기후 모형

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 지점과의 상호작용을 평가한다.

수치적 기후 모델은 정량적 방법을 사용하여 대기, 해양, 지표면 및 얼음을 포함한 기후의 중요한 원동력의 상호작용을 시뮬레이션한다.기후 시스템의 역학 연구부터 미래 기후 예측에 이르기까지 다양한 용도로 사용됩니다.기후 모델은 질적(즉, 수치가 아닌) 모델일 수 있으며, 가능한 ^[1]미래를 주로 설명하는 서술형일 수도 있다.

정량적 기후 모델은 태양으로부터의 유입 에너지를 단파 전자파 복사(주로 가시적 및 단파(근방) 적외선 및 나가는 장파(원거리) 적외선 전자파 복사)로 고려합니다.불균형은 온도 변화를 가져온다.

정량적 모델은 복잡성이 다릅니다.예를 들어, 단순한 복사 열 전달 모델은 지구를 단일 지점으로 취급하고 나가는 에너지를 평균화합니다.이 값은 수직(방사-콘베이션 모델) 및/또는 수평으로 확장될 수 있다.결합된 대기-해양-해빙 지구 기후 모델은 질량 및 에너지 전달 및 복사 교환에 대한 전체 방정식을 해결합니다.또한, 토지 사용과 같은 다른 유형의 모델링은 지구 시스템 모델에서 상호 연계될 수 있으며, 이를 통해 연구자들은 기후와 생태계 간의 상호작용을 예측할 수 있다.

박스 모델

지구화학적 주기의 플럭스를 설명하기 위해 사용된 단순한 상자 모델의 개략도로, 소스(Q), 싱크(S), 저장장치(M)를 보여준다.

박스 모델은 복잡한 시스템을 단순화한 버전으로 플럭스로 연결된 박스(또는 탱크)로 축소합니다.상자는 균일하게 혼합된 것으로 가정한다.따라서 특정 상자 내에서 화학종의 농도는 균일합니다.단, 특정 박스 내의 종의 풍부함은 박스 내의 투입(또는 손실) 또는 박스 내의 해당 종의 생산, 소비 또는 부패에 따라 시간의 함수로 달라질 수 있습니다.

단순한 박스 모델, 즉, 특성(예: 부피)이 시간에 따라 변하지 않는 소수의 박스가 있는 박스 모델은 종의 역학 및 정상 상태 풍요도를 설명하는 분석 공식을 도출하는 데 종종 유용하다.보다 복잡한 박스 모델은 일반적으로 수치 기법을 사용하여 해결됩니다.

박스 모델은 환경 시스템 또는 생태계를 모델링하고 해양 순환 및 탄소 ^[2]순환 연구에 광범위하게 사용됩니다.다중 구획 모델의 인스턴스입니다.

제로차원 모형

지구의 복사 평형의 매우 간단한 모델은

(\displaystyle (1-a) S\pi r^{2}=4\pi r^{2}\ilon \pi r^{4})

어디에

왼쪽은 태양으로부터 들어오는 에너지를 나타낸다
오른쪽은 Stefan-Boltzmann 법칙에서 계산한 지구로부터의 나가는 에너지를 나타내며, 모델-가상 온도 T(때로는 '지구 평형 온도'라고도 함)를 가정합니다.

그리고.

S는 태양 상수 - 단위 면적당 들어오는 태양 복사 - 약 1367 W·m⁻²
$a는$ 지구의 평균 알베도로 0.3입니다.^[3]^[4]
r은 지구의 반지름입니다.약 6.371×10m⁶
θ는 수학 상수(3.199...)입니다.
$§$ $(\displaystyle$ \sigma $)$ 는 $\sigma$ Stefan-Boltzmann 상수입니다.약⁻⁸ 5.67⁻⁴×10⁻² J·K·m⁻¹·s
$§$ $(\displaystyle$ \epsilon $)$ 은 $\epsilon$ 지구의 유효방사율 약 0.612

상수 µr은² 인수분해할 수 있으며,

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

온도에 대한 해결은,

T=sqrt[{4}}{\frac {(1-a)S}{4\epsilon \silon }}

따라서 유효 평균 지구 온도는 288K(15°C; 59°F)^[5]가 됩니다.이는 위의 방정식이 (구름과 대기를 포함한) 지구의 유효 복사 온도를 나타내기 때문입니다.

이 매우 단순한 모델은 꽤 유익하다.예를 들어, 태양 상수 변화나 알베도 변화 또는 유효 지구 방출률의 평균 지구 온도에 대한 영향을 쉽게 파악할 수 있습니다.

