Доктор физико-математических наук, профессор РАН Евгений Володин (Институт вычислительной математики (ИВМ) им. Г. И. Марчука РАН) не метеоролог и не океанолог. Он — математик. Однако практически вся его профессиональная деятельность прочно связана с климатом. Удивительно, но факт: в пять лет Евгений Михайлович уже знал, что будет им заниматься. Помнит, что произошло это летом на даче, и даже видит ту самую дорожку в саду, по которой тогда шел. Было и еще одно «указание». Когда заканчивал школу и раздумывал, куда поступать, учитель неожиданно ему посоветовал: не нужно, мол, тебе изучать метеорологию, а надо физику и математику, поступай-ка ты на физфак, что он и сделал. И спустя более чем 30 лет построил математическую модель климата.

— Когда вы за нее взялись и что она собой представляет?

— Начал ею заниматься, еще будучи студентом Физтеха. Но быстро такое дело не делается. Все постепенно: сначала мы изучаем и берем на карандаш одни процессы, наблюдаемые, например, в атмосфере. А там происходит масса всего интересного. Как, скажем, она вбирает солнечную радиацию, как водяной пар конденсируется в воздухе и при этом выделяется тепло? А еще она содержит аэрозоли, которые могут поглощать или отражать солнечное излучение, а также влиять на количество и размер облачных капель. А для начала нужно было определить верхнюю границу наблюдений атмосферы. Достаточно ли 30 км или надо охватить больше? Перед тобой огромный клубок непознанного, и его нужно размотать и не по полочкам разложить, а все движения в атмосфере записать с помощью математических символов и представить в виде уравнений. И какими они должны быть, если она, атмосфера, вовсе в них не укладывается и уж, конечно, им не подчиняется? Но ты все равно изволь эту задачку решить. Хотя на смену ей уже идет другая, где «главное действующее лицо» — Мировой океан со своим длинным перечнем вопросов. Ведь его динамика в некотором смысле подобна атмосферной. И так, шаг за шагом, ты углубляешься в понимание огромного числа процессов, происходящих где-то там, на высоте или глубине в несколько сот километров. Но если мы хотим лучше представлять, каким будет климат будущего, да и прошлого, то нужно учесть количество выбросов парниковых газов и много чего еще, например, состояние растительности и почвы. Оценивая важность этого многолетнего труда, несколько лет назад Российский фонд фундаментальных исследований поддержал нас, выделив грант.

— Сколько приблизительно данных насчитывает ваша модель?

— Точно подсчитать, конечно, невозможно. Самих уравнений, как и законов природы, совсем немного. А данных, необходимых для оставления прогноза, — порядка нескольких миллионов.

— Если вашу работу издать, сколько бы томов потребовалось?

— Их количество вряд ли бы впечатлило. Главные уравнения, думаю, уместились бы в одной книге. Приложения — скажем, коды моделей (а их порядка 100 000) — заняли бы всего несколько томов. Так что томов 10–15 набралось бы.

— Кто заинтересован в модели и как она работает?

— В первую очередь, конечно, метеорологи, да и все, кто стремится понять, как климат устроен, какие механизмы влияют на его изменения. Почему начинаются похолодания (или потепления), что их вызывает? Происходило ли нечто подобное в прошлом? Какова вероятность повторения в будущем?

Первоначально мы делали модель для расчетов изменений климата на десятки и сотни лет. Однако решили, что ее можно использовать и для сезонных прогнозов, включающих массу подмоделей. Это очень просто. Скажем, в августе вы заходите на сайт Гидрометцентра и изучаете прогноз на осень. Указаны ли аномальные данные распространения осадков, каковы колебания температуры? Сезонный прогноз, конечно, очень важен. Для работников сельского хозяйства — прежде всего, чтобы планировать, что, когда сажать и когда убирать, и, конечно, для оценки урожая. Нужен он летчикам и морякам. А еще коммунальщикам — им надо знать сколько топлива заготавливать в отопительный сезон.

— Подобные модели, наверное, в мире есть? Ваша от них отличается?

— Конечно, все крупные страны ведут работы в этой области. И их модели мало чем отличаются друг от друга — все равно что марки автомобилей или самолетов. Но у нашего детища преимущество все же есть. Не уступая по качеству зарубежным аналогам, оно менее энергозатратное. Для создания модели нам потребовалось куда меньше компьютерного времени (а значит, и энергии), чем коллегам. Мы задействовали в основном три не самых мощных суперкомпьютера (с ними у нас в стране беда). Наш — институтский — машину коллективного центра Президиума РАН и Росгидромета. Замечу, что эту грандиозную работу в одиночку нашему Институту вычислительной математики выполнить было бы чрезвычайно сложно. Хотя в конце 1990-х — начале 2000-х годов модель разрабатывали всего несколько человек. Положение изменилась в последние несколько лет, когда нам на подмогу пришли молодые программисты из самых разных организаций. Всего, наверное, их несколько десятков. А если бы все расчеты велись на персональных компьютерах, думаю, потребовалось бы еще лет десять.

— Вы публикуете статьи, посвященные этой колоссальной работе, каковы отклики коллег?

— Как только вышла первая статья, посвященная прогнозам климата, мне написали из английской метеослужбы, а она, между прочим, считается едва ли не лучшей в мире, и попросили прислать оттиск статьи и ответить на ряд вопросов. Были, конечно, и другие отзывы.

— Искусственный интеллект ускорил бы вашу работу?

— Безусловно. Мы даже планировали его задействовать, хотя, честно говоря, не представляю, как бы нам удалось совместить его обучение с решением уравнений. Если бы климат постоянно не менялся, вопроса с привлечением ИИ не было бы вовсе. Но ведь все обстоит иначе. А теперь прикиньте, сколько бы времени потребовалось, чтобы ИИ вник и запомнил весь этот огромный объем данных! Наверное, годы.

— Почему, как думаете, РФФИ (теперь — РЦНИ) отдал предпочтение вашей заявке, ведь это исследование, скажем так, не чисто фундаментальное?

— У меня нет четкого ответа. Возможно, потому, что я сотрудничаю с Фондом едва ли не с первых лет его образования. Приобрел столь нужный опыт составления заявок, чтобы они удовлетворяли требования экспертов. А главное, подозреваю, РФФИ самому было важно посмотреть, что из всего этого получится и сумеем ли мы удовлетворить запросы множества потребителей одновременно и в долголетнем, и в сезонном прогнозах климата. Причем, замечу, сезонный еще никто в России с помощью модели климата не делал, мы были первыми. У нас получилась классическая модель, основанная на фундаментальном знании. Поэтому в 2020 году Фонд выделили нам трехгодичный грант (срок его действия закончился в прошлом году). Подчеркну, что экспертов итоговый отчет удовлетворил полностью.

— Работа закончена или точку ставить нельзя?

— Нет, конечно. Мы постоянно совершенствуем модель, и с каждым годом, хотя и по чуть-чуть, она становится лучше. Обязательно возникают добавления, а вслед за ними и изменения. Скажем, как электрические явления влияют на динамику атмосферы? Самый очевидный пример — это молнии, но существует и мощное электрическое поле, значит, есть разница потенциалов. Пусть и незначительно, но это влияет на погоду, вызывая ее изменения. Эта работа мне кажется бесконечной. И тем она хороша, ведь я занимаюсь метеорологией.

Юрий Дризе.
Источник: мультимедийный портал «Поиск».