Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
«AGCM» перенаправляется сюда. Информацию об итальянском регуляторе конкуренции см. В Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato .

Климатические модели - это системы дифференциальных уравнений, основанные на основных законах физики , движения жидкости и химии . Чтобы «запустить» модель, ученые делят планету на трехмерную сетку, применяют основные уравнения и оценивают результаты. Атмосферные модели рассчитывают ветер , теплопередачу , радиацию , относительную влажность и гидрологию поверхности в каждой сетке и оценивают взаимодействие с соседними точками. [1]
На этой визуализации показаны ранние тестовые визуализации глобальной вычислительной модели атмосферы Земли, основанной на данных модели системы наблюдения за Землей Годдарда, версия 5 (GEOS-5) НАСА.

Модель общей циркуляции ( GCM ) - это разновидность модели климата . В нем используется математическая модель общей циркуляции атмосферы планеты или океана. Он использует уравнения Навье – Стокса на вращающейся сфере с термодинамическими членами для различных источников энергии ( излучение , скрытая теплота ). Эти уравнения являются основой компьютерных программ, используемых для моделирования атмосферы или океанов Земли. Атмосферные и океанические GCM (AGCM и OGCM ) являются ключевыми компонентами наряду с компонентами морского льда и поверхности суши .

Глобальные модели климата и глобальные климатические модели используются для прогнозирования погоды , понимания климата и прогнозирования изменения климата .

Версии, предназначенные для климатических приложений в масштабе времени от десятилетия до столетия, были первоначально созданы Сюкуро Манабе и Кирком Брайаном в Лаборатории геофизической гидродинамики (GFDL) в Принстоне, штат Нью-Джерси . [1] Эти модели основаны на интеграции множества уравнений динамики жидкости, химии, а иногда и биологии.

Терминология [ править ]

Аббревиатура GCM первоначально расшифровывалась как General Circulation Model . Недавно вошло в употребление второе значение, а именно « Глобальная климатическая модель» . Хотя они не относятся к одному и тому же, модели общей циркуляции обычно являются инструментами, используемыми для моделирования климата , и, следовательно, эти два термина иногда используются как взаимозаменяемые. Однако термин «глобальная климатическая модель» неоднозначен и может относиться к интегрированной структуре, которая включает несколько компонентов, включая модель общей циркуляции, или может относиться к общему классу климатических моделей, которые используют различные средства для математического представления климата.

История [ править ]

Смотрите также: Численный прогноз погоды § История

В 1956 году Норман Филлипс разработал математическую модель, которая могла реалистично отображать месячные и сезонные закономерности в тропосфере . Это стала первой успешной климатической моделью . [2] [3] После работы Филлипса несколько групп начали работать над созданием GCM. [4] Первый, объединяющий океанические и атмосферные процессы, был разработан в конце 1960-х годов в лаборатории геофизической гидродинамики NOAA . [1] К началу 1980-х годов Национальный центр атмосферных исследований США разработал модель атмосферы сообщества; эта модель постоянно совершенствовалась. [5]В 1996 году начались работы по моделированию типов почвы и растительности. [6] Позже Хедли Центр прогнозирования климата и исследований «s HadCM3 модель связанных элементов океан-атмосфера. [4] Роль гравитационных волн была добавлена ​​в середине 1980-х годов. Гравитационные волны необходимы для точного моделирования циркуляции в региональном и глобальном масштабе. [7]

Модели атмосферы и океана [ править ]

Дополнительная информация: модель атмосферы и модель океана.

Атмосферные (AGCM) и океанические GCM (OGCM) могут быть объединены для формирования модели общей циркуляции, связанной с атмосферой и океаном (CGCM или AOGCM). С добавлением подмоделей, таких как модель морского льда или модель эвапотранспирации над сушей, МОЦАО становятся основой для полной климатической модели. [8]

Структура [ править ]

Трехмерные (точнее четырехмерные) МОК применяют дискретные уравнения для движения жидкости и интегрируют их вперед во времени. Они содержат параметризации для таких процессов, как конвекция, которые происходят в слишком малых масштабах, чтобы их можно было разрешить напрямую.

Простая модель общей циркуляции (SGCM) состоит из динамического ядра, которое связывает такие свойства, как температура, с другими, такими как давление и скорость. Примерами являются программы, которые решают примитивные уравнения с учетом подводимой энергии и диссипации энергии в виде зависящего от масштаба трения , так что атмосферные волны с наивысшими волновыми числами наиболее ослабляются. Такие модели могут использоваться для изучения атмосферных процессов, но не подходят для климатических прогнозов.

Атмосферные GCM (AGCM) моделируют атмосферу (и обычно также содержат модель поверхности суши) с использованием наложенных температур морской поверхности (SST). [9] Они могут включать химию атмосферы.

AGCM состоят из динамического ядра, которое интегрирует уравнения движения жидкости, как правило, для:

  • поверхностное давление
  • горизонтальные составляющие скорости в слоях
  • температура и водяной пар в слоях
  • излучение, разделенное на солнечное / коротковолновое и наземное / инфракрасное / длинноволновое
  • параметры для:
    • конвекция
    • наземные процессы
    • альбедо
    • гидрология
    • облачность

GCM содержит прогностические уравнения, которые являются функцией времени (обычно ветра, температуры, влажности и приземного давления) вместе с диагностическими уравнениями , которые оцениваются на их основе за определенный период времени. Например, давление на любой высоте может быть диагностировано путем применения уравнения гидростатики к прогнозируемому давлению на поверхности и прогнозируемым значениям температуры между поверхностью и интересующей высотой. Давление используется для вычисления силы градиента давления в уравнении ветра, зависящем от времени.

OGCM моделируют океан (с наложенными потоками из атмосферы) и могут содержать модель морского льда . Например, стандартное разрешение HadOM3 составляет 1,25 градуса по широте и долготе, с 20 вертикальными уровнями, что дает примерно 1 500 000 переменных.

AOGCM (например, HadCM3 , GFDL CM2.X ) объединяют две подмодели. Они устраняют необходимость указывать потоки через границу поверхности океана. Эти модели являются основой для модельных прогнозов будущего климата, которые обсуждаются МГЭИК . МОЦАО усваивают как можно больше процессов. Они использовались для прогнозирования в региональном масштабе. В то время как более простые модели обычно поддаются анализу, а их результаты легче понять, МОЦАО может быть почти так же сложно анализировать, как и сам климат.

Сетка [ править ]

Уравнения жидкости для AGCM делаются дискретными с использованием метода конечных разностей или спектрального метода . Для конечных разностей на атмосферу накладывается сетка. В простейшей сетке используется постоянный угловой интервал сетки (т. Е. Сетка широты / долготы). Однако чаще используются сетки непрямоугольной формы (например, икосаэдрические) и сетки переменного разрешения [10] . [11] Модель LMDz может быть устроена так, чтобы давать высокое разрешение по любому заданному участку планеты. HadGEM1 (и другие модели океана) используют сетку океана с более высоким разрешением в тропиках, чтобы помочь разрешить процессы, которые считаются важными для Южного колебания Эль-Ниньо (ENSO). Спектральные модели обычно используютгауссова сетка , из-за математики преобразования между спектральным пространством и пространством точек сетки. Типичное разрешение AGCM составляет от 1 до 5 градусов по широте или долготе: HadCM3, например, использует 3,75 градуса по долготе и 2,5 градуса по широте, давая сетку 96 на 73 точки (96 x 72 для некоторых переменных); и имеет 19 вертикальных уровней. В результате получается примерно 500 000 «основных» переменных, поскольку каждая точка сетки имеет четыре переменных ( u , v , T , Q ), хотя полный подсчет даст больше (облака; уровни почвы). HadGEM1 использует сетку с координатами 1,875 градуса по долготе и 1,25 градуса по широте в атмосфере; HiGEM, вариант с высоким разрешением, использует 1,25 x 0,83 градуса соответственно. [12]Это разрешение ниже, чем обычно используется для прогнозирования погоды. [13] Разрешение океана обычно выше, например, HadCM3 имеет 6 точек сетки океана на каждую точку сетки атмосферы по горизонтали.

