Модель систем Земли средней сложности

Модели земных систем средней сложности (EMIC) образуют важный класс климатических моделей , которые в основном используются для исследования земных систем в длительных временных масштабах или с меньшими вычислительными затратами. В основном это достигается за счет работы с более низким временным и пространственным разрешением, чем у более полных моделей общей циркуляции (МОЦ). Из-за нелинейной зависимости между пространственным разрешением и скоростью работы модели небольшое снижение разрешения может привести к значительному улучшению скорости работы модели. ^{[ 1 ]} Исторически это позволяло включать ранее не инкорпорированные земные системы, такие как ледниковые щиты и обратные связи углеродного цикла . Традиционно считается, что эти преимущества достигаются за счет некоторой точности модели. Однако степень, в которой модели с более высоким разрешением повышают точность, а не просто точность, оспаривается. ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}

История

К середине 20-го века вычислительная мощность стала достаточно мощной, чтобы можно было моделировать потоки массы и энергии на вертикальной и горизонтальной сетке. ^{[ 4 ]} К 1955 году эти достижения привели к созданию того, что сегодня можно назвать примитивным GCM (прототип Phillips). ^{[ 5 ]}). Даже на этом раннем этапе нехватка вычислительных мощностей сформировала значительный барьер для входа и ограничения модельного времени.

Следующие полвека стали свидетелями быстрого улучшения и экспоненциального роста вычислительных потребностей. ^{[ 6 ]} Моделирование во все меньших масштабах требовало меньших временных шагов из-за условия Куранта – Фридрихса – Леви . ^{[ 7 ]} Например, удвоение пространственного разрешения увеличивает вычислительные затраты в 16 раз (в 2 раза для каждого пространственного измерения и времени). ^{[ 1 ]} Помимо работы в меньших масштабах, МОЦ начали решать более точные версии уравнений Навье – Стокса . ^{[ 8 ]} ГКМ также начали включать в себя больше систем Земли и механизмов обратной связи, превращаясь в связанные модели систем Земли. Включение элементов криосферы , углеродного цикла и облачных обратных связей одновременно облегчалось и сдерживалось ростом вычислительной мощности. ^{[ 1 ]}

Мощные компьютеры и высокая стоимость, необходимые для запуска этих «комплексных» моделей, ограничивали доступ к ним для многих университетских исследовательских групп. Это способствовало развитию стран EMIC. Благодаря разумной параметризации ключевых переменных исследователи могли бы проводить моделирование климата на менее мощных компьютерах или, альтернативно, гораздо быстрее на сопоставимых компьютерах. Современный пример этой разницы в скорости можно увидеть между EMIC JUMP-LCM и GCM MIROC4h; первый работает в 63 000 раз быстрее, чем второй. ^{[ 9 ]} Уменьшение требуемой вычислительной мощности позволило EMIC работать в течение более длительного времени моделирования и, таким образом, включать земные системы, занимающие «медленную область».

Статистическая динамическая модель Петухова 1980 года. ^{[ 10 ]} был назван первым современным EMIC, ^{[ 9 ]} но, несмотря на развитие на протяжении 1980-х годов, их конкретная ценность получила более широкое признание только в конце 1990-х годов, когда они были включены в ДО2 МГЭИК под названием «Простые климатические модели». Вскоре после этого, на конгрессе IGBP в деревне Сённан, Япония, в мае 1999 года, Клауссен публично придумал аббревиатуру EMICs. Первая упрощенная модель, принявшая номенклатуру «промежуточной сложности», в настоящее время является одной из самых известных: CLIMBER 2. Потсдамская конференция под руководством Клауссена определила 10 EMIC, список был обновлен до 13 в 2005 году. ^{[ 11 ]} Восемь моделей внесли вклад в ДО4 МГЭИК , а 15 – в ДО5 . ^{[ 12 ]}^{[ 13 ]}

Классификация

Помимо «сложности», климатические модели классифицируются по их разрешению, параметризации и «интеграции». ^{[ 14 ]} Интеграция выражает уровень взаимодействия различных компонентов земной системы. На это влияет количество различных ссылок в сети (интерактивность координат), а также частота взаимодействия. Благодаря своей скорости EMIC открывают возможности для высокоинтегрированного моделирования по сравнению с более комплексными ESM. Были предложены четыре категории EMIC на основе режима атмосферного упрощения: ^{[ 9 ]} статистико-динамические модели, модели энергетического баланса влаги, квазигеострофические модели и модели примитивных уравнений. Из 15 моделей, представленных сообществом в пятом оценочном отчете МГЭИК, четыре были моделями статистической динамики, семь моделей энергетического баланса влаги, две квазигеострофические модели и две модели примитивных уравнений. ^{[ 15 ]} Для иллюстрации этих категорий приводится тематическое исследование по каждой из них.

Статистически-динамические модели: модели CLIMBER

CLIMBER-2 и CLIMBER-3α представляют собой последовательные поколения 2,5- и 3-мерных статистических динамических моделей. ^{[ 16 ]}^{[ 17 ]} Вместо непрерывной эволюции решений уравнений Навье-Стокса или примитивных уравнений, динамика атмосферы регулируется посредством статистических знаний о системе (подход, не новый для CLIMBER). ^{[ 18 ]}). Этот подход выражает динамику атмосферы как крупномасштабные долговременные поля скорости и температуры. Горизонтальное атмосферное разрешение Climber-3α значительно хуже, чем у типичного атмосферного GCM, и составляет 7,5° x 22,5°.

При характерном пространственном масштабе 1000 км такое упрощение не позволяет разрешить особенности синоптического уровня. Climber-3α включает в себя комплексные модели океана, морского льда и биогеохимии . Несмотря на эти полные описания, упрощение атмосферы позволяет ей работать на два порядка быстрее, чем сопоставимые GCM. ^{[ 17 ]} Обе модели CLIMBER предлагают характеристики, сравнимые с характеристиками современных GCM, при моделировании современного климата. Очевидно, что это представляет интерес из-за значительно меньших вычислительных затрат. Обе модели в основном использовались для исследования палеоклиматов , в частности зарождения ледникового покрова. ^{[ 19 ]}

Модели баланса энергии и влаги: UVic ESCM

Термодинамический подход модели UVic предполагает упрощение условий массопереноса (с диффузией Фика ) и осаждения. ^{[ 20 ]} Эту модель можно рассматривать как прямого потомка более ранних моделей энергетического баланса. ^{[ 21 ]}^{[ 22 ]}^{[ 23 ]} Эти сокращения сводят атмосферу к трем переменным состояниям: температуре приземного воздуха, температуре поверхности моря и удельной влажности. ^{[ 24 ]} За счет параметризации переноса тепла и влаги с помощью диффузии временные рамки ограничиваются значениями, превышающими годовые, а масштабы длины - более 1000 км. Ключевым результатом термодинамического, а не гидродинамического подхода является то, что моделируемый климат не демонстрирует внутренней изменчивости. ^{[ 20 ]} Как и CLIMBER-3α, он связан с современной трехмерной моделью океана и включает в себя другие передовые модели морского и материкового льда. В отличие от CLIMBER, модель UVic не имеет существенно более грубого разрешения, чем современные МОЦАО (3,6°x 1,8°). Таким образом, все вычислительные преимущества заключаются в упрощении динамики атмосферы.

Квазигеострофические модели: LOVECLIM

Квазигеострофические впервые уравнения представляют собой редукцию примитивных уравнений, записанных Чарни . ^{[ 25 ]} Эти уравнения справедливы в случае низкого числа Россби , что означает лишь небольшой вклад сил инерции. Предполагаемое доминирование сил Кориолиса и градиента давления облегчает сведение примитивных уравнений к одному уравнению для потенциальной завихренности с пятью переменными. ^{[ 26 ]} LOVECLIM имеет горизонтальное разрешение 5,6° и использует модель квазигеострофической атмосферы ECBilt. Он включает в себя модуль обратной связи по растительности, разработанный Бровкиным и др. (1997). ^{[ 27 ]} Модель имеет некоторые существенные ограничения, которые фундаментально связаны с ее конструкцией. Модель прогнозирует равновесную чувствительность климата на уровне 1,9 °C, что соответствует нижней границе диапазона прогнозов GCM. Распределение приземной температуры модели чрезмерно симметрично и не отражает северного смещения в местоположении внутритропической зоны конвергенции . Модель обычно демонстрирует меньшие навыки на низких широтах. Другими примерами квазигеострофических моделей являются PUMA.

Модель примитивных уравнений: ИЗВЕСТНАЯ

FAMOUS Метеорологического бюро Великобритании стирает грань между комплексными моделями с более грубым разрешением и EMIC. Разработанный для моделирования палеоклимата плейстоцена, он был настроен на воспроизведение климата своего родителя, HADCM3 , путем решения примитивных уравнений, записанных Чарни. Они более сложны, чем квазигеострофические уравнения. Первоначально названные ADTAN, предварительные прогоны имели значительные погрешности, связанные с морским льдом и AMOC , которые позже были исправлены путем настройки параметров морского льда. Модель работает с горизонтальным разрешением, вдвое меньшим, чем HADCM3. Атмосферное разрешение составляет 7,5°х5°, океаническое — 3,75°х 2,5°. Соединение атмосфера-океан выполняется один раз в день.

Сравнения и оценки

Систематическое взаимное сравнение EMIC проводится с 2000 года, последний раз при вкладе сообщества в пятый оценочный отчет IPCC . ^{[ 15 ]} Равновесная и переходная климатическая чувствительность стран с низким уровнем выбросов (EMIC) в целом попадает в диапазон современных МОЦ с диапазоном 1,9–4,0 °C (по сравнению с 2,1–4,7 °C, CMIP5 ). По результатам испытаний за последнее тысячелетие средняя реакция моделей была близка к реальной тенденции, однако за этим скрываются гораздо более широкие различия между отдельными моделями. Модели обычно переоценивают поглощение тепла океаном за последнее тысячелетие и указывают на умеренное замедление. В EMIC не наблюдалось никакой связи между уровнями полярного усиления, чувствительностью климата и исходным состоянием. ^{[ 15 ]} Приведенные выше сравнения с эффективностью GCM и комплексных ESM не раскрывают полную ценность EMIC. Их способность работать как «быстрые ESM» позволяет им моделировать гораздо более длительные периоды, вплоть до многих тысячелетий. Помимо того, что они выполняются в масштабах времени, намного превышающих доступные для ГКМ, они обеспечивают благодатную почву для разработки и интеграции систем, которые позже присоединятся к ГКМ.

Перспективы

Возможные будущие направления для стран с низким уровнем доходов, вероятно, будут заключаться в оценке неопределенностей и в авангарде внедрения новых систем заземления. ^{[ 28 ]} Благодаря скорости они также подходят для создания ансамблей, с помощью которых можно ограничить параметры и оценить земные системы. ^{[ 27 ]} Страны EMIC в последнее время также лидируют в области исследований по стабилизации климата. ^{[ 9 ]} Макгаффи и Хендерсон-Селлерс утверждали в 2001 году, что в будущем EMIC будут «так же важны», как и GCM, для области моделирования климата. ^{[ 6 ]} - хотя со времени этого заявления, возможно, это и не было правдой, их роль не уменьшилась. Наконец, поскольку наука о климате стала объектом все более пристального внимания, ^{[ 29 ]}^{[ 30 ]} способность моделей не только проецировать, но и объяснять стала важной. Прозрачность EMIC привлекательна в этой области, поскольку причинно-следственные цепочки легче выявлять и сообщать (в отличие от возникающих свойств, генерируемых комплексными моделями).

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Флато, генеральный директор (2011). Модели системы Земли: обзор. Междисциплинарные обзоры Wiley: Изменение климата, 2(6):783– 800.
^ Якоб, К. (2014). Возвращаемся к основам. Изменение климата природы, 4:1042–1045.
^ Лавджой, С. (2015). Путешествие по весам, недостающий квадриллион и почему климат не такой, как вы ожидаете. Климат Динамика, 44(11):3187–3210.
^ Линч, П. (2008). Истоки компьютерного прогнозирования погоды и моделирования климата. Журнал вычислительной физики, 227(7):3431–3444.
^ Филлипс, Северная Каролина (1956). Общая циркуляция атмосферы: Численный эксперимент. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества, 82(352):123–164.
^ Перейти обратно: ^а ^б Макгаффи К. и Хендерсон-Селлерс А. (2001). Сорок лет численного моделирования климата. Международный журнал Климатология, 21(9):1067–1109.
^ Курант Р., Фридрихс К. и Леви Х. (1967). Об уравнениях в частных производных математической физики. ИБМ журнал исследований и разработок, 11 (2): 215–234.
^ Уайт, А.А. и Бромли, Р.А. (1995). Динамически непротиворечивые квазигидростатические уравнения для глобальных моделей с полное представление силы Кориолиса. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества, 121(522):399– 418.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Хадзима Т., Кавамия М., Ватанабэ М., Като Э., Татиири К., Сугияма М., Ватанабэ С., Окадзима Х. и Ито, А. (2014). Моделирование в науке о системе Земли до и после МГЭИК AR5. Прогресс в земной и планетарной Наука, 1(1):29.
^ Петухов, В. (1980). Зональная климатическая модель тепло- и влагообмена в атмосфере над подстилающей поверхностью. Слои океана и суши в: Голицын Г.С., Яглом А.М. (ред.) Физика атмосферы и проблемы климата.
^ Клауссен, Мартин (30 мая 2005 г.). «Таблица EMIC (модели системы Земли средней сложности)» (PDF) . Проверено 25 октября 2018 г.
^ Рэндалл, Д.А., Вуд, Р.А., Бони, С., Колман, Р., Фичефет, Т., Файф, Дж., Катцов, В., Питман, А., Шукла, Дж., Шринивасан Дж. и др. (2007). Климатические модели и их оценка. Изменение климата, 2007 г.: Физическая наука. основе. Вклад Рабочей группы I в Четвертый оценочный отчет МГЭИК (FAR), страницы 589–662. Издательство Кембриджского университета.
^ Флато, Г., Мароцке, Дж., Абиодун, Б., Браконнот, П. , Чжоу, С., Коллинз, В., Кокс, П., Дриуеш, Ф., Эмори, С., Айринг, http://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.103.1.106 Форест К., Глеклер П., Гиярди Э., Джейкоб К., Катцов В., Ризон К. и Руммукайнен, М. (2013). Оценка климатических моделей, раздел книги 9, стр. 741866. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, США Королевство и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США.
^ Клауссен М., Мысак Л., Уивер А., Распятие М., Фишефет Т., Лутре М.-Ф., Вебер С., Алькамо Дж., Алексеев В., Бергер А., Чалов Р., Ганопольски А., Гусс Х., Ломанн Г., Лункейт Ф., Мохов И., Петухов В., Стоун, П. и Ван З. (2002). Модели системы Земли средней сложности: сокращение разрыва в спектре модели климатических систем. Динамика климата, 18(7):579–586.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Эби, М., Уивер, Эй-Джей, Александр, К., Зикфельд, К., Абе-Оучи, А., Симаторибус, А.А., Креспин, Э., Дрейфхаут, С.С., Эдвардс, Н.Р., Елисеев, А.В., Фойлнер, Г., Фишефет, Т., Форест, К.Э., Гусс, Х., Холден, П.Б., Йоос, Ф. Кавамия, М., Киклайтер, Д., Кинерт, Х., Мацумото, К., Мохов, И.И., Монье, Э., Олсен, С.М., Педерсен, Ж.О.П., Перретт, М., Филиппон-Бертье, Г., Риджвелл , А. , Шлоссер А. , Шнайдер фон Даймлинг Т. , Шаффер Г. , . Смит, Р.С., Спани, Р., Соколов, А.П., Штайнахер, М., Тачиири, К., Токос, К., Ёшимори, М., Зенг, Н. и Чжао, Ф. (2013). Эксперименты с историческими и идеализированными моделями климата: взаимное сравнение моделей земной системы средней сложности. Климат прошлого, 9 (3): 1111–1140.
^ Петухов В., Ганопольски А., Бровкин В., Клауссен М., Елисеев А., Кубацкий К. и Рамсторф С. (2000). Альпинист-2: модель климатической системы средней сложности. часть i: описание модели и производительность для нынешний климат. Динамика климата, 16(1):1–17.
^ Перейти обратно: ^а ^б Монтойя М., Гризель А., Леверманн А., Миньо Дж., Хофманн М., Ганопольски А. и Рамсторф С. (2005). Модель земной системы средней сложности альпинист-3. часть I: описание и исполнение на сегодняшний день условия. 25:237–263.
^ Зальцман, Б. (1978). Обзор статистико-динамических моделей земного климата. том 20 «Достижения в области Геофизика, страницы 183–304. Elsevier.
^ Ганопольски А., Рамсторф С., Петухов В. и Клауссен М. (1998). Моделирование современного и ледникового климата со связанной глобальной моделью средней сложности. Природа, 391(6665):351–356.
^ Перейти обратно: ^а ^б Уивер А., Эби М., Вибе Э., Битц К., Даффи П., Юэн Т., Ф. Фаннинг А., М. Холланд М., Макфадьен А., Мэтьюз, Х.Д., Дж. Мейснер, К., Саенко, О., Шмиттнер, А., X. Ван, Х., и Йошимори, М. (2001). Климатическая модель системы Земли uvic: описание модели, климатология и применение в прошлом, настоящем и будущем климат. 39:361–428.
^ Будыко, М.И. (1969). Влияние изменений солнечной радиации на климат Земли. Теллус, 21(5):611–619.
^ Селлерс, WD (1969). Глобальная климатическая модель, основанная на энергетическом балансе системы Земля-атмосфера. Журнал прикладной метеорологии, 8(3):392–400.
^ Норт, Греция (1975). Теория энергобалансовых климатических моделей. Журнал атмосферных наук, 32(11):2033–2043.
^ Фэннинг, А.Ф. и Уивер, Эй.Дж. (1996). Модель баланса энергии и влаги в атмосфере: Климатология, взаимозависимость. тадальное изменение климата и связь с моделью общей циркуляции океана. Журнал геофизических исследований: Атмосфера, 101(D10):15111–15128.
^ Майда А. и Ван X. (2006). Нелинейная динамика и статистические теории основных геофизических потоков. Кембридж Университетское издательство.
^ Маршалл Дж. и Молтени Ф. (1993). К динамическому пониманию режимов потоков планетарного масштаба. Журнал Атмосферные науки, 50 (12): 1792–1818.
^ Перейти обратно: ^а ^б Бровкин В., Клауссен М., Дриссхарт Э., Фишефет Т., Киклайтер Д., Лутре М.Ф., Мэтьюз Х.Д., Раманкутти, Н., Шеффер М. и Соколов А. (2006). Биогеофизические эффекты исторических изменений земного покрова, смоделированные шестью модели земной системы средней сложности. Динамика климата, 26(6):587–600.
^ Вебер, СЛ (2010). Полезность моделей системы Земли средней сложности (эмикс). Междисциплинарный Вили Обзоры: Изменение климата, 1(2):243–252.
^ МакКрайт, AM, Данлэп, RE, и Маркварт-Пьятт, ST (2016). Политическая идеология и взгляды на изменение климата в Европейском Союзе. Экологическая политика, 25(2), 338-358.
^ Данлэп, Р.Э., МакКрайт, А.М., и Ярош, Дж.Х. (2016). Политический раскол по вопросу изменения климата: в США усиливается партийная поляризация. Окружающая среда: наука и политика устойчивого развития, 58(5), 4-23.

[Flato2011-1] Перейти обратно: ^а ^б ^с Флато, генеральный директор (2011). Модели системы Земли: обзор. Междисциплинарные обзоры Wiley: Изменение климата, 2(6):783– 800.

[2] Якоб, К. (2014). Возвращаемся к основам. Изменение климата природы, 4:1042–1045.

[3] Лавджой, С. (2015). Путешествие по весам, недостающий квадриллион и почему климат не такой, как вы ожидаете. Климат Динамика, 44(11):3187–3210.

[4] Линч, П. (2008). Истоки компьютерного прогнозирования погоды и моделирования климата. Журнал вычислительной физики, 227(7):3431–3444.

[5] Филлипс, Северная Каролина (1956). Общая циркуляция атмосферы: Численный эксперимент. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества, 82(352):123–164.

[McGuffie2001-6] Перейти обратно: ^а ^б Макгаффи К. и Хендерсон-Селлерс А. (2001). Сорок лет численного моделирования климата. Международный журнал Климатология, 21(9):1067–1109.

[7] Курант Р., Фридрихс К. и Леви Х. (1967). Об уравнениях в частных производных математической физики. ИБМ журнал исследований и разработок, 11 (2): 215–234.

[8] Уайт, А.А. и Бромли, Р.А. (1995). Динамически непротиворечивые квазигидростатические уравнения для глобальных моделей с полное представление силы Кориолиса. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества, 121(522):399– 418.

[Hajima2014-9] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Хадзима Т., Кавамия М., Ватанабэ М., Като Э., Татиири К., Сугияма М., Ватанабэ С., Окадзима Х. и Ито, А. (2014). Моделирование в науке о системе Земли до и после МГЭИК AR5. Прогресс в земной и планетарной Наука, 1(1):29.

[10] Петухов, В. (1980). Зональная климатическая модель тепло- и влагообмена в атмосфере над подстилающей поверхностью. Слои океана и суши в: Голицын Г.С., Яглом А.М. (ред.) Физика атмосферы и проблемы климата.

[11] Клауссен, Мартин (30 мая 2005 г.). «Таблица EMIC (модели системы Земли средней сложности)» (PDF) . Проверено 25 октября 2018 г.

[12] Рэндалл, Д.А., Вуд, Р.А., Бони, С., Колман, Р., Фичефет, Т., Файф, Дж., Катцов, В., Питман, А., Шукла, Дж., Шринивасан Дж. и др. (2007). Климатические модели и их оценка. Изменение климата, 2007 г.: Физическая наука. основе. Вклад Рабочей группы I в Четвертый оценочный отчет МГЭИК (FAR), страницы 589–662. Издательство Кембриджского университета.

[13] Флато, Г., Мароцке, Дж., Абиодун, Б., Браконнот, П. , Чжоу, С., Коллинз, В., Кокс, П., Дриуеш, Ф., Эмори, С., Айринг, http://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.103.1.106 Форест К., Глеклер П., Гиярди Э., Джейкоб К., Катцов В., Ризон К. и Руммукайнен, М. (2013). Оценка климатических моделей, раздел книги 9, стр. 741866. Издательство Кембриджского университета, Кембридж, США Королевство и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США.

[Claussen2002-14] Клауссен М., Мысак Л., Уивер А., Распятие М., Фишефет Т., Лутре М.-Ф., Вебер С., Алькамо Дж., Алексеев В., Бергер А., Чалов Р., Ганопольски А., Гусс Х., Ломанн Г., Лункейт Ф., Мохов И., Петухов В., Стоун, П. и Ван З. (2002). Модели системы Земли средней сложности: сокращение разрыва в спектре модели климатических систем. Динамика климата, 18(7):579–586.

[Eby2013-15] Перейти обратно: ^а ^б ^с Эби, М., Уивер, Эй-Джей, Александр, К., Зикфельд, К., Абе-Оучи, А., Симаторибус, А.А., Креспин, Э., Дрейфхаут, С.С., Эдвардс, Н.Р., Елисеев, А.В., Фойлнер, Г., Фишефет, Т., Форест, К.Э., Гусс, Х., Холден, П.Б., Йоос, Ф. Кавамия, М., Киклайтер, Д., Кинерт, Х., Мацумото, К., Мохов, И.И., Монье, Э., Олсен, С.М., Педерсен, Ж.О.П., Перретт, М., Филиппон-Бертье, Г., Риджвелл , А. , Шлоссер А. , Шнайдер фон Даймлинг Т. , Шаффер Г. , . Смит, Р.С., Спани, Р., Соколов, А.П., Штайнахер, М., Тачиири, К., Токос, К., Ёшимори, М., Зенг, Н. и Чжао, Ф. (2013). Эксперименты с историческими и идеализированными моделями климата: взаимное сравнение моделей земной системы средней сложности. Климат прошлого, 9 (3): 1111–1140.

[16] Петухов В., Ганопольски А., Бровкин В., Клауссен М., Елисеев А., Кубацкий К. и Рамсторф С. (2000). Альпинист-2: модель климатической системы средней сложности. часть i: описание модели и производительность для нынешний климат. Динамика климата, 16(1):1–17.

[Montoya2005-17] Перейти обратно: ^а ^б Монтойя М., Гризель А., Леверманн А., Миньо Дж., Хофманн М., Ганопольски А. и Рамсторф С. (2005). Модель земной системы средней сложности альпинист-3. часть I: описание и исполнение на сегодняшний день условия. 25:237–263.

[18] Зальцман, Б. (1978). Обзор статистико-динамических моделей земного климата. том 20 «Достижения в области Геофизика, страницы 183–304. Elsevier.

[19] Ганопольски А., Рамсторф С., Петухов В. и Клауссен М. (1998). Моделирование современного и ледникового климата со связанной глобальной моделью средней сложности. Природа, 391(6665):351–356.

[Weaver2001-20] Перейти обратно: ^а ^б Уивер А., Эби М., Вибе Э., Битц К., Даффи П., Юэн Т., Ф. Фаннинг А., М. Холланд М., Макфадьен А., Мэтьюз, Х.Д., Дж. Мейснер, К., Саенко, О., Шмиттнер, А., X. Ван, Х., и Йошимори, М. (2001). Климатическая модель системы Земли uvic: описание модели, климатология и применение в прошлом, настоящем и будущем климат. 39:361–428.

[21] Будыко, М.И. (1969). Влияние изменений солнечной радиации на климат Земли. Теллус, 21(5):611–619.

[22] Селлерс, WD (1969). Глобальная климатическая модель, основанная на энергетическом балансе системы Земля-атмосфера. Журнал прикладной метеорологии, 8(3):392–400.

[23] Норт, Греция (1975). Теория энергобалансовых климатических моделей. Журнал атмосферных наук, 32(11):2033–2043.

[24] Фэннинг, А.Ф. и Уивер, Эй.Дж. (1996). Модель баланса энергии и влаги в атмосфере: Климатология, взаимозависимость. тадальное изменение климата и связь с моделью общей циркуляции океана. Журнал геофизических исследований: Атмосфера, 101(D10):15111–15128.

[25] Майда А. и Ван X. (2006). Нелинейная динамика и статистические теории основных геофизических потоков. Кембридж Университетское издательство.

[26] Маршалл Дж. и Молтени Ф. (1993). К динамическому пониманию режимов потоков планетарного масштаба. Журнал Атмосферные науки, 50 (12): 1792–1818.

[Ramankutty,_N._2006-27] Перейти обратно: ^а ^б Бровкин В., Клауссен М., Дриссхарт Э., Фишефет Т., Киклайтер Д., Лутре М.Ф., Мэтьюз Х.Д., Раманкутти, Н., Шеффер М. и Соколов А. (2006). Биогеофизические эффекты исторических изменений земного покрова, смоделированные шестью модели земной системы средней сложности. Динамика климата, 26(6):587–600.

[28] Вебер, СЛ (2010). Полезность моделей системы Земли средней сложности (эмикс). Междисциплинарный Вили Обзоры: Изменение климата, 1(2):243–252.

[29] МакКрайт, AM, Данлэп, RE, и Маркварт-Пьятт, ST (2016). Политическая идеология и взгляды на изменение климата в Европейском Союзе. Экологическая политика, 25(2), 338-358.

[30] Данлэп, Р.Э., МакКрайт, А.М., и Ярош, Дж.Х. (2016). Политический раскол по вопросу изменения климата: в США усиливается партийная поляризация. Окружающая среда: наука и политика устойчивого развития, 58(5), 4-23.

[ 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 ]