OCEANOGRAFÍA FÍSICA

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Elevación de la superficie de una onda trocoidal (azul profundo) que se propaga hacia la derecha. Las trayectorias de las partículas de superficie libre son círculos cercanos (en cian) y la velocidad de flujo se muestra en rojo para las partículas negras. La altura de la ola , la diferencia entre la cresta y la elevación del canal, se denota como$${\ displaystyle H}, la longitud de onda como$${\ displaystyle \ lambda} y la velocidad de fase como $${\ displaystyle c.}

En dinámica de fluidos , una onda trocoidalo una onda de Gerstner es una solución exacta de las ecuaciones de Euler para ondas de gravedad de superficie periódicas. Describe una onda progresiva de forma permanente en la superficie de un fluido incompresible de profundidad infinita. La superficie libre de esta solución de onda es un trocoide invertido (al revés) , con crestasmás agudas y depresiones planas. Esta solución de onda fue descubierta por Gerstner en 1802 y redescubierta independientemente por Rankine en 1863.

El campo de flujo asociado con la onda trocoidal no es irracional : tiene vorticidad . La vorticidad es de una fuerza y ​​distribución vertical tan específica que las trayectorias de las parcelas de fluido son círculos cerrados. Esto contrasta con la observación experimental habitual de la deriva de Stokes asociada con el movimiento de onda. Además, la velocidad de fase es independiente de la amplitud de la onda trocoidal , a diferencia de otras teorías de ondas no lineales (como las de la onda de Stokes y la onda cnoidal).) y observaciones. Por estas razones, así como por el hecho de que faltan soluciones para la profundidad de fluidos finitos, las ondas trocoidales son de uso limitado para aplicaciones de ingeniería.

En gráficos de computadora , la representación de olas oceánicas de apariencia realista se puede hacer mediante el uso de las llamadas olas Gerstner . Esta es una extensión multicomponente y multidireccional de la onda tradicional de Gerstner, que a menudo utiliza transformaciones rápidas de Fourier para hacer posible la animación (en tiempo real) .

Descripción de la onda trocoidal clásica [ editar ]

Usando una especificación lagrangiana del campo de flujo , el movimiento de las parcelas de fluidos es, para una onda periódica en la superficie de una capa fluida de profundidad infinita: ^[2]

{\ displaystyle {\ begin {alineado} X (a, b, t) & = a + {\ frac {\ mathrm {e} ^ {kb}} {k}} \ sin \ left (k (a + ct) \ derecha), \\ Y (a, b, t) & = b - {\ frac {\ mathrm {e} ^ {kb}} {k}} \ cos \ left (k (a + ct) \ right), \ end {alineado}}}

dónde $${\ displaystyle x = X (a, b, t)} y $${\ displaystyle y = Y (a, b, t)} son las posiciones de las parcelas de fluidos en el $${\ displaystyle (x, y)} avión a tiempo $${\ displaystyle t}, con $${\ displaystyle x} la coordenada horizontal y $${\ displaystyle y}La coordenada vertical (positiva hacia arriba, en la dirección opuesta a la gravedad). Las coordenadas lagrangianas$${\ displaystyle (a, b)} etiquetar los paquetes de fluidos, con $${\ displaystyle (x, y) = (a, b)}Los centros de las órbitas circulares, alrededor de las cuales se mueve la parcela de fluido correspondiente a velocidad constante. $${\ displaystyle c \, \ exp (kb).} Promover $${\ displaystyle k = 2 \ pi / \ lambda}es el wavenumber (y$${\ displaystyle \ lambda}la longitud de onda ), mientras$${\ displaystyle c} es la velocidad de fase con la cual la onda se propaga en el $${\ displaystyle x}-dirección. La velocidad de fase satisface la relación de dispersión :

$${\ displaystyle c ^ {2} = {\ frac {g} {k}},}

que es independiente de la no linealidad de la onda (es decir, no depende de la altura de la onda) $${\ displaystyle H}), y esta velocidad de fase $${\ displaystyle c}Lo mismo que para las ondas lineales de Airy en aguas profundas.

La superficie libre es una línea de presión constante, y se encuentra que corresponde a una línea $${\ displaystyle b = b_ {s}}, dónde $${\ displaystyle b_ {s}}es una constante (no positiva). por$${\ displaystyle b_ {s} = 0}Las olas más altas ocurren, con una cresta en forma de cúspide . Tenga en cuenta que la onda Stokes más alta (irrotacional) tiene un ángulo de cresta de 120 °, en lugar de 0 ° para la onda trocoidal de rotación. ^[3]

La altura de onda de la onda trocoidal es$${\ displaystyle H = (2 / k) \ exp (kb_ {s}).} La onda es periódica en el $${\ displaystyle x}-direccion, con longitud de onda $${\ displaystyle \ lambda;}Y también periódica en el tiempo con el período. $${\ displaystyle T = \ lambda / c = {\ sqrt {2 \ pi \ lambda / g}}.}

La vorticidad $${\ displaystyle \ varpi}debajo de la onda trocoidal está: ^[2]

$${\ displaystyle \ varpi (a, b, t) = - {\ frac {2 \, k \, c \, \ mathrm {e} ^ {2kb}} {1- \ mathrm {e} ^ {2kb}} }

variando con la elevación lagrangiana $${\ displaystyle b} y disminuyendo rápidamente con la profundidad por debajo de la superficie libre.

En gráficos de computadora [ editar ]

Animación (5 MB) de ondas de oleaje utilizando ondas Gerstner multidireccionales y de componentes múltiples para la simulación de la superficie del océano y POV-Ray para la representación 3D . (La animación es periódica en el tiempo; se puede configurar para que se repita después de hacer clic derecho en ella mientras se reproduce).

Una extensión de múltiples componentes y multidireccional de la descripción lagrangiana del movimiento de superficie libre, como se usa en la onda trocoidal de Gerstner, se usa en gráficos de computadorapara la simulación de las olas del océano. ^[1] Para la onda de Gerstner clásica, el movimiento fluido satisface exactamente las ecuaciones de flujo no lineales, incompresibles e inviscidas debajo de la superficie libre. Sin embargo, las ondas Gerstner extendidas en general no satisfacen estas ecuaciones de flujo exactamente (aunque las satisfacen aproximadamente, es decir, para la descripción lagrangiana linealizada por flujo potencial ). Esta descripción del océano se puede programar de manera muy eficiente mediante el uso de la transformada rápida de Fourier(FFT). Además, las ondas oceánicas resultantes de este proceso parecen realistas, como resultado de la deformación no lineal de la superficie libre (debido a la especificación lagrangiana del movimiento): crestas más agudas y depresiones más planas .

La descripción matemática de la superficie libre en estas ondas de Gerstner puede ser la siguiente: ^[1] las coordenadas horizontales se indican como$${\ displaystyle x} y $${\ displaystyle z}, y la coordenada vertical es $${\ displaystyle y}. El nivel medio de la superficie libre está en$${\ displaystyle y = 0} y lo positivo $${\ displaystyle y}-la dirección es hacia arriba, oponiéndose a la fuerza de gravedad de la Tierra$${\ displaystyle g.}La superficie libre se describe paramétricamente como una función de los parámetros.$${\ displaystyle \ alpha} y $${\ displaystyle \ beta,} así como de tiempo $${\ displaystyle t.} Los parámetros están conectados a los puntos de superficie media. $${\ displaystyle (x, y, z) = (\ alpha, 0, \ beta)}alrededor de la cual se distribuye el fluido en la órbita de la superficie ondulada. La superficie libre se especifica mediante$${\ displaystyle x = \ xi (\ alpha, \ beta, t),} $${\ displaystyle y = \ zeta (\ alpha, \ beta, t)} y $${\ displaystyle z = \ eta (\ alpha, \ beta, t)} con:

{\ displaystyle {\ begin {alineado} \ xi & = \ alpha - \ sum _ {m = 1} ^ {M} {\ frac {k_ {x, m}} {k_ {m}}} \, {\ frac {a_ {m}} {\ tanh \ left (k_ {m} \, h \ right)}}, \ sin \ left (\ theta _ {m} \ right), \\\ eta & = \ beta - \ sum _ {m = 1} ^ {M} {\ frac {k_ {z, m}} {k_ {m}}} \, {\ frac {a_ {m}} {\ tanh \ left (k_ { m} \, h \ right)}} \, \ sin \ left (\ theta _ {m} \ right), \\ zeta & = \ sum _ {m = 1} ^ {M} a_ {m} \ , \ cos \ left (\ theta _ {m} \ right) \ quad {\ text {y}} \\ theta _ {m} & = k_ {x, m} \, \ alpha + k_ {z, m } \, \ beta - \ omega _ {m} \, t- \ phi _ {m}, \ end {alineado}}}

dónde $${\ displaystyle \ tanh}es la función tangente hiperbólica ,$${\ displaystyle M} es el número de componentes de onda considerados, $${\ displaystyle a_ {m}}es la amplitud de componente$${\ displaystyle {m = 1 \ puntos M}} y $${\ displaystyle \ phi _ {m}}su fase Promover$${\ displaystyle {k_ {m} = \ scriptstyle {\ sqrt {(k_ {x, m} ^ {2} + k_ {z, m} ^ {2})}}}}es su número de waven y$${\ displaystyle \ omega _ {m}}Su frecuencia angular . Los dos últimos,$${\ displaystyle k_ {m}} y $${\ displaystyle \ omega _ {m},}No se puede elegir de forma independiente sino que se relacionan a través de la relación de dispersión :

$${\ displaystyle \ omega _ {m} ^ {2} = g \, k_ {m} \, \ tanh \ left (k_ {m} \, h \ right),}

con $${\ displaystyle h}la profundidad media del agua. En aguas profundas ($${\ displaystyle h \ to \ infty}) la tangente hiperbólica va a uno: $${\ displaystyle {\ tanh (k_ ​​{m} \, h) \ a 1.}} Los componentes $${\ displaystyle k_ {x, m}} y $${\ displaystyle k_ {z, m}}del vector de número de onda horizontal $${\ displaystyle {\ boldsymbol {k}} _ {m}} Determinar la dirección de propagación de la onda del componente. $${\ displaystyle m.}

La elección de los distintos parámetros. $${\ displaystyle a_ {m}, k_ {x, m}, k_ {z, m}} y $${\ displaystyle \ phi _ {m}} para $${\ displaystyle {m = 1, \ dots, {M},}} y una cierta profundidad media $${\ displaystyle h}Determina la forma de la superficie del océano. Se necesita una elección inteligente para explotar la posibilidad de un cálculo rápido mediante la FFT. Ver, por ejemplo, Tessendorf (2001) para una descripción de cómo hacer esto. La mayoría de las veces, los números de waven se eligen en una cuadrícula regular en$${\ displaystyle (k_ {x}, k_ {z})}-espacio. A partir de entonces, las amplitudes.$${\ displaystyle a_ {m}} y fases $${\ displaystyle \ phi _ {m}}se eligen aleatoriamente de acuerdo con el espectro de densidad de varianza de un cierto estado del mar deseado . Finalmente, mediante FFT, la superficie del océano se puede construir de tal manera que sea periódica tanto en el espacio como en el tiempo, lo que permite el mosaico , creando una periodicidad en el tiempo al desplazar ligeramente las frecuencias$${\ displaystyle \ omega _ {m}} tal que $${\ displaystyle \ omega _ {m} = m \, \ Delta \ omega} para $${\ displaystyle {m = 1, \ dots, {M}.}}

En renderizado, también el vector normal. $${\ displaystyle {\ boldsymbol {n}}}A menudo se necesita a la superficie. Estos pueden ser calculados usando el producto cruzado ($${\ displaystyle \ times}) como:

$${\ displaystyle {\ boldsymbol {n}} = {\ frac {\ partial {\ boldsymbol {s}}} {\ partial \ alpha}} \ times {\ frac {\ partial {\ partial {\ boldsymbol {s}}} {\ \ beta}} \ quad {\ text {con}} \ quad {\ boldsymbol {s}} parcial (\ alpha, \ beta, t) = {\ begin {pmatrix} \ xi (\ alpha, \ beta, t) \\ zeta (\ alpha, \ beta, t) \\\ eta (\ alpha, \ beta, t) \ end {pmatrix}}.}

El vector normal de la unidad entonces es$${\ displaystyle {\ boldsymbol {e}} _ {n} = {\ boldsymbol {n}} / \ | {\ boldsymbol {n}} \ |,} con $${\ displaystyle \ | {\ boldsymbol {n}} \ |}la norma de$${\ displaystyle {\ boldsymbol {n}}.}

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"AGCM" redirige aquí. Para el regulador de competencia italiano, ver Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato .

Los modelos climáticos son sistemas de ecuaciones diferenciales basados ​​en las leyes básicas 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 de la superficie dentro de cada cuadrícula y evalúan las interacciones con los puntos vecinos. ^[1]

Esta visualización muestra las primeras representaciones de prueba de un modelo computacional global de la atmósfera de la Tierra basado en datos del Modelo de Sistema de Observación de la Tierra Goddard de la NASA, versión 5 (GEOS-5).

Un modelo de circulación general ( GCM ) es un tipo de modelo climático . Emplea un modelo matemático de la circulación general de una atmósfera planetaria u océano. Utiliza las ecuaciones de Navier-Stokes en una esfera giratoria con términos termodinámicos para varias fuentes de energía ( radiación , calor latente ). Estas ecuaciones son la base de los programas de computadora utilizados para simular la atmósfera o los océanos de la Tierra. Los GCM atmosféricos y oceánicos (AGCM y OGCM ) son componentes clave junto con el hielo marino y los componentes de la superficie terrestre.

Los GCM y los modelos climáticos globales se utilizan para pronosticar el clima , comprender el clima y pronosticar el cambio climático .

Las versiones diseñadas para aplicaciones climáticas a escala de tiempo de una década a siglo fueron creadas originalmente por Syukuro Manabe y Kirk Bryan en el Laboratorio de dinámica de fluidos geofísicos (GFDL) en Princeton, Nueva Jersey . ^[1]Estos modelos se basan en la integración de una variedad de ecuaciones de dinámica de fluidos, químicas y, a veces, biológicas.

Terminología [ editar ]

El acrónimo GCM originalmente significaba Modelo de Circulación General . Recientemente, un segundo significado entró en uso, a saber, el Modelo Climático Global . Si bien estos no se refieren a lo mismo, los Modelos de Circulación General son generalmente las herramientas que se usan para modelar el clima y, por lo tanto, los dos términos a veces se usan indistintamente. Sin embargo, el término "modelo climático global" es ambiguo y puede referirse a un marco integrado que incorpora múltiples componentes, incluido un modelo de circulación general, o puede referirse a la clase general de modelos climáticos que utilizan una variedad de medios para representar el clima matemáticamente.

Historia [ editar ]

Vea también: Predicción numérica del tiempo § Historia

En 1956, Norman Phillips desarrolló un modelo matemático que podría representar de manera realista los patrones mensuales y estacionales en la troposfera . Se convirtió en el primer modelo climático exitoso . ^[2] [3]Siguiendo el trabajo de Phillips, varios grupos comenzaron a trabajar para crear GCM. ^[4] El primero en combinar procesos oceánicos y atmosféricos se desarrolló a fines de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos de NOAA . ^[1] A principios de la década de 1980, el Centro Nacional de Investigaciones Atmosféricas de los Estados Unidos había desarrollado el Modelo de Atmósfera Comunitaria; Este modelo ha sido continuamente refinado. ^[5]En 1996, comenzaron los esfuerzos para modelar los tipos de suelo y vegetación. ^[6] Más tarde, el Centro Hadley 's HadCM3 modelo acoplado océano-atmósfera elementos. ^[4] El papel de las ondas de gravedad se añadió a mediados de los años ochenta. Se requieren ondas de gravedad para simular con precisión las circulaciones a escala regional y global. ^[7]

Atmosférica y modelos oceánicos [ editar ]

Más información: Modelo atmosférico y modelo oceánico.

Los GCM atmosféricos (AGCM) y oceánicos (OGCM) se pueden acoplar para formar un modelo de circulación general acoplado atmósfera-océano (CGCM o AOGCM). Con la adición de submodelos como un modelo de hielo marino o un modelo para la evapotranspiración en tierra, los AOGCM se convierten en la base de un modelo climático completo. ^[8]

Tendencias [ editar ]

Una tendencia reciente en los MCG es aplicarlos como componentes de los modelos del sistema terrestre, por ejemplo, mediante el acoplamiento de modelos de capas de hielo para la dinámica de las capas de hielo de Groenlandia y la Antártida , y uno o más modelos de transporte químico (CTM) para especies importantes para el clima. Por lo tanto, un CTM de carbono puede permitir que un GCM prediga mejor los cambios antropogénicosen las concentraciones de dióxido de carbono . Además, este enfoque permite tener en cuenta la retroalimentación entre sistemas: por ejemplo, los modelos de química y clima permiten estudiar los posibles efectos del cambio climático en el agujero de ozono . ^[9]

Las incertidumbres de la predicción climática dependen de las incertidumbres en los modelos químicos, físicos y sociales (consulte los escenarios del IPCC a continuación). ^[10] Sigue habiendo incertidumbres e incógnitas significativas, especialmente con respecto al curso futuro de la población humana, la industria y la tecnología.

Estructura [ editar ]

Los GCM tridimensionales (más adecuadamente, cuatridimensionales) aplican ecuaciones discretas para el movimiento de fluidos e integran éstas hacia adelante en el tiempo. Contienen parametrizaciones para procesos como la convección que se producen en escalas demasiado pequeñas para ser resueltas directamente.

Un modelo de circulación general simple (SGCM) consiste en un núcleo dinámico que relaciona propiedades como la temperatura con otras, como la presión y la velocidad. Algunos ejemplos son los programas que resuelven las ecuaciones primitivas , dada la entrada de energía y la disipación de energía en forma de friccióndependiente de la escala , de modo que las ondas atmosféricas con los números de onda más elevados sean las más atenuadas. Dichos modelos pueden usarse para estudiar procesos atmosféricos, pero no son adecuados para proyecciones climáticas.