지구의 평균 방사율은 이용 가능한 데이터로부터 쉽게 추정할 수 있다.지상 표면의 방사율은 모두 0.96 - 0.99^[6]^[7] 범위이다(단, 0.7까지 낮을 수 있는 일부 작은 사막 지역은 제외).그러나 지구 표면의 약 절반을 덮고 있는 구름의 평균 방사율은 약^[8] 0.5(구름 절대 온도 대 평균 지구 절대 온도 비율의 4승으로 감소해야 함)이고 평균 구름 온도는 약 258 K(-15°C; 5°F)^[9]이다.이 모든 것을 적절히 고려하면 약 0.64(지구 평균 온도 285K(12°C; 53°F))의 유효 지구 방출이 발생한다.

이 간단한 모델은 평균 지구 온도에 대한 태양 출력의 변화나 지구 알베도의 변화 또는 유효 지구 방사율의 영향을 쉽게 결정합니다.그러나 무엇이 이러한 변화를 야기할 수 있는지에 대해서는 아무 말도 하지 않습니다.0차원 모형은 지구의 온도 분포나 지구 주변의 에너지를 움직이는 요소들을 다루지 않는다.

방사-굴곡 모델

위의 0차원 모델은 태양 상수와 주어진 평균 지구 온도를 사용하여 우주로 방출되는 장파 방사선의 효과적인 지구 방출률을 결정합니다.이는 에너지 수송의 두 가지 과정을 고려하는 1차원 방사-컨벡티브 모델로 수직에서 미세화할 수 있다.

적외선을 흡수하고 방출하는 대기층을 통한 상승 및 하강 복사 전달
대류에 의한 열의 상향 이동(특히 하부 대류권에서 중요)

방사-콘벡티브 모델은 단순 모델보다 장점이 있다. 즉, 다양한 온실 가스 농도가 유효 방사율과 표면 온도에 미치는 영향을 결정할 수 있다.그러나 국소 방사율과 알베도를 결정하고 지구 주변의 에너지를 움직이는 요소들을 다루기 위해서는 추가적인 매개변수가 필요하다.

얼음 알베도 피드백이 1차원 방사-콘베이션 기후 ^[10]^[11]^[12]모델에서 글로벌 감도에 미치는 영향.

고차원 모델

0차원 모델은 대기 중 수평으로 전달되는 에너지를 고려하기 위해 확장될 수 있다.이런 종류의 모델은 지역 평균으로 충분히 산출될 수 있다.이 모델은 국소 알베도와 온도에 대한 방사율을 합리적으로 의존시킬 수 있다는 장점이 있다. 극지방은 얼음으로 얼리고 적도는 따뜻할 수 있다. 그러나 진정한 역학의 결여는 수평 운송을 ^[13]지정해야 한다는 것을 의미한다.

EMIC(중간 복잡도의 지구 시스템 모델)

질문의 성격과 관련 시간 척도에 따라, 한 쪽에서는 개념적이고 유도적인 모델이 있고, 다른 쪽에서는 현재 가능한 가장 높은 공간 및 시간 분해능으로 작동하는 일반 순환 모델이 있다.중간 복잡도 모델이 격차를 해소합니다.일례로 클라이머-3 모델이 있습니다.대기는 7.5° × 22.5° 분해능과 반나절의 시간 단계를 갖는 2.5차원 통계-역학 모델이다. 바다는 3.75° × 3.75° 그리드와 24개의 수직 레벨을 ^[14]가진 MOM-3(모듈러 해양 모델)이다.

GCM(지구 기후 모델 또는 일반 순환 모델)

일반 순환 모델(GCM)은 유체 운동 및 에너지 전달에 대한 방정식을 구별하여 시간에 따라 통합합니다.단순한 모델과 달리, GCM은 대기 및/또는 해양을 계산 단위를 나타내는 별개의 "전지" 그리드로 나눈다.혼합 가정을 만드는 단순한 모델과 달리, 셀 내부의 프로세스(대류 등)는 셀 수준에서 매개 변수화되어 직접 해결할 수 없습니다. 반면 다른 기능은 셀 간의 인터페이스를 제어합니다.

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)^[15]은 두 모델을 결합한다.해양과 대기 과정을 모두 결합한 최초의 일반 순환 기후 모델은 1960년대 후반 NOAA 지구물리 유체역학^[16] 연구소 AOGCMs에서 개발되었으며, 기후 모델에서 복잡성의 정점을 나타내며 가능한 한 많은 프로세스를 내재화하였다.그러나 아직 개발 중이며 불확실성도 남아 있다.피드백 효과를 더 잘 모델링하기 위해 탄소 사이클과 같은 다른 프로세스의 모델과 결합될 수 있습니다.이러한 통합 다중 시스템 모델을 "지구 시스템 모델" 또는 "지구 기후 모델"이라고 부르기도 한다.