Для стандартной конечно-разностной модели равномерные линии сетки сходятся к полюсам. Это привело бы к вычислительной нестабильности (см. Условие CFL ), и поэтому переменные модели должны быть отфильтрованы по линиям широты, близким к полюсам. Модели океана также страдают от этой проблемы, если только не используется вращающаяся сетка, в которой Северный полюс смещен на близлежащий участок суши. Спектральные модели не страдают этой проблемой. В некоторых экспериментах используются геодезические сетки [14] и икосаэдрические сетки, которые (будучи более однородными) не имеют проблем с полюсами. Другой подход к решению проблемы шага сетки состоит в том, чтобы деформировать декартов куб так , чтобы он покрыл поверхность сферы. [15]

Буферизация потока [ править ]

Некоторые ранние версии AOGCM требовали специального процесса « коррекции потока.«для достижения стабильного климата. Это стало результатом отдельно подготовленных моделей океана и атмосферы, каждая из которых использовала неявный поток от другого компонента, отличный от того, который мог бы произвести этот компонент. Такая модель не соответствовала наблюдениям. Однако, если потоки были« скорректированы » , факторы, которые привели к этим нереалистичным потокам, могут быть нераспознаны, что может повлиять на чувствительность модели. В результате подавляющее большинство моделей, используемых в текущем раунде отчетов МГЭИК, их не используют. Усовершенствования модели, которые теперь делают поправки на потоки ненужными включают улучшенную физику океана, улучшенное разрешение как в атмосфере, так и в океане, а также более физически согласованную связь между подмоделями атмосферы и океана. Улучшенные модели теперь остаются стабильными,многовековые модели приземного климата, которые считаются достаточно качественными, чтобы их можно было использовать для климатических прогнозов.[16]

Конвекция [ править ]

Влажная конвекция высвобождает скрытое тепло и играет важную роль в энергетическом балансе Земли. Конвекция возникает в слишком маленьком масштабе, чтобы ее можно было разрешить с помощью климатических моделей, и, следовательно, ее необходимо обрабатывать с помощью параметров. Это делалось с 1950-х годов. Акио Аракава проделал большую часть ранних работ, и варианты его схемы все еще используются [17], хотя сейчас используется множество различных схем. [18] [19] [20] Облака также обычно обрабатываются с помощью параметра из-за того же недостатка масштаба. Ограниченное понимание облаков ограничило успех этой стратегии, но не из-за некоторых присущих этому методу недостатков. [21]

Программное обеспечение [ править ]

Большинство моделей включают программное обеспечение для диагностики широкого спектра переменных для сравнения с данными наблюдений или исследований атмосферных процессов . Примером может служить 2-метровая температура, которая является стандартной высотой для приповерхностных наблюдений за температурой воздуха. Эта температура не предсказывается напрямую из модели, а определяется из температуры поверхности и самого низкого уровня модельного слоя. Другое программное обеспечение используется для создания сюжетов и анимации.

Прогнозы [ править ]

Основная статья: Глобальное потепление
Воспроизвести медиа
Прогнозируемая среднегодовая температура приземного воздуха с 1970 по 2100 годы на основе сценария выбросов SRES A1B с использованием климатической модели NOAA GFDL CM2.1 (предоставлено лабораторией геофизической гидродинамики NOAA ). [22]

Связанные МОЦАО используют моделирование переходного климата для прогнозирования изменений климата при различных сценариях. Это могут быть идеализированные сценарии (чаще всего выбросы CO 2 увеличиваются на 1% в год) или основанные на недавней истории (обычно «IS92a» или, в последнее время, сценарии SRES ). Какие сценарии наиболее реалистичны, остается неясным.

2001 МГЭИК Третьего доклада об оценке F igure 9.3 показывает средний глобальный отклик 19 различных моделей в сочетании с идеализированным экспериментом , в котором выбросы увеличились на 1% в год. [23] На рис. 9.5 показан отклик меньшего числа моделей на более свежие тенденции. Для 7 показанных здесь климатических моделей изменение температуры до 2100 года варьируется от 2 до 4,5 ° C со средним значением около 3 ° C.

Сценарии будущего не включают неизвестные события - например, извержения вулканов или изменения солнечного воздействия. Считается, что эти эффекты незначительны по сравнению с воздействием парниковых газов (ПГ) в долгосрочной перспективе, но, например, крупные извержения вулканов могут оказывать существенный временный охлаждающий эффект.

Выбросы ПГ человека являются исходными данными модели, хотя можно также включить экономическую / технологическую подмодель, чтобы обеспечить их. Уровни атмосферных парниковых газов обычно вводятся в качестве входных данных, хотя для расчета таких уровней можно включить модель углеродного цикла, отражающую процессы растительности и океана.

Сценарии выбросов [ править ]

См. Также: Экономика глобального потепления: сценарии
Прогнозируемое изменение среднегодовой температуры приземного воздуха с конца 20-го века до середины 21-го века на основе сценария выбросов SRES A1B (предоставлено лабораторией геофизической гидродинамики NOAA ). [22]

Для шести маркерных сценариев СДСВ МГЭИК (2007: 7–8) дала «наилучшую оценку» повышения средней глобальной температуры (2090–2099 гг. По сравнению с периодом 1980–1999 гг.) На 1,8–4,0 ° C. [24] За тот же период времени «вероятный» диапазон (вероятность более 66%, на основе экспертной оценки) для этих сценариев был для повышения средней глобальной температуры на 1,1–6,4 ° C. [24]

В 2008 году в исследовании были сделаны климатические прогнозы с использованием нескольких сценариев выбросов. [25] В сценарии, когда глобальные выбросы начнут сокращаться к 2010 году, а затем будут снижаться устойчивыми темпами на 3% в год, вероятное повышение средней глобальной температуры к 2050 году прогнозировалось на 1,7 ° C выше доиндустриального уровня, увеличиваясь до около 2 ° C к 2100 году. В прогнозе, разработанном для моделирования будущего, в котором не будут предприниматься никакие усилия по сокращению глобальных выбросов, вероятное повышение глобальной средней температуры прогнозировалось на 5,5 ° C к 2100 году. Повышение до 7 ° C считалось возможным, хотя и менее вероятным.

Другой сценарий без сокращения привел к среднему потеплению над сушей (2090–1999 гг. По сравнению с периодом 1980–99 гг.) На 5,1 ° C. Согласно тому же сценарию выбросов, но с другой моделью, прогнозируемое медианное потепление составило 4,1 ° C. [26]

Точность модели [ править ]

Ошибки SST в HadCM3
Осадки в Северной Америке от различных моделей
Прогнозы температуры на основе некоторых климатических моделей с учетом сценария выбросов СДСВ A2

МОЦАО усваивают столько процессов, сколько достаточно изучено. Однако они все еще находятся в стадии разработки, и остаются существенные неопределенности. Они могут быть связаны с моделями других процессов в моделях системы Земли , таких как углеродный цикл , чтобы улучшить обратную связь модели. Самые последние моделирование показывает «правдоподобное» согласие с измеренными аномалиями температуры за последние 150 лет, когда это вызвано наблюдаемыми изменениями в парниковых газах и аэрозолях. Согласованность улучшается за счет включения как естественных, так и антропогенных воздействий. [27] [28] [29]

Тем не менее несовершенные модели могут дать полезные результаты. ГЦМ способны воспроизводить общие характеристики наблюдаемой глобальной температуры за последнее столетие. [27]

Споры о том, как согласовать прогнозы климатических моделей о том, что потепление верхних слоев атмосферы (тропосферы) должно быть больше, чем наблюдаемое потепление поверхности, некоторые из которых, казалось, показали обратное [30] , после пересмотра данных разрешились в пользу моделей.

Эффекты облачности представляют собой значительную область неопределенности в климатических моделях. Облака имеют конкурирующее влияние на климат. Они охлаждают поверхность, отражая солнечный свет в космос; они нагревают его, увеличивая количество инфракрасного излучения, передаваемого из атмосферы на поверхность. [31] В отчете МГЭИК 2001 г. возможные изменения облачного покрова были выделены как основная неопределенность в прогнозировании климата. [32] [33]

Исследователи климата во всем мире используют климатические модели для понимания климатической системы. Были опубликованы тысячи статей об исследованиях, основанных на моделях. Частью этого исследования является улучшение моделей.

В 2000 году сравнение измерений и десятков моделей GCM вызванных ЭНСО тропических осадков, водяного пара, температуры и уходящей длинноволновой радиации обнаружило сходство между измерениями и моделированием большинства факторов. Однако смоделированное изменение количества осадков было примерно на четверть меньше наблюдаемого. Ошибки в моделировании осадков подразумевают ошибки в других процессах, например ошибки в скорости испарения, которая обеспечивает влагу для создания осадков. Другая возможность состоит в том, что спутниковые измерения ошибочны. Либо означает, что для отслеживания и прогнозирования таких изменений необходим прогресс. [34]

Точные масштабы будущих изменений климата все еще не определены; [35] для конца 21-го века (с 2071 по 2100 год) для сценария A2 СДСВ изменение глобального среднего изменения SAT от AOGCM по сравнению с 1961 по 1990 год составляет +3,0 ° C (5,4 ° F), а диапазон составляет + От 1,3 до +4,5 ° C (от +2,3 до 8,1 ° F).

В Пятом оценочном отчете МГЭИК подтверждается «очень высокая уверенность в том, что модели воспроизводят общие черты глобального повышения среднегодовой приземной температуры за исторический период». Однако в отчете также отмечалось, что скорость потепления за период 1998–2012 гг. Была ниже, чем прогнозировалось 111 из 114 климатических моделей Проекта взаимного сравнения связанных моделей. [36]

Отношение к прогнозированию погоды [ править ]

Глобальные климатические модели, используемые для климатических прогнозов, похожи по структуре (и часто используют компьютерный код) числовых моделей для прогнозирования погоды , но, тем не менее, логически различны.

Большинство прогнозов погоды делается на основе интерпретации результатов численной модели. Поскольку прогнозы обычно составляют несколько дней или недель, а температура поверхности моря изменяется относительно медленно, такие модели обычно не содержат модели океана, а полагаются на введенные ТПМ. Они также требуют точных начальных условий для начала прогноза - обычно они берутся из результатов предыдущего прогноза, смешанных с наблюдениями. Прогнозы погоды требуются с более высоким временным разрешением, чем прогнозы климата, часто с точностью до часа по сравнению со среднемесячными или годовыми средними показателями климата. Однако, поскольку прогнозы погоды охватывают только около 10 дней, модели также можно запускать с более высоким разрешением по вертикали и горизонтали, чем в климатическом режиме. В настоящее время ЕЦСППработает с разрешением 9 км (5,6 миль) [37], в отличие от шкалы от 100 до 200 км (от 62 до 124 миль), используемой в типичных прогонах климатических моделей. Часто локальные модели запускаются с использованием результатов глобальной модели для граничных условий для достижения более высокого местного разрешения: например, Метеорологическое бюро запускает мезомасштабную модель с разрешением 11 км (6,8 миль) [38], охватывающую Великобританию, и различные агентства в Великобритании. США используют такие модели, как модели NGM и NAM. Как и большинство глобальных моделей численного прогнозирования погоды, таких как GFS , глобальные климатические модели часто представляют собой спектральные модели [39], а не сеточные модели. Спектральные модели часто используются для глобальных моделей, потому что некоторые вычисления при моделировании могут выполняться быстрее, что сокращает время выполнения.

Вычисления [ править ]

В климатических моделях используются количественные методы для моделирования взаимодействия атмосферы , океанов, поверхности суши и льда .

Все климатические модели учитывают поступающую энергию в виде коротковолнового электромагнитного излучения , в основном видимого и коротковолнового (ближнего) инфракрасного диапазона , а также исходящую энергию в виде длинноволнового (дальнего) инфракрасного электромагнитного излучения от Земли. Любой дисбаланс приводит к изменению температуры .

Наиболее обсуждаемая модель последних лет относятся температура выбросы из парниковых газов . Эти модели прогнозируют тенденцию к повышению показателей температуры поверхности , а также более быстрое повышение температуры на больших высотах. [40]

Трехмерные (или, точнее, четыре, поскольку время также считается) размерные GCM дискретизируют уравнения движения жидкости и переноса энергии и интегрируют их с течением времени. Они также содержат параметризации для таких процессов, как конвекция, которые происходят в слишком малых масштабах, чтобы их можно было разрешить напрямую.

Атмосферные GCM (AGCM) моделируют атмосферу и устанавливают температуру поверхности моря в качестве граничных условий. Связанные ГМЦ атмосфера-океан (МОЦАО, например, HadCM3 , EdGCM , GFDL CM2.X , ARPEGE-Climat [41] ) объединяют две модели.

Модели варьируются по сложности:

  • Простая модель лучистой теплопередачи рассматривает землю как единую точку и усредняет исходящую энергию.
  • Его можно расширить по вертикали (радиационно-конвективные модели) или по горизонтали.
  • Наконец, (связанные) модели глобального климата атмосфера- океан - морской лед дискретизируют и решают полные уравнения для переноса массы и энергии и лучистого обмена.
  • Коробчатые модели рассматривают потоки в океанских бассейнах и внутри них.

Другие подмодели могут быть взаимосвязаны, например, землепользование , что позволяет исследователям прогнозировать взаимодействие между климатом и экосистемами.

Сравнение с другими моделями климата [ править ]

Основная статья: Климатическая модель

Модели земных систем средней сложности (EMIC) [ править ]

Основная статья: Модель земных систем средней сложности

Модель Climber-3 использует 2,5-мерную статистико-динамическую модель с разрешением 7,5 ° × 22,5 ° и временным шагом 1/2 дня. Подмодель океана - это MOM-3 ( Modular Ocean Model ) с сеткой 3,75 ° × 3,75 ° и 24 вертикальными уровнями. [42]

Радиационно-конвективные модели (RCM) [ править ]

Одномерные радиационно-конвективные модели использовались для проверки основных климатических предположений в 1980-х и 1990-х годах. [43]

Модели земной системы [ править ]

ГКМ могут составлять часть моделей системы Земли , например, объединяя модели ледяного покрова для динамики ледяных щитов Гренландии и Антарктики и одну или несколько моделей переноса химических веществ (СТМ) для видов, важных для климата. Таким образом, модель переноса химического состава углерода может позволить GCM лучше прогнозировать антропогенные изменения концентраций углекислого газа . Кроме того, этот подход позволяет учитывать обратную связь между системами: например, химико-климатические модели позволяют изучать влияние изменения климата на озоновую дыру . [44]

См. Также [ править ]

  • Проект взаимного сравнения атмосферных моделей (AMIP)
  • Измерение атмосферной радиации (ARM) (в США)
  • Симулятор Земли
  • Глобальная многомасштабная модель окружающей среды
  • Модель ледяного покрова
  • Промежуточная модель общей циркуляции
  • НКАР
  • Прогностическая переменная

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b c «Первая климатическая модель» . 200-летие NOAA. 2007 г.
  2. ↑ Филлипс, Норман А. (апрель 1956 г.). «Общая циркуляция атмосферы: численный эксперимент». Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества . 82 (352): 123–154. Bibcode : 1956QJRMS..82..123P . DOI : 10.1002 / qj.49708235202 .
  3. ^ Кокс, Джон Д. (2002). Наблюдатели за бурей . John Wiley & Sons, Inc. стр. 210 . ISBN 978-0-471-38108-2.
  4. ^ a b Линч, Питер (2006). «Интеграции ENIAC». Появление численного прогноза погоды . Издательство Кембриджского университета . С. 206–208. ISBN 978-0-521-85729-1.
  5. ^ Коллинз, Уильям Д .; и другие. (Июнь 2004 г.). «Описание модели атмосферы сообщества NCAR (CAM 3.0)» (PDF) . Университетская корпорация атмосферных исследований .
  6. ^ Xue, Юнкан & Michael J. Fennessey (20 марта 1996). «Влияние свойств растительности на прогноз погоды в США летом». Журнал геофизических исследований . Американский геофизический союз . 101 (D3): 7419. Bibcode : 1996JGR ... 101.7419X . CiteSeerX 10.1.1.453.551 . DOI : 10.1029 / 95JD02169 . 
  7. ^ McGuffie, К. и А. Хендерсон-Селлерс (2005). Праймер для моделирования климата . Джон Вили и сыновья. п. 188. ISBN 978-0-470-85751-9.
  8. ^ "Pubs.GISS: Sun and Hansen 2003: моделирование климата для 1951-2050 годов с объединенной моделью атмосферы и океана" . pubs.giss.nasa.gov . 2003 . Проверено 25 августа 2015 года .
  9. ^ "Проект взаимного сравнения атмосферных моделей" . Программа диагностики и взаимного сравнения климатических моделей, Ливерморская национальная лаборатория им . Лоуренса . Проверено 21 апреля 2010 года .
  10. ^ Jablonowski, C .; Herzog, M .; Пеннер, Дж. Э .; Oehmke, RC; Стаут, QF; ван Леер, Б. (2004). «Адаптивные сетки для моделей погоды и климата». CiteSeerX 10.1.1.60.5091 .  Цитировать журнал требует |journal=( помощь )См. Также Яблоновский, Кристиана. «Адаптивное уточнение сетки (AMR) для моделей погоды и климата» . Архивировано 28 августа 2016 года . Проверено 24 июля 2010 года .
  11. ^ Документация NCAR Command Language: неоднородные сетки, которые NCL может очерчивать. Архивировано 3 марта 2016 г. на Wayback Machine (последнее посещение - 24 июля 2010 г.)
  12. ^ "Домашняя страница Глобального моделирования окружающей среды высокого разрешения (HiGEM)" . Совет по исследованию окружающей среды и метеорологическое бюро. 18 мая 2004 г.
  13. ^ «Мезомасштабное моделирование» . Архивировано из оригинального 29 декабря 2010 года . Проверено 5 октября 2010 года .
  14. ^ «Модель климата будет первой, в которой будет использоваться геодезическая сетка» . Новости науки университета Дейли. 24 сентября 2001 г.
  15. ^ "Привязка сферы" . MIT GCM . Проверено 9 сентября 2010 года .
  16. ^ «Третий оценочный отчет МГЭИК - Изменение климата 2001 - Полные онлайн-версии» . МГЭИК. Архивировано из оригинала 12 января 2014 года . Проверено 12 января 2014 .
  17. ^ «Вычислительное устройство Аракавы» . Aip.org . Проверено 18 февраля 2012 года .
  18. ^ "Отчет COLA 27" . Grads.iges.org. 1 июля 1996 года Архивировано из оригинала 6 февраля 2012 года . Проверено 18 февраля 2012 года .
  19. ^ «Таблица 2-10» . Pcmdi.llnl.gov . Проверено 18 февраля 2012 года .
  20. ^ «Таблица элементарных характеристик модели CMIP» . Rainbow.llnl.gov. 2 декабря 2004 . Проверено 18 февраля 2012 года .
  21. ^ "Общие модели циркуляции атмосферы" . Aip.org . Проверено 18 февраля 2012 года .
  22. ^ a b Лаборатория геофизической гидродинамики NOAA (GFDL) (9 октября 2012 г.), NOAA GFDL Climate Research Highlights Галерея изображений: Паттерны парникового потепления , NOAA GFDL
  23. ^ «Изменение климата 2001: научная основа» . Grida.no. Архивировано из оригинального 18 февраля 2012 года . Проверено 18 февраля 2012 года .
  24. ^ a b «Глава 3: Прогнозируемое изменение климата и его последствия» . Четвертый оценочный доклад МГЭИК: Изменение климата 2007: Сводный отчет: Сводный отчет для политиков ., в МГЭИК AR4 SYR 2007
  25. Перейти ↑ Pope, V. (2008). «Метеорологическое бюро: научные данные для ранних действий по борьбе с изменением климата» . Веб-сайт Метеорологического бюро. Архивировано из оригинального 29 декабря 2010 года.
  26. ^ Соколов, А.П .; и другие. (2009). «Вероятностный прогноз климата 21 века на основе неопределенностей в выбросах (без учета политики) и климатических параметров» (PDF) . Журнал климата . 22 (19): 5175–5204. Bibcode : 2009JCli ... 22.5175S . DOI : 10.1175 / 2009JCLI2863.1 .
  27. ^ a b IPCC, Резюме для политиков, заархивировано 7 марта 2016 г. в Wayback Machine , рис. 4 Архивировано 21 октября 2016 г. в Wayback Machine , в IPCC TAR WG1 (2001), Houghton, JT; Ding, Y .; Григгс, диджей; Noguer, M .; van der Linden, PJ; Дай, X .; Maskell, K .; Джонсон, Калифорния (ред.), Изменение климата 2001: Научная основа , Вклад Рабочей группы I в Третий оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата, Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-80767-8, Архивируются с оригинала на 15 декабря 2019(pb: 0-521-01495-6 ).
  28. ^ «Моделирование глобального потепления 1860–2000» . Архивировано из оригинального 27 мая 2006 года.
  29. ^ «Десятилетний прогноз 2013» . Метеорологический офис . Январь 2014.
  30. ^ Национальный академий Пресссайт прессрелиз, 12 января 2000: Примирение Наблюдения глобальной температуры изменения .
  31. ^ НАСА Старт на сайте исследования космоса: парниковый эффект . Archive.com. Восстановлено 1 октября 2012 г.
  32. ^ «Изменение климата 2001: научная основа» (PDF) . МГЭИК. п. 90.
  33. ^ Соден, Брайан Дж .; Хелд, Исаак М. (2006). «Оценка климатических обратных связей в связанных моделях океана и атмосферы» . J. Климат . 19 (14): 3354–3360. Bibcode : 2006JCli ... 19.3354S . DOI : 10.1175 / JCLI3799.1 .
  34. ^ Соден, Брайан Дж. (Февраль 2000 г.). «Чувствительность тропического гидрологического цикла к ЭНСО». Журнал климата . 13 (3): 538–549. Bibcode : 2000JCli ... 13..538S . DOI : 10.1175 / 1520-0442 (2000) 013 <0538: TSOTTH> 2.0.CO; 2 .
  35. ^ Cubasch et al. , Глава 9: Прогнозы будущего изменения климата архивации 16 апреля 2016 года в Wayback Machine , Executive Summary [ мертвая ссылка ] , в IPCC TAR РГ1 (2001), Houghton, JT; Ding, Y .; Григгс, диджей; Noguer, M .; van der Linden, PJ; Дай, X .; Maskell, K .; Джонсон, Калифорния (ред.), Изменение климата 2001: Научная основа , Вклад Рабочей группы I в Третий оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата, Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-80767-8, Архивируются с оригинала на 15 декабря 2019(pb: 0-521-01495-6 ).
  36. ^ Флато, Gregory (2013). «Оценка климатических моделей» (PDF) . МГЭИК . С. 768–769.
  37. ^ "Архивная копия" . Архивировано из оригинала 3 мая 2008 года . Проверено 7 февраля +2016 .CS1 maint: заархивированная копия как заголовок ( ссылка ) Информационный бюллетень ЕЦСПП весна 2016 г.
  38. ^ [1]
  39. ^ "Что такое модели общей циркуляции (GCM)?" . Das.uwyo.edu . Проверено 18 февраля 2012 года .
  40. ^ Meehl et al. , Изменение климата 2007 Глава 10: Глобальные прогнозы климата Архивировано 15 апреля 2016 г. в Wayback Machine , [ необходима страница ] в AR4 WG1 МГЭИК (2007), Solomon, S .; Qin, D .; Manning, M .; Chen, Z .; Marquis, M .; Аверит, КБ; Тиньор, М .; Миллер, Х.Л. (ред.), Изменение климата 2007: основы физических наук , вклад Рабочей группы I в Четвертый оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата, Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-88009-1(pb: 978-0-521-70596-7 )
  41. ^ Домашняя страница ARPEGE-Climat, версия 5.1 Архивировано 4 января 2016 г. на Wayback Machine , 3 сентября 2009 г. Дата обращения 1 октября 2012 г. Домашняя страница ARPEGE-Climat Архивировано 19 февраля 2014 г. на Wayback Machine , 6 августа 2009 г. Дата обращения 1 октября 2012 г.
  42. ^ "emics1" . www.pik-potsdam.de . Проверено 25 августа 2015 года .
  43. ^ Ван, WC; Камень PH (1980). «Влияние обратной связи альбедо льда на глобальную чувствительность в одномерной радиационно-конвективной модели климата» . J. Atmos. Sci . 37 (3): 545–52. Bibcode : 1980JAtS ... 37..545W . DOI : 10.1175 / 1520-0469 (1980) 037 <0545: EOIAFO> 2.0.CO; 2 .
  44. ^ Аллен, Джинни (февраль 2004 г.). «Танго в атмосфере: озон и изменение климата» . Земная обсерватория НАСА.
  • IPCC AR4 SYR (2007), Основная группа авторов ; Пачаури, РК; Райзингер, А. (ред.), Изменение климата 2007: Обобщающий отчет (SYR) , Вклад рабочих групп I, II и III в Четвертый оценочный отчет (AR4) Межправительственной группы экспертов по изменению климата, Женева , Швейцария: IPCC, ISBN 978-92-9169-122-7.

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Ян Роулстон и Джон Норбери (2013). Невидимый во время бури: роль математики в понимании погоды . Издательство Принстонского университета. ISBN 978-0691152721.

Внешние ссылки [ править ]

  • ДО5 МГЭИК, Оценка климатических моделей
  • «Моделирование климата высокого разрешения» . - с медиа, включая видео, анимацию, подкасты и стенограммы климатических моделей
  • «Гибкая система моделирования (FMS)» . Лаборатория геофизической гидродинамики . - Гибкая система моделирования GFDL, содержащая код для климатических моделей
  • Программа диагностики и взаимного сравнения климатических моделей (PCMDI / CMIP)
  • Национальная система архива и распространения операционных моделей (NOMADS)
  • Центр климатических прогнозов и исследований Хэдли  - информация о модели
  • Модель климатической системы сообщества NCAR / UCAR (CESM)
  • Прогнозирование климата, моделирование сообщества
  • NASA / GISS, модель GCM для первичных исследований
  • EDGCM / NASA: Образовательное моделирование глобального климата
  • NOAA / GFDL
  • MAOAM: Наблюдение и моделирование марсианской атмосферы / MPI и MIPT