Los GCM atmosféricos (AGCM) modelan la atmósfera (y típicamente también contienen un modelo de superficie terrestre) utilizando temperaturas de la superficie del mar (TSM) impuestas . ^[11] Pueden incluir química atmosférica.

Los AGCM consisten en un núcleo dinámico que integra las ecuaciones del movimiento de fluidos, típicamente para:

• presión superficial
• Componentes horizontales de la velocidad en capas.
• Temperatura y vapor de agua en capas.
• radiación, dividida en solar / onda corta y terrestre / infrarroja / onda larga
• parámetros para:
  • convección
  • procesos de superficie terrestre
  • albedo
  • hidrología
  • Cubierto de nubes

Un GCM contiene ecuaciones de pronóstico que son una función del tiempo (típicamente vientos, temperatura, humedad y presión superficial) junto con ecuaciones de diagnóstico que se evalúan a partir de ellas durante un período de tiempo específico. Como ejemplo, la presión a cualquier altura se puede diagnosticar aplicando la ecuación hidrostática a la presión de superficie prevista y los valores de temperatura previstos entre la superficie y la altura de interés. La presión se usa para calcular la fuerza del gradiente de presión en la ecuación dependiente del tiempo para los vientos.

Los OGCM modelan el océano (con flujos provenientes de la atmósfera) y pueden contener un modelo de hielo marino . Por ejemplo, la resolución estándar de HadOM3 es de 1.25 grados en latitud y longitud, con 20 niveles verticales, lo que lleva a aproximadamente 1,500,000 variables.

Los AOGCM (por ejemplo , HadCM3 , GFDL CM2.X ) combinan los dos submodelos. Eliminan la necesidad de especificar flujos a través de la interfaz de la superficie del océano. Estos modelos son la base para las predicciones de modelos del clima futuro, como se discuten en el IPCC . Los AOGCM internalizan tantos procesos como sea posible. Se han utilizado para proporcionar predicciones a escala regional. Si bien los modelos más simples generalmente son susceptibles de análisis y sus resultados son más fáciles de entender, los AOGCM pueden ser tan difíciles de analizar como el clima en sí.

Cuadrícula [ editar ]

Las ecuaciones de fluidos para los AGCM se hacen discretas utilizando el método de diferencias finitas o el método espectral . Para diferencias finitas, se impone una rejilla a la atmósfera. La cuadrícula más simple utiliza un espaciado de cuadrícula angular constante (es decir, una cuadrícula de latitud / longitud). Sin embargo, las rejillas no rectangulares (p. Ej., Icosaédricas) y las rejillas de resolución variable ^[12] se usan con más frecuencia. ^[13] El modelo LMDz puede organizarse para dar una alta resolución sobre cualquier sección del planeta. HadGEM1 (y otros modelos oceánicos) usan una cuadrícula oceánica con mayor resolución en los trópicos para ayudar a resolver procesos que se consideran importantes para la Oscilación del Sur de El Niño (ENOS). Los modelos espectrales generalmente usan uncuadrícula gaussiana , debido a las matemáticas de la transformación entre el espacio espectral y el punto de cuadrícula. Las resoluciones de AGCM típicas están entre 1 y 5 grados en latitud o longitud: HadCM3, por ejemplo, usa 3.75 en longitud y 2.5 grados en latitud, dando una cuadrícula de 96 por 73 puntos (96 x 72 para algunas variables); Y tiene 19 niveles verticales. Esto da como resultado aproximadamente 500,000 variables "básicas", ya que cada punto de la cuadrícula tiene cuatro variables ( u , v , T , Q ), aunque un recuento completo daría más (nubes, niveles de suelo). HadGEM1 usa una cuadrícula de 1.875 grados de longitud y 1.25 de latitud en la atmósfera; HiGEM, una variante de alta resolución, utiliza 1.25 x 0.83 grados respectivamente. ^[14]Estas resoluciones son más bajas de las que se utilizan normalmente para la predicción del tiempo. ^[15] Las resoluciones oceánicas tienden a ser más altas, por ejemplo, HadCM3 tiene 6 puntos de rejilla oceánica por punto de rejilla atmosférica en la horizontal.

