Из Википедии, бесплатной энциклопедии
  (Перенаправлено с ClimatePrediction.net )
Перейти к навигации Перейти к поиску
Climateprediction.net
Climateprediction dot net logo.png
Разработчики)Оксфордский университет
изначальный выпуск12 сентября 2003 г. ( 2003-09-12 )
Статус разработкиАктивный
Операционная системаКроссплатформенность
ПлатформаBOINC
Лицензияпроприетарный [1]
Средняя производительность78,8 терафлопс [2]
Активные пользователи7 516
Всего пользователей305 577 [2]
Активные хосты10 275 [2]
Всего хостов652 792 [2]
Интернет сайтwww .climateprediction .net

Climateprediction.net ( CPDN ) - это проект распределенных вычислений для исследования и снижения неопределенностей в моделировании климата . Он направлен на достижение этого путем запуска сотен тысяч различных моделей (большой климатический ансамбль ) с использованием безвозмездно предоставленного времени простоя обычных персональных компьютеров , тем самым приводя к лучшему пониманию того, как на модели влияют небольшие изменения многих параметров, которые, как известно, влияют на глобальный климат. [3]

Проект опирается на модель добровольных вычислений с использованием структуры BOINC, где добровольные участники соглашаются запускать некоторые процессы проекта на клиентской стороне на своих персональных компьютерах после получения задач со стороны сервера для обработки.

CPDN, ​​которым руководит в основном Оксфордский университет в Англии , использует больше вычислительных мощностей и генерирует больше данных, чем любой другой проект моделирования климата. [4] На данный момент он собрал данные за более чем 100 миллионов модельных лет. [5] По состоянию на июнь 2016 года насчитывалось более 12 000 активных участников из 223 стран с общим кредитом BOINC более 27 миллиардов, сообщая о вычислительной мощности 55 терафлопс (55 триллионов операций в секунду). [6]

Цели [ править ]

График IPCC диапазонов неопределенности с различными моделями во времени. Climateprediction.net стремится уменьшить диапазоны и предоставлять более точную информацию о вероятности.

Целью проекта Climateprediction.net является исследование неопределенностей в различных параметризациях, которые должны быть выполнены в современных климатических моделях. [7] Модель запускается тысячи раз с небольшими отклонениями от различных физических параметров («большой ансамбль »), и в рамках проекта исследуется, как изменяются выходные данные модели. Эти параметры точно не известны, и отклонения находятся в пределах того, что субъективно считается допустимым диапазоном. Это позволит проекту улучшить понимание того, насколько модели чувствительны к небольшим изменениям, а также к таким вещам, как изменения в двуокиси углерода и круговороте серы.. В прошлом оценки изменения климата приходилось делать с использованием одного или, в лучшем случае, очень небольшого набора (десятки, а не тысячи) прогонов модели. Используя компьютеры участников, проект сможет улучшить понимание и уверенность в прогнозах изменения климата больше, чем когда-либо было бы возможно с использованием суперкомпьютеров, доступных в настоящее время ученым.

Эксперимент Climateprediction.net должен помочь «улучшить методы количественной оценки неопределенностей климатических прогнозов и сценариев, включая долгосрочное ансамблевое моделирование с использованием сложных моделей», который Межправительственной группой экспертов по изменению климата (МГЭИК) в 2001 году был определен как высокий приоритет. Будем надеяться, что этот эксперимент даст лицам, принимающим решения, лучшую научную основу для решения одной из самых больших потенциальных глобальных проблем 21 века.

Как показано на графике выше, различные модели имеют довольно широкое распределение результатов во времени. Для каждой кривой справа есть полоса, показывающая конечный диапазон температур для соответствующей версии модели. Как вы можете видеть и ожидать, чем дальше в будущее расширяется модель, тем больше расхождения между ними. Примерно половина вариации зависит от будущего сценария воздействия на климат, а не от неопределенностей в модели. Требуется любое сокращение этих вариаций, будь то лучшие сценарии или улучшения в моделях. Climateprediction.net работает над неопределенностями модели, а не над сценариями.

Суть проблемы в том, что ученые могут запускать модели и видеть, что x% моделей нагреваются на y градусов в ответ на z климатических воздействий, но как мы можем узнать, что x% - хорошее представление о вероятности того, что происходит в реальном мире. ? Ответ заключается в том, что ученые не уверены в этом и хотят повысить уровень уверенности, которого можно достичь. Некоторые модели будут хорошими, а некоторые - плохими при получении прошлого климата, если учесть прошлые климатические воздействия и начальные условия ( ретроспективный прогноз ). Имеет смысл больше доверять моделям, которые хорошо умеют воссоздавать прошлое, чем тем, которые плохо справляются. Следовательно, модели с плохими результатами будут иметь меньший вес. [3] [8]

Эксперименты [ править ]

Заставка Climateprediction.net под BOINC 5.4.9

Различные модели, которые Climateprediction.net имеет и будет распространять, подробно описаны ниже в хронологическом порядке. Следовательно, любой, кто присоединился недавно, вероятно, будет использовать переходную связанную модель .

  • Classic Slab Model - оригинальный эксперимент не под BOINC . Подробнее см. # Оригинальная модель . Эта модель остается в использовании исключительно для краткого курса OU. [9]
  • Модель BOINC Slab - такая же, как и классическая модель Slab , но выпущенная под BOINC .
  • Термохалинные Циркуляционная Модель (ТНС) - Исследование тогокак климат может измениться в случае снижения прочности Т Hermo Н Элин С irculation. Этот эксперимент теперь закрыт для новых участников, так как они дали достаточные результаты. Это была четырехфазная модель, рассчитанная на 60 лет. Первые три этапа были идентичны вышеуказанным моделям плиты . Четвертая фаза привела к 50% замедлению термохалинной циркуляции за счетизменений ТПО в Северной Атлантике, полученных в результате других прогонов. [10]
  • Модель серного цикла - исследование влияния сульфатных аэрозолей на климат. Эксперимент будет моделировать серу в нескольких сложных формах, включая диметилсульфид и сульфатные аэрозоли. [11] Этот эксперимент начался в августе 2005 г. и являлся предварительным требованием для Hindcast . Это 5-фазная модель, рассчитанная на 75 лет. Временной шаг примерно на 70% длиннее, что делает модель примерно в 2,8 раза длиннее, чем исходная модель плиты. [12] Хотя некоторые модели все еще обманывают, модели не выпускаются с 2006 года. [13]
  • Объединенная модель раскрутки - включение океанических влияний в базовую модель более динамичным и реалистичным образом, чем в исходной модели плиты . Это было предварительным требованием для Hindcast . Это было завершено и, как и планировалось, не было опубликовано. 200–500 самых быстрых компьютеров были приглашены присоединиться, потому что эта модель рассчитана на 200 лет, и к февралю 2006 г. потребовались результаты для запуска переходной связанной модели .
  • Модель с переходной связью - включает 80-летний ретроспективный прогноз и 80-летний прогноз . Hindcast призван проверить, насколько хорошо модели воссоздают климат 1920–2000 годов. [14] Он был запущен в феврале 2006 года под брендом BBC Climate Change Experiment, а затем также опубликован на сайте CPDN.
  • Проект сезонной атрибуции - это модель с высоким разрешением для одного модельного года, позволяющая рассматривать экстремальные осадки. Этот эксперимент намного короче из-за одного модельного года, но в нем в 13,5 раз больше ячеек, а временные интервалы составляют всего 10 минут вместо 30 минут. Это дополнительное разрешение означает , что он требует , по меньшей мере , 1,5 гигабайта из памяти . Он использует климатическую модель HadAM3-N144. [15]

История [ править ]

Майлс Аллен впервые подумал о необходимости создания крупных климатических ансамблей в 1997 году, но узнал об успехе SETI @ home только в 1999 году. Первое предложение о финансировании в апреле 1999 года было отклонено как совершенно нереалистичное.

После презентации на Всемирной климатической конференции в Гамбурге в сентябре 1999 г. и комментария в Nature [16] в октябре 1999 г. тысячи людей подписались на эту якобы скоро доступную программу. Дот-комов лопнул не помогают , и проект понял , что они должны сделать большую часть программирования себя , а не аутсорсинг.

Он был запущен 12 сентября 2003 года, а 13 сентября 2003 года проект превысил возможности Earth Simulator и стал крупнейшим в мире центром моделирования климата.

Выпуск 2003 года предлагал только «классический» клиент Windows . 26 августа 2004 года был запущен клиент BOINC, который поддерживал клиенты Windows, Linux и Mac OS X. «Классический» будет по-прежнему доступен в течение ряда лет для поддержки курса Открытого университета . BOINC прекратил распространение классических моделей в пользу моделей с серным циклом. В 2006 году была выпущена бета-версия более удобного клиента и веб-сайта BOINC под названием GridRepublic, который поддерживает climprediction.net и другие проекты BOINC.

Термохалинные циркуляционный спад эксперимент был запущен в мае 2004 года в рамках классической структуры , чтобы совпасть с фильмом The Day After Tomorrow . Эту программу можно запустить, но ее больше нельзя загрузить. Научный анализ был написан в диссертации Ника Фаулла . Работа над диссертацией еще не завершена. Дальнейших исследований по этой модели нет.

Модель цикла серы была запущена в августе 2005 года. Они занимали больше времени, чем исходные модели, из-за наличия пяти фаз вместо трех. Каждый временной шаг был сложнее.

К ноябрю 2005 года количество завершенных результатов составило 45 914 классических моделей, 3 455 термохалинных моделей, 85 685 моделей BOINC и 352 модели серного цикла. Это составляет более 6 миллионов обработанных модельных лет.

В феврале 2006 года проект перешел к более реалистичным климатическим моделям. Эксперимент BBC Climate Change Experiment [17] был запущен, и в первый день он привлек около 23 000 участников. Переходная моделирования климата представила реалистичные океаны. Это позволило в эксперименте исследовать изменения реакции климата при изменении климатических воздействий , а не равновесную реакцию на значительное изменение, такое как удвоение уровня углекислого газа . Таким образом, теперь эксперимент перешел к ретроспективному прогнозу с 1920 по 2000 год, а также к прогнозу с 2000 по 2080 год. Эта модель занимает гораздо больше времени.

BBC дал огласку проект с более чем 120 000 компьютеров - участников в течение первых трех недель.

В марте 2006 года модель с высоким разрешением была выпущена как еще один проект - Seasonal Attribution Project .

В апреле 2006 года в связанных моделях была обнаружена проблема ввода данных. Работа была полезна для другой цели, нежели рекламируемая. Пришлось раздавать новые модели. [18] [19]

Результаты на сегодняшний день [ править ]

Первые результаты эксперимента были опубликованы в журнале Nature в январе 2005 г. и показали, что даже при незначительных изменениях параметров в пределах правдоподобных диапазонов, модели могут показать чувствительность климата от менее 2 ° C до более 11 ° C. [20] Более высокая чувствительность климата была признана неправдоподобной. Например, Гэвином Шмидтом (специалистом по моделированию климата в Институте космических исследований имени Годдарда НАСА в Нью-Йорке). [21]

Объяснение [ править ]

Чувствительность климата определяется как равновесная реакция средней глобальной температуры на удвоение уровня углекислого газа. Текущие уровни углекислого газа составляют около 420 частей на миллион и растут со скоростью 1,8 частей на миллион в год по сравнению с доиндустриальными уровнями в 280 частей на миллион. [ необходима цитата ]

Чувствительность климата выше 5 ° C широко считается катастрофой. [22] О возможности того, что такая высокая чувствительность является правдоподобной с учетом наблюдений, сообщалось до эксперимента Climateprediction.net, но «это первый раз, когда GCMs вызвали такое поведение». [20]

Было обнаружено, что даже модели с очень высокой чувствительностью климата «столь же реалистичны, как и другие современные климатические модели». Проверка реалистичности была проведена с помощью теста среднеквадратичной ошибки. Это не проверяет реалистичность сезонных изменений, и возможно, что дополнительные диагностические меры могут наложить более сильные ограничения на то, что является реалистичным. Разрабатываются тесты повышенной реалистичности.

Для эксперимента и достижения цели получения функции распределения вероятностей (pdf) климатических результатов важно получить очень широкий спектр поведения, даже если только исключить некоторые виды поведения как нереалистичные. Большие наборы симуляций имеют более надежные PDF-файлы. Поэтому включены модели с чувствительностью климата до 11 ° C, несмотря на их ограниченную точность. Эксперимент с циклом серы, вероятно, расширит диапазон в меньшую сторону.

Пиани и др. (2005) [ править ]

Этот документ, опубликованный в Geophysical Review Letters , заключает: [23]

Когда для расчета функции плотности вероятности чувствительности климата используется внутренне непротиворечивое представление о причинах несоответствия данных модели, 5-й и 95-й процентили составляют 2,2 K и 6,8 K соответственно. Эти результаты, особенно верхняя граница, чувствительны к представлению причин расхождения данных модели.

Использование в образовании [ править ]

Для школ доступны краткий курс Открытого университета [9] и учебные материалы [24] для преподавания предметов, связанных с климатом и моделированием климата. Также имеются учебные материалы для использования в следующих дисциплинах: естественные науки ключевого уровня 3/4, физика уровня A (продвинутая физика), математика ключевого уровня 3/4, география ключевого этапа 3/4, наука 21 века, наука для всеобщего понимания, использование математики , Начальный.

Исходная модель [ править ]

Первоначальный эксперимент проводится с HadSM3 , которая представляет собой атмосферу HadAM3 из модели HadCM3, но только с океаном-слоем , а не с полным динамическим океаном. Это быстрее (и требует меньше памяти), чем полная модель, но в нем отсутствуют динамические обратные связи от океана, которые включены в полные связанные модели океана и атмосферы, используемые для прогнозирования изменения климата до 2100 года.

Каждая загруженная модель имеет небольшие различия в различных параметрах модели .

На начальной «фазе калибровки» в 15 модельных лет модель рассчитывает «поправку на поток»; дополнительные потоки океан-атмосфера, которые необходимы для поддержания баланса модельного океана (модельный океан не включает течения; эти потоки до некоторой степени заменяют тепло, которое переносится отсутствующими течениями).

На «контрольной фазе» продолжительностью 15 лет температура океана может меняться. Коррекция потока должна поддерживать стабильность модели, но в некоторых прогонах возникла обратная связь . Существует проверка качества, основанная на среднегодовых температурах, и модели, не прошедшие эту проверку, выбрасываются.

В «двойной CO 2 фазы», СО 2 содержание мгновенно удваиваются и модель запуск еще в течение 15 лет, которые в некоторых случаях не вполне достаточно времени модели осесть на новое (более теплом) равновесие. На этом этапе некоторые модели, которые давали физически нереалистичные результаты, снова были отброшены.

Проверки контроля качества в контрольной фазе и фазе 2 * CO 2 были довольно слабыми: их достаточно, чтобы исключить явно нефизические модели, но не включают (например) тест моделирования сезонного цикла; следовательно, некоторые из принятых моделей все еще могут быть нереалистичными. Разрабатываются дополнительные меры контроля качества.

Температура в двойной фазе CO 2 экспоненциально экстраполируется для определения температуры равновесия. Разница в температуре между этой фазой и фазой управления затем дает меру чувствительности климата этой конкретной версии модели.

Визуализации [ править ]

В большинстве проектов распределенных вычислений есть заставки для визуальной индикации активности приложения, но они обычно не показывают его результаты по мере их вычисления. В отличие от этого, Climateprediction.net не только использует встроенную визуализацию, чтобы показать климат моделируемого мира, но и является интерактивным, что позволяет отображать различные аспекты климата (температура, осадки и т. Кроме того, существуют другие, более продвинутые программы визуализации, которые позволяют пользователю больше видеть, что делает модель (обычно путем анализа ранее сгенерированных результатов), и сравнивать различные прогоны и модели.

CPView

Настольная визуализация в реальном времени для модели, запущенной в 2003 году, была разработана [25] Джереми Уолтоном из NAG , что позволяет пользователям отслеживать ход их моделирования по мере изменения облачного покрова и температуры на поверхности земного шара. К другим, более продвинутым программам визуализации относятся CPView и IDL Advanced Visualization . У них схожая функциональность. CPView был написан Мартином Сайксом, участником эксперимента. Расширенная визуализация IDL была написана Энди Хипсом из Университета Рединга ( Великобритания ) и модифицирована для работы с версией BOINC компанией Tesella Support Services plc.

Только CPView позволяет просматривать необычные диагностические данные, а не обычные температуру, давление, осадки, снег и облака. [26] На карте можно отобразить до 5 наборов данных. Он также имеет более широкий набор функций, таких как Max, Min, дополнительные функции памяти и другие функции.

Расширенная визуализация имеет функции для графиков по местным территориям и за 1, 2 и 7 дней, а также для более обычных графиков сезонных и годовых средних значений (что есть в обоих пакетах). Есть также графики Широта - Высота и Время - Высота.

Размер загрузки намного меньше для CPView, а CPView работает с Windows 98 .

По состоянию на декабрь 2008 года нет инструмента визуализации, который работал бы с новыми моделями CPDN. Ни CPView, ни Advanced Visualization не были обновлены для отображения данных, собранных с этих моделей. Таким образом, пользователи могут визуализировать данные только через заставку.

BBC Climate Change Experiment [ править ]

Заставка Climateprediction.net под BOINC 5.4.9

BBC изменения климата эксперимент был BOINC проект во главе с Оксфордским университетом с несколькими партнерами , в том числе в Великобритании Метеобюро , в BBC , в Открытом Университете и Университете Reading . Это переходная связанная модель проекта Climateprediction.net.

Многие участники присоединились к проекту, и более 120 000 человек записались в команды. [27]

Результаты продолжали собираться в течение некоторого времени, и в январе 2007 года была показана следующая телевизионная программа. 8 марта 2009 года Climateprediction.net официально объявил, что эксперимент BBC по изменению климата завершен, прежде чем закрыть проект. [28]

См. Также [ править ]

  • Список проектов распределенных вычислений
  • Климатическая модель
  • Глобальная климатическая модель
  • Распределенных вычислений
  • BOINC
  • Климатический ансамбль
  • Анализ чувствительности и анализ неопределенности

Ссылки [ править ]

  1. ^ «Лицензионное соглашение» . www.climateprediction.net . Проверено 7 августа 2020 .
  2. ^ a b c d «Статус проекта» . Климатическое предсказание . 29 января 2020 . Проверено 29 января 2020 года .
  3. ^ a b «О проекте» . Climateprediction.net. Архивировано из оригинала на 2011-02-23 . Проверено 20 февраля 2011 .
  4. ^ "BBC цитата Ника Фаулла" . Bbc.co.uk. 2007-01-21 . Проверено 20 февраля 2011 .
  5. ^ "Climate prediction.net" . tessella.com . Проверено 13 декабря 2010 .
  6. ^ «Подробная статистика пользователей, хостов, команд и стран с графиками для BOINC» . boincstats.com . Архивировано из оригинала на 2008-12-18 . Проверено 29 июня 2016 .
  7. ^ «Моделирование климата» . Climateprediction.net. Архивировано из оригинала на 2009-02-04 . Проверено 20 февраля 2011 .
  8. ^ BOINC Wiki Science Введение , которое было отредактировано по Dave Кадр Архивированных 29 октября 2007, в Wayback Machine
  9. ^ a b «Краткий курс Открытого университета» . Climateprediction.net . Архивировано 28 апреля 2007 года.
  10. ^ "О THC" . Climateprediction.net. Архивировано из оригинала на 2009-02-27 . Проверено 20 февраля 2011 .
  11. ^ "Эксперимент цикла серы" . Climateprediction.net . Архивировано из оригинала на 2009-02-18 . Проверено 20 февраля 2011 .
  12. ^ "Серный цикл" . Climateprediction.net. Архивировано из оригинала на 2009-02-18 . Проверено 20 февраля 2011 .
  13. ^ «Статистика проекта» . Climateapps2.oucs.ox.ac.uk. Архивировано из оригинала на 2011-07-02 . Проверено 20 февраля 2011 .
  14. ^ «Стратегия - см. Эксперимент 2» . Climateprediction.net. Архивировано из оригинала на 2009-08-23 . Проверено 20 февраля 2011 .
  15. ↑ SAP - Архивировано 6 марта 2008 г., на Wayback Machine.
  16. ^ «Прогноз климата своими руками» (PDF) . 14 октября 1999 г. Архивировано из оригинального (PDF) 06.04.2005 . Проверено 31 июля 2005 .
  17. ^ "Climateprediction.net - Эксперимент BBC по изменению климата" . Bbc.cpdn.org. 2007-05-20. Архивировано из оригинала на 2011-02-24 . Проверено 20 февраля 2011 .
  18. ^ myles »19 апреля 2006 г., среда, 16:20 (19 апреля 2006 г.). «Доска сообщений • Просмотр темы - Сообщение от главного исследователя по поводу проблемы апреля 2006 г.» . Climateprediction.net. Архивировано из оригинала на 2011-05-25 . Проверено 20 февраля 2011 .CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  19. ^ "Горшечная история" (PDF) . Архивировано из оригинального (PDF) 01.12.2010 . Проверено 20 февраля 2011 .
  20. ^ a b Стейнфорт, DA; Айна, Т .; Christensen, C .; Коллинз, М .; Faull, N .; Кадр, DJ; Kettleborough, JA; Knight, S .; Мартин, А .; Мерфи, JM; Piani, C .; Секстон, Д .; Смит, Луизиана; Спайсер, РА; Торп, AJ; Аллен, MR (январь 2005 г.). «Неопределенность в прогнозах реакции климата на повышение уровня парниковых газов». Природа . 433 (7024): 403–406. Bibcode : 2005Natur.433..403S . DOI : 10,1038 / природа03301 . PMID 15674288 . S2CID 2547937 .  
  21. ^ "Климат менее чувствителен к парниковым газам, чем прогнозировалось, исследование говорит" . News.nationalgeographic.com. 2010-10-28 . Проверено 20 февраля 2011 .
  22. ^ Сюй, Янъян; Раманатан, Вирабхадран (26 сентября 2017 г.). «Значительно ниже 2 ° C: стратегии смягчения последствий для предотвращения опасных или катастрофических изменений климата» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 114 (39): 10315–10323. Bibcode : 2017PNAS..11410315X . DOI : 10.1073 / pnas.1618481114 . PMC 5625890 . PMID 28912354 .  
  23. ^ Пиани, C .; Кадр, DJ; Стейнфорт, Д. А.; Аллен, MR (2005). «Ограничения на изменение климата из многотысячного ансамбля имитаций» (PDF) . Письма о геофизических исследованиях . 32 (23): L23825. Bibcode : 2005GeoRL..3223825P . DOI : 10.1029 / 2005GL024452 . Архивировано из оригинального (PDF) 09 февраля 2012 года.
  24. ^ «Ресурсы для школ» . Climateprediction.net . Архивировано из оригинала на 2005-10-16 . Проверено 21 июля 2005 .
  25. ^ JPRB Уолтон; D. Рама; Д.А. Стейнфорт. О. Деуссен; К. Хансен; Д. Кейм; Д. Саупе (ред.). «Визуализация для моделирования климата с общедоступными ресурсами» (PDF) . Визуализация данных 2004 : 103–108. Архивировано из оригинального (PDF) 18 октября 2006 года . Проверено 31 июля 2006 .
  26. ^ «Индекс данных» . Users.globalnet.co.uk. 2004-08-17 . Проверено 20 февраля 2011 .
  27. ^ Статус проекта BBC Climate Change Experiment на BOINCStats.com. Архивировано 14 декабря 2010 г. на Wayback Machine.
  28. ^ Эксперимент BBC завершен Новости проекта на официальном сайте Climateprediction.net

Внешние ссылки [ править ]

  • Сайт ClimatePrediction.net
  • Статистика для ClimatePrediction.net