연구 개발

기후 모델이 개발, 구현 및 사용되는 기관에는 크게 세 가지 유형이 있습니다.

국립 기상청입니다대부분의 국가 기상청에는 기후학 부문이 있다.
대학들.관련 학과는 대기과학, 기상학, 기후학, 지리학을 포함한다.
국내 및 국제 연구소.예로는 국립대기연구센터(NCAR, 미국 콜로라도주 볼더), 지구물리유체역학연구소(GFDL, 미국 뉴저지 프린스턴), 로스앨러모스 국립연구소, 해들리 기후예측 및 연구센터(Maxin, UK) 등이 있다.Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environment (LSCE), 프랑스.

세계기상기구(WMO)가 주최하는 세계기후연구프로그램(WCRP)은 전 세계 기후모델링에 관한 연구활동을 조율한다.

2012년 미국 국립 연구 위원회 보고서는 크고 다양한 미국 기후 모델링 기업이 어떻게 더 ^[17]통일되도록 진화시킬 수 있는지에 대해 논의했습니다.이 보고서에 따르면 효율성은 모든 미국 기후 연구자들이 공유하는 공통 소프트웨어 인프라를 개발하고 매년 기후 모델링 포럼을 개최함으로써 얻을 수 있습니다.^[18]

「」를 참조해 주세요.

웹상의 기후 모델

Dapper/DCHart - 기후변화에 관한 정부간 패널의 제4차 평가 보고서(AR4)에서 참조된 모델 데이터를 플롯하여 다운로드합니다.(사용 불가)
NCAR/UCAR 커뮤니티 기후 시스템 모델(CCSM)
직접 기후 예측을 실시합니다.
NASA/GISS(고다드 우주 연구소)가 개발한 1차 연구용 GCM
PC 및 Mac용 사용하기 쉬운 인터페이스를 갖춘 오리지널 NASA/GISS 글로벌 기후 모델(GCM)
모델 데이터를 검색하기 위한 CCCMA 모델 정보 및 인터페이스
NOAA/Geophysical Fluid Dynamics Laboratory CM2 글로벌 기후 모델 정보 및 모델 출력 데이터 파일
위의 GFDL CM2를^[19] 기반으로 이상적인 AGCM 건조
이상적인 습윤 분위기 모델: GFDL CM2 기반. 건조 모델과 전체 GCM^[20] 사이의 복잡성
빅토리아 대학교 글로벌 기후 모델, 다운로드 무료.수석연구원은 기후변화에 관한 IPCC 보고서에 기고한 저자였다.
vimeo.com/user12523377/videos ETH 취리히의 기후 모델 시각화
2019년 3월 24일 Wayback Machine에 저장된 경험적 기후 모델

레퍼런스

^ IPCC (2014). "AR5 Synthesis Report - Climate Change 2014. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change" (PDF): 58. Box 2.3. ‘Models’ are typically numerical simulations of real-world systems, calibrated and validated using observations from experiments or analogies, and then run using input data representing future climate. Models can also include largely descriptive narratives of possible futures, such as those used in scenario construction. Quantitative and descriptive models are often used together. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
^ Sarmiento, J.L.; Toggweiler, J.R. (1984). "A new model for the role of the oceans in determining atmospheric P CO 2". Nature. 308 (5960): 621–24. Bibcode:1984Natur.308..621S. doi:10.1038/308621a0. S2CID 4312683.
^ Goode, P. R.; et al. (2001). "Earthshine Observations of the Earth's Reflectance" (PDF). Geophys. Res. Lett. 28 (9): 1671–4. Bibcode:2001GeoRL..28.1671G. doi:10.1029/2000GL012580. S2CID 34790317.
^ "Scientists Watch Dark Side of the Moon to Monitor Earth's Climate". American Geophysical Union. 17 April 2001.
^ [1 ] 2013년 2월 18일 Wayback Machine에 보관
^ "Seawater Samples - Emissivities". ucsb.edu.
^ Jin M, Liang S (15 June 2006). "An Improved Land Surface Emissivity Parameter for Land Surface Models Using Global Remote Sensing Observations" (PDF). J. Climate. 19 (12): 2867–81. Bibcode:2006JCli...19.2867J. doi:10.1175/JCLI3720.1.
^ T.R. Shippert; S.A. Clough; P.D. Brown; W.L. Smith; R.O. Knuteson; S.A. Ackerman. "Spectral Cloud Emissivities from LBLRTM/AERI QME" (PDF). Proceedings of the Eighth Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Science Team Meeting March 1998 Tucson, Arizona.
^ A.G. Gorelik; V. Sterljadkin; E. Kadygrov; A. Koldaev. "Microwave and IR Radiometry for Estimation of Atmospheric Radiation Balance and Sea Ice Formation" (PDF). Proceedings of the Eleventh Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Science Team Meeting March 2001 Atlanta, Georgia.
^ "Pubs.GISS: Wang and Stone 1980: Effect of ice-albedo feedback on global sensitivity in a one-dimensional..." nasa.gov. Archived from the original on 30 July 2012.
^ Wang, W.C.; P.H. Stone (1980). "Effect of ice-albedo feedback on global sensitivity in a one-dimensional radiative-convective climate model". J. Atmos. Sci. 37 (3): 545–52. Bibcode:1980JAtS...37..545W. doi:10.1175/1520-0469(1980)037<0545:EOIAFO>2.0.CO;2.
^ "Climate Change 2001: The Scientific Basis". grida.no. Archived from the original on 25 March 2003.
^ "Energy Balance Models". shodor.org.
^ "emics1". pik-potsdam.de.
^ [2 ] 2007년 9월 27일 Wayback Machine에서 아카이브 완료
^ "NOAA 200th Top Tens: Breakthroughs: The First Climate Model". noaa.gov.
^ "U.S. National Research Council Report, A National Strategy for Advancing Climate Modeling". Archived from the original on 3 October 2012. Retrieved 18 January 2021.
^ "U.S. National Research Council Report-in-Brief, A National Strategy for Advancing Climate Modeling". Archived from the original on 18 October 2012. Retrieved 3 October 2012.
^ M. Jucker, S.Fueglistaler 및 G. K. Valis "이상화된 GCM에서 대기권 급온" 지구물리학 연구 저널 2014 119(19) 11,054-11,064; doi: 10.1002/2014JD022170
^ M. Jucker와 E. P. Gerber: "이상화된 습기 모델을 사용하여 열대 대류권계면층의 연간 주기를 해소합니다."기후 저널 2017 30 (18) 7339-7358; doi:10.1175/JCLI-D-17-0127.1

참고 문헌

Roulstone, Ian; Norbury, John (2013). Invisible in the Storm: the role of mathematics in understanding weather. Princeton University Press.

외부 링크

결합 모델 상호 비교 프로젝트
적도 태평양 한랭언어의 방사 및 동적 피드백에 관한 연구
기본 방사선 계산 - 지구 온난화의 발견
Henderson-Sellers, A.; Robinson, P. J. (1999). Contemporary Climatology. New York: Longman. ISBN 978-0-582-27631-4. Archived from the original on 28 September 2007.
미국 국립연구위원회(National Research Council)의 Climate Modeling 101 웹사이트 — 이 사이트는 기후 모델의 작동 방식에 대한 입문서입니다.이 정보는 미 국립대기과학위원회(National Research Council) 대기과학기후위원회(Board on Motheric Sciences and Climate)의 전문가 컨센서스 보고서에 기초하고 있다.가장 최근의 것은 2012년 10월 3일 Wayback Machine에서 아카이브된 A National Strategy for Advanced Climate Modeling입니다.
차세대 기후 모델의 결과가 중요한 이유 CarbonBrief, Boucher, Boucher, Sutton, 2019년 3월 21일 게스트 포스트
Builder Insight - 수동 냉각식 건물의 미래 기후 모델링

[1] IPCC (2014). "AR5 Synthesis Report - Climate Change 2014. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change" (PDF): 58. Box 2.3. ‘Models’ are typically numerical simulations of real-world systems, calibrated and validated using observations from experiments or analogies, and then run using input data representing future climate. Models can also include largely descriptive narratives of possible futures, such as those used in scenario construction. Quantitative and descriptive models are often used together. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)

[Sarmiento1984-2] Sarmiento, J.L.; Toggweiler, J.R. (1984). "A new model for the role of the oceans in determining atmospheric P CO 2". Nature. 308 (5960): 621–24. Bibcode:1984Natur.308..621S. doi:10.1038/308621a0. S2CID 4312683.

[3] Goode, P. R.; et al. (2001). "Earthshine Observations of the Earth's Reflectance" (PDF). Geophys. Res. Lett. 28 (9): 1671–4. Bibcode:2001GeoRL..28.1671G. doi:10.1029/2000GL012580. S2CID 34790317.

[4] "Scientists Watch Dark Side of the Moon to Monitor Earth's Climate". American Geophysical Union. 17 April 2001.

[5] [1 ] 2013년 2월 18일 Wayback Machine에 보관

[6] "Seawater Samples - Emissivities". ucsb.edu.

[7] Jin M, Liang S (15 June 2006). "An Improved Land Surface Emissivