения глобальной модели впервые прогнозировалось изменение климатических условий на Земле вследствие антропогенного загрязнения атмосферы и влияние этого загрязнения на развитие мирового рынка сырьевых товаров. Расчеты показали, что основной проблемой до конца XX века скорее всего будет не проблема природных ресурсов в целом, а разрыв между спросом и предложением энергоносителей. В модели не были установлены возможности серьезного изменения глобального климата при росте потребления энергии менее чем в 10 раз от уровня 1970 г.[ ...]
Таким образом, ситуация вокруг изучения изменений климата все еще остается противоречивой. Несмотря на то что многие климатологи придерживаются "парниковой" теории изменений климата, существуют и другие мнения на этот счет. Так, в США сформировалось движение так называемых альтернативных экологов, одним из основных органов которых является издание "Истинное состояние планеты" ("The True State of the Planet"), климатический раздел которого имеет название: "Глобальное потепление: бездарные модели, недостаточные данные наблюдений и бесцельная политика".[ ...]
Для воспроизведения с помощью математических моделей круглогодичного функционирования экосистем озер, для прогнозирования на сроки лет 10—15 реакции экосистем озер на изменение антропогенной нагрузки естественно принять, что циркуляция озера соответствует некоторым средним климатическим условиям внешних воздействий на водоем. К этим воздействиям относятся ветер, поток тепла через поверхность, речной приток и сток, осадки и испарения. Циркуляцию озера, соответствующую средним многолетним среднемесячным значениям внешних воздействий на водоем, назовем климатической циркуляцией. В книге Н. Н. Филатова (1983) приведена классификация течений в озерах. Согласно этой классификации климатическая циркуляция складывается из общей циркуляции водоема, охватывающей основную часть водной массы озера, из повторяющихся из года в год циклонических и ан-тициклонических, а также локальных течений (течений прибрежной зоны), т. е. образований в озере, сопоставимых по размерам с размерами озера, а по времени существования — с синоптическим масштабом.[ ...]
Чтобы обратиться к этому плану, команда IMAGE создала модель, состоящую из трех взаимодействующих систем (рис. 24.6). Из-за того, что в центре внимания были парниковые газы, акцент в системе энергия—промышленность делался на использование ископаемого топлива, в материковой экологической системе — на изменении углерода в процессе вегетации и выбросах метана при выращивании риса и разведении скота. Модель геосистемы для системы атмосфера—океан берет входные параметры из двух сценарных моделей для того, чтобы вычислить будущие климатические условия.[ ...]
Тем не менее общее влияние обеспеченности пищей на изменения численности потребителей несомненно и показано данными многих наблюдений. Периодичность таких изменений численности может быть обусловлена цикличностью динамики кормового вида, зависящей от третьих факторов (например, по модели климатического цикла). Но в принципе автоколебания заложены в самой системе взаимоотношений на базе «лаг-эффекта» — запаздывания ответа потребителя на изменения численности пиши, и наоборот. Автоколебания численности, связанные с выеданием пищи, показаны и в экспериментах. Так, опыты с падальными мухами Lucilla cuprina (А Nicholson, 1954, 1957) показали, что такие колебания могут вызываться лимитом пищи либо для взрослых мух, либо для их личинок (рис. 12.10).[ ...]
Охарактеризуем те процессы, которые представлены в модели. Это прежде всего влагообмены в системе почва — растение — приземный воздух. Влага является важнейшим, а для ряда почвенно-климатических зон основным лимитирующим урожай фактором. Движение влаги в почве обеспечивает растения минеральным питанием, а влагосодержание растений посредством изменения устьичного сопротивления регулирует поступление углекислого газа в лист. Многие другие процессы жизнедеятельности растений также определяются содержанием и потоками воды в почве, растении и приземном воздухе. При моделировании процесса влагопереноса в системе важную роль играют такие характеристики архигектониски посева, как распределение поглощающей поверхности корней по глубине почвы и распределение объемной плотности листьев по высоте растительного покрова.[ ...]
Детерминированные и стохастические математические модели (типа сформулированных в разделах 6.1 и 6.2) разработаны для условий Северного Кавказа в целом и входящего в него Ставропольского края. Полученные результаты использованы для анализа воздействий изменения климата на сельскохозяйственное водопользование в соответствии с принятыми агроклиматическими сценариями. В частности, в сценариях предполагается, что за последние десятилетия рост средней глобальной температуры составил к 2005-2010 гг. 0,5-1 °С, а к 2020-2030 гг. может составить 2-3 °С. В сценариях климата А2 заложена гипотеза отсутствия климатических изменений, а в сценариях группы В предполагается, что климат меняется.[ ...]
Эта модель считалась в реальной геометрии континентов и океанов на сфере с шагом горизонтальной сетки 500 км, 9 уровнями в атмосфере и 12 — в океане, с синхронизацией 1,3 атмосферного года с 430 океанскими годами, с расчетом лучистых потоков тепла по постоянной концентрации С02 и заданным климатическим зональным распределениям озона и облаков, но рассчитываемому в модели распределению водяного пара. Затем в работе С. Манабе, К. Брайена и М. Спелмана (1979) в эту модель были введены сезонные колебания (через инсоляцию и распределение озона и с учетом сезонных изменений заданных широтных распределений альбедо континентов и океанов из-за появления и стаи-вания снега и льда).[ ...]
В течение последних 20-30 лет интенсивно разрабатываются различные модели для оценки изменений климата, обусловленных изменением состава атмосферы. Однако климатическая система настолько сложна, что до сих пор не построены модели, адекватно описывающие всю совокупность естественных процессов, протекающих на земной поверхности и в атмосфере и определяющих динамику погоды и климат. Более того, наше понимание физики некоторых процессов и, в частности, механизмов многочисленных обратных связей все еще является неудовлетворительным. В связи с этим при создании моделей климата используются приближения и упрощения, основанные на имеющихся эмпирических данных. Поскольку априори не известно, какие именно аппроксимации дают наилуч-шие результаты моделирования эволюции климатической системы, развивается большое число вариантов моделей.[ ...]
Следует отметить, что в рамках одномерной радиационно-конвективной модели [39] отмеченные выше вероятные изменения температур относятся к равновесному состоянию, к которому приходит климатическая система после мгновенного увеличения содержания парникового газа. Концентрация парниковых газов возрастает постепенно. Из-за гигантской тепловой инерции океана необходимо значительное время для установления равновесия. Поэтому считается, что к 2030 г. может быть реализовано лишь около половины вероятного потепления [10].[ ...]
Скорость роста популяции в естественных местообитаниях будет зависеть от климатических изменений, от снабжения пищей и от того, ограничено ли размножение определенным временем года и др., что должно учитываться при составлении моделей или их усовершенствовании.[ ...]
В последнее время при обсуждении инструментов политики по предотвращению климатических изменений основное различие проводится между системами торговли квотами и кредитными механизмами. Эти две модели могут быть совмещены. Одним из новейших примеров стал Киотский протокол, в котором кредитные механизмы совмещены с системой торговли квотами. Этот пример мы рассмотрим ниже.[ ...]
Глобальные последствия для энергетики взаимодействия океана и атмосферы при малых изменениях солнечной постоянной эффективно исследуются с помощью малопараметрических моделей. Так, в [60] изменение солнечной постоянной иа 1 % приводило к переходным процессам в климатической системе, которая приходила в новое равновесное состояние за 3—5 лет, причем этот период для суши был меньше, чем для океана.[ ...]
В определенном смысле, еще более сложной проблемой является проблема анализа и предсказания климатических изменений. Если в случае предсказания погоды существует возможность постоянного сравнения «теории» (результатов численных расчетов) с «практикой» и последующей корректировки методов прогноза, то для предполагаемых климатических изменений на протяжении десятков, сотен и более лет такая возможность существенно ограничена. Земная климатическая система включает в себя все основные геосферы: атмосферу, гидросферу, литосферу, криосферу и биосферу. Следует отметить сложность структуры и взаимосвязей в земной климатической системе, ее неоднородность, нелинейность и нестационарность. Поэтому особую роль в анализе земной климатической системы играют математические модели, которые интенсивно развиваются в последние годы. Разработка климатических моделей важна для прогноза климата и выбора стратегии развития человечества [166]. В настоящее время существует большое число климатических моделей, многие метеорологические центры имеют собственные модели. Большую роль в развитии климатического моделирования сыграли модели лаборатории геофизической гидродинамики Принстонского университета. Широко известны климатические модели институтов Академии наук СССР и России: Института прикладной математики, Института океанологии, Института физики атмосферы [80, 4, 88, 174].[ ...]
Вообще говоря, при прогнозах климата ни в коем случае нельзя упускать из виду естественные причины его изменений. Например, самые простые модели климата показывают резкие хаотические колебания глобальной температуры Земли и без участия парникового эффекта, обусловленного антропогенным фактором. Образно говоря, климатическая система Земли все время переходит от одного состояния к другому, и стабильное равновесие для нее скорее исключение, чем правило.[ ...]
Таким образом, для колебаний уровня Каспийского моря характерна не только внешняя непредсказуемость, создаваемая климатическими изменениями, но и внутренняя, обусловленная неустойчивой динамикой водного баланса. В связи с этим подчеркнем, что в нелинейной динамической системе с тремя состояниями равновесия возможен хаос даже при детерминированном внешнем воздействии. Имея нелинейную модель колебаний уровня, можно объяснить резкое увеличение времени релаксации моря в определенном диапазоне отметок уровня. На основе решения дискретного уравнения нетрудно построить две реализации случайного процесса (см. рис. 2.2).[ ...]
Методические исследования заключаются в оценке роли неопределенности параметров задачи, выделении антропогенных и климатических факторов, изучении чувствительности используемых моделей, а также устойчивости получаемых решений. Предмодельная стадия состоит в обосновании альтернативных сценариев. Их анализ углубляет понимание возможных последствий, возникающих при принятии различных хозяйственных решений на фоне ожидаемых изменений характера природных процессов. Результатом исследований является методология принятия стратегических решений в области водопользования в условиях неопределенности будущих изменений.[ ...]
Оросительные нормы сельскохозяйственных культур для разных зон Ставропольского края рассчитаны на множество реализаций климатических факторов и сгруппированы для разных уровней обеспеченности дефицита влажности почвы. В последние 20 лет в Ставропольском крае отмечена тенденция к увеличению осадков и снижению летних температур, что способствует росту урожайности. При прогнозировании урожайностей, включенных в модель, учитывалось не только изменение природных и климатических условий, но и технологический тренд, сопровождающийся адаптацией культур к изменяющимся условиям среды.[ ...]
Природа экосистемы столь сложна, что путем простого обследования часто оказывается невозможным оценить будущие тенденции в изменении ее трофического статуса. Здесь-то как раз и нужны модели, чтобы с их помощью попытаться предсказать пути, по которым она будет развиваться. В п. 6.4 обсуждаются некоторые из этих моделей. Выбор параметров здесь зависит от предназначения последних (модели могут создаваться для предсказания концентрации кислорода в гиполимнионе, скоростей размножения фитопланктона и т. д.). Результаты расчетов часто зависят от выбора значений нескольких констант скоростей процессов в модельной экосистеме. Как уже отмечалось выше, этот процесс настройки может ограничить применимость созданной модели, поскольку последняя оказывается специализированной для конкретного климатического режима или конкретного озера.[ ...]
Сельское хозяйство и климат всегда были неразрывно связаны. Возможное глобальное повышение температуры в новом столетии и последующие изменения в распределении осадков неизбежно скажутся на сельскохозяйственном производстве и демографической ситуации. Грядущие климатические изменения могут быть вызваны ростом концентрации некоторых газов в атмосфере, таких, как диоксид углерода С02, метан СН4 и закись азота И20. На основании ряда компьютерных моделей разработаны прогнозы увеличения роли эмиссии Т<20 и СН4 в будущих глобальных изменениях. Около 70 % СН4 и 90 % 1Ч20 поступают в атмосферу из почв. Почвы, вместе с тем, могут быть и хранилищем этих газов, поэтому соотношение между обеими функциями почвы (эмиссия и связывание газов) имеет существенное значение для определения стратегии улучшения использования земель, когда одновременно стимулируется как продукция газов, так и их поглощение почвой.[ ...]
В данном и следующем разделах представлены результаты расчетов периодического решения задачи (2.3.1)—(2.3.13), воспроизводящего крупномасштабную климатическую циркуляцию Ладожского озера. Здесь же дается описание других вычислительных экспериментов, связанных с моделированием турбулентности, процесса ледообразования, с изменением параметризации придонного трения, с выявлением влияния рельефа дна и бароклинности, с дроблением сетки для проверки точности вычислений. В основном здесь представлены результаты расчетов по дискретной модели, сформулированной в разделе 2.5. Кроме них мы будем использовать результаты расчетов из работ Г. П. Астраханцева и др. (1987, 1988а).[ ...]
Такие модели основаны иа законах сохранения и параметризации интегральных энергетических характеристик через приземную температуру, которая является основной естественной переменной модели. Дальнейшее развитие такого рода моделей связано с учетом сезонного хода и вертикальной структуры атмосферы [5, 202, 495]. Энергобалансовые модели смогли достоверно описать меридиональное распределение приземной температуры и ее сезонные изменения. Подробный анализ такого рода моделей приводится в [145, 308]. Широкие возможности представляют также радиационно-конвективные модели климата, позволяющие, установив равновесие радиации и конвекции, описать многие важные особенности распределения характеристик атмосферы с высотой [145, 146]. Исследование радиационной энергетики земной климатической системы на основе экспериментов с простыми моделями и по натурным данным является важнейшей задачей современной теории климата. Многие возможности такого исследования изложены в монографиях и обзорных статьях [15, 71, 207, 301, 302].[ ...]
Сравнение годовой динамики суммарной сырой биомассы фитопланктона в истоке р. Невы (бухта Петрокрепость) по результатам расчетов и данным наблюдений также является показателем адекватности модели (рис. 37). Кривые изменения биомассы фитопланктона за 1987 и 1988 гг. построены Н. А. Петровой по данным ежесуточных наблюдений, осредненных с шагом 5 сут. Если учесть, что в расчетах использовались климатическая циркуляция водоема и средняя за период фосфорная нагрузка, то сравнение с данными наблюдений здесь представляется достаточно убедительным. Было бы желательным провести сопоставление с данными за весь период 1984—1990 гг., но, к сожалению, у авторов таких данных нет.[ ...]
Важнейшим элементом климата горных районов, несомненно, является температура. В большинстве горных областей мира ведутся подробные наблюдения температуры и имеется множество статистических исследований изменения температуры с высотой. Это изменение представляет собой сложную проблему при составлении климатических атласов в силу резких температурных градиентов на небольших расстояниях и их сезонной изменчивости [19]. В некоторых недавно проведенных исследованиях температур в горах, например в [6] и [18], для того чтобы связать температуры с высотой и отделить влияние инверсий от эффектов, обусловленных крутизной склонов, применяется регрессионный анализ. Пильке и Меринг [16], пытаясь уточнить пространственное распределение температуры для одной из областей в северо-западной Виргинии, использовали линейный регрессионный анализ средних месячных температур как функции высоты. Они показали, что корреляции максимальны (г=—0,95) летом, как это обычно бывает на средних высотах. Зимой инверсии на низких уровнях вкосят большую изменчивость, и, если подобрать подходящие полиномиальные функции или же использовать потенциальные температуры, можно получить лучшие оценки [11]. С целью составления топоклиматических карт для Западных Карпат был аналогичным образом разработан ряд уравнений регрессии [12]. Для этого, как описано в п. ,2В4, используются отдельные уравнения регрессии для различных профилей склона. Заметим, что имеется мало попыток описать изменения горной температурь) при. помощи какой-либо более общей статистической модели.[ ...]
Подавляющее большинство (до 90 %) всех видов морских животных обитает на континентальных шельфах или на мелководьях до 200 м. Разнообразие и количество морской фауны уменьшается по мере увеличения широты, до полярных регионов, где оно почти в 100 раз меньше, чем на тропическом шельфе. Степень биоразнообразия четко коррелирует с изменением устойчивости пищевых запасов, которые связаны с климатом. Используя метод актуализма, становится возможным на основании глобальной модели конечной кинематики главных литосферных плит, а также данных о генеральных изменениях уровня Мирового океана и климатических трансформаций объяснение характера изменений числа семейств как в мелководной, так и в определен ной мере, глубоководной и наземной фауне и отчасти флоре. На этих палеореконструкциях географии и климата возможно вполне четкое объяснение массовой гибели многих видов на границах палеозоя и мезозоя, мезозоя и кайнозоя.[ ...]
Содержание парниковых газов в атмосфере очень сильно изменяется в пространстве и времени, а их источники и стоки весьма разнообразны и недостаточно хорошо изучены. Поэтому все разрабатываемые сценарии временной динамики глобального содержания парниковых газов являются прогностическими и могут осуществляться с той или иной вероятностью. Однако даже при абсолютно правильном задании изменений концентрации парниковых газов результирующее изменение температуры системы трудно определить однозначно из-за неопределенности ряда климатических обратных связей, например, даже знак обратной связи облака и радиации не определен. Эти обратные связи по-разному описываются в различных моделях общей циркуляции, что приводит к различным оценкам изменения глобальной температуры подстилающей поверхности.[ ...]
Это происходит не только из-за отсутствия адекватной финансовой поддержки. Дополнительные финансовые ресурсы, несомненно, привели бы к определенному прорыву в развитии всесторонних, всеобъемлющих статистических систем в области окружающей среды, однако главная причина отсутствия всестороннего экологического учета заключается не столько в недостатке средств, сколько в трудности описания окружающей среды со всеми ее климатическими, биологическими, физическими и химическими изменениями и построения общей модели этих сложных взаимосвязей. В настоящее время большинство экологических оценок описывает состояние естественной окружающей среды в какой-то определенной точке в определенный момент времени. В целом, за исключением отдельных региональных исследований, полностью отобразить динамику природных процессов невозможно. Поэтому полная интеграция существующих экологических и экономических систем данных продолжает оставаться недостижимой.[ ...]
До недавних пор при рассмотрении атмосферных последствий основное внимание уделялось озонному слою атмосферы. Теперь началось изучение и других характеристик атмосферы, которые могут изменяться после взрывов и пожаров. Но картина здесь еще далеко не ясна. Ядерные взрывы и пожары также заметно изменят альбедо поверхности суши, привнесут в атмосферу огромное количество веществ, существенно повлияв, таким образом, на ее оптические свойства. Это, в свою очередь, приведет к изменениям в атмосферной циркуляции, а затем — из-за большого числа прямых и обратных связей в земной климатической системе — к климатическим эффектам в региональном и в глобальном масштабе. Все эти процессы и связи, как правило, нельзя рассматривать изолированно, изучены они недостаточно и могут давать эффекты различных знаков и интенсивности. Для оценки суммарного эффекта следовало бы использовать численные модели циркуляции атмосферы с учетом ее химических, оптических и других изменений. Но таких моделей пока не существует. Поэтому остановимся на отдельных процессах и вызываемых ими эффектах.[ ...]
В связи с последним замечанием сошлемся здесь еще раз на результаты вычислительного эксперимента (Menshutkin et al., 1998), в котором для каждого года из периода 1962—1988 гг. погодные условия выбирались на основе классификации погодных условий как стандартных, теплых или холодных. За основу классификации был взят график межгодовой изменчивости среднегодовых значений температуры поверхности воды в Ладожском озере (Ладожское озеро..., 1992, с. 35). Тепловой же поток определялся на основе данных о теплозапасе водоема (Тихомиров, 1968), которые соответствовали тгеплозапасу самых теплых месяцев (Тихомиров, 1968; табл. 1.5, с. 209). Аналогично определялась циркуляция для холодного года. Это представляется достаточно естественным, так как наряду с изменением фосфорной нагрузки включается еще один фактор. Авторы, разумеется, сознают, что результаты этого эксперимента не следует воспринимать как попытку воспроизвести в реальности эволюцию экосистемы Ладожского озера за период 1962—1988 гг. Моделирование изменений погодных условий сделано довольно грубо. Основная цель эксперимента — в определении границ изменчивости продукции фитопланктона.[ ...]