Soru:
Hava durumu modelleri ve iklim modelleri arasındaki temel farklar nelerdir?
InquilineKea
2014-04-16 01:20:26 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bazı hava durumu modelleri arasında GFS ( Global Forecast System) ve NAM ( North American Mesoscale Model) bulunur.

Bazı iklim modelleri CCSM'yi ( Community Climate System Model) ve NASA GISS ( Goddard Institute for Space Studies) modeli.

Fizik türlerindeki farklılıklar, parametrelendirmeler, ve kullandıkları diğer mülkler?

Kısaltmaları açıklamaya ne dersin?
Iki yanıtlar:
#1
+19
casey
2014-04-16 06:16:24 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Hava ve iklim modelleri arasındaki büyük farklar çoktur. Özünde aynı ilkel denklemler yatıyor, ancak buradan pek çok farklılık var.

Yalnızca bir hava durumu modeli (ustaca) gelecek yaklaşık 10 günü öngörürken, bir iklim modeli zaman içinde ileriye entegre olur. yüzlerce yıl. Buradaki temel fark, bir hava modelinde, bir fırtınanın veya cephenin ne zaman ve nerede olduğunu önemsememizdir. Bir iklim modelinde, hava durumu elde edersiniz, ancak uzun vadeli bir araç aradığınız gibi havanın tam olarak nerede veya ne zaman olduğunu gerçekten çok fazla önemsemezsiniz (örneğin bir hava durumu modeli, kasırganın nerede ve ne zaman / nerede olduğunu önemsiyor. karayı etkileyecektir, oysa bir iklim modeli yalnızca yıllık ortalama kasırga sayısını önemseyebilir, bu fırtınaların ayrıntılarının nerede olduğu ile ilgilenmez).

Diğer farklılıklar:

  • Uzamsal / zamansal çözünürlük

    İklim modelleri, bir hava durumu modeline göre gelecekte çok daha uzun süre çalıştığından, aynı zamansal ölçek için daha fazla entegrasyon zaman dilimine sahip olacaktır. Bu, model zaman adımı artırılarak gevşetilir, ancak sayısal kararlılık nedenlerinden dolayı, zaman adımı ne kadar yüksekse, uzaysal çözünürlüğünüz o kadar kaba olmalıdır. Sonuç olarak, genel olarak, iklim modelleri, hava durumu modellerinden daha büyük zamansal ve mekansal ölçeklerde çalışır. Daha kaba çözünürlük, iklim modellerinde daha fazla parametreleştirmeyi zorlayabilir. Örneğin, 3 km'lik bir hava modeli konveksiyonu açıkça çözebilir, oysa 30 km'lik bir iklim modeli kesinlikle konveksiyonu parametreleştirmeye ihtiyaç duymayacaktır.

  • Veri Asimilasyonu (DA)

    Hava ve iklim modelleri DA kullanımlarına göre değişiklik gösterir. En büyük fark, DA'nın modeli başlatma süresine "döndürmek" için nasıl kullanıldığıdır. Hava durumu modelleri için, DA kullanılıyorsa, model geleceğe entegre olmaya başlamadan önce yalnızca birkaç saat aralıklı birkaç DA adımınız olabilir. Bir iklim modeli için DA dönemi, şimdiki zamana ulaşılmadan ve tahmin başlatılmadan 100 yıl önce olabilir. Ancak:

    Bu [DA'nın iklim modellerine dahil edilmesi], alt ızgara ölçek etkilerinin parametrizasyonu ve model ayarlaması dahil, model geliştirmenin birkaç aşamasında meydana gelir. Ancak süreç sistematik olarak yapılmamaktadır ve mevcut uygulama "veri asimilasyonu" olarak düşünülmemektedir. Gelecekteki iklim modeli geliştirmede DA'nın oynayacağı önemli bir role sahip olacağına dair artan bir farkındalık var gibi görünüyor. Bu, kısmen, model tahminlerindeki belirsizliği nicelleştirme ihtiyacından kaynaklanır. Bununla birlikte, bu büyük ölçekli iklim modellerinde DA'nın nasıl kullanılması gerektiği konusunda bir fikir birliği yoktur. (kaynak: http://www.samsi.info/working-groups/data-assimilation-ipcc-level-models-climate-uq)

  • Birleştirilmiş modeller

    Hava modelleri, okyanusu parametreleştirilmiş bir yüzey akışı (momentum, nem vb.) olarak temsil edebilir veya belki de veri asimilasyon yoluyla işleyebilir. İklim modelleri tipik olarak atmosfer modelini bir okyanus modeline bağlar ve aynı zamanda okyanusu simüle eder. Gerçekte iklim modelleri, tümü birbiriyle iletişim kuran tipik model takımlarıdır. Atmosfer için bir modeliniz olabilir, biri toprak için, biri okyanus için, biri bitki örtüsü için, biri kimya için olabilir. Bir hava modeli bu özelliklere sahip olabilir, ancak tipik olarak parametreleştirme olarak.

  • Mekansal kapsam

    Hava durumu modelleri, küresel modellerden çok yerelleştirilmiş bölgesel modellere kadar farklılık gösterir ve bu bazı durumlarda çok idealleştirilebilir. İklim modelleri küresel olma eğilimindedir. Bu, ilgili fiziği değiştirmez, ancak denklemlerin belirli formlarını etkileyebilir. Küresel bir model, küresel koordinatlarda çözülür ve çoğu spektral yöntemler kullanır. Bölgesel hava durumu modelleri, Kartezyen koordinatları kullanır ve modelin belirli bir amacı için fiziği basitleştiren başka varsayımlar yapabilir (örneğin, fırtına ölçeğinde idealleştirilmiş bir hava modeli Coriolis'i ihmal edebilir).

İklim modelleri DA kullanamaz mı? Elbette bunlar, tahminlerin yanı sıra arka tahmin olarak çalıştırılıyorlar, bunlar bol miktarda veri mevcutsa?
İklim modelleri tipik olarak geçmişte ilk çıktılarını gerçek verilerle karşılaştırmak için başlatılır, aksi takdirde farklı modellerin çıktılarını karşılaştıracak ve değerlendirecek hiçbir şeyiniz olmadığı için iklim modellerinin kesinlikle DA kullandığını söyleyebilirim.
@hugovdberg DA bölümünü yeniden adlandırdım. Bu benim uzmanlık alanım değil ve geliştirmek için düzenleme yapmaktan çekinmeyin.
@casey Bana orijinal cevabınızın tam tersini söylüyorsunuz gibi görünüyor, ama bu iyi bir şey :-)
Veri asimilasyonunda yanılıyorsunuz. Hava durumu modelleri ** veri asimilasyonunu * kapsamlı bir şekilde * kullanır ([ECMWF örneği] (http://www.ecmwf.int/newsevents/training/2013/nwp-saf/)). İklim modelleri ** veri asimilasyonunu kullanmaz ** ve atmosferin mevcut durumunu hiçbir şekilde yeniden oluşturmaya çalışmaz, bunun yerine uzun bir süre boyunca ortalama durumunu yeniden oluşturmaya çalışır. Atmosferik meteorolojik parametrelerin nokta ölçümleri iklim modelleri için yararlı değildir ve zamansal çözünürlükleri bunları kullanamaz. Uzun vadeli parametreleri özümseyebilirler, ancak bu kesinlikle en iyi ihtimalle deneyseldir.
@hugovdberg Veri asimilasyonuyla ilgili bölüm düzenlemeden sonra orijinal cevap neredeyse doğruydu (yukarıdaki yorumuma bakın). (1) iklim modellerinin ilk çıktıyı gerçek verilerle karşılaştırdığına ve (2) iklim modellerinin DA kullandığına dair herhangi bir kaynağınız var mı? Yine de (1) ve (2) nasıl ilişkilidir? DA belirli bir 4D-var tekniğidir ve "verileri karşılaştırmak" ile hiçbir şekilde aynı değildir.
@gerrit, şimdiki zamana entegre olurken iklim modelleri proxy karbon veya sıcaklık verilerini özümsemiyor mu? İklim modellerinin bu yönüne aşina olduğumu söyleyemem ve eğer bu bölümü geliştirebilirseniz, düzenlemekten çekinmeyin - Kabul edeceğim.
Uzamsal kapsamla ilgili bölüm yanıltıcıdır. Çok sayıda bölgesel iklim modeli var. Örneğin CORDEX, NARCCAP, ENSEMBLES projelerine bakın. bu nedenle, iklim modellerinin küresel olma eğiliminde olduğunu söylemek doğru değildir.
Bu * Uzaysal / zamansal çözünürlük * (ve nasıl değiştiği) hakkında bazı güzel bilgiler 2014 TED konuşmasında [İklim değişikliğinin ortaya çıkan modelleri] (http://www.ted.com/talks/gavin_schmidt_the_emergent_patterns_of_climate_change?language=en) Yazan Gavin Schmidt
@casey umarız sizin için fikir birliğine daha yakın hale getirmek için bazı DA ​​öğelerini düzenledim
#2
+15
gerrit
2014-04-16 02:03:46 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bu cevap tam değil, ancak bir başlangıç.

En önemli farklardan biri şudur:

Hava durumu modelleri ölçümleri kullanırken iklim modelleri kullanmaz

Başka bir deyişle: bir hava durumu modeli bir başlangıç ​​değeri problemidir . İçeriye giren ilk değerler, sonucun doğru olması için çok önemlidir.

Bir iklim modeli, öncelikle bir sınır değeri problemini çözer. Başlangıç ​​değerleri önemli olmamalıdır. Aslında, iklim modelleri "yeniden yapılandırılmıştır", yani 2000–2100 arasındaki iklimi belirlemek için, model çalıştırma 1950'de başlangıç ​​değerlerinden kurtulmaya başlayabilir. O halde, ilgili bilgiler hava durumu veya 23 Mart 2063 değil; ancak hava durumu istatistikleri (ortalama, standart sapma vb.), 2060–2090 arası (örneğin).

Dolayısıyla, bir iklim modeli 1900–2100 çalışıyorsa, belirli bir yıl için iklimi yeniden üretir . Bu genellikle yanlış anlaşılır ve iklim şüphecileri tarafından iklim modellerinin işe yaramadığını gösterdiği şeklinde değerlendirilebilir (örneğin, " son zamanlarda önemli bir atmosferik ısınma eksikliğini yeniden üretmiyorlar! " bunun önemi yok ). Ölçümleri kullanan ve bu nedenle belirli bir yıldaki hava durumunu doğru bir şekilde temsil eden analiz veya yeniden analiz (hava durumu) modelleri farklıdır.

Belirtildiği gibi önceden, bu sadece kısmi bir cevaptır. Daha birçok önemli farklılık var ama bu en önemlilerinden biri.

Bence, modelin beklentilerini geçmiş tahminle tahminle ayırmanızın önemli olduğunu düşünüyorum. Örneğin, büyük bir volkanik patlamayı izleyen belirli bir yılda, geçmiş iklim koşullarının soğumasını göstermesi beklenir.
@farrenthorpe Bu benim özel uzmanlığımın ötesine geçiyor. Geçmiş tahminlere hangi olayların dahil edilip edilmemesi gerektiğine dair bir dereceye kadar tartışma olduğunu hayal ediyorum.


Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...