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Los modelos climáticos aplican conocimientos de diversas ciencias para procesar amplios conjuntos de datos climáticos, ejecutando ecuaciones diferenciales entre elementos de una...

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Los modelos climáticos aplican conocimientos de diversas ciencias para procesar amplios conjuntos de datos climáticos, ejecutando ecuaciones diferenciales entre elementos de una cuadrícula en un modelo tridimensional del sistema climático de la Tierra . Estos modelos generan simulaciones climáticas con una variedad de elementos climáticos y meteorológicos, como olas de calor y tormentas. Cada elemento puede describirse mediante diversos atributos, como intensidad, frecuencia e impactos. Los modelos climáticos facilitan la adaptación al cambio climático previsto y permiten atribuir eventos extremos para explicar fenómenos meteorológicos específicos.

Los modelos climáticos numéricos (o modelos del sistema climático , o modelos del sistema terrestre ) son modelos matemáticos que pueden simular las interacciones de los principales factores que influyen en el clima . Estos factores son la atmósfera , los océanos , la superficie terrestre y el hielo . Los científicos utilizan modelos climáticos para estudiar la dinámica del sistema climático y para realizar proyecciones del clima futuro y del cambio climático . Los modelos climáticos también pueden ser cualitativos (es decir, no numéricos) y contener narrativas, en gran medida descriptivas, de posibles futuros. [ 1 ]

Los modelos climáticos tienen en cuenta tanto la energía que llega del Sol como la que sale de la Tierra. Un desequilibrio produce un cambio de temperatura . La energía que llega del Sol se presenta en forma de radiación electromagnética de onda corta , principalmente visible e infrarroja de onda corta (cercana) . La energía que sale se presenta en forma de radiación electromagnética infrarroja de onda larga (lejana) . Estos procesos forman parte del efecto invernadero .

Los modelos climáticos varían en complejidad. Por ejemplo, un modelo simple de transferencia de calor radiante trata a la Tierra como un punto único y promedia la energía saliente. Esto puede expandirse verticalmente (modelos radiativo-convectivos) y horizontalmente. Los modelos más complejos son los modelos climáticos globales acoplados atmósfera-océano- hielo marino . Este tipo de modelos resuelven las ecuaciones completas de transferencia de masa, transferencia de energía e intercambio radiante. Además, se pueden interconectar otros tipos de modelos. Por ejemplo, los modelos del sistema terrestre también incluyen el uso del suelo y los cambios en su uso . Esto permite a los investigadores predecir las interacciones entre el clima y los ecosistemas .

Los modelos climáticos son sistemas de ecuaciones diferenciales basados ​​en las leyes básicas de la física , el movimiento de fluidos y la química . Los científicos dividen el planeta en una cuadrícula tridimensional y aplican las ecuaciones básicas a dichas cuadrículas. Los modelos atmosféricos calculan los vientos , la transferencia de calor , la radiación , la humedad relativa y la hidrología superficial dentro de cada cuadrícula y evalúan las interacciones con los puntos vecinos. Estos se acoplan con modelos oceánicos para simular la variabilidad y el cambio climático que se produce en diferentes escalas temporales debido a las corrientes oceánicas cambiantes y a la capacidad de almacenamiento de calor mucho mayor del océano global. También se pueden aplicar factores externos de cambio. La inclusión de un modelo de capa de hielo permite considerar mejor los efectos a largo plazo, como el aumento del nivel del mar .

Usos

Los modelos climáticos dividen el planeta en una cuadrícula tridimensional y aplican ecuaciones diferenciales a cada celda. Estas ecuaciones se basan en las leyes fundamentales de la física , el movimiento de fluidos y la química .

Los modelos climáticos complejos permiten la atribución de eventos extremos , que es la ciencia de identificar y cuantificar el papel que desempeña el cambio climático antropogénico en la frecuencia, intensidad e impactos de los fenómenos meteorológicos extremos . [ 2 ] [ 3 ] La ciencia de la atribución busca determinar en qué medida dichos eventos pueden explicarse o vincularse al calentamiento global antropogénico, y no se deben simplemente a la variabilidad climática aleatoria [ 4 ] o a los patrones meteorológicos naturales . [ 5 ]

Existen tres tipos principales de instituciones donde se desarrollan, implementan y utilizan los modelos climáticos:

Los grandes modelos climáticos son esenciales, pero no son perfectos. Aún se debe prestar atención al mundo real (qué está sucediendo y por qué). Los modelos globales son fundamentales para asimilar todas las observaciones, especialmente las provenientes del espacio (satélites), y producir análisis exhaustivos de lo que está sucediendo, para luego poder utilizarlos en la elaboración de predicciones y proyecciones. Los modelos simples desempeñan un papel importante, aunque a menudo se abusa de ellos y no reconocen las simplificaciones, como la omisión del ciclo del agua. [ 6 ] [ 7 ]

Modelos de circulación general (MCG)

Los modelos climáticos son sistemas de ecuaciones diferenciales basados ​​en las leyes fundamentales de la física , el movimiento de fluidos y la química . Para ejecutar un modelo, los científicos dividen el planeta en una cuadrícula tridimensional, aplican las ecuaciones básicas y evalúan los resultados. Los modelos atmosféricos calculan los vientos , la transferencia de calor , la radiación , la humedad relativa y la hidrología superficial dentro de cada cuadrícula y evalúan las interacciones con los puntos vecinos. [ 8 ]

Un modelo de circulación general (MCG) es un tipo de modelo climático. Emplea un modelo matemático de la circulación general de la atmósfera o el océano de un planeta. Utiliza las ecuaciones de Navier-Stokes en una esfera giratoria con términos termodinámicos para diversas fuentes de energía ( radiación , calor latente ). Estas ecuaciones son la base de los programas informáticos que se utilizan para simular la atmósfera o los océanos de la Tierra. Los MCG atmosféricos y oceánicos (MCGA y MCGOG ) son componentes clave, junto con los componentes de hielo marino y superficie terrestre .

Los modelos climáticos globales (GCM, por sus siglas en inglés) se utilizan para la predicción meteorológica , la comprensión del clima y la previsión del cambio climático .

Los modelos climáticos globales atmosféricos (AGCM) modelan la atmósfera e imponen las temperaturas de la superficie del mar como condiciones de contorno. Los modelos climáticos globales acoplados atmósfera-océano (AOGCM, por ejemplo, HadCM3 , EdGCM , GFDL CM2.X , ARPEGE-Climat) [ 9 ] combinan ambos modelos. El primer modelo climático de circulación general que combinó procesos oceánicos y atmosféricos se desarrolló a finales de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos de la NOAA [ 10 ]. Los AOGCM representan la máxima complejidad en los modelos climáticos e internalizan tantos procesos como sea posible. Sin embargo, aún están en desarrollo y persisten incertidumbres. Pueden acoplarse a modelos de otros procesos, como el ciclo del carbono , para modelar mejor los efectos de retroalimentación. Estos modelos multisistema integrados a veces se denominan "modelos del sistema terrestre" o "modelos climáticos globales".

Syukuro Manabe y Kirk Bryan, del Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos (GFDL) en Princeton, Nueva Jersey , crearon versiones diseñadas para aplicaciones climáticas a escala de décadas y siglos . [ 8 ] Estos modelos se basan en la integración de diversas ecuaciones de dinámica de fluidos, químicas y, en ocasiones, biológicas.

Modelos de balance energético (EBM)

La simulación del sistema climático en un espacio y tiempo tridimensionales completos era impracticable antes del establecimiento de grandes instalaciones computacionales a partir de la década de 1960. Para comenzar a comprender qué factores pudieron haber cambiado los estados paleoclimáticos de la Tierra , era necesario reducir la complejidad dimensional y de los componentes del sistema. Un modelo cuantitativo simple que equilibraba la energía entrante y saliente se desarrolló por primera vez para la atmósfera a finales del siglo XIX. [ 11 ] Otros modelos basados ​​en la evolución (EBM) buscan de manera similar una descripción económica de las temperaturas superficiales aplicando la restricción de conservación de la energía a columnas individuales del sistema Tierra-atmósfera. [ 12 ]

Las características esenciales de los EBM incluyen su relativa simplicidad conceptual y su capacidad para producir, en ocasiones, soluciones analíticas . [ 13 ] : 19 Algunos modelos tienen en cuenta los efectos de las características del océano, la tierra o el hielo en el balance superficial. Otros incluyen interacciones con partes del ciclo del agua o del ciclo del carbono . Una variedad de estos y otros modelos de sistemas reducidos pueden ser útiles para tareas especializadas que complementan los GCM, en particular para salvar las brechas entre la simulación y la comprensión. [ 14 ] [ 15 ]

Modelos de dimensión cero

Los modelos cero-dimensionales consideran a la Tierra como un punto en el espacio, análogo a la fotografía del Punto Azul Pálido de 1990 captada por la Voyager 1 , o a la visión de un astrónomo de objetos muy distantes. Esta visión adimensional, si bien es muy limitada, sigue siendo útil, ya que las leyes de la física se pueden aplicar de forma global a objetos desconocidos, o de forma concentrada si se conocen algunas de sus propiedades principales. Por ejemplo, los astrónomos saben que la mayoría de los planetas de nuestro sistema solar presentan algún tipo de superficie sólida o líquida rodeada por una atmósfera gaseosa.

Modelo con superficie y atmósfera combinadas

Un modelo muy simple del equilibrio radiativo de la Tierra es

(1−a)Sπr2=4πr2ϵσT4{\displaystyle (1-a)S\pi r^{2}=4\pi r^{2}\epsilon \sigma T^{4}}

dónde

  • El lado izquierdo representa la potencia total de onda corta entrante (en vatios) proveniente del Sol.
  • El lado derecho representa la potencia total saliente de onda larga (en vatios) desde la Tierra, calculada a partir de la ley de Stefan-Boltzmann .

Los parámetros constantes incluyen:

  • S es la constante solar –la radiación solar incidente por unidad de área– aproximadamente 1367 W· m⁻²
  • r es el radio de la Tierra, aproximadamente 6,371 millones de metros (m).
  • π es la constante matemática (3,141...)
  • σ{\displaystyle \sigma }es la constante de Stefan-Boltzmann —aproximadamente 5,67 × 10⁻⁸ J · K⁻⁴ · m⁻² · s⁻¹

La constanteπr2{\displaystyle \pi \,r^{2}}se puede factorizar, lo que da como resultado una ecuación adimensional para el equilibrio.

(1−a)S=4ϵσT4{\displaystyle (1-a)S=4\epsilon \sigma T^{4}}

dónde

  • El lado izquierdo representa el flujo de energía de onda corta incidente proveniente del Sol en W·m⁻² .
  • El lado derecho representa el flujo de energía de onda larga saliente de la Tierra en W·m −2 .

Los parámetros variables restantes que son específicos del planeta incluyen:

  • a{\displaystyle a}es el albedo promedio de la Tierra , medido en 0,3. [ 16 ] [ 17 ]
  • T{\displaystyle T}es la temperatura superficial promedio de la Tierra , medida en aproximadamente 288 Kelvin (K) a partir del año 2020 [ 18 ].  
  • ϵ{\displaystyle \epsilon }es la emisividad efectiva de la superficie y la atmósfera terrestres combinadas (incluidas las nubes). Es una magnitud entre 0 y 1 que, calculada a partir del equilibrio, resulta ser aproximadamente 0,61. Para el tratamiento cero-dimensional, equivale a un valor promedio sobre todos los ángulos de visión.

Este modelo tan simple resulta bastante instructivo. Por ejemplo, muestra la sensibilidad de la temperatura a los cambios en la constante solar, el albedo terrestre o la emisividad efectiva de la Tierra. La emisividad efectiva también mide la intensidad del efecto invernadero atmosférico , ya que es la relación entre las emisiones térmicas que escapan al espacio y las que emanan de la superficie. [ 19 ]

La emisividad calculada se puede comparar con los datos disponibles. Las emisividades de la superficie terrestre están todas en el rango de 0,96 a 0,99 [ 20 ] [ 21 ] (excepto algunas pequeñas áreas desérticas que pueden ser tan bajas como 0,7). Sin embargo, las nubes, que cubren aproximadamente la mitad de la superficie del planeta, tienen una emisividad promedio de alrededor de 0,5 [ 22 ] (que debe reducirse por la cuarta potencia de la relación de la temperatura absoluta de la nube a la temperatura absoluta promedio de la superficie) y una temperatura promedio de la nube de alrededor de 258 K (−15 °C; 5 °F) . [ 23 ] Tomando todo esto en cuenta adecuadamente, se obtiene una emisividad efectiva de la Tierra de alrededor de 0,64 (temperatura promedio de la Tierra 285 K (12 °C; 53 °F) ).      

Modelos con capas superficiales y atmosféricas separadas

EBM de una sola capa con superficie de cuerpo negro

También se han construido modelos adimensionales con capas atmosféricas funcionalmente distintas de la superficie. El más simple de ellos es el modelo cero-dimensional de una capa , [ 24 ] que puede extenderse fácilmente a un número arbitrario de capas atmosféricas. La superficie y la(s) capa(s) atmosférica(s) se caracterizan cada una por un valor de temperatura y emisividad correspondiente, pero no por un espesor. La aplicación del equilibrio radiativo (es decir, la conservación de la energía) en las interfaces idealizadas entre capas produce un conjunto de ecuaciones acopladas que son resolubles. [ 25 ]

Estos modelos EBM multicapa son ejemplos de modelos multicompartimentales . Permiten estimar temperaturas promedio más cercanas a las observadas en la superficie terrestre y la troposfera. [ 26 ] Asimismo, ilustran los procesos de transferencia de calor radiativo que subyacen al efecto invernadero. La cuantificación de este fenómeno mediante una versión del modelo de una capa fue publicada por primera vez por Svante Arrhenius en 1896. [ 11 ]

modelos radiativo-convectivos

El vapor de agua es un determinante principal de la emisividad de la atmósfera terrestre. Influye en los flujos de radiación y, a su vez, se ve influenciado por los flujos convectivos de calor de una manera consistente con su concentración y temperatura de equilibrio en función de la elevación (es decir, la distribución de la humedad relativa ). Esto se ha demostrado al refinar el modelo de dimensión cero en la vertical a un modelo radiativo-convectivo unidimensional que considera dos procesos de transporte de energía: [ 27 ]

  • transferencia radiativa ascendente y descendente a través de capas atmosféricas que absorben y emiten radiación infrarroja
  • transporte ascendente de calor por convección de aire y vapor, lo cual es especialmente importante en la troposfera inferior .

Los modelos radiativo-convectivos suelen utilizar un modelo distribuido de la atmósfera en función de la altitud. Esto presenta ventajas sobre los modelos concentrados y, además, sienta las bases para modelos más complejos. [ 28 ] Permiten estimar tanto la temperatura superficial como su variación con la altitud de forma más realista. En particular, simulan adecuadamente el descenso observado de la temperatura en la atmósfera superior y el aumento de la temperatura superficial cuando se incluyen cantidades traza de otros gases de efecto invernadero no condensables, como el dióxido de carbono . [ 27 ]

En ocasiones, se incluyen otros parámetros para simular efectos localizados en otras dimensiones y para abordar los factores que mueven la energía alrededor de la Tierra. Por ejemplo, se ha investigado el efecto de la retroalimentación hielo-albedo sobre la sensibilidad climática global utilizando un modelo climático radiativo-convectivo unidimensional. [ 29 ] [ 30 ]

Modelos de dimensiones superiores

El modelo cero-dimensional puede ampliarse para considerar la energía transportada horizontalmente en la atmósfera. Este tipo de modelo puede promediarse zonalmente . Este modelo tiene la ventaja de permitir una dependencia racional del albedo y la emisividad locales con la temperatura —se puede permitir que los polos sean helados y el ecuador cálido—, pero la falta de dinámica real implica que los transportes horizontales deben especificarse. [ 31 ]

Entre los primeros ejemplos se incluyen las investigaciones de Mikhail Budyko y William D. Sellers , quienes trabajaron en el modelo Budyko-Sellers . [ 32 ] [ 33 ] Este trabajo también demostró el papel de la retroalimentación positiva en el sistema climático y se ha considerado fundamental para los modelos de balance energético desde su publicación en 1969. [ 12 ] [ 34 ]

Modelos de sistemas terrestres de complejidad intermedia (EMIC)

Dependiendo de la naturaleza de las preguntas formuladas y las escalas temporales pertinentes, existen, por un lado, modelos conceptuales y más inductivos, y, por otro, modelos de circulación general que operan con la mayor resolución espacial y temporal actualmente factible. Los modelos de complejidad intermedia cubren esta brecha. Un ejemplo es el modelo Climber-3. Su atmósfera es un modelo estadístico-dinámico bidimensional y medio con una resolución de 7,5° × 22,5° y un paso de tiempo de medio día; el océano es MOM-3 ( Modelo Oceánico Modular ) con una cuadrícula de 3,75° × 3,75° y 24 niveles verticales. [ 35 ]

Modelos de caja

Esquema de un modelo de caja simple utilizado para ilustrar los flujos en los ciclos geoquímicos, que muestra una fuente (Q) , un sumidero (S) y un reservorio (M).

Los modelos de caja son versiones simplificadas de sistemas complejos, reduciéndolos a cajas conectadas por flujos. Las cajas contienen depósitos (es decir, inventarios ) de especies de materia y energía que se suponen mezcladas homogéneamente. Por lo tanto, la concentración de cualquier especie es uniforme en cualquier momento dentro de una caja. Sin embargo, la abundancia de una especie dentro de una caja determinada puede variar en función del tiempo debido a los flujos de entrada o salida; y también puede variar debido a la producción, el consumo o la transformación de una especie dentro de la caja. [ 36 ] [ 37 ]

Los modelos de caja simples, es decir, modelos con un número reducido de cajas cuyas propiedades (por ejemplo, su volumen) no cambian con el tiempo, suelen ser útiles para derivar fórmulas analíticas que describen las abundancias dinámicas y en estado estacionario de una especie. Estas fórmulas se denominan ecuaciones gobernantes y se derivan de las leyes de conservación (por ejemplo, conservación de la energía, conservación de la masa, etc.). Los conjuntos más grandes de especies y ecuaciones que interactúan se evalúan mediante técnicas numéricas para describir el comportamiento del sistema. [ 38 ]

Los modelos de caja se utilizan ampliamente para simular sistemas ambientales y ecosistemas. En 1961, Henry Stommel fue el primero en utilizar un modelo simple de dos cajas para estudiar la estabilidad de la circulación oceánica a gran escala . [ 39 ] Un modelo más complejo ha examinado las interacciones entre la circulación oceánica y el ciclo del carbono . [ 40 ]

Modelos de datos en red

El campo de las redes complejas ha surgido como un área importante de la ciencia para generar nuevas perspectivas sobre la naturaleza de los sistemas complejos [ 41 ] La aplicación de la teoría de redes a la ciencia del clima es un campo joven y emergente. [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] Para identificar y analizar patrones en el clima global, los científicos modelan los datos climáticos como redes complejas.

A diferencia de la mayoría de las redes del mundo real, donde los nodos y las aristas están bien definidos, en las redes climáticas, los nodos se identifican como los sitios en una cuadrícula espacial del conjunto de datos climáticos globales subyacente, que puede representarse en varias resoluciones. Dos nodos se conectan mediante una arista dependiendo del grado de similitud estadística (que puede estar relacionada con la dependencia) entre los pares correspondientes de series temporales tomadas de los registros climáticos. [ 43 ] [ 45 ] El enfoque de redes climáticas permite obtener nuevas perspectivas sobre la dinámica del sistema climático en diferentes escalas espaciales y temporales. [ 43 ]

Historia

En 1956, Norman Phillips desarrolló un modelo matemático que representaba de forma realista los patrones mensuales y estacionales en la troposfera. Este fue el primer modelo climático exitoso. [ 46 ] [ 47 ] Varios grupos comenzaron entonces a trabajar en la creación de modelos de circulación general . [ 48 ] El primer modelo climático de circulación general combinó procesos oceánicos y atmosféricos y se desarrolló a finales de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos , un componente de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de los Estados Unidos . [ 49 ]

Para 1975, Manabe y Wetherald habían desarrollado un modelo climático global tridimensional que proporcionaba una representación bastante precisa del clima actual. Duplicar el CO₂ en la atmósfera del modelo produjo un  aumento de aproximadamente 2 °C en la temperatura global. [ 50 ] Otros tipos de modelos informáticos dieron resultados similares: era imposible crear un modelo que se asemejara al clima real sin que la temperatura aumentara al incrementarse la concentración de CO₂ .

A principios de la década de 1980, el Centro Nacional de Investigación Atmosférica de EE. UU . desarrolló el Modelo Atmosférico Comunitario (CAM), que puede ejecutarse de forma independiente o como componente atmosférico del Modelo del Sistema Climático Comunitario . La última actualización (versión 3.1) del CAM independiente se publicó el 1 de febrero de 2006. [ 51 ] [ 52 ] [ 53 ] En 1986, comenzaron los esfuerzos para inicializar y modelar los tipos de suelo y vegetación, lo que dio como resultado pronósticos más realistas. [ 54 ] Los modelos climáticos acoplados océano-atmósfera, como el modelo HadCM3 del Centro Hadley para la Predicción e Investigación Climática , se utilizan como entradas para estudios de cambio climático . [ 48 ] Los metaanálisis de modelos de cambio climático anteriores muestran que, en general, han sido precisos, aunque conservadores, subestimando los niveles de calentamiento. [ 55 ] [ 56 ]

Aumento de la confianza en las previsiones con el paso del tiempo.

La correlación de patrones entre los modelos climáticos globales y las observaciones ha mejorado a lo largo de las fases secuenciales 3, 5 y 6 del CMIP. [ 57 ]

El Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP) ha sido un esfuerzo líder para fomentar mejoras en los GCM y la comprensión del cambio climático desde 1995. [ 58 ] [ 59 ]

El IPCC declaró en 2010 que había aumentado su confianza en las predicciones procedentes de los modelos climáticos:

Existe una confianza considerable en que los modelos climáticos proporcionan estimaciones cuantitativas creíbles del cambio climático futuro, particularmente a escalas continentales y superiores. Esta confianza proviene de la fundamentación de los modelos en principios físicos aceptados y de su capacidad para reproducir características observadas del clima actual y de los cambios climáticos pasados. La confianza en las estimaciones de los modelos es mayor para algunas variables climáticas (p. ej., la temperatura) que para otras (p. ej., la precipitación). A lo largo de varias décadas de desarrollo, los modelos han proporcionado de manera consistente una imagen sólida e inequívoca de un calentamiento climático significativo en respuesta al aumento de los gases de efecto invernadero. [ 60 ]

Coordinación de la investigación

El Programa Mundial de Investigación Climática (WCRP, por sus siglas en inglés), auspiciado por la Organización Meteorológica Mundial (OMM), coordina las actividades de investigación sobre modelización climática en todo el mundo.

Un informe del Consejo Nacional de Investigación de EE. UU. de 2012 analizó cómo la amplia y diversa industria de modelización climática de EE. UU. podría evolucionar para lograr una mayor unificación. [ 61 ] El informe concluyó que se podrían obtener eficiencias mediante el desarrollo de una infraestructura de software común compartida por todos los investigadores climáticos de EE. UU. y la celebración de un foro anual de modelización climática. [ 62 ]

Asuntos

Consumo de electricidad

Actualmente, los modelos climáticos con resolución de nubes se ejecutan en supercomputadoras de alta intensidad que consumen mucha energía y, por lo tanto, generan emisiones de CO₂. [ 63 ] Requieren  computación a exaescala (mil billones de billones, es decir, un quintillón, de cálculos por segundo). Por ejemplo, la supercomputadora Frontier a exaescala consume 29 MW. [ 64 ] Puede simular el clima de un año a escalas de resolución de nubes en un solo día. [ 65 ]

Las técnicas que podrían conducir a ahorros de energía incluyen, por ejemplo: "reducir la precisión de los cálculos de punto flotante; desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para evitar cálculos innecesarios; y crear una nueva generación de algoritmos numéricos escalables que permitirían un mayor rendimiento en términos de años simulados por día de reloj de pared". [ 63 ]

Parametrización

La parametrización en un modelo atmosférico (ya sea meteorológico o climático) consiste en reemplazar procesos demasiado pequeños o complejos para ser representados físicamente por un proceso simplificado. Esto contrasta con otros procesos, como el flujo atmosférico a gran escala, que se resuelven explícitamente dentro de los modelos. Estas parametrizaciones incluyen diversos parámetros utilizados en los procesos simplificados. Algunos ejemplos son la tasa de descenso de las gotas de lluvia, las nubes convectivas, las simplificaciones de la transferencia radiativa atmosférica basadas en códigos de transferencia radiativa atmosférica y la microfísica de las nubes . Las parametrizaciones radiativas son importantes tanto para la modelización atmosférica como oceánica. Las emisiones atmosféricas de diferentes fuentes dentro de celdas individuales de la cuadrícula también deben parametrizarse para determinar su impacto en la calidad del aire .

Véase también

Referencias

  1. ↑ IPCC (2014), AR5 Synthesis Report - Climate Change 2014. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergubernamental Panel on Climate Change (PDF) , p.  58, Box 2.3. Los «modelos» son típicamente simulaciones numéricas de sistemas del mundo real, calibradas y validadas utilizando observaciones de experimentos o analogías, y luego ejecutadas con datos de entrada que representan el clima futuro. Los modelos también pueden incluir narrativas en gran medida descriptivas de futuros posibles, como las utilizadas en la construcción de escenarios. Los modelos cuantitativos y descriptivos a menudo se utilizan juntos.
  2. ↑ "La ciencia que relaciona los fenómenos meteorológicos extremos con el cambio climático" (PDF) . Unión de Científicos Preocupados. 4 de junio de 2018. Archivado (PDF) del original el 10 de junio de 2025.
  3. ↑ McSweeney, Robert; Tandon, Ayesha (18 de noviembre de 2024). "Mapeado: Cómo el cambio climático afecta los fenómenos meteorológicos extremos en todo el mundo" . Climate Central. Archivado del original el 10 de junio de 2025.
  4. ↑ Zeng, Zubin (25 de agosto de 2021). "¿Es el cambio climático el culpable de los fenómenos meteorológicos extremos? La ciencia de la atribución dice que sí, para algunos; así es como funciona" . The Conversation . Archivado del original el 9 de junio de 2025.
  5. ↑ Lindsey, Rebecca; Herring, Stephanie; Kapnick, Sarah; van der Wahl, Karin (15 de diciembre de 2016). "Atribución de eventos extremos: el juego de culpar al clima frente al clima meteorológico" . Climate.gov . Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA). Archivado del original el 18 de junio de 2025.
  6. ↑ Giardina, Francesco; Padrón, Ryan S.; Stocker, Benjamin D.; Schumacher, Dominik L.; Seneviratne, Sonia I. (16 de junio de 2025). "Grandes sesgos en la frecuencia de limitación de agua en los modelos del sistema terrestre" . Communications Earth & Environment . 6 (1): 1– 9. doi : 10.1038/s43247-025-02426-7 . ISSN 2662-4435 . 
  7. ↑ Trenberth, Kevin E. (2022). «Capítulo 1: La Tierra y el sistema climático». El flujo cambiante de energía a través del sistema climático (1.ª ed.). Cambridge University Press. doi : 10.1017/9781108979030 . ISBN  978-1-108-97903-0.
  8. 1 2 "El primer modelo climático" . Celebración del 200 aniversario de la NOAA. 2007.
  9. ↑Archivado el 27 de septiembre de 2007 en la Wayback Machine.
  10. ↑ "Los diez mejores del 200 aniversario de la NOAA: Avances: El primer modelo climático" . noaa.gov .
  11. 1 2 Svante Arrhenius (1896). "Sobre la influencia del ácido carbónico en el aire sobre la temperatura del suelo" . Philosophical Magazine and Journal of Science . 41 (251): 237– 276. doi : 10.1080/14786449608620846 .
  12. 1 2 North, Gerald R.; Stevens, Mark J. (2006), "Modelos climáticos de balance energético", en Kiehl, JT; Ramanathan, V. (eds.), Fronteras en la modelización climática , Cambridge University, pág. 52, doi : 10.1017/CBO9780511535857.004 , hdl : 2060/19810008165 , ISBN  9780511535857
  13. ↑ North, Gerald R.; Kwang-Yul, Kim (2017), Energy Balance Climate Models , Wiley Series in Atmospheric Physics and Remote Sensing, Wiley-VCH, ISBN 978-3-527-41132-0
  14. ↑ Held, Isaac M. (2005). "La brecha entre simulación y comprensión en la modelización climática". Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana . 86 (11): 1609– 1614. doi : 10.1175/BAMS-86-11-1609 .
  15. ↑ Polvani, LM; Clement, AC; Medeiros, B.; Benedict, JJ; Simpson, IR (2017). "Cuando menos es más: abriendo la puerta a modelos climáticos más simples" . Eos (98). doi : 10.1029/2017EO079417 .
  16. ↑ Goode, PR; et al. (2001). "Observaciones de la reflectancia de la Tierra mediante el brillo terrestre" (PDF) . Geophys . Res. Lett . 28 (9): 1671–4 . Bibcode : 2001GeoRL..28.1671G . doi : 10.1029/2000GL012580 . S2CID 34790317. Archivado (PDF) del original el 22 de julio de 2018.  
  17. ↑ "Científicos observan el lado oscuro de la Luna para monitorear el clima de la Tierra" . Unión Geofísica Americana . 17 de abril de 2001. Archivado del original el 27 de febrero de 2009. Consultado el 1 de marzo de 2010 .
  18. ↑ "Cambio climático: Temperatura global" . NOAA. Archivado del original el 15 de junio de 2013. Consultado el 6 de julio de 2023 .
  19. ↑ "Las nubes y el sistema de energía radiante de la Tierra" (PDF) . NASA. 2013. Archivado del original (PDF) el 18 de febrero de 2013.
  20. ↑ "Muestras de agua de mar - Emisividades" . ucsb.edu .
  21. ↑ Jin M, Liang S (15 de junio de 2006). "Un parámetro de emisividad de la superficie terrestre mejorado para modelos de superficie terrestre utilizando observaciones globales de teledetección" (PDF) . J. Climate . 19 (12): 2867–81 . Bibcode : 2006JCli...19.2867J . doi : 10.1175/JCLI3720.1 . Archivado (PDF) del original el 4 de junio de 2007.
  22. ↑ TR Shippert; SA Clough; PD Brown; WL Smith; RO Knuteson; SA Ackerman. "Emisividades espectrales de nubes a partir de LBLRTM/AERI QME" (PDF) . Actas de la octava reunión del equipo científico de medición de radiación atmosférica (ARM), marzo de 1998, Tucson, Arizona . Archivado (PDF) del original el 25 de septiembre de 2006.
  23. ↑ AG Gorelik; V. Sterljadkin; E. Kadygrov; A. Koldaev. "Radiometría de microondas e infrarrojos para la estimación del balance de radiación atmosférica y la formación de hielo marino" (PDF) . Actas de la undécima reunión del equipo científico de medición de radiación atmosférica (ARM), marzo de 2001, Atlanta, Georgia . Archivado (PDF) del original el 25 de septiembre de 2006.
  24. ↑ "ACS Climate Science Toolkit - Atmospheric Warming - A Single-Layer Atmosphere Model" . Sociedad Química Estadounidense . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
  25. ↑ "ACS Climate Science Toolkit - Atmospheric Warming - A Multi-Layer Atmosphere Model" . Sociedad Química Estadounidense . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
  26. ↑ "METEO 469: De la meteorología a la mitigación: comprensión del calentamiento global - Lección 5: modelización del sistema climático: modelo de balance energético de una capa" . Facultad de Ciencias Minerales y de la Tierra de la Universidad Estatal de Pensilvania - Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
  27. 1 2 Manabe, Syukuro ; Wetherald, Richard T. (1 de mayo de 1967). "Equilibrio térmico de la atmósfera con una distribución dada de humedad relativa" . Journal of the Atmospheric Sciences . 24 (3): 241– 259. Bibcode : 1967JAtS...24..241M . doi : 10.1175/1520-0469(1967)024 < 0241:TEOTAW > 2.0.CO ; 2 .
  28. ↑ "Datos sobre Syukuro Manabe" . nobelprize.org . Consultado el 14 de noviembre de 2023 .
  29. ↑ "Pubs.GISS: Wang y Stone 1980: Efecto de la retroalimentación hielo-albedo sobre la sensibilidad global en un modelo unidimensional..." nasa.gov .{{cite web}}: CS1 maint: servicio de archivado obsoleto ( enlace )
  30. ↑ Wang, WC; PH Stone (1980). "Efecto de la retroalimentación hielo-albedo en la sensibilidad global en un modelo climático radiativo-convectivo unidimensional" . J. Atmos. Sci . 37 (3): 545– 52. Bibcode : 1980JAtS...37..545W . doi : 10.1175/1520-0469(1980)037 < 0545:EOIAFO > 2.0.CO ; 2 .
  31. ↑ "Modelos de balance energético" . shodor.org .
  32. ↑ MI Budyko (1969). "El efecto de las variaciones de la radiación solar en el clima de la Tierra" . Tellus . 21 (5): 611– 619. doi : 10.3402/tellusa.v21i5.10109 .
  33. ↑ William D. Sellers (1969). "Un modelo climático global basado en el balance energético del sistema Tierra-Atmósfera" . Journal of Applied Meteorology . 8 (3): 392– 400. Bibcode : 1969JApMe...8..392S . doi : 10.1175/1520-0450(1969)008 < 0392:AGCMBO > 2.0.CO ; 2 .
  34. ↑ J. Graham Cogley (1990). "Veinticinco años de climatología física". Global and Planetary Change . 2 ( 3–4 ): 213–216 . doi : 10.1016/0921-8181(90)90001-S .
  35. ↑ "emics1" . pik-potsdam.de .
  36. ↑ Mark Bishop. "Modelos de caja: existencias, flujos y tiempos de residencia" (PDF) . institutebishop.org . Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  37. ↑ NOAA GFDL. "Modelos matemáticos" (PDF) . Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  38. ↑ Calvetti, Daniela; Somersalo, Erkki (2012). «Modelos de compartimentos» . Modelado matemático computacional: un enfoque integrado a través de escalas . Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas. doi : 10.1137/1.9781611972481 . ISBN 978-1-61197-247-4.
  39. ↑ Stommel, Henry (mayo de 1961). "Convección termohalina con dos regímenes estables de flujo" . Tellus . 13 (2): 224–230 . doi : 10.3402/tellusa.v13i2.9491 . ISSN 0040-2826 . 
  40. ↑ Sarmiento, JL; Toggweiler, JR (1984). "Un nuevo modelo para el papel de los océanos en la determinación de la P CO 2 atmosférica". Nature . 308 (5960): 621– 24. Bibcode : 1984Natur.308..621S . doi : 10.1038/308621a0 . S2CID 4312683 . 
  41. ^ Alberto, Réka; Barabási, Albert-László (2002). "Mecánica estadística de redes complejas". Reseñas de Física Moderna . 74 (1): 47– 97. arXiv : cond-mat/0106096 . Código Bib : 2002RvMP...74...47A . doi : 10.1103/RevModPhys.74.47 . ISSN 0034-6861 . S2CID 60545 .  
  42. ↑ Tsonis, Anastasios A.; Swanson, Kyle L.; Roebber, Paul J. (2006). "¿Qué tienen que ver las redes con el clima?" . Boletín de la Sociedad Meteorológica Americana . 87 (5): 585– 595. Bibcode : 2006BAMS...87..585T . doi : 10.1175/BAMS-87-5-585 . ISSN 0003-0007 . 
  43. 1 2 3 Donges, JF; Zou, Y.; Marwan, N.; Kurths, J. (2009). "Redes complejas en la dinámica climática". The European Physical Journal Special Topics . 174 (1). Springer-Verlag: 157– 179. arXiv : 0907.4359 . Bibcode : 2009EPJST.174..157D . doi : 10.1140/epjst/e2009-01098-2 . S2CID 2375970 . 
  44. ↑ Steinhaeuser, Karsten; Ganguly, Auroop R.; Chawla, Nitesh V. (2011). "Dependencia multivariada y multiescala en el sistema climático global revelada a través de redes complejas". Climate Dynamics . 39 ( 3– 4): 889– 895. Bibcode : 2012ClDy...39..889S . doi : 10.1007/s00382-011-1135-9 . ISSN 0930-7575 . S2CID 12086088 .  
  45. ↑ Steinhaeuser, K.; Chawla, NV; Ganguly, AR (2010). "Redes complejas como marco unificado para el análisis descriptivo y el modelado predictivo en la ciencia del clima". Análisis estadístico y minería de datos . 4 (5). John Wiley & Sons, Inc.: 497– 511. doi : 10.1002/sam.10100 . S2CID 6035317 . 
  46. ↑ Norman A. Phillips (abril de 1956). "La circulación general de la atmósfera: un experimento numérico" (PDF) . Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society . 82 (352): 123– 154. Bibcode : 1956QJRMS..82..123P . doi : 10.1002/qj.49708235202 .
  47. ↑ John D. Cox (2002). Observadores de tormentas . John Wiley & Sons, Inc. pág . 210. ISBN  978-0-471-38108-2.
  48. 1 2 Peter Lynch (2006). «Las integraciones de ENIAC» . El surgimiento de la predicción numérica del tiempo: el sueño de Richardson . Cambridge University Press . pág. 208. ISBN  978-0-521-85729-1Consultado el 6 de febrero de 2018 .
  49. ↑ Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (22 de mayo de 2008). "El primer modelo climático" . Consultado el 8 de enero de 2011 .
  50. ↑ Manabe S.; Wetherald RT (1975). "Los efectos de duplicar la concentración de CO2 en el clima de un modelo de circulación general" . Journal of the Atmospheric Sciences . 32 (3): 3– 15. Bibcode : 1975JAtS...32....3M . doi : 10.1175/1520-0469(1975)032 < 0003:teodtc > 2.0.co ; 2 .
  51. ↑ "Descarga de CAM 3.1" . www.cesm.ucar.edu . Consultado el 25 de junio de 2019 .
  52. ↑ William D. Collins; et al. (junio de 2004). "Descripción del modelo atmosférico comunitario NCAR (CAM 3.0)" (PDF) . University Corporation for Atmospheric Research . Archivado del original (PDF) el 26 de septiembre de 2019. Recuperado el 3 de enero de 2011 . 
  53. ↑ "CAM3.0 MODELO DE ATMÓSFERA COMUNITARIA" . University Corporation for Atmospheric Research . Consultado el 6 de febrero de 2018 .
  54. ↑ Yongkang Xue y Michael J. Fennessey (20 de marzo de 1996). "Impacto de las propiedades de la vegetación en la predicción del clima de verano en EE. UU." (PDF) . Journal of Geophysical Research . 101 (D3): 7419. Bibcode : 1996JGR...101.7419X . CiteSeerX 10.1.1.453.551 . doi : 10.1029/95JD02169 . Archivado del original (PDF) el 10 de julio de 2010. Recuperado el 6 de enero de 2011 . 
  55. ↑ Hausfather, Zeke; Drake, Henri F.; Abbott, Tristan; Schmidt, Gavin A. (16 de enero de 2020). "Evaluación del desempeño de proyecciones pasadas de modelos climáticos" . Geophysical Research Letters . 47 (1). doi : 10.1029/2019GL085378 . ISSN 0094-8276 . Recuperado el 28 de septiembre de 2025 . 
  56. ↑ Carvalho, D.; Rafael, S.; Monteiro, A.; Rodrigues, V.; Lopes, M.; Rocha, A. (14 de julio de 2022). "¿Qué tan bien han representado las proyecciones climáticas futuras de CMIP3, CMIP5 y CMIP6 el calentamiento observado recientemente?" (PDF) . Scientific Reports . 12 (1). Springer Science and Business Media LLC. doi : 10.1038/s41598-022-16264-6 . ISSN 2045-2322 . Recuperado el 28 de septiembre de 2025 . 
  57. ↑ Bock, L.; Lauer, A.; Schlund, M.; Barreiro, M; Bellouin, N.; Jones, C.; Meehl, GA; Predoi, V.; Roberts, MJ; Eyring, V. (2020). "Cuantificación del progreso en diferentes fases del CMIP con la herramienta ESMValTool" . Journal of Geophysical Research: Atmospheres . 125 (21). doi : 10.1029/2019JD032321 . hdl : 20.500.12008/30864 .
  58. ↑ "Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados" . Programa Mundial de Investigación Climática . Consultado el 11 de noviembre de 2024 .
  59. ^ Meehl, Gerald A.; Bóer, George J.; Covey, Curt; latif, mojib; Stouffer, Ronald J. (14 de octubre de 1997). "La intercomparación genera un mejor modelo climático" . Eos, Transacciones Unión Geofísica Estadounidense . 78 (41). doi : 10.1029/97EO00276 .
  60. ↑ "Modelos climáticos y su evaluación" (PDF) . Archivado del original (PDF) el 22 de septiembre de 2010. Consultado el 29 de agosto de 2010 .
  61. ↑ "Informe del Consejo Nacional de Investigación de EE. UU., Una estrategia nacional para el avance de la modelización climática " . Archivado del original el 3 de octubre de 2012. Consultado el 18 de enero de 2021 .
  62. ↑ "Informe resumido del Consejo Nacional de Investigación de EE. UU.: Una estrategia nacional para el avance de la modelización climática " . Archivado del original el 18 de octubre de 2012. Consultado el 3 de octubre de 2012 .
  63. 1 2 Loft, Richard (2020). "El modelado del sistema terrestre debe volverse más eficiente energéticamente" . Eos (101). doi : 10.1029/2020EO147051 . ISSN 2324-9250 . 
  64. ↑ Trader, Tiffany (2021). "Frontier alcanzará el objetivo de potencia a exaescala de 20 MW establecido por DARPA en 2008" . HPCwire . Consultado el 8 de diciembre de 2023 .
  65. ↑ "Modelo climático con resolución de nubes se encuentra con la supercomputadora más rápida del mundo" . LabNews . Consultado el 8 de diciembre de 2023 .
  • Cronología: La historia de la modelización climática. CarbonBrief, 16 de enero de 2018.
  • Por qué importan los resultados de la próxima generación de modelos climáticos. CarbonBrief, artículo invitado de Belcher, Boucher y Sutton, 21 de marzo de 2019.

Modelos climáticos en la web:

  • Modelo del Sistema Climático Comunitario (CCSM) de NCAR/UCAR
  • Predicción climática para hacerlo usted mismo
  • Modelo de circulación general (GCM) de investigación primaria desarrollado por la NASA/GISS (Instituto Goddard de Estudios Espaciales).
  • Modelo climático global (GCM) original de la NASA/GISS con una interfaz fácil de usar para PC y Mac.
  • Información del modelo CCCma e interfaz para recuperar datos del modelo.
  • "Cambio climático global: economía, ciencia y política" . MIT OpenCourseWare.— Puntuación de codificación cruzada: 0,928. Conferencia relacionada: Las matemáticas de la modelización climática.
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