Hispanopedia WikiUn conjunto climático implica modelos ligeramente diferentes del sistema climático . Se espera que el promedio del conjunto tenga un mejor desempeño que las ejecuciones de los modelos individuales. [ 1 ] Existen al menos cinco tipos de conjuntos, que difieren en la forma en que se induce la variación de los modelos del conjunto.
Objetivos
El objetivo de ejecutar un modelo de conjunto suele ser poder gestionar las incertidumbres del sistema. Un objetivo final puede ser generar información relevante para la formulación de políticas, como una función de distribución de probabilidad de diferentes resultados. Esto está resultando muy difícil debido a varios problemas, entre los que se incluyen:
- El conjunto de modelos debe ser amplio para garantizar que cubra todo el rango en el que los modelos climáticos puedan ser adecuados.
- Medir qué constituye un buen modelo es difícil. Para ello, es necesario considerar no solo los errores en la observación, sino también los errores en el propio modelo.
- Cualquier suposición previa sobre la distribución puede influir en la función de distribución de probabilidad resultante.
Tipos de conjuntos
Existen al menos cinco tipos diferentes de conjuntos climáticos.
Conjunto multimodelos
Los conjuntos multimodelos (MME) se utilizan ampliamente en las evaluaciones del IPCC , y se puede acceder a una colección exhaustiva de modelos climáticos en el Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados . Los miembros de un conjunto multimodelos son desarrollados por diferentes organizaciones involucradas en la investigación del cambio climático y pueden diferir sustancialmente en su diseño de software y enfoque de programación, su manejo de la discretización espacial y la formulación exacta de los procesos físicos, químicos y biológicos. Los beneficios de utilizar un conjunto multimodelos se observan en "el rendimiento consistentemente mejor del conjunto multimodelos al considerar todos los aspectos de las predicciones". [ 2 ]
Conjunto de física perturbada
Los conjuntos de física perturbada (PPE, por sus siglas en inglés) constituyen el principal enfoque científico del proyecto Climateprediction.net . Los modelos climáticos modernos simulan con precisión muchas características a gran escala del clima actual. Sin embargo, estos modelos contienen un gran número de parámetros ajustables que, individualmente, tienen un impacto significativo en el clima simulado. Si bien muchos de estos parámetros están bien definidos por las observaciones, otros muchos están sujetos a una considerable incertidumbre. Desconocemos hasta qué punto diferentes configuraciones o esquemas de parámetros pueden proporcionar simulaciones igualmente realistas del clima del siglo XX, pero pronósticos diferentes para el siglo XXI. La forma más exhaustiva de investigar esta incertidumbre es realizar un experimento de conjunto masivo en el que se analice cada combinación de parámetros relevante. Un enfoque más general se denomina "conjunto de parámetros perturbados" (también abreviado como PPE), ya que, además de los parámetros físicos, se pueden perturbar otros parámetros relacionados con el ciclo del carbono , la química atmosférica , el uso del suelo , etc.
conjunto de condiciones iniciales
Los conjuntos de condiciones iniciales utilizan el mismo modelo en cuanto a los parámetros y forzamientos de la física atmosférica, pero se ejecutan a partir de diversos estados iniciales. Dado que el sistema climático es caótico, pequeños cambios en parámetros como la temperatura, el viento y la humedad en un lugar pueden generar trayectorias muy diferentes para el sistema en su conjunto. Podemos solucionar esto realizando varias ejecuciones con condiciones iniciales ligeramente distintas y, posteriormente, analizando la evolución del grupo en su conjunto. Este método es similar al que se utiliza en la predicción meteorológica.
Disponer de un conjunto de condiciones iniciales puede ayudar a identificar la variabilidad natural del sistema y a abordarla.
Conjunto de forzamiento
Un modelo puede estar sujeto a diferentes forzamientos. Estos pueden corresponder a diferentes escenarios, como los descritos en el Informe Especial sobre Escenarios de Emisiones y, más recientemente, en la Trayectoria de Concentración Representativa .
Gran conjunto
Un gran conjunto es un conjunto de conjuntos. Debe haber al menos dos conjuntos anidados. Esto se ilustra mejor en el diagrama de la derecha.
Aplicaciones
- La predicción meteorológica utiliza conjuntos de condiciones iniciales.
- Se utilizaron conjuntos climáticos para proyectar cambios futuros en la aparición de plagas seleccionadas de cultivos. [ 3 ]
Análisis de conjuntos climáticos
Se pueden utilizar diversos métodos estadísticos para analizar conjuntos climáticos, como el análisis de componentes principales , el ANOVA y el análisis de componentes direccionales .
Véase también
Referencias
- ↑ "10.5.4.1 El enfoque de conjunto multimodelo" . AR4 WGI Capítulo 10: Proyecciones climáticas globales . Consultado el 30 de noviembre de 2021 .
- ↑ Hagedorn, R., Doblas-Reyes, FJ y Palmer, TN 2005 La justificación del éxito de los conjuntos multimodelo en la predicción estacional—I. Concepto básico. Tellus A 57, 219–233. ( doi : 10.1111/j.1600-0870.2005.00103.x )
- ↑ Análisis basado en conjuntos de los efectos del cambio climático regional sobre el gorgojo del tallo de la col ( Ceutorhynchus pallidactylus (Mrsh.)) en la colza de invierno ( Brassica napus L.)
- Estadísticas climáticas y meteorológicas
- Modelización climática