Александр Сухинов: "Природа едина, она не знает наших условных делений на отдельные науки"

Александр Сухинов: "Природа едина, она не знает наших условных делений на отдельные науки"

Член-корреспондент РАН, директор НИИ "Математическое моделирование и прогнозирование сложных систем", заведующий кафедрой "Математика и информатика" ДГТУ, д. ф.-м. н., профессор Александр Сухинов – о том, как математика помогает изучать экологические проблемы Азовского моря и описывать морские биосистемы.

- Основные Ваши научные статьи, опубликованные в Scopus, посвящены исследованию Азовского моря. Как математика помогает изучать экологическую ситуацию в море?

– С начала 90-х годов я и мои ученики занимаемся не только проблемами математического моделирования Азовского моря. Более половины наших работ связано с вычислительной и прикладной математикой, параллельными алгоритмами решения трудоемких задач на супервычислительных системах, методами распознавания образов и данных дистанционного зондирования.

Разработанные нами высокоточные 3D-модели морской гидродинамики и гидробиологии, методы решения плохообусловленных сеточных уравнений большой  размерности, которые появляются при дискретизации этих моделей, используются для прогностического моделирования разнообразных процессов в Азовском море, а также других прибрежных систем. Например, в бухте Этан-де-Берр вблизи Марселя, гидрофизических процессов в Белом море и др.

Мы построили высокоточные 2D- и 3D-математические модели гидродинамики, транспорта тепла солей, взвесей, донных отложений и биогеохимических циклов, которые работают при перепадах глубин в 50-70 раз и описывают турбулентный и адвективный тепломассоперенос в водной средепо всем трем координатным направлениям, оставаясь устойчивыми и энергетически нейтральными.

Почему Азовское море? Потому что самые крупные города нашей области –Ростов и Таганрог – располагаются на территории морской прибрежной системы, и нам, живущим здесь, небезразлично ее экологическое состояние. Кроме того, в последнее время участились опасные и неблагоприятные явления, связанные со сгонами и нагонами, катастрофическими штормами, образованием зон гипоксии – пониженного содержания кислорода. Продолжается осолонение Таганрогского залива и Азовского моря, которое вместе с неблагоприятными изменениями в климате и усиливающимся антропогенным воздействием приводит к вытеснению традиционных видов рыб и в целом к уменьшению рыбопродуктивности нашего моря. Все это нуждается в оперативных и точных прогнозах на основе достижений современной математики и интеллектуальных информационных технологий.

Первая модель – имитационная система Азовского моря (ИСАМ), опирающаяся на методы классической механики, была построена под руководством члена-корреспондента АН СССР, профессора Юрия Андреевича Жданова (советский и российский учёный, ректор Ростовского государственного университета в 1957-1988 гг. – прим. ред.). Возглавляемый им научный коллектив проделал масштабную работу, которая в 1983 году была удостоена Государственной премии СССР. Однако в ИСАМ использовалась так называемая боксовая модель, которая сводила все гидродинамические процессы к массообмену между 8-11 боксами (камерами) размерами в несколько десятков километров. Именно поэтому прогноз был скорее качественный. И многие явления, например, связанные с образованием вихревых структур в море, которые играют роль природных ловушек взвесей и загрязняющих веществ, эти модели не могли описать.

Модели различных процессов использует коллектив Южного научного центра РАН под руководством академика Геннадия Григорьевича Матишова и профессора Сергея Владимировича Бердникова. В ЮНЦ РАН накоплен большой опыт проведения успешных океанологических исследований морских систем, в том числе Азовского моря.

Наша работа дополняет исследования наших предшественников и коллег и направлена на создание комплексов высокоточных математических моделей, которые реализуются на высокопроизводительных системах на основе передовых вычислительных методов, в которых современная математика является рабочим инструментом.

- В 2002-2003 гг. Вы открыли существование крупномасштабных замкнутых течений в восточной части Азовского моря, способных накапливать загрязнения. Вы их назвали S-структуры. Что это такое?

– В 2001 году во время экспедиции на научно-исследовательском судне "Акванавт" по программе "Интеграция" наша научная группа совместно с Институтом океанологии РАН обнаружила обширную заморную зону в восточной части Азовского моря площадью более 1 000 квадратных километров. На большей части этой зоны на глубинах от 6-7 метров и вплоть до самого дна была обнаружена опасная концентрация сероводорода – токсиканта и убийцы многих видов ихтиофауны. На этой огромной площади погибли различные виды рыб. Поскольку видимых антропогенных источников этого явления не было, мы выдвинули гипотезу о его природном происхождении. Видимо, такое случалось и ранее, но в гораздо меньших масштабах.

Опуская детали, произошедшее можно описать так. В 2001 году конец весны и начало лета выдались чрезвычайно прохладными и дождливыми. Стоки рек, в первую очередь, Дона содержали большое число частиц органического происхождения, вся органика – частицы почвы, растений – смывались в Дон и далее попадали в Таганрогский залив и в Азовское море. Взвешенные частицы, подхваченные течениями, были занесены в восточную часть моря.

Расчеты по нашим моделям, сначала 2D-, а затем и 3D-моделям, показали, что в этой части моря имеются крупномасштабные, почти что замкнутые вихревые структуры течений. Их размеры составляют несколько десятков километров, скорости течений в них невелики – 3-8 см в секунду. Известные на то время модели обладали таким качеством, как неконсервативность, и так называемая схемная вязкость "смазывала" структуры течений. Наши непрерывные модели, а также построенные на их основе дискретные являются консервативными, они удовлетворяют законам сохранения массы, полной механической энергии и импульса для водной среды в отдельных ячейках и в целом в сеточной области. Безусловно, без неформального владения методами вычислительной математики и физики этого было бы невозможно добиться. Именно поэтому наши модели способны воспроизводить важные для моря структуры течений. Если смотреть сверху, почти замкнутые кольца напоминали букву S, поэтому мы их и назвали S-структурами.

В середине июля после ветреной и дождливой погоды достаточно быстро наступила жаркая безветренная погода. Верхние слои воды прогрелись быстро, а нижние – не успели. В результате сформировался термоклин – слой воды, который запирает водогазообмен по вертикальному направлению. Что дальше происходило? Крупномасштабные структуры течений, которые мы обнаружили, в течение двух месяцев – мая-июня – захватывали потоки частиц. Движения частиц в вихрях напоминало движение чаинок в кружке чая, когда мы его размешиваем. После осаждения и при наступлении жаркой штилевой погоды частицы начали разлагаться, что привело в итоге к исчезновению кислорода в придонных слоях. Далее процесс разложения продолжался без кислорода – запустился процесс анаэробного разложения, в течение 3-4 недель анаэробные бактерии вырабатывали сероводород. Казалось бы, все просто.

Чтобы подтвердить нашу гипотезу, мы выполнили реконструкцию этих процессов, а также решили так называемую обратную задачу транспорта и разложения органического вещества. Затем сравнили экспериментальные данные, полученные в ходе экспедиции, с результатами компьютерной реконструкции. Геометрическое совпадение реальных и реконструированных областей гипоксии составило более 93%. Впоследствии наличие S-структур было подтверждено прямыми измерениями в ходе наших экспедиций в море, а также космическими снимками. Результаты исследований стали крупным вкладом в построение и применение высокоточных математических моделей гидродинамики для задач водной экологии.

- Почему эти явления не были обнаружены раньше?

– Отсутствовали гидродинамические модели, с одной стороны, устойчивые к существенным перепадам глубин. А Таганрогский залив имеет глубины менее 1 м в самой восточной части в устье Дона и около 14 метров – в наиболее глубокой части моря. С другой стороны – модели, удовлетворяющие законам сохранения массы, полной механической энергии и импульса на дискретном уровне, что важно для компьютерной модели.

Но, как оказалось, наличие подобных структур в морских прибрежных системах не такая уж и редкость. Явления, подобные описанным, наблюдаются, например, в лагуне Этан-де-Берр неподалеку от Марселя, в устье реки Мобил, на юго-востоке США, в Мексиканском заливе, в акватории между устьями рек Миссисипи и Мобил и т. д.

Когда мы построили гидродинамические модели, я пришел к выводу, что это явление будет повторяться с нарастающей частотой из-за погодно-климатических изменений. Сейчас многие говорят, что идет процесс глобального потепления. Это не совсем верное определение, мы становимся свидетелями нарастания частоты градиентных катастроф, связанных с перепадами температур, давлений и пр. Видимо, из-за этого мы наблюдаем ураганные ветры, внезапные снежные заряды, пыльные бури, наводнения, засухи, которые случаются значительно чаще, чем 40 лет назад.

- Можно ли как-то повлиять, предотвратить появление подобных S-ловушек?

– К сожалению, однозначного ответа нет и, вероятно, решение будет стоить очень дорого. Например, петербургские химики предлагали распылять с беспилотников легко разлагающиеся соединения вроде перекиси водорода, которые способны насытить водную среду кислородом. Однако всякое, в том числе и такое вмешательство в водную экосистему чревато непредсказуемыми последствиями. Без предварительного анализа и прогноза ни в коем случае нельзя вмешиваться в биосистемы. Все, что связано с живым миром, очень тяжело поддается описанию и прогнозированию.

Способны ли мы решить эту проблему сегодня? К сожалению, нет.

Необходима серьезная подготовка. И дело не только в профессионализме ученых или желании региональных властей. С правовой точки зрения, у Азовского моря статус водного объекта совместного пользования России и Украины, поэтому есть определенные сложности, которые никак от нас не зависят.

- Осенью в 2014 году в нашей местности было сильное наводнение, которое затопило и разрушило дома в нескольких поселках и городах Ростовской области. Уровень воды в Азовском море, Дону и Таганрогском заливе превысил отметки последних десятков лет. С помощью ваших математических моделей можно прогнозировать такие явления?

– Это событие показатель того, каким может быть опасным Азовское море во время шторма. В 2014 году в Таганроге был разрушен Центральный пляж. Представьте, его основные конструкции, которые весят многие тонны, были разбросаны волнами, как детские игрушки. Ветер дул на протяжении 40 часов, его порывы достигали 41 метра в секунду, подъем уровня воды в Таганроге составил 4 метра 15 сантиметров при средней глубине моря в этом районе 2 метра.

На основе разработанных нами моделей мы тогда же, в 2014 году, выполнили реконструкцию этого наводнения.И наши расчетные данные разошлись с реальными последствиями шторма совсем незначительно. Мы ошиблись по уровню воды всего на 20 сантиметров, а по темпу повышения уровня воды – всего на 30-40 минут на временном интервале в 40 часов.

Прогнозировать такие явления, конечно, возможно. Но для этого метеоданные должны поступать в режиме онлайн в центр, оснащенный современной программно-аппаратной базой. Но главное – необходим коллектив профессионалов, специализирующихся на составлении прогнозов на основе математических моделей. Каждый расчет необходимо обеспечивать входными актуальными данными от сети гидрометеостанций и снимками из космоса.

- Что нужно, кроме метеоданных, чтобы построить эффективный прогноз?

– Необходимо работать в тесной связке администрации, бизнесу и научным коллективам. Что касается ученых, нужны специалисты – эксперты в своей предметной области с высоким уровнем междисциплинарных знаний. Когда я рассказывал о заморных явлениях, я объяснял происхождение этих явлений и с точки зрения биохимии. Казалось бы, зачем мне, математику, это знать? Но ученый, решая какую-то проблему, должен детально разобраться в ней с точки зрения других наук. Природа едина, она не знает наших условных делений на отдельные науки.

 

Источник: Информационная служба ДГТУ

 .