Климатическая модель

Численные модели климата (или модели климатической системы ) — это математические модели , которые могут моделировать взаимодействие важных факторов климата . Этими движущими силами являются атмосфера , океаны , поверхность суши и лед . Ученые используют климатические модели для изучения динамики климатической системы и для прогнозирования будущего климата и его изменения . Климатические модели также могут быть качественными (т.е. не числовыми) и содержать повествования, в основном описательные, о возможном будущем. ^[1]

Климатические модели учитывают поступающую энергию Солнца, а также исходящую энергию Земли. Дисбаланс приводит к изменению температуры . Поступающая от Солнца энергия имеет форму коротковолнового электромагнитного излучения , в основном видимого и коротковолнового (ближнего) инфракрасного диапазона . Исходящая энергия имеет форму длинноволновой (дальней) инфракрасной электромагнитной энергии. Эти процессы являются частью парникового эффекта .

Климатические модели различаются по сложности. Например, простая модель лучистой теплопередачи рассматривает Землю как одну точку и усредняет исходящую энергию. Его можно расширить по вертикали (радиационно-конвективные модели) и по горизонтали. Более сложными моделями являются совмещенные атмосфера-океан- морской лед модели глобального климата . Эти типы моделей решают полные уравнения массопереноса, переноса энергии и лучистого обмена. Кроме того, другие типы моделей могут быть связаны между собой. Например, модели системы Земли включают также землепользование , а также изменения в землепользовании . Это позволяет исследователям предсказывать взаимодействие между климатом и экосистемами .

Климатические модели представляют собой системы дифференциальных уравнений, основанные на основных законах физики , движения жидкостей и химии . Ученые делят планету на трехмерную сетку и применяют к этой сетке основные уравнения. Атмосферные модели рассчитывают ветер , теплопередачу , радиацию , относительную влажность и гидрологию поверхности в пределах каждой сетки и оценивают взаимодействие с соседними точками. Они сочетаются с океаническими моделями для моделирования изменчивости и изменений климата , которые происходят в разных временных масштабах из-за смещения океанских течений и гораздо большего совокупного объема и теплоемкости мирового океана. внешние факторы Могут также применяться перемен. Включение модели ледникового покрова лучше учитывает долгосрочные последствия, такие как повышение уровня моря .

Использование

Существует три основных типа учреждений, в которых разрабатываются, внедряются и используются климатические модели:

Национальные метеорологические службы. Большинство национальных метеорологических служб имеют отдел климатологии .
Университеты: Соответствующие факультеты включают атмосферные науки, метеорологию, климатологию и географию.
Национальные и международные исследовательские лаборатории: примеры включают Национальный центр атмосферных исследований (NCAR, в Боулдере, Колорадо , США), Лабораторию геофизической гидродинамики (GFDL, в Принстоне, Нью-Джерси , США), Национальную лабораторию Лос-Аламоса , Центр Хэдли. по прогнозированию климата и исследованиям (в Эксетере , Великобритания), Институту метеорологии Макса Планка в Гамбурге, Германия, или Лаборатории наук о климате и окружающей среде (LSCE), Франция.

Большие климатические модели необходимы, но они не идеальны. Внимание по-прежнему необходимо уделять реальному миру (что происходит и почему). Глобальные модели необходимы для усвоения всех наблюдений, особенно из космоса (спутников), и проведения всестороннего анализа происходящего, а затем их можно использовать для составления прогнозов. Простые модели играют роль, которой широко злоупотребляют и не учитывают такие упрощения, как отсутствие круговорота воды. ^[2]

Модели общей циркуляции (МОЦ)

Климатические модели представляют собой системы дифференциальных уравнений, основанные на основных законах физики , движения жидкостей 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 пределах каждой сетки и оценивают взаимодействие с соседними точками. ^[3]

Модель общей циркуляции (МОЦ) — это разновидность климатической модели. Он использует математическую модель общей циркуляции планетарной атмосферы или океана. Он использует уравнения Навье-Стокса на вращающейся сфере с термодинамическими членами для различных источников энергии ( излучение , скрытое тепло ). Эти уравнения лежат в основе компьютерных программ, используемых для моделирования атмосферы и океанов Земли. Атмосферные и океанические МОЦ (AGCM и OGCM ) являются ключевыми компонентами наряду с компонентами морского льда и поверхности суши .

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

Атмосферные GCM (AGCM) моделируют атмосферу и задают температуру поверхности моря в качестве граничных условий. Связанные GCM атмосфера-океан (AOGCM, например HadCM3 , EdGCM , GFDL CM2.X , ARPEGE-Climat) ^[4] объединить две модели. Первая модель климата общей циркуляции, сочетающая в себе как океанические, так и атмосферные процессы, была разработана в конце 1960-х годов в NOAA . Лаборатории геофизической гидродинамики ^[5] МОЦАО представляют собой вершину сложности климатических моделей и учитывают максимально возможное количество процессов. Однако они все еще находятся в стадии разработки, и неопределенность остается. Они могут быть связаны с моделями других процессов, таких как углеродный цикл , чтобы лучше моделировать эффекты обратной связи. Такие интегрированные мультисистемные модели иногда называют «моделями системы Земли» или «моделями глобального климата».

Версии, предназначенные для климатических приложений в масштабе от десятилетия до столетия, были первоначально созданы Сюкуро Манабе и Кирком Брайаном в Лаборатории геофизической гидродинамики (GFDL) в Принстоне, штат Нью-Джерси . ^[3] Эти модели основаны на интеграции множества гидродинамических, химических и иногда биологических уравнений.

Модели энергетического баланса (EBM)

Моделирование климатической системы в полном трехмерном пространстве и времени было непрактичным до создания крупных вычислительных мощностей, начиная с 1960-х годов. Чтобы начать понимать, какие факторы могли изменить палеоклиматическое состояние Земли, необходимо уменьшить составляющую и размерную сложность системы. Простая количественная модель, которая уравновешивала поступающую/исходящую энергию, была впервые разработана для атмосферы в конце 19 века. ^[6] Другие EBM аналогичным образом стремятся к экономичному описанию приземных температур, применяя ограничение сохранения энергии к отдельным столбцам системы Земля-атмосфера. ^[7]

К основным особенностям EBM относятся их относительная концептуальная простота и способность иногда вырабатывать аналитические решения . ^[8]^: 19 Некоторые модели учитывают влияние особенностей океана, суши или льда на баланс поверхности. Другие включают взаимодействие с частями водного цикла или углеродного цикла . Разнообразие этих и других сокращенных системных моделей может быть полезно для специализированных задач, дополняющих GCM, особенно для устранения разрывов между моделированием и пониманием. ^[9]^[10]

Нульмерные модели

Нульмерные модели рассматривают Землю как точку в пространстве, аналогичную бледно-голубой точке, которую видит «Вояджер-1» , или взгляду астронома на очень далекие объекты. Этот безразмерный взгляд, хотя и весьма ограничен, все же полезен, поскольку законы физики применимы в массовом порядке к неизвестным объектам или соответствующим сосредоточенным образом, если известны некоторые основные свойства объекта. Например, астрономы знают, что большинство планет в нашей Солнечной системе имеют некую твердую/жидкую поверхность, окруженную газообразной атмосферой.

Модель с объединенной поверхностью и атмосферой

Очень простая модель радиационного равновесия Земли:

(1-a)S\pi r^{2}=4\pi r^{2}\epsilon \sigma T^{4}

где

левая часть представляет собой общую поступающую коротковолновую мощность (в ваттах) от Солнца.
правая часть представляет собой общую исходящую длинноволновую мощность (в ваттах) от Земли, рассчитанную по закону Стефана-Больцмана .

К постоянным параметрам относятся

S — солнечная постоянная — приходящая солнечная радиация на единицу площади — около 1367 Вт·м. ⁻²
r — радиус Земли, примерно 6,371×10. ⁶ м
π — математическая константа (3,141...)
$\sigma$ — постоянная Стефана–Больцмана — примерно 5,67×10. ⁻⁸ Дж·К ⁻⁴·м ⁻²·с ⁻¹

Константа $\pi \,r^{2}$ можно вынести за скобки, получив нильмерное уравнение равновесия

(1-a)S=4\epsilon \sigma T^{4}

где

левая часть представляет собой входящий поток коротковолновой энергии от Солнца в Вт·м. ⁻²
правая часть представляет поток исходящей длинноволновой энергии от Земли в Вт·м. ⁻².

Остальные переменные параметры, специфичные для планеты, включают:

$a$ Земли — среднее альбедо , равное 0,3. ^[11]^[12]
$T$ Земли средняя температура поверхности , измеренная примерно в 288 К по состоянию на 2020 год. ^[13]
$\epsilon$ - это эффективная излучательная способность объединенной поверхности и атмосферы Земли (включая облака). Это количество от 0 до 1, которое рассчитывается из равновесия и составляет около 0,61. Для нульмерной обработки оно эквивалентно среднему значению по всем углам обзора.

Эта очень простая модель весьма поучительна. Например, он показывает чувствительность температуры к изменениям солнечной постоянной, альбедо Земли или эффективной излучательной способности Земли. Эффективная излучательная способность также измеряет силу парникового эффекта атмосферы , поскольку она представляет собой соотношение тепловых выбросов, уходящих в космос, к тем, которые исходят с поверхности. ^[14]

Рассчитанную излучательную способность можно сравнить с имеющимися данными. Все коэффициенты излучения земной поверхности находятся в диапазоне от 0,96 до 0,99. ^[15]^[16] (за исключением некоторых небольших пустынных территорий, где коэффициент может достигать 0,7). Однако облака, покрывающие около половины поверхности планеты, имеют среднюю излучательную способность около 0,5. ^[17] (которую необходимо уменьшить в четвертой степени отношения абсолютной температуры облаков к средней абсолютной температуре поверхности) и средней температуре облаков около 258 К (-15 ° C; 5 ° F). ^[18] Если принять все это должным образом во внимание, то эффективная излучательная способность Земли составит около 0,64 (средняя температура Земли 285 К (12 °C; 53 °F)). ^{[ нужна ссылка ]}

Модели с разделенными приземным и атмосферным слоями

Также были построены безразмерные модели с функционально отделенными от поверхности слоями атмосферы. Простейшей из них является нульмерная однослойная модель . ^[19] которое можно легко распространить на произвольное число слоев атмосферы. Приземный и атмосферный слой(и) характеризуются соответствующей температурой и коэффициентом излучения, но не толщиной. Применение радиационного равновесия (т.е. сохранения энергии) на границах раздела слоев дает набор связанных уравнений, которые разрешимы. ^[20]

Многослойные модели позволяют лучше оценить температуры, наблюдаемые на поверхности Земли и на уровнях атмосферы. ^[21] Они также дополнительно иллюстрируют процессы радиационной теплопередачи , лежащие в основе парникового эффекта. Количественная оценка этого явления с использованием версии однослойной модели была впервые опубликована Сванте Аррениусом в 1896 году. ^[6]

Радиационно-конвективные модели

Водяной пар является основным фактором, определяющим излучательную способность атмосферы Земли. Он влияет как на потоки радиации, так и на конвективные потоки тепла таким образом, чтобы это согласовывалось с его равновесной концентрацией и температурой в зависимости от высоты (т.е. относительной влажности распределения ). Это было показано путем уточнения модели нулевого измерения по вертикали до одномерной радиационно-конвективной модели, которая учитывает два процесса переноса энергии: ^[22]

восходящий и нисходящий перенос излучения через слои атмосферы, которые одновременно поглощают и излучают инфракрасное излучение.
перенос тепла вверх посредством конвекции воздуха и пара, что особенно важно в нижней тропосфере .

Радиационно-конвективные модели имеют преимущества перед более простыми моделями, а также закладывают основу для более сложных моделей. ^[23] Они могут более реалистично оценивать как температуру поверхности, так и изменение температуры с высотой. Они также моделируют наблюдаемое снижение температуры верхних слоев атмосферы и повышение температуры поверхности при следовых количеств других неконденсируемых парниковых газов, таких как углекислый газ . включении ^[22]

Другие параметры иногда включаются для моделирования локализованных эффектов в других измерениях и для рассмотрения факторов, которые перемещают энергию вокруг Земли. Например, влияние обратной связи с альбедо льда на глобальную чувствительность климата было исследовано с использованием одномерной радиационно-конвективной модели климата. ^[24]^[25]

Модели более высокого измерения

Нульмерную модель можно расширить, чтобы учесть энергию, переносимую горизонтально в атмосфере. Такая модель вполне может быть осреднена по зонам . Преимущество этой модели состоит в том, что она допускает рациональную зависимость местного альбедо и излучательной способности от температуры – полюса могут быть ледяными, а экватор – теплым – но отсутствие истинной динамики означает, что необходимо указать горизонтальный перенос. ^[26]

Ранние примеры включают исследования Михаила Будыко и Уильяма Д. Селлерса , которые работали над моделью Будыко-Селлерса ). ^[27]^[28] Эта работа также показала роль положительной обратной связи в климатической системе и считается основополагающей для моделей энергетического баланса с момента ее публикации в 1969 году. ^[7]^[29]

Модели систем Земли средней сложности (EMIC)

В зависимости от характера задаваемых вопросов и соответствующих временных масштабов существуют, с одной стороны, концептуальные, более индуктивные модели, а с другой стороны, модели общей циркуляции, работающие с максимально возможным в настоящее время пространственным и временным разрешением. Модели средней сложности устраняют этот пробел. Одним из примеров является модель «Альпинист-3». Его атмосфера представляет собой 2,5-мерную статистико-динамическую модель с разрешением 7,5° × 22,5° и шагом по времени полдня; океан — это MOM-3 ( Модульная модель океана ) с сеткой 3,75 × 3,75 ° и 24 вертикальными уровнями. ^[30]

Коробочные модели

Коробочные модели представляют собой упрощенные версии сложных систем, сводящие их к ящикам (или резервуарам ), связанным потоками. Предполагается, что коробки перемешаны однородно. Таким образом , внутри данного ящика концентрация любых химических веществ одинакова. Однако численность вида в данном ящике может меняться в зависимости от времени из-за поступления в ящик (или потерь) или из-за производства, потребления или разложения этого вида внутри ящика. ^{[ нужна ссылка ]}

Простые модели коробок, т.е. модель коробок с небольшим количеством коробок, свойства которых (например, их объем) не меняются со временем, часто полезны для вывода аналитических формул, описывающих динамику и устойчивую численность вида. Более сложные блочные модели обычно решаются с использованием численных методов. ^{[ нужна ссылка ]}

Боксовые модели широко используются для моделирования экологических систем или экосистем, а также в исследованиях циркуляции океана и углеродного цикла . ^[31]Они являются экземплярами многокамерной модели .

История

В 1956 году Норман Филлипс разработал математическую модель, которая реалистично отображала ежемесячные и сезонные закономерности в тропосфере. Это была первая успешная климатическая модель. ^[32]^[33] Затем несколько групп начали работать над созданием моделей общей циркуляции . ^[34] Первая модель климата общей циркуляции, объединившая океанические и атмосферные процессы, была разработана в конце 1960-х годов в Лаборатории геофизической гидродинамики , входящей в состав Национального управления океанических и атмосферных исследований США . ^[35]

К 1975 году Манабе и Ветералд разработали трехмерную модель глобального климата , которая давала примерно точное представление о текущем климате. Удвоение содержания CO ₂ в атмосфере модели привело к повышению глобальной температуры примерно на 2 °C. ^[36] Несколько других видов компьютерных моделей дали аналогичные результаты: невозможно было создать модель, которая бы напоминала реальный климат и не имела бы повышения температуры при _{CO 2} увеличении концентрации .

К началу 1980-х годов Национальный центр атмосферных исследований США разработал Модель атмосферы сообщества (CAM), которую можно использовать отдельно или как атмосферный компонент модели климатической системы сообщества . Последнее обновление (версия 3.1) автономного CAM было выпущено 1 февраля 2006 г. ^[37]^[38]^[39] В 1986 году начались усилия по инициализации и моделированию типов почвы и растительности, что привело к получению более реалистичных прогнозов. ^[40] Совмещенные климатические модели океана и атмосферы, такие как Центра прогнозирования климата и исследований Хэдли , модель HadCM3 используются в качестве входных данных для изменения климата . исследований ^[34]

Повышение достоверности прогнозов с течением времени

В 2010 году МГЭИК заявила, что повысила доверие к прогнозам, полученным на основе климатических моделей:

«Существует значительная уверенность в том, что климатические модели дают достоверные количественные оценки будущего изменения климата, особенно в континентальных масштабах и выше. Эта уверенность исходит из того, что модели основаны на общепринятых физических принципах и на их способности воспроизводить наблюдаемые особенности нынешнего климата и прошлого. Достоверность оценок моделей выше для некоторых климатических переменных (например, температуры), чем для других (например, осадков). На протяжении нескольких десятилетий разработки модели последовательно давали надежную и недвусмысленную картину значительного потепления климата в ответ на увеличение климата. парниковые газы». ^[41]

Координация исследований

Всемирная программа исследований климата (ВПИК), организованная Всемирной метеорологической организацией (ВМО), координирует исследовательскую деятельность по моделированию климата во всем мире.

за 2012 год В отчете Национального исследовательского совета США обсуждалось, как крупная и разнообразная американская компания по моделированию климата может развиваться и становиться более единой. ^[42] В докладе говорится, что эффективности можно было бы добиться, разработав общую инфраструктуру программного обеспечения, совместно используемую всеми исследователями климата в США, и проведя ежегодный форум по моделированию климата. ^[43]

Проблемы

Потребление электроэнергии

Климатические модели с разрешением облаков в настоящее время выполняются на высокопроизводительных суперкомпьютерах , которые имеют высокое энергопотребление и, следовательно, вызывают выбросы CO ₂ . ^[44] Они требуют экзафлопсных вычислений (миллиард миллиардов, т. е. квинтиллион вычислений в секунду). Например, экзафлопсный суперкомпьютер Frontier потребляет 29 МВт. ^[45] Он может моделировать климат за год с разрешением облаков за день. ^[46]

Методы, которые могут привести к экономии энергии, включают, например: «уменьшение точности вычислений с плавающей запятой; разработку алгоритмов машинного обучения, чтобы избежать ненужных вычислений; и создание нового поколения масштабируемых числовых алгоритмов, которые обеспечат более высокую пропускную способность с точки зрения моделируемых лет на настенные часы». день." ^[44]

Параметризация

Параметризация в модели погоды или климата — это метод замены процессов, которые слишком мелкомасштабны или сложны, чтобы их можно было физически представить в модели, упрощенным процессом. Это можно противопоставить другим процессам – например, крупномасштабным потокам атмосферы – которые явно рассматриваются в моделях. С этими параметризациями связаны различные параметры, используемые в упрощенных процессах. Примеры включают скорость спуска капель дождя, конвективные облака, упрощение переноса атмосферного излучения на основе кодов переноса атмосферного излучения и микрофизику облаков . Радиационная параметризация важна как для атмосферного, так и для океанического моделирования. Выбросы в атмосферу из различных источников в отдельных ячейках сетки также необходимо параметризовать, чтобы определить их влияние на качество воздуха .

См. также

Ссылки

^ МГЭИК (2014). «Сводный отчет ДО5 – Изменение климата, 2014 год. Вклад рабочих групп I, II и III в Пятый оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата» (PDF) : 58. Вставка 2.3. «Модели» обычно представляют собой численное моделирование реальных систем, откалиброванное и проверенное с использованием наблюдений из экспериментов или аналогий, а затем запущенное с использованием входных данных, представляющих будущий климат. Модели также могут включать в себя в основном описательные описания возможного будущего, например те, которые используются при построении сценариев. Количественные и описательные модели часто используются вместе. {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
^ Тренберт, Кевин Э. (2022). «Глава 1: Земля и климатическая система». Изменение потока энергии через климатическую систему (1-е изд.). Издательство Кембриджского университета. дои : 10.1017/9781108979030 . ISBN 978-1-108-97903-0 .
^ Перейти обратно: ^а ^б «Первая климатическая модель» . Празднование 200-летия NOAA. 2007.
^ [1] Архивировано 27 сентября 2007 г. в Wayback Machine.
^ «200-я десятка лучших по версии NOAA: прорывы: первая климатическая модель» . noaa.gov .
^ Перейти обратно: ^а ^б Сванте Аррениус (1896). «О влиянии углекислоты воздуха на температуру земли» . Философский журнал и научный журнал . 41 (251): 237–276. дои : 10.1080/14786449608620846 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Норт, Джеральд Р.; Стивенс, Марк Дж. (2006), «Климатические модели энергетического баланса», в Кил, JT; Раманатан, В. (ред.), «Границы в моделировании климата» , Кембриджский университет, с. 52, doi : 10.1017/CBO9780511535857.004 , hdl : 2060/19810008165 , ISBN 9780511535857
^ Норт, Джеральд Р.; Кван-Юл, Ким (2017), Климатические модели энергетического баланса , Серия Wiley по физике атмосферы и дистанционному зондированию, Wiley-VCH, ISBN 978-3-527-41132-0
^ Хелд, Исаак М. (2005). «Разрыв между моделированием и пониманием моделирования климата». Бюллетень Американского метеорологического общества . 86 (11): 1609–1614. дои : 10.1175/BAMS-86-11-1609 .
^ Полвани, Л.М.; Клемент, AC; Медейрос, Б.; Бенедикт, Джей-Джей; Симпсон, ИК (2017). «Когда меньше значит больше: открывая дверь к более простым климатическим моделям» . Эос (98). дои : 10.1029/2017EO079417 .
^ Гуд, PR; и др. (2001). «Земляные наблюдения за отражением Земли» (PDF) . Геофиз. Рез. Летт . 28 (9): 1671–4. Бибкод : 2001GeoRL..28.1671G . дои : 10.1029/2000GL012580 . S2CID 34790317 . Архивировано (PDF) из оригинала 22 июля 2018 года.
^ «Ученые наблюдают за темной стороной Луны, чтобы следить за климатом Земли» . Американский геофизический союз . 17 апреля 2001 г. Архивировано из оригинала 27 февраля 2009 г. Проверено 1 марта 2010 г.
^ «Изменение климата: глобальная температура» . НОАА . Проверено 6 июля 2023 г.
^ «Облака и лучистая энергетическая система Земли» (PDF) . НАСА. 2013. Архивировано из оригинала (PDF) 18 февраля 2013 года.
^ «Образцы морской воды – коэффициенты излучения» . ucsb.edu .
^ Джин М., Лян С. (15 июня 2006 г.). «Улучшенный параметр излучательной способности поверхности суши для моделей поверхности суши с использованием глобальных наблюдений дистанционного зондирования» (PDF) . Дж. Климат . 19 (12): 2867–81. Бибкод : 2006JCli...19.2867J . дои : 10.1175/JCLI3720.1 . Архивировано (PDF) из оригинала 4 июня 2007 г.
^ ТР Шипперт; С.А. Клаф; П.Д. Браун; У.Л. Смит; Р.О. Кнутесон; С. Акерман. «Спектральная излучательная способность облаков по данным LBLRTM/AERI QME» (PDF) . Материалы восьмого совещания научной группы по измерению атмосферной радиации (ARM), март 1998 г., Тусон, Аризона . Архивировано (PDF) из оригинала 25 сентября 2006 г.
^ А.Г. Горелик; В. Стерлядкин; Е. Кадыгров; А. Колдаев. «Микроволновая и ИК-радиометрия для оценки баланса атмосферной радиации и образования морского льда» (PDF) . Материалы одиннадцатого совещания научной группы по измерению атмосферной радиации (ARM), март 2001 г., Атланта, Джорджия . Архивировано (PDF) из оригинала 25 сентября 2006 г.
^ «Инструментарий ACS по климатологии — потепление атмосферы — однослойная модель атмосферы» . Американское химическое общество . Проверено 2 октября 2022 г.
^ «Инструментарий ACS по климатологии — потепление атмосферы — многослойная модель атмосферы» . Американское химическое общество . Проверено 2 октября 2022 г.
^ «METEO 469: От метеорологии к смягчению последствий - Понимание глобального потепления - Урок 5 - Моделирование климатической системы - Однослойная модель энергетического баланса» . Колледж наук о минералах и земле Пенсильванского государственного университета – факультет метеорологии и атмосферных наук . Проверено 2 октября 2022 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Манабе, Сюкуро ; Уэзеральд, Ричард Т. (1 мая 1967 г.). «Тепловое равновесие атмосферы при заданном распределении относительной влажности» . Журнал атмосферных наук . 24 (3): 241–259. Бибкод : 1967ДжАтС...24..241М . doi : 10.1175/1520-0469(1967)024<0241:TEOTAW>2.0.CO;2 .
^ «Факты о Сюкуро Манабе» . nobelprize.org . Проверено 14 ноября 2023 г.
^ «Pubs.GISS: Wang and Stone 1980: Влияние обратной связи по альбедо льда на глобальную чувствительность в одномерном...» nasa.gov . Архивировано из оригинала 30 июля 2012 года.
^ Ван, туалет; П.Х. Стоун (1980). «Влияние обратной связи альбедо льда на глобальную чувствительность в одномерной радиационно-конвективной модели климата» . Дж. Атмос. Наука . 37 (3): 545–52. Бибкод : 1980JAtS...37..545W . doi : 10.1175/1520-0469(1980)037<0545:EOIAFO>2.0.CO;2 .
^ «Модели энергетического баланса» . shodor.org .
^ М. И. Будыко (1969). «Влияние вариаций солнечной радиации на климат Земли» . Теллус . 21 (5): 611–619. дои : 10.3402/tellusa.v21i5.10109 .
^ Уильям Д. Селлерс (1969). «Глобальная климатическая модель, основанная на энергетическом балансе системы Земля-атмосфера» . Журнал прикладной метеорологии . 8 (3): 392–400. Бибкод : 1969JApMe...8..392S . doi : 10.1175/1520-0450(1969)008<0392:AGCMBO>2.0.CO;2 .
^ Дж. Грэм Когли (1990). «Двадцать пять лет физической климатологии». Глобальные и планетарные изменения . 2 (3–4): 213–216. дои : 10.1016/0921-8181(90)90001-S .
^ "Эмикс1" . pik-potsdam.de .
^ Сармьенто, JL; Тоггвейлер, младший (1984). «Новая модель роли океанов в определении атмосферного PCO 2». Природа . 308 (5960): 621–24. Бибкод : 1984Natur.308..621S . дои : 10.1038/308621a0 . S2CID 4312683 .
^ Норман А. Филлипс (апрель 1956 г.). «Общая циркуляция атмосферы: численный эксперимент» (PDF) . Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества . 82 (352): 123–154. Бибкод : 1956QJRMS..82..123P . дои : 10.1002/qj.49708235202 .
^ Джон Д. Кокс (2002). Наблюдатели за штормом . John Wiley & Sons, Inc. с. 210 . ISBN 978-0-471-38108-2 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Питер Линч (2006). «Интеграция ENIAC» . Появление численного прогноза погоды: мечта Ричардсона . Издательство Кембриджского университета . п. 208. ИСБН 978-0-521-85729-1 . Проверено 6 февраля 2018 г. .
^ Национальное управление океанических и атмосферных исследований (22 мая 2008 г.). «Первая климатическая модель» . Проверено 8 января 2011 г.
^ Манабе С.; Ветералд РТ (1975). «Влияние удвоения концентрации CO ₂ на климат модели общей циркуляции» . Журнал атмосферных наук . 32 (3): 3–15. Бибкод : 1975ДжАтС...32....3М . doi : 10.1175/1520-0469(1975)032<0003:teodtc>2.0.co;2 .
^ «Скачать CAM 3.1» . www.cesm.ucar.edu . Проверено 25 июня 2019 г.
^ Уильям Д. Коллинз; и др. (июнь 2004 г.). «Описание модели атмосферы сообщества NCAR (CAM 3.0)» (PDF) . Университетская корпорация по исследованию атмосферы . Архивировано из оригинала (PDF) 26 сентября 2019 года . Проверено 3 января 2011 г.
^ «МОДЕЛЬ АТМОСФЕРЫ СООБЩЕСТВА CAM3.0» . Университетская корпорация по исследованию атмосферы . Проверено 6 февраля 2018 г. .
^ Юнкан Сюэ и Майкл Дж. Феннесси (20 марта 1996 г.). «Влияние свойств растительности на прогноз летней погоды в США» (PDF) . Журнал геофизических исследований . 101 (D3): 7419. Бибкод : 1996JGR...101.7419X . CiteSeerX 10.1.1.453.551 . дои : 10.1029/95JD02169 . Архивировано из оригинала (PDF) 10 июля 2010 года . Проверено 6 января 2011 г.
^ «Климатические модели и их оценка» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 22 сентября 2010 года . Проверено 29 августа 2010 г.
^ «Отчет Национального исследовательского совета США. Национальная стратегия развития моделирования климата » . Архивировано из оригинала 3 октября 2012 года . Проверено 18 января 2021 г.
^ «Краткий отчет Национального исследовательского совета США: Национальная стратегия развития моделирования климата » . Архивировано из оригинала 18 октября 2012 года . Проверено 3 октября 2012 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Лофт, Ричард (2020). «Моделирование системы Земли должно стать более энергоэффективным» . Эос (101). дои : 10.1029/2020EO147051 . ISSN 2324-9250 .
^ Трейдер, Тиффани (2021). «Frontier для достижения цели по экзафлопсной мощности 20 МВт, установленной DARPA в 2008 году» . HPCwire . Проверено 8 декабря 2023 г.
^ «Климатическая модель с разрешением облаков соответствует самому быстрому в мире суперкомпьютеру» . Лабораторные новости . Проверено 8 декабря 2023 г.

Внешние ссылки

Почему результаты следующего поколения климатических моделей имеют значение CarbonBrief, Гостевой пост Белчера, Баучера, Саттона, 21 марта 2019 г.

Климатические модели в сети:

[1] МГЭИК (2014). «Сводный отчет ДО5 – Изменение климата, 2014 год. Вклад рабочих групп I, II и III в Пятый оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата» (PDF) : 58. Вставка 2.3. «Модели» обычно представляют собой численное моделирование реальных систем, откалиброванное и проверенное с использованием наблюдений из экспериментов или аналогий, а затем запущенное с использованием входных данных, представляющих будущий климат. Модели также могут включать в себя в основном описательные описания возможного будущего, например те, которые используются при построении сценариев. Количественные и описательные модели часто используются вместе. {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )

[2] Тренберт, Кевин Э. (2022). «Глава 1: Земля и климатическая система». Изменение потока энергии через климатическую систему (1-е изд.). Издательство Кембриджского университета. дои : 10.1017/9781108979030 . ISBN 978-1-108-97903-0 .

[General_circulation_model_noaa200-3] Перейти обратно: ^а ^б «Первая климатическая модель» . Празднование 200-летия NOAA. 2007.

[4] [1] Архивировано 27 сентября 2007 г. в Wayback Machine.

[5] «200-я десятка лучших по версии NOAA: прорывы: первая климатическая модель» . noaa.gov .

[sa1896-6] Перейти обратно: ^а ^б Сванте Аррениус (1896). «О влиянии углекислоты воздуха на температуру земли» . Философский журнал и научный журнал . 41 (251): 237–276. дои : 10.1080/14786449608620846 .

[north06-7] Перейти обратно: ^а ^б Норт, Джеральд Р.; Стивенс, Марк Дж. (2006), «Климатические модели энергетического баланса», в Кил, JT; Раманатан, В. (ред.), «Границы в моделировании климата» , Кембриджский университет, с. 52, doi : 10.1017/CBO9780511535857.004 , hdl : 2060/19810008165 , ISBN 9780511535857

[8] Норт, Джеральд Р.; Кван-Юл, Ким (2017), Климатические модели энергетического баланса , Серия Wiley по физике атмосферы и дистанционному зондированию, Wiley-VCH, ISBN 978-3-527-41132-0

[9] Хелд, Исаак М. (2005). «Разрыв между моделированием и пониманием моделирования климата». Бюллетень Американского метеорологического общества . 86 (11): 1609–1614. дои : 10.1175/BAMS-86-11-1609 .

[10] Полвани, Л.М.; Клемент, AC; Медейрос, Б.; Бенедикт, Джей-Джей; Симпсон, ИК (2017). «Когда меньше значит больше: открывая дверь к более простым климатическим моделям» . Эос (98). дои : 10.1029/2017EO079417 .

[11] Гуд, PR; и др. (2001). «Земляные наблюдения за отражением Земли» (PDF) . Геофиз. Рез. Летт . 28 (9): 1671–4. Бибкод : 2001GeoRL..28.1671G . дои : 10.1029/2000GL012580 . S2CID 34790317 . Архивировано (PDF) из оригинала 22 июля 2018 года.

[12] «Ученые наблюдают за темной стороной Луны, чтобы следить за климатом Земли» . Американский геофизический союз . 17 апреля 2001 г. Архивировано из оригинала 27 февраля 2009 г. Проверено 1 марта 2010 г.

[13] «Изменение климата: глобальная температура» . НОАА . Проверено 6 июля 2023 г.

[14] «Облака и лучистая энергетическая система Земли» (PDF) . НАСА. 2013. Архивировано из оригинала (PDF) 18 февраля 2013 года.

[15] «Образцы морской воды – коэффициенты излучения» . ucsb.edu .

[16] Джин М., Лян С. (15 июня 2006 г.). «Улучшенный параметр излучательной способности поверхности суши для моделей поверхности суши с использованием глобальных наблюдений дистанционного зондирования» (PDF) . Дж. Климат . 19 (12): 2867–81. Бибкод : 2006JCli...19.2867J . дои : 10.1175/JCLI3720.1 . Архивировано (PDF) из оригинала 4 июня 2007 г.

[17] ТР Шипперт; С.А. Клаф; П.Д. Браун; У.Л. Смит; Р.О. Кнутесон; С. Акерман. «Спектральная излучательная способность облаков по данным LBLRTM/AERI QME» (PDF) . Материалы восьмого совещания научной группы по измерению атмосферной радиации (ARM), март 1998 г., Тусон, Аризона . Архивировано (PDF) из оригинала 25 сентября 2006 г.

[18] А.Г. Горелик; В. Стерлядкин; Е. Кадыгров; А. Колдаев. «Микроволновая и ИК-радиометрия для оценки баланса атмосферной радиации и образования морского льда» (PDF) . Материалы одиннадцатого совещания научной группы по измерению атмосферной радиации (ARM), март 2001 г., Атланта, Джорджия . Архивировано (PDF) из оригинала 25 сентября 2006 г.

[19] «Инструментарий ACS по климатологии — потепление атмосферы — однослойная модель атмосферы» . Американское химическое общество . Проверено 2 октября 2022 г.

[20] «Инструментарий ACS по климатологии — потепление атмосферы — многослойная модель атмосферы» . Американское химическое общество . Проверено 2 октября 2022 г.

[21] «METEO 469: От метеорологии к смягчению последствий - Понимание глобального потепления - Урок 5 - Моделирование климатической системы - Однослойная модель энергетического баланса» . Колледж наук о минералах и земле Пенсильванского государственного университета – факультет метеорологии и атмосферных наук . Проверено 2 октября 2022 г.

[manwether-22] Перейти обратно: ^а ^б Манабе, Сюкуро ; Уэзеральд, Ричард Т. (1 мая 1967 г.). «Тепловое равновесие атмосферы при заданном распределении относительной влажности» . Журнал атмосферных наук . 24 (3): 241–259. Бибкод : 1967ДжАтС...24..241М . doi : 10.1175/1520-0469(1967)024<0241:TEOTAW>2.0.CO;2 .

[23] «Факты о Сюкуро Манабе» . nobelprize.org . Проверено 14 ноября 2023 г.

[24] «Pubs.GISS: Wang and Stone 1980: Влияние обратной связи по альбедо льда на глобальную чувствительность в одномерном...» nasa.gov . Архивировано из оригинала 30 июля 2012 года.

[25] Ван, туалет; П.Х. Стоун (1980). «Влияние обратной связи альбедо льда на глобальную чувствительность в одномерной радиационно-конвективной модели климата» . Дж. Атмос. Наука . 37 (3): 545–52. Бибкод : 1980JAtS...37..545W . doi : 10.1175/1520-0469(1980)037<0545:EOIAFO>2.0.CO;2 .

[26] «Модели энергетического баланса» . shodor.org .

[27] М. И. Будыко (1969). «Влияние вариаций солнечной радиации на климат Земли» . Теллус . 21 (5): 611–619. дои : 10.3402/tellusa.v21i5.10109 .

[28] Уильям Д. Селлерс (1969). «Глобальная климатическая модель, основанная на энергетическом балансе системы Земля-атмосфера» . Журнал прикладной метеорологии . 8 (3): 392–400. Бибкод : 1969JApMe...8..392S . doi : 10.1175/1520-0450(1969)008<0392:AGCMBO>2.0.CO;2 .

[<ref-29] Дж. Грэм Когли (1990). «Двадцать пять лет физической климатологии». Глобальные и планетарные изменения . 2 (3–4): 213–216. дои : 10.1016/0921-8181(90)90001-S .

[30] "Эмикс1" . pik-potsdam.de .

[Sarmiento1984-31] Сармьенто, JL; Тоггвейлер, младший (1984). «Новая модель роли океанов в определении атмосферного PCO 2». Природа . 308 (5960): 621–24. Бибкод : 1984Natur.308..621S . дои : 10.1038/308621a0 . S2CID 4312683 .

[Atmospheric_model_Phillips-32] Норман А. Филлипс (апрель 1956 г.). «Общая циркуляция атмосферы: численный эксперимент» (PDF) . Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества . 82 (352): 123–154. Бибкод : 1956QJRMS..82..123P . дои : 10.1002/qj.49708235202 .

[Atmospheric_model_Cox210-33] Джон Д. Кокс (2002). Наблюдатели за штормом . John Wiley & Sons, Inc. с. 210 . ISBN 978-0-471-38108-2 .

[Atmospheric_model_Lynch_Ch10-34] Перейти обратно: ^а ^б Питер Линч (2006). «Интеграция ENIAC» . Появление численного прогноза погоды: мечта Ричардсона . Издательство Кембриджского университета . п. 208. ИСБН 978-0-521-85729-1 . Проверено 6 февраля 2018 г. .

[35] Национальное управление океанических и атмосферных исследований (22 мая 2008 г.). «Первая климатическая модель» . Проверено 8 января 2011 г.

[36] Манабе С.; Ветералд РТ (1975). «Влияние удвоения концентрации CO ₂ на климат модели общей циркуляции» . Журнал атмосферных наук . 32 (3): 3–15. Бибкод : 1975ДжАтС...32....3М . doi : 10.1175/1520-0469(1975)032<0003:teodtc>2.0.co;2 .

[37] «Скачать CAM 3.1» . www.cesm.ucar.edu . Проверено 25 июня 2019 г.

[38] Уильям Д. Коллинз; и др. (июнь 2004 г.). «Описание модели атмосферы сообщества NCAR (CAM 3.0)» (PDF) . Университетская корпорация по исследованию атмосферы . Архивировано из оригинала (PDF) 26 сентября 2019 года . Проверено 3 января 2011 г.

[39] «МОДЕЛЬ АТМОСФЕРЫ СООБЩЕСТВА CAM3.0» . Университетская корпорация по исследованию атмосферы . Проверено 6 февраля 2018 г. .

[40] Юнкан Сюэ и Майкл Дж. Феннесси (20 марта 1996 г.). «Влияние свойств растительности на прогноз летней погоды в США» (PDF) . Журнал геофизических исследований . 101 (D3): 7419. Бибкод : 1996JGR...101.7419X . CiteSeerX 10.1.1.453.551 . дои : 10.1029/95JD02169 . Архивировано из оригинала (PDF) 10 июля 2010 года . Проверено 6 января 2011 г.

[41] «Климатические модели и их оценка» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 22 сентября 2010 года . Проверено 29 августа 2010 г.

[42] «Отчет Национального исследовательского совета США. Национальная стратегия развития моделирования климата » . Архивировано из оригинала 3 октября 2012 года . Проверено 18 января 2021 г.

[43] «Краткий отчет Национального исследовательского совета США: Национальная стратегия развития моделирования климата » . Архивировано из оригинала 18 октября 2012 года . Проверено 3 октября 2012 г.

[:0-44] Перейти обратно: ^а ^б Лофт, Ричард (2020). «Моделирование системы Земли должно стать более энергоэффективным» . Эос (101). дои : 10.1029/2020EO147051 . ISSN 2324-9250 .

[45] Трейдер, Тиффани (2021). «Frontier для достижения цели по экзафлопсной мощности 20 МВт, установленной DARPA в 2008 году» . HPCwire . Проверено 8 декабря 2023 г.

[46] «Климатическая модель с разрешением облаков соответствует самому быстрому в мире суперкомпьютеру» . Лабораторные новости . Проверено 8 декабря 2023 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]

[32]

[33]

[34]

[35]

[36]

[37]

[38]

[39]

[40]

[41]

[42]

[43]

[44]

[45]

[46]

v т и Научное моделирование
Biological	Cellular model Chemical process modeling Ecosystem model Infectious disease model Metabolic network modelling Modelling biological systems Protein structure prediction
Environmental	Atmospheric model Chemical transport model Climate model Geologic modelling Groundwater model Hydrological model Hydrological transport model Modular Ocean Model Wildfire modeling
Sustainability	Energy modeling Integrated assessment modelling Population model
Social	Biopsychosocial model Business process modelling Catastrophe modeling Construction and management simulation Crime mapping Economic model Input–output model
Related topics	Data visualization List of computer simulation software Mathematical modeling Systems theory Systems thinking Visual analytics