Para un modelo estándar de diferencias finitas, las líneas de cuadrícula uniformes convergen hacia los polos. Esto daría lugar a inestabilidades de cálculo (consulte la condición CFL ) y, por lo tanto, las variables del modelo deben filtrarse a lo largo de líneas de latitud cerca de los polos. Los modelos oceánicos también sufren este problema, a menos que se use una cuadrícula girada en la que el Polo Norte se desplace a una masa de tierra cercana. Los modelos espectrales no sufren de este problema. Algunos experimentos usan cuadrículas geodésicas ^[16] y cuadrículas icosaédricas, que (siendo más uniformes) no tienen problemas de polos. Otro enfoque para resolver el problema del espaciado de la cuadrícula es deformar un cubo cartesiano de modo que cubra la superficie de una esfera. ^[17]

Flujo de búfer [ editar ]

Algunas versiones anteriores de AOGCMs requerían una ad hocProceso de "corrección de flujo" para lograr un clima estable. Esto fue el resultado de modelos oceánicos y atmosféricos preparados por separado que cada uno usó un flujo implícito desde el otro componente diferente al que podría producir ese componente. Tal modelo no pudo coincidir con las observaciones. Sin embargo, si los flujos se "corrigieran", los factores que llevaron a estos flujos poco realistas podrían no ser reconocidos, lo que podría afectar la sensibilidad del modelo. Como resultado, la gran mayoría de los modelos utilizados en la ronda actual de informes del IPCC no los utilizan. Las mejoras del modelo que ahora hacen innecesarias las correcciones de flujo incluyen la mejora de la física oceánica, la resolución mejorada tanto en la atmósfera como en el océano, y un acoplamiento más consistente entre la atmósfera y los submodelos oceánicos. Los modelos mejorados ahora se mantienen estables,^[18]

Convección [ editar ]

La convección húmeda libera calor latente y es importante para el presupuesto energético de la Tierra. La convección se produce en una escala demasiado pequeña para ser resuelta por los modelos climáticos y, por lo tanto, debe manejarse a través de parámetros. Esto se ha hecho desde la década de 1950. Akio Arakawa hizo gran parte del trabajo inicial, y todavía se usan variantes de su esquema, ^[19] aunque ahora se usan una variedad de esquemas diferentes. ^{[20] [21] [22] Las} nubes también suelen manejarse con un parámetro, por una falta de escala similar. La comprensión limitada de las nubes ha limitado el éxito de esta estrategia, pero no debido a algún defecto inherente del método. ^[23]

Software [ editar ]

La mayoría de los modelos incluyen software para diagnosticar una amplia gama de variables para comparar con observaciones o estudiar procesos atmosféricos . Un ejemplo es la temperatura de 2 metros, que es la altura estándar para las observaciones de la temperatura del aire cerca de la superficie. Esta temperatura no se predice directamente a partir del modelo, pero se deduce de las temperaturas de la superficie y de la capa más baja del modelo. Otro software se utiliza para crear gráficos y animaciones.

Proyecciones [ editar ]

Artículo principal: calentamiento global

Temperatura del aire en la superficie media anual proyectada de 1970-2100, basada en el escenario de emisiones SRES A1B, utilizando el modelo climático NOAA GFDL CM2.1 (crédito: Laboratorio de dinámica de fluidos geofísicos de NOAA ). ^[24]

Los AOGCM acoplados utilizan simulaciones climáticas transitorias para proyectar / predecir los cambios climáticos en varios escenarios. Estos pueden ser escenarios idealizados (lo más común es que las emisiones de CO ₂aumenten en 1% / año) o en base a la historia reciente (generalmente el "IS92a" o, más recientemente, los escenarios SRES ). Los escenarios más realistas siguen siendo inciertos.

El 2001 Tercer Informe de Evaluación del IPCC F igura 9.3 muestra la respuesta media global de 19 diferentes modelos acoplados a un experimento idealizado en el que las emisiones aumentaron en un 1% por año. ^{[25] La} figura 9.5 muestra la respuesta de un número menor de modelos a tendencias más recientes. Para los 7 modelos climáticos que se muestran allí, el cambio de temperatura a 2100 varía de 2 a 4.5 ° C con una mediana de aproximadamente 3 ° C.

Los escenarios futuros no incluyen eventos desconocidos, por ejemplo, erupciones volcánicas o cambios en el forzamiento solar. Se cree que estos efectos son pequeños en comparación con el gas de efecto invernadero(GEI) a largo plazo, pero las grandes erupciones volcánicas, por ejemplo, pueden ejercer un importante efecto de enfriamiento temporal.

Las emisiones humanas de GEI son un insumo de modelo, aunque es posible incluir un submodelo económico / tecnológico para proporcionarlas también. Los niveles de GEI en la atmósfera generalmente se suministran como insumos, aunque es posible incluir un modelo de ciclo del carbono que refleje la vegetación y los procesos oceánicos para calcular dichos niveles.

Escenarios de emisiones [ editar ]

Ver también: Economía del calentamiento global: Escenarios.

Cambio proyectado en la temperatura media anual del aire en la superficie desde finales del siglo XX hasta mediados del siglo XXI, según el escenario de emisiones SRES A1B (crédito: Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos del NOAA ). ^[24]

Para los seis escenarios de marcadores SRES, IPCC (2007: 7–8) proporcionó una "mejor estimación" del aumento de la temperatura media global (2090–2099 en relación con el período 1980–1999) de 1.8 ° C a 4.0 ° C. ^[26] Durante el mismo período, el rango "probable" (más del 66% de probabilidad, basado en el criterio de expertos) para estos escenarios fue para un aumento de la temperatura media global de 1.1 a 6.4 ° C. ^[26]

En 2008, un estudio realizó proyecciones climáticas utilizando varios escenarios de emisión. ^[27] En un escenario donde las emisiones globales comienzan a disminuir en 2010 y luego disminuyen a una tasa sostenida del 3% por año, se pronosticó que el aumento de la temperatura promedio mundial probable sería de 1.7 ° C por encima de los niveles preindustriales para 2050, aumentando a alrededor de 2 ° C para 2100. En una proyección diseñada para simular un futuro en el que no se realizan esfuerzos para reducir las emisiones globales, se prevé que el aumento en la temperatura media global sea de 5.5 ° C para 2100. Un aumento tan alto como 7 ° C Se creía posible, aunque menos probable.

Otro escenario de no reducción resultó en un calentamiento medio de la tierra (2090–99 en relación con el período 1980–99) de 5.1 ° C. Bajo el mismo escenario de emisiones pero con un modelo diferente, el calentamiento medio pronosticado fue de 4.1 ° C. ^[28]

Precisión del modelo [ editar ]

Esta sección necesita ser actualizada . Actualice este artículo para reflejar eventos recientes o información recientemente disponible. ( Agosto 2015 )

Errores SST en HadCM3

Precipitación norteamericana a partir de varios modelos.

Predicciones de temperatura de algunos modelos climáticos asumiendo el escenario de emisiones SRES A2

Los AOGCM internalizan tantos procesos como se entienden suficientemente. Sin embargo, todavía están en desarrollo y persisten incertidumbres significativas. Se pueden acoplar a modelos de otros procesos, como el ciclo del carbono , para modelar mejor las retroalimentaciones. Las simulaciones más recientes muestran un acuerdo "plausible" con las anomalías de temperatura medidas en los últimos 150 años, cuando se producen cambios observados en los gases de efecto invernadero y los aerosoles. El acuerdo mejora al incluir forzamientos naturales y antropogénicos. ^[29] [30]

Sin embargo, los modelos imperfectos pueden producir resultados útiles. Los GCM son capaces de reproducir las características generales de la temperatura global observada durante el siglo pasado. ^[29]

Un debate sobre cómo conciliar las predicciones de los modelos climáticos de que el calentamiento del aire superior (troposférico) debería ser mayor que el calentamiento de la superficie observado, algunas de las cuales parecían mostrar lo contrario, ^[31] se resolvieron a favor de los modelos, luego de las revisiones de los datos.

Los efectos de las nubes son un área importante de incertidumbre en los modelos climáticos. Las nubes tienen efectos competitivos sobre el clima. Enfrían la superficie reflejando la luz solar en el espacio; lo calientan aumentando la cantidad de radiación infrarroja transmitida desde la atmósfera a la superficie. ^[32] En el informe del IPCC de 2001, los posibles cambios en la cobertura de nubes se destacaron como una gran incertidumbre en la predicción del clima. ^[33] [34]

Los investigadores del clima de todo el mundo utilizan modelos climáticos para comprender el sistema climático. Se han publicado miles de artículos sobre estudios basados ​​en modelos. Parte de esta investigación es mejorar los modelos.

En el 2000, una comparación entre mediciones y docenas de simulaciones de GCM de precipitación tropical impulsada por ENOS , vapor de agua, temperatura y radiación de onda larga saliente encontró similitud entre las mediciones y la simulación de la mayoría de los factores. Sin embargo, el cambio simulado en la precipitación fue aproximadamente un cuarto menos que lo observado. Los errores en la precipitación simulada implican errores en otros procesos, como los errores en la velocidad de evaporación que proporcionan humedad para crear la precipitación. La otra posibilidad es que las mediciones basadas en satélites sean erróneas. Cualquiera de los dos indica que se requiere progreso para monitorear y predecir tales cambios. ^[35]

Una discusión más completa de los modelos climáticos se proporciona en el Tercer Informe de Evaluación del IPCC. ^[36]

• La media del modelo muestra un buen acuerdo con las observaciones.
• Los modelos individuales a menudo exhiben peor acuerdo con las observaciones.
• Muchos de los modelos ajustados sin flujo sufrieron por cambios climáticos poco realistas hasta aproximadamente 1 ° C / siglo en la temperatura media global de la superficie.
• Los errores en la temperatura media del aire en la superficie del modelo rara vez superan los 1 ° C en los océanos y los 5 ° C en los continentes; los errores de precipitación y presión del nivel del mar son relativamente mayores, pero las magnitudes y patrones de estas cantidades son reconocibles similares a las observaciones.
• La temperatura del aire en la superficie es particularmente bien simulada, ya que casi todos los modelos coinciden estrechamente con la magnitud observada de la varianza y muestran una correlación> 0,95 con las observaciones.
• La variación simulada de la presión del nivel del mar y la precipitación se encuentra dentro de ± 25% de lo observado.
• Todos los modelos tienen deficiencias en sus simulaciones del clima actual de la estratosfera, lo que podría limitar la precisión de las predicciones del cambio climático futuro.
  • Existe una tendencia a que los modelos muestren un sesgo frío global promedio en todos los niveles.
  • Hay una gran dispersión en las temperaturas tropicales.
  • Los chorros nocturnos polares en la mayoría de los modelos son polos inclinados con altura, en marcado contraste con una inclinación hacia el ecuador del chorro observado.
  • Hay un grado diferente de separación en los modelos entre el jet subtropical de invierno y el jet nocturno polar.
• Para casi todos los modelos, el error rms en la temperatura del aire en la superficie media zonal y anual es pequeño en comparación con su variabilidad natural.
  • Hay problemas en la simulación de la variabilidad estacional natural. ^{[ citación necesitada ]} (2000)
    • En modelos ajustados al flujo, las variaciones estacionales se simulan dentro de 2 K de los valores observados sobre los océanos. El promedio correspondiente sobre los modelos sin ajuste de flujo muestra errores de hasta aproximadamente 6 K en áreas extensas del océano.
    • Los errores de temperatura de la tierra cerca de la superficie son sustanciales en el promedio sobre los modelos ajustados al flujo, que subestiman sistemáticamente (en aproximadamente 5 K) la temperatura en áreas de terreno elevado. El promedio correspondiente sobre modelos sin ajuste de flujo forma un patrón de error similar (con amplitud algo mayor) sobre la tierra.
    • En las latitudes medias del Océano Austral, los modelos sin ajuste de flujo sobreestiman la magnitud de las diferencias de temperatura de enero menos julio en ~ 5 K debido a una sobrestimación de la temperatura cerca de la superficie del verano (enero). Este error es común a cinco de los ocho modelos no ajustados por flujo.
    • En las zonas terrestres de latitudes medias del hemisferio norte, las diferencias medias zonales entre las temperaturas de julio y enero simuladas por los modelos sin ajuste de flujo muestran una mayor dispersión (positiva y negativa) sobre los valores observados que los resultados de los modelos ajustados por flujo.
    • La capacidad de los GCM acoplados para simular un ciclo estacional razonable es una condición necesaria para la confianza en su predicción de los cambios climáticos a largo plazo (como el calentamiento global), pero no es una condición suficiente a menos que el ciclo estacional y los cambios a largo plazo impliquen Procesos climáticos similares.
• Los modelos climáticos acoplados no simulan con una precisión razonable las nubes y algunos procesos hidrológicos relacionados (en particular los que involucran la humedad de la troposfera superior). Los problemas en la simulación de las nubes y la humedad de la troposfera superior siguen siendo preocupantes porque los procesos asociados representan la mayor parte de la incertidumbre en las simulaciones de modelos antropogénicos de modelos climáticos.

La magnitud precisa de los cambios futuros en el clima aún es incierta; ^[37] para finales del siglo XXI (2071 a 2100), para el escenario A2 de SRES , el cambio en el promedio global del cambio de SAT de los AOGCM comparado con 1961 a 1990 es de +3.0 ° C (5.4 ° F) y el rango es de + 1.3 a +4.5 ° C (+2.3 a 8.1 ° F).

El Quinto Informe de Evaluación del IPCC afirmó "... muy confiada en que los modelos reproducen las características generales del aumento anual medio de la temperatura de la superficie a escala global durante el período histórico". Sin embargo, el informe también observó que la tasa de calentamiento durante el período 1998-2012 fue inferior a la prevista en 111 de los 114 modelos climáticos del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados .