일반순환모델

General circulation model
「AGCM」은 여기서 리다이렉트 됩니다.이탈리아 경기 규제 기관은 Autorita Garante della Concorrenza e del Mercato를 참조한다.
기후 모형은 물리, 유체 운동, 화학의 기본 법칙에 기초한 미분 방정식의 체계입니다.모형을 "실행"하기 위해, 과학자들은 행성을 3차원 격자로 나누고, 기본 방정식을 적용하고, 결과를 평가합니다.대기 모델은 각 그리드 내의 바람, 열 전달, 방사선, 상대 습도 및 표면 수문학을 계산하고 인접 [1]지점과의 상호작용을 평가한다.
이 시각화는 NASA의 Goddard Earth Observating System Model, Version 5(GEOS-5)의 데이터를 기반으로 한 지구 대기의 계산 모델의 초기 테스트 렌더링을 보여줍니다.

GCM(General Circulation Model)은 기후 모델의 한 종류입니다.그것은 행성 대기나 해양의 일반적인 순환에 대한 수학적 모델을 사용한다.Navier를 사용합니다.–다양한 에너지원(방사선, 잠열)에 대한 열역학 항을 사용하여 회전하는 구체에 방정식을 고정합니다.이러한 방정식은 지구 대기나 해양을 시뮬레이션하기 위해 사용되는 컴퓨터 프로그램의 기초가 된다.대기 및 해양 GCM(AGCM 및 OGCM)은 해빙 및 지표면 구성요소와 함께 핵심 구성요소이다.

GCM과 지구 기후 모델은 기상 예측, 기후 이해 및 기후변화 예측에 사용됩니다.

10~100년 규모의 기후 애플리케이션을 위해 설계된 버전은 원래 [1]뉴저지 프린스턴에 있는 지구물리학 유체역학 연구소(GFDL)에서 Schukuro Manabe와 Kirk Bryan에 의해 개발되었습니다.이러한 모델은 다양한 유체 역학, 화학 및 때로는 생물학 방정식의 통합을 기반으로 합니다.

용어.

약자 GCM은 원래 General Circulation Model의 약자이다.최근, 두 번째 의미인 지구 기후 모델이 사용되었습니다.이들은 같은 것을 지칭하지 않지만, 일반 순환 모델은 일반적으로 기후 모델링에 사용되는 도구이며, 따라서 이 두 용어는 때때로 서로 바꿔서 사용됩니다.그러나 "지구 기후 모델"이라는 용어는 모호하며 일반 순환 모델을 포함한 여러 구성 요소를 포함하는 통합 프레임워크를 나타낼 수도 있고, 기후를 수학적으로 나타내기 위해 다양한 수단을 사용하는 기후 모델의 일반적인 클래스를 나타낼 수도 있다.

역사

다음 항목도 참조하십시오.수치예보 history 이력

1956년, Norman Phillips는 대류권의 월별과 계절별 패턴을 사실적으로 묘사할 수 있는 수학적 모델을 개발했다.그것은 최초의 성공적인 기후 [2][3]모델이 되었다.Phillips의 연구에 따라 여러 그룹이 GCM을 [4]만들기 위해 작업을 시작했습니다.해양과 대기 과정을 결합한 최초의 과정은 1960년대 후반 NOAA 지구물리 유체역학 [1]연구소에서 개발되었다.1980년대 초까지 미국 국립대기연구센터는 공동체 대기 모델을 개발하였다. 이 모델은 지속적으로 [5]개선되었다.1996년에 토양과 식생 유형을 [6]모델링하기 위한 노력이 시작되었다.이후 Hadley Center for Climate Prediction and Research의 HadCM3 모델은 해양 대기 [4]요소를 결합했다.중력파의 역할은 1980년대 중반에 추가되었다.지역 및 지구 규모의 순환을 [7]정확하게 시뮬레이션하려면 중력파가 필요합니다.

대기 및 해양 모델

상세 정보:대기 모델과 해양 모델

대기(AGCM)와 해양 GCM(OGCM)을 결합하여 대기-해양 결합 일반 순환 모델(CGCM 또는 AOGCM)을 형성할 수 있다.해빙 모델 또는 육지 증발 증산 모델 등의 서브 모델이 추가됨에 따라 AOGCM은 완전한 기후 모델의 [8]기반이 된다.

구조.

3차원(4차원) GCM은 유체 운동을 위해 이산 방정식을 적용하고 이러한 방정식을 앞으로 적분합니다.여기에는 너무 작은 규모로 발생하여 직접 해결할 수 없는 대류와 같은 프로세스에 대한 매개 변수화가 포함되어 있습니다.

단순일반순환모델(SGCM)은 온도와 같은 특성을 압력과 속도와 같은 다른 특성과 관련짓는 동적 코어로 구성됩니다.예를 들어 에너지 입력과 에너지 소산을 스케일 의존적인 마찰의 형태로 원시 방정식을 풀어서 파동이 가장 큰 대기파를 가장 많이 감쇠시키는 프로그램이 있습니다.이러한 모델은 대기 과정을 연구하는 데 사용될 수 있지만 기후 예측에는 적합하지 않습니다.

대기 GCM(AGCM)은 부과된 해수면 온도(SST)[9]를 사용하여 대기(일반적으로 지표면 모델도 포함)를 모델링한다.여기에는 대기 화학이 포함될 수 있습니다.

AGCM은 유체 운동 방정식을 통합하는 동적 코어로 구성됩니다. 일반적으로 다음과 같은 경우에 사용됩니다.

GCM에는 시간 함수(일반적으로 바람, 온도, 습도, 표면 압력)인 예후 방정식이 특정 기간 동안 평가되는 진단 방정식과 함께 포함되어 있습니다.예를 들어 예측 표면압과 표면과 관심높이 사이의 온도 예측값에 정수방정식을 적용함으로써 임의의 높이에서의 압력을 진단할 수 있다.압력은 바람에 대한 시간 의존 방정식의 압력 경사력을 계산하는 데 사용된다.

OGCM은 (대기의 플럭스로) 바다를 모델링하며, 해빙 모델을 포함할 수 있다.예를 들어 HadOM3의 표준 분해능은 위도와 경도가 1.25도이고 수직 레벨이 20개이므로 약 1,500,000개의 변수가 발생합니다.

AOGCM(예를 들어 HadCM3, GFDL CM2.X)은 2개의 서브모델을 결합합니다.따라서 해수면 경계면에 걸쳐 플럭스를 지정할 필요가 없어집니다.이러한 모델은 IPCC에서 논의되는 미래 기후의 모델 예측의 기초가 된다.AOGCM은 가능한 한 많은 프로세스를 내부화합니다.그것들은 지역적 규모로 예측을 제공하기 위해 사용되어 왔다.단순 모델은 일반적으로 분석에 민감하고 결과를 이해하기 쉽지만, AOGCM은 기후 자체만큼 분석하기가 어려울 수 있다.

격자무늬

AGCM의 유체 방정식은 유한 차분법 또는 스펙트럼법을 사용하여 이산화된다.한정된 차이에 대해서는 대기에 그리드가 부과된다.가장 단순한 그리드는 일정한 각도 그리드 간격(예: 위도/경도 그리드)을 사용합니다.그러나 비직각 격자(예: 20면체)와 가변 분해능[10] 그리드가 더 자주 사용된다.[11]LMDz 모델은 행성의 특정 부분에 걸쳐 높은 분해능을 제공하도록 배열할 수 있습니다.HadGEM1(및 기타 해양 모델)은 열대의 고해상도의 해양 그리드를 사용하여 El Nino Southern 진동(ENSO)에 중요한 것으로 생각되는 과정을 해결한다.스펙트럼 모델은 스펙트럼과 격자점 공간 사이의 변환 수학 때문에 일반적으로 가우스 그리드를 사용한다.일반적인 AGCM 해상도는 위도 또는 경도 1~5도입니다.예를 들어 HadCM3은 경도 3.75도와 위도 2.5도를 사용하여 96x73점(일부 변수의 경우 96x72), 19개의 수직 레벨을 제공합니다.각 그리드 포인트에는 4개의 변수(u,v,T,Q)가 있기 때문에 전체 카운트는 더 많은 변수(구름; 토양 수준)를 제공하지만 약 500,000개의 "기본" 변수가 발생한다.HadGEM1은 대기 중 경도 1.875도, 위도 1.25도의 그리드를 사용하며 고해상도 변형인 HiGEM은 [12]각각 1.25 x 0.83도를 사용합니다.이러한 분해능은 일기예보에 [13]일반적으로 사용되는 것보다 낮습니다.해양 분해능은 더 높은 경향이 있다. 예를 들어 HadCM3에는 수평의 대기 그리드 포인트당 6개의 해양 그리드 포인트가 있다.

표준 유한 차이 모형의 경우 균일한 격자선이 극점 쪽으로 수렴됩니다.이로 인해 계산 불안정성이 초래되므로(CFL 조건 참조), 극에 가까운 위도 선을 따라 모델 변수를 필터링해야 한다.북극이 인근 육지로 이동되는 회전 그리드를 사용하지 않는 한 해양 모형도 이 문제를 겪는다.스펙트럼 모델은 이 문제를 겪지 않는다.일부 실험은 측지선 그리드와[14] 20면체 그리드를 사용하며, 극성 문제가 없다.그리드 간격 문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법은 [15]구면을 덮도록 데카르트 입방체를 변형하는 것입니다.

플럭스 버퍼링

AOGCM의 일부 초기 버전에서는 안정적인 기후를 달성하기 위해 "flux correction"이라는 특별 프로세스가 필요했습니다.이는 개별적으로 준비된 해양 및 대기 모델에서 비롯되었으며, 각 모델은 해당 구성요소가 생성할 수 있는 것과는 다른 다른 다른 구성요소의 암묵적인 플럭스를 사용했다.이러한 모형은 관측치와 일치하지 않았습니다.그러나 플럭스가 '수정'되었다면, 이러한 비현실적인 플럭스를 초래한 요소들이 인식되지 않을 수 있으며, 이는 모형의 민감도에 영향을 미칠 수 있다.그 결과, 현재의 IPCC 리포트에서 사용되고 있는 대부분의 모델에서는, 이러한 모델이 사용되지 않습니다.플럭스 보정을 불필요하게 만드는 모델 개선에는 개선된 해양 물리학, 개선된 대기 및 해양 분해능, 보다 물리적으로 일관된 대기와 해양 서브 모델 간의 결합이 포함됩니다.개선된 모델은 이제 기후 [16]예측에 사용할 수 있는 충분한 품질로 간주되는 수세기 동안 안정적인 표면 기후 시뮬레이션을 유지합니다.

대류

습한 대류는 잠열을 방출하고 지구의 에너지 예산에 중요합니다.대류는 기후 모델로 해결하기에는 너무 작은 규모로 발생하므로 매개 변수를 통해 처리해야 합니다.이것은 1950년대부터 행해져 왔다.아라카와 아키오는 초기 작업의 대부분을 수행했으며, 현재 다양한 계획이 [18][19][20]사용되고 있지만 그의 계획의 변형은 여전히 [17]사용되고 있다.클라우드도 일반적으로 파라미터로 처리되므로 확장성이 거의 없습니다.클라우드에 대한 이해가 한정되어 있기 때문에 이 전략의 성공이 제한되고 있지만,[21] 이 방법의 본질적인 단점 때문은 아닙니다.

소프트웨어

대부분의 모델에는 대기 과정의 관측 또는 연구를 위해 광범위한 변수를 진단하는 소프트웨어가 포함되어 있습니다.예를 들어 2m 온도는 지표면 부근에서 대기 온도를 관측하기 위한 표준 높이이다.이 온도는 모델에서 직접 예측되지 않지만 표면 및 최저 모델 층의 온도에서 추론됩니다.다른 소프트웨어는 플롯과 애니메이션을 만드는 데 사용됩니다.

투영

주요 기사: 지구 온난화
NOAA GFDL CM2.1 기후 모델을 사용하여 SRES 배출 시나리오 A1B에 기초한 1970-2100년 예상 연평균 표면 온도(신용: NOAGeophysical Fluid Dynamics Laboratory).[22]

결합된 AOGCM은 과도 기후 시뮬레이션을 사용하여 다양한 시나리오에서 기후 변화를 예측/예측한다.이러한 상황은 이상적인 시나리오(가장 일반적으로2 연간 1%의 CO 배출량 증가) 또는 최근 이력(일반적으로 "IS92a" 또는 보다 최근의 SRES 시나리오)에 기초할 수 있다.어떤 시나리오가 가장 현실적인지는 불확실하다.

2001년 IPCC 3차 평가 보고서 Figure 9.3은 연간 1%[23]로 배출량이 증가한 이상화된 실험에 대한 19개의 다른 결합 모델의 전지구 평균 반응을 보여준다.그림 9.5는 최근 추세에 대한 소수의 모델들의 반응을 보여줍니다.여기에 표시된 7개 기후 모델의 경우, 2100까지의 온도 변화는 중앙값이 약 3°C이고 2 ~ 4.5°C입니다.

미래의 시나리오에는 화산 폭발이나 태양력의 변화 등 알려지지 않은 사건은 포함되지 않는다.이러한 영향은 장기적으로 온실 가스(GHG)의 강제력에 비해 적은 것으로 생각되지만, 예를 들어 대규모 화산 폭발은 상당한 일시적인 냉각 효과를 발휘할 수 있다.

인간의 GHG 배출은 모델 입력이지만, 이를 제공하는 경제/기술 하위 모델을 포함할 수도 있다.대기 중 GHG 수준은 보통 입력으로 공급되지만, 그러한 수준을 계산하기 위해 식물과 해양 과정을 반영하는 탄소 주기 모델을 포함할 수 있다.

배출 시나리오

다음 항목도 참조하십시오.지구온난화의 경제: 시나리오
In the 21st century, changes in global mean temperature are projected to vary across the world
SRES 배출 시나리오 A1B(신용: NOAGeophysical Fluid Dynamics Laboratory)[22]에 기초한 20세기 후반부터 21세기 중반까지의 연평균 표면 온도 변화 예측.

6개의 SRES 마커 시나리오에 대해 IPCC(2007:7–8)는 1.8°C - 4.0°[24]C의 지구 평균 온도 상승(1980–1999년 기간에 비해 2090–2099년)의 "최상의 추정치"를 제공했다.같은 기간 동안, 이러한 시나리오에 대한 "가능성" 범위(전문가의 판단에 따라 66% 이상의 확률)는 1.1 - 6.4°C의 [24]전지구 평균 온도 상승에 대한 것이었다.

2008년에는 몇 가지 배출 [25]시나리오를 사용하여 기후 예측을 했다.2010년까지 전지구 배출량이 감소하기 시작한 후 매년 3%씩 감소하는 시나리오에서, 2050년까지 전지구 평균 온도 상승 가능성은 산업화 이전 수준보다 1.7°C 높고, 2100년에는 약 2°C까지 상승할 것으로 예측되었다.지구 배출량을 줄이려는 노력이 전혀 없는 미래를 시뮬레이션하기 위해 설계된 예측에서 지구 평균 온도는 2100년까지 5.5°C가 될 것으로 예측되었습니다.가능성은 낮지만 7°C까지 상승하는 것이 가능하다고 생각되었다.

또 다른 비감소 시나리오에서는 토지(1980-99년에 비해 2090-99년)의 중앙 온난화가 5.1°C로 나타났다.동일한 배출 시나리오에서 다른 모델의 경우 예측된 중앙 온난화는 4.1°[26]C였다.

모델 정밀도

HadCM3의 SST 오류
다양한 모델의 북미 강수량
SRES A2 배출 시나리오를 가정한 일부 기후 모델의 온도 예측

AOGCM은 충분히 이해할 수 있는 만큼의 프로세스를 내부화합니다.그러나 그것들은 아직 개발 중이며 상당한 불확실성이 남아 있다.이들은 더 나은 모델 피드백을 위해 탄소 순환과 같은 지구 시스템 모델의 다른 프로세스 모델과 결합될 수 있습니다.대부분의 최근 시뮬레이션은 온실가스와 에어로졸의 관측된 변화에 따라 지난 150년간 측정된 온도 이상과 "충분히" 일치함을 보여준다.합의는 자연적 강제성과 인위적 [27][28][29]강제성을 모두 포함시킴으로써 개선된다.

그럼에도 불구하고 불완전한 모델은 유용한 결과를 낳을 수 있다.GCM은 지난 [27]세기에 관측된 지구 기온의 일반적인 특징을 재현할 수 있다.

상층 공기(대기권) 온난화가 [30]관측된 표면 온난화보다 커야 한다는 기후 모델 예측을 조정하는 방법에 대한 논쟁은 데이터 수정에 따라 모델에 유리하게 해결되었다.

구름 효과는 기후 모델에서 불확실성의 중요한 영역이다.구름은 기후에 경쟁적인 영향을 끼친다.그들은 햇빛을 우주로 반사시킴으로써 표면을 식히고, 대기에서 [31]지표로 전달되는 적외선의 양을 증가시킴으로써 표면을 따뜻하게 한다.2001년 IPCC 보고서에서는 기후 [32][33]예측의 주요 불확실성으로 구름 커버의 변화 가능성이 강조되었다.

전 세계의 기후 연구가들은 기후 시스템을 이해하기 위해 기후 모델을 사용한다.모델 기반 연구에 대한 수천 개의 논문이 발표되었습니다.이 연구의 일부는 모델을 개선하는 것이다.

2000년에 ENSO 주도 열대 강수량, 수증기, 온도 및 발신 장파 방사선의 측정과 수십 개의 GCM 시뮬레이션 간의 비교에서 대부분의 요인의 측정과 시뮬레이션 사이에 유사성이 발견되었다.그러나 시뮬레이션된 강수량 변화는 관측된 것보다 약 1/4 적었다.시뮬레이션 강수량의 오류는 강수량을 생성하기 위해 수분을 공급하는 증발률 오류와 같은 다른 공정의 오류를 의미합니다.또 다른 가능성은 인공위성에 의한 측정이 잘못되었을 가능성이다.어느 쪽이든 이러한 [34]변화를 모니터링하고 예측하기 위해 진척이 필요하다는 것을 나타냅니다.

미래 기후 변화의 정확한 크기는 여전히 [35]불확실하다. SRES 시나리오 A2의 경우 1961년부터 1990년까지와 비교하여 AOGCM에서 전지구 평균 SAT 변화의 변화는 +3.0°C(5.4°F)이고 범위는 +1.3 ~ +4.5°C(+2°C)이다.

IPCC의 5차 평가 보고서는 "모델이 역사적 기간에 걸쳐 전지구적인 연평균 표면 온도 상승의 일반적인 특징을 재현한다는 매우 높은 신뢰도"라고 주장했다.그러나 보고서는 1998-2012년 동안의 온난화 속도가 114개의 결합 모델 상호비교 프로젝트 [36]기후 모델 중 111개가 예측한 것보다 낮았다.

일기예보와의 관계

기후 예측에 사용되는 지구 기후 모델은 날씨 예측을 위한 수치 모델과 구조가 유사하지만(그리고 종종 컴퓨터 코드를 공유한다) 논리적으로는 다르다.

대부분의 일기예보는 수치모델 결과를 해석하는 것에 근거해 행해진다.예측은 일반적으로 며칠 또는 일주일이며 해수면 온도 변화는 비교적 느리기 때문에, 그러한 모델은 일반적으로 해양 모델을 포함하지 않고 부과된 SST에 의존한다.또한 예측을 시작하기 위해서는 정확한 초기 조건이 필요합니다. 일반적으로 이러한 조건은 관측치와 혼합된 이전 예측 결과에서 가져옵니다.기상 예측은 기후 예측보다 높은 시간 분해능에서 요구되며, 종종 기후에 대한 월평균 또는 연간 평균과 비교된다.그러나 일기예보가 10일 정도밖에 되지 않기 때문에 모델도 기후 모드보다 높은 수직 및 수평 해상도로 실행할 수 있습니다.현재 ECMWF는 일반적인 실내 온도 모델에 사용되는 100~200km(62~124mi) 척도와 달리 9km(5.6mi) 해상도로[37] 작동합니다.종종 로컬 모델은 더 높은 로컬 분해능을 달성하기 위해 글로벌 모델 결과를 사용하여 실행된다. 예를 들어, 기상청에서는 영국을 커버하는 11km(6.8mi) 해상도의[38] 메소스케일 모델을 실행하고 미국의 다양한 기관은 NGM 및 NAM 모델과 같은 모델을 채용하고 있습니다.GFS와 같은 대부분의 지구 수치 기상 예측 모델과 마찬가지로 지구 기후 모델은 그리드 모델이 아닌 스펙트럼[39] 모델인 경우가 많다.스펙트럼 모델은 모델링의 일부 연산을 더 빠르게 수행할 수 있기 때문에 종종 글로벌 모델에 사용됩니다. 따라서 실행 시간이 단축됩니다.

계산

기후 모델은 정량적 방법을 사용하여 대기, 해양, 지표면 및 얼음의 상호작용을 시뮬레이션합니다.

모든 기후 모델은 주로 가시 및 단파(근처) 적외선인 단파 전자 복사와 지구로부터의 장파(원거리) 적외선 전자 방사뿐만 아니라 들어오는 에너지를 고려합니다.불균형이 발생하면 온도 변화가 발생합니다.

최근 몇 년 동안 가장 화제가 된 모델들은 기온과 온실가스의 배출을 연관짓는다.이러한 모델은 지표면 온도 기록의 상승 추세와 더 [40]높은 고도에서 더 빠른 온도 상승을 예상합니다.

3차원(또는 시간이 고려되기 때문에 4차원) GCM은 유체 운동과 에너지 전달에 대한 방정식을 정의하고 시간에 따라 이를 통합한다.또한 너무 작아서 직접 해결할 수 없는 대류 등의 프로세스에 대한 매개 변수도 포함되어 있습니다.

대기 GCM(AGCM)은 대기를 모델링하고 경계 조건으로 해수면 온도를 부과한다.결합된 대기-해양 GCM(AOGCM, 예를 들어 HadCM3, EdGCM, GFDL CM2.X, ARPEGE-Climat[41])은 두 모델을 결합한다.

모델의 복잡성 범위:

  • 단순한 복사 열 전달 모델은 지구를 단일 지점으로 취급하고 평균 방출 에너지를 제공합니다.
  • 이는 수직(방사-콘베이션 모델) 또는 수평으로 확장될 수 있습니다.
  • 마지막으로 (커플링된) 대기-해양-해빙 지구 기후 모델은 질량 및 에너지 전달 및 복사 교환에 대한 전체 방정식을 정의하고 해결한다.
  • 박스 모델은 해양 유역을 넘나드는 흐름을 처리합니다.

토지 이용과 같은 다른 하위 모델들은 연구원들이 기후와 생태계 사이의 상호작용을 예측할 수 있게 해준다.

다른 기후 모델과의 비교

주요 기사:기후 모형

Earth-system of Intermediate Complex(EMIC; 중간 복잡도) 모델

주요 기사:중간 복잡도의 접지 시스템 모델

클라이머-3 모델은 7.5° × 22.5° 분해능과 하루에 1/2의 시간 단계를 가진 2.5차원 통계-역학 모델을 사용한다.해양 하위 모델은 3.75° × 3.75° 그리드와 24개의 수직 [42]레벨을 가진 MOM-3(모듈러 해양 모델)이다.

방사-굴절 모델(RCM)

1980년대와 1990년대 [43]기본 기후 가정을 검증하기 위해 1차원 방사-결막 모델을 사용했다.

접지 시스템 모델

GCM은 예를 들어 그린란드와 남극 빙상의 역학에 대한 빙상 모델과 기후에 중요한 종에 대한 하나 이상의 화학 수송 모델(CTM)을 결합하여 지구 시스템 모델의 일부를 형성할 수 있다.따라서 탄소 화학 수송 모델은 GCM이 이산화탄소 농도의 인위적인 변화를 더 잘 예측할 수 있도록 한다.또한 이 접근방식을 통해 시스템 간 피드백을 고려할 수 있다. 예를 들어 화학-기후 모델은 오존 홀에 대한 기후 변화의 영향을 [44]연구할 수 있다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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