Климатический ансамбль

Климатический ансамбль включает несколько разные модели климатической системы . Ожидается, что среднее значение по ансамблю будет лучше, чем прогоны отдельных моделей. ^[1]Существует как минимум пять различных типов, которые будут описаны ниже.

Цели

Целью управления ансамблем обычно является умение справляться с неопределенностями в системе. Конечной целью может быть получение актуальной для политики информации, такой как функция распределения вероятностей различных результатов. Это оказывается очень сложно из-за ряда проблем. К ним относятся:

Ансамбль должен быть широким, чтобы гарантировать, что он охватывает весь диапазон, в котором климатические модели могут быть хорошими.
Оценить, какая модель является хорошей, сложно. Возможно, придется учитывать не только ошибки наблюдения, но и ошибки модели.
Любые предварительные предположения о распределении могут повлиять на полученную функцию распределения вероятностей.

Мультимодельный ансамбль

Мультимодельные ансамбли (ММЕ) широко используются в оценках МГЭИК , а доступ к полной коллекции климатических моделей можно получить в рамках проекта взаимного сравнения связанных моделей . Члены мультимодельного ансамбля разрабатываются различными организациями, занимающимися исследованиями изменения климата, и могут существенно различаться по дизайну программного обеспечения и подходу к программированию, по способам пространственной дискретизации и точной формулировке физических, химических и биологических процессов. Преимущества использования ансамбля мультимоделей заключаются в «постоянно более высокой производительности мультимодели при рассмотрении всех аспектов прогнозов». ^[2]

Ансамбль возмущенной физики

Ансамбли возмущенной физики (PPE) составляют основное научное направление проекта Climateprediction.net . Современные климатические модели хорошо моделируют многие крупномасштабные особенности современного климата. Однако эти модели содержат большое количество настраиваемых параметров, которые, как известно, по отдельности оказывают значительное влияние на моделируемый климат. Хотя многие из них хорошо ограничены наблюдениями, многие из них подвержены значительной неопределенности. Мы не знаем, в какой степени различные варианты настроек параметров или схем могут обеспечить одинаково реалистичное моделирование климата 20-го века, но разные прогнозы на 21-й век. Самый тщательный способ исследовать эту неопределенность — провести масштабный ансамблевый эксперимент, в котором исследуется каждая соответствующая комбинация параметров. Более общий подход называется «ансамблем возмущенных параметров» (также сокращенно PPE), поскольку помимо физических параметров есть и другие параметры, относящиеся к углеродному циклу . химия атмосферы , землепользование и т. д. могут быть нарушены.

Ансамбль начального состояния

Ансамбли начальных условий включают одну и ту же модель с точки зрения одних и тех же физических параметров атмосферы и воздействий, но запускаются из множества разных начальных состояний. Поскольку климатическая система хаотична, малейшие изменения таких факторов, как температура, ветер и влажность в одном месте, могут привести к совершенно разным путям развития системы в целом. Мы можем обойти это, запустив несколько заездов, начатых с несколько разными стартовыми условиями, а затем посмотреть на эволюцию группы в целом. Это похоже на то, что они делают при прогнозировании погоды.

Наличие ансамбля начальных условий может помочь выявить естественную изменчивость в системе и справиться с ней.

Принудительный ансамбль

Модель может подвергаться различным воздействиям. Они могут соответствовать различным сценариям, например, описанным в Специальном отчете о сценариях выбросов и, в последнее время, в « Репрезентативной траектории концентрации» .

Большой набор

Большой ансамбль. Графическое изображение создано Climateprediction.net .

Большой ансамбль – это ансамбль ансамблей. Должно быть как минимум два вложенных ансамбля. Лучше всего это иллюстрируется на диаграмме напротив.

Погода

В прогнозировании погоды используются ансамбли начальных условий.

Приложения

Климатические ансамбли использовались для прогнозирования будущих изменений в распространенности отдельных вредителей сельскохозяйственных культур. ^[3]

Анализ климатических ансамблей

Для анализа климатических ансамблей можно использовать различные статистические методы, такие как анализ главных компонентов , дисперсионный анализ и анализ направленных компонентов .

См. также

Ссылки

^ «10.5.4.1 Многомодельный ансамблевый подход» . ДО4 WGI Глава 10: Глобальные климатические прогнозы . Проверено 30 ноября 2021 г.
^ Хагедорн, Р., Доблас-Рейес, Ф.Дж. и Палмер, Т.Н., 2005 г. Обоснование успеха мультимодельных ансамблей в сезонном прогнозировании - I. Основная концепция. Теллус А 57, 219–233. ( дои : 10.1111/j.1600-0870.2005.00103.x )
^ Ансамблевой анализ воздействия регионального изменения климата на капустного стеблевого долгоносика ( Ceutorhynchus pallidactylus (Mrsh.)) на озимом масличном рапсе ( Brassica napus L.)

[AR4_WGI_Chapter_10:_Global_Climate_Projections-1] «10.5.4.1 Многомодельный ансамблевый подход» . ДО4 WGI Глава 10: Глобальные климатические прогнозы . Проверено 30 ноября 2021 г.

[2] Хагедорн, Р., Доблас-Рейес, Ф.Дж. и Палмер, Т.Н., 2005 г. Обоснование успеха мультимодельных ансамблей в сезонном прогнозировании - I. Основная концепция. Теллус А 57, 219–233. ( дои : 10.1111/j.1600-0870.2005.00103.x )

[3] Ансамблевой анализ воздействия регионального изменения климата на капустного стеблевого долгоносика ( Ceutorhynchus pallidactylus (Mrsh.)) на озимом масличном рапсе ( Brassica napus L.)

[1]

[2]

[3]