Климатическая модель

Количественные методы, используемые для моделирования климата

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.

Численные модели климата (или модели климатической системы ) используют количественные методы для моделирования взаимодействия важных факторов климата, включая атмосферу , океаны , поверхность суши и лед . Они используются для самых разных целей: от изучения динамики климатической системы до прогнозов будущего климата . Климатические модели также могут быть качественными (т.е. не численными) моделями, а также повествованиями, в основном описательными, о возможном будущем. ^[1]

Количественные модели климата учитывают поступающую от Солнца энергию в виде коротковолнового электромагнитного излучения , в основном видимого и коротковолнового (ближнего) инфракрасного диапазона , а также исходящего длинноволнового (дальнего) инфракрасного электромагнитного излучения. Дисбаланс приводит к изменению температуры .

Количественные 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/или по горизонтали. Совместные модели глобального климата атмосфера-океан- морской лед решают полные уравнения переноса массы и энергии , а также радиационного обмена. Кроме того, в моделях системы Земли могут быть взаимосвязаны другие типы моделирования, такие как землепользование , что позволяет исследователям прогнозировать взаимодействие между климатом и экосистемами .

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 модели GCM атмосфера-океан (AOGCM, например HadCM3 , EdGCM , GFDL CM2.X , ARPEGE-Climat) ^[4] объединяют две модели. Первая климатическая модель общей циркуляции, которая объединила как океанические, так и атмосферные процессы, была разработана в конце 1960-х годов в Лаборатории геофизической гидродинамики NOAA ^[5]. МОГКМ представляют собой вершину сложности климатических моделей и учитывают как можно больше 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 применений в масштабе времени 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 в соответствующем сосредоточенном виде, 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 совмещенной поверхностью и атмосферой

Очень простая модель радиационного равновесия Земли:

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

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...)
• ${\displaystyle \sigma }$– постоянная Стефана–Больцмана – примерно 5,67×10–8 ^Дж ·К ^–4 ·м ^–2 ·с ^–1.

Константу можно исключить, получив нильмерное уравнение равновесия. ${\displaystyle \pi \,r^{2}}$

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

где

• левая часть представляет собой входящий поток коротковолновой энергии от Солнца в Вт·м ^-2.
• правая часть представляет исходящий поток длинноволновой энергии от Земли в Вт·м ^-2 .

Остальные переменные параметры, специфичные для планеты, включают:

• ${\displaystyle a}$— среднее альбедо Земли , равное 0,3. ^{[11] [12]}
• ${\displaystyle T}$средняя температура поверхности Земли , измеренная примерно в 288  К по состоянию на 2020 год ^[13]
• ${\displaystyle \epsilon }$- 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 отношение 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 излучения 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 облака к средней абсолютной температуре поверхности) и среднюю температуру облаков. около 258 К (-15 ° C; 5 ° F). ^[18] Если все это правильно принять во внимание, то эффективная излучательная способность Земли составит около 0,64 (средняя температура Земли 285 K (12 °C; 53 °F)). ^{[ нужна цитата ]}

Модели с разделенными приземным и атмосферным слоями

Однослойный EBM с поверхностью черного тела

Также были построены безразмерные модели с функционально отделенными от поверхности слоями атмосферы. Простейшей из них является нульмерная однослойная модель ^[19] , которую 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 , которые лежат 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. распределения относительной влажности ). 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 оценить как температуру поверхности, так и изменение температуры с высотой. Они также моделируют наблюдаемое снижение температуры верхних слоев атмосферы и повышение температуры поверхности при включении следовых количеств других неконденсируемых парниковых газов, таких как углекислый газ . ^[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]

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. ^[27]

Коробочные модели

Схема простой коробчатой ​​модели, используемой для иллюстрации потоков в геохимических циклах, с указанием источника (Q) , стока (S) и резервуара (M).

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 цитата ]}

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

Боксовые модели широко используются для моделирования экологических систем или экосистем, а также в исследованиях циркуляции океана и углеродного цикла . ^[28] Это примеры 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. ^{[29] [30]} Затем несколько групп начали работать над созданием моделей общей циркуляции . ^[31] Первая климатическая модель 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 . ^[32]

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. ^[33] Несколько других типов компьютерных моделей дали аналогичные результаты: невозможно было создать модель, которая бы напоминала реальный климат и не имела повышения температуры при увеличении концентрации CO _{2 .}

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) автономной CAM было выпущено 1 февраля 2006 года. ^{[34] [35] [36]} В 1986 году начались усилия по инициализации и моделированию типов почвы и растительности, что привело к более реалистичным прогнозам. ^[37] Совмещенные климатические модели океана и атмосферы, такие как модель HadCM3 Центра прогнозирования климата и исследований Хэдли , используются в качестве входных данных для исследований изменения климата . ^[31]

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 текущего климата и прошлых изменений климата. Достоверность оценок модели выше для некоторых климатических переменных (например, температуры), чем для других (например, осадков). За несколько десятилетий разработки модели последовательно давали надежную и недвусмысленную картину значительного потепления климата в ответ на увеличение выбросов парниковых газов. ^[38]

Координация исследований

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

В отчете Национального исследовательского совета США за 2012 год обсуждалось, как крупная и разнообразная американская компания по моделированию климата может развиваться и становиться более единой. ^[39] 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. ^[40]

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 .} ^[41]  Они требуют экзафлопсных вычислений (миллиард миллиардов – т.е. квинтиллион – вычислений в секунду). Например, экзафлопсный суперкомпьютер Frontier потребляет 29 МВт. ^[42] Он может моделировать климат за год с разрешением облаков за день. ^[43]

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 производительность с точки зрения моделируемых лет на настенные часы». день." ^[41]

Смотрите также

• Реанализ атмосферы
• Модель химического транспорта
• Измерение атмосферной радиации (ARM) (в США)
• Обмен климатическими данными
• Climateprediction.net
• Численный прогноз погоды
• Статическая модель атмосферы
• Модель прогнозирования тропических циклонов
• Верификация и валидация компьютерных имитационных моделей
• Модель морского льда CICE

Рекомендации

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}}: Требуется цитировать журнал |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.
3. «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 .
6. Сванте Аррениус (1896). «О влиянии углекислоты воздуха на температуру земли». Философский журнал и научный журнал . 41 (251): 237–276. дои : 10.1080/14786449608620846.
7. 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, номер 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, LM; 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 другие. (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 - коэффициент 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. «Набор инструментов ACS по науке о климате - Потепление атмосферы - однослойная модель атмосферы» . Американское химическое общество . Проверено 2 октября 2022 г.
20. «Набор инструментов 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» . Государственный колледж минералов и наук о Земле Пенсильвании – факультет метеорологии и атмосферных наук . Проверено 2 октября 2022 г.
22. 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 : 1967JAtS...24..241M. 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: Ван и Стоун 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 с 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. _ pik-potsdam.de .
28. 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.
29. 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.
30. Джон Д. Кокс (2002). Наблюдатели за штормом. John Wiley & Sons, Inc. с. 210. ИСБН 978-0-471-38108-2.
31. 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. .
32. Национальное управление океанических и атмосферных исследований (22 мая 2008 г.). «Первая климатическая модель» . Проверено 8 января 2011 г.
33. Манабе С.; Ветералд РТ (1975). «Влияние удвоения концентрации CO2 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 .
34. «Загрузка CAM 3.1» . www.cesm.ucar.edu . Проверено 25 июня 2019 г.
35. Уильям Д. Коллинз; и другие. (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.
36. «МОДЕЛЬ АТМОСФЕРЫ СООБЩЕСТВА CAM3.0» . Университетская корпорация по исследованию атмосферы . Проверено 6 февраля 2018 г. .
37. 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. 
38. «Климатические модели и их оценка» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 22 сентября 2010 года . Проверено 29 августа 2010 г.
39. «Отчет Национального исследовательского совета США, Национальная стратегия развития моделирования климата» . Архивировано из оригинала 3 октября 2012 года . Проверено 18 января 2021 г.
40. «Краткий отчет Национального исследовательского совета США, Национальная стратегия развития моделирования климата» . Архивировано из оригинала 18 октября 2012 года . Проверено 3 октября 2012 г.
41. Лофт, Ричард (2020). «Моделирование системы Земли должно стать более энергоэффективным». Эос (101). дои : 10.1029/2020EO147051 . ISSN  2324-9250.
42. Трейдер, Тиффани (2021). «Граница достижения цели по экзафлопсной мощности 20 МВт, установленной DARPA в 2008 году». HPCwire . Проверено 8 декабря 2023 г.
43. «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:

• Dapper/DChart — отображает и загружает данные модели, на которые ссылаются Четвертый оценочный отчет (AR4) Межправительственной группы экспертов по изменению климата . (Больше недоступно)
• Модель климатической системы сообщества NCAR/UCAR (CCSM)
• Прогноз климата сделай сам
• Первичные исследования GCM, разработанные НАСА / GISS (Институт космических исследований Годдарда)
• Оригинальная глобальная климатическая модель NASA/GISS (GCM) с удобным интерфейсом для ПК и Mac.
• Информация о модели CCCma и интерфейс для получения данных модели
• NOAA / Лаборатория геофизической гидродинамики. Архивировано 6 июля 2019 года в файлах глобальной климатической модели Wayback Machine CM2 и файлах выходных данных модели.
• Сухой идеализированный AGCM на основе вышеуказанного GFDL CM2 ^[1]
• Модель идеализированной влажной атмосферы (MiMA): на основе GFDL CM2. Сложность между сухими моделями и полными МОЦ ^[2]
• Эмпирическая модель климата. Архивировано 24 марта 2019 года в Wayback Machine.

1. М. Джакер, С. Фуглисталер и Г. К. Валлис «Стратосферные внезапные потепления в идеализированном МОЦ». Журнал геофизических исследований: Атмосфера, 2014 г., 119 (19) 11 054–11 064; дои : 10.1002/2014JD022170
2. М. Джакер и Э. П. Гербер: «Распутывание годового цикла слоя тропической тропопаузы с помощью идеализированной влажной модели». Журнал Климата 2017 30 (18) 7339-7358; дои : 10.1175/JCLI-D-17-0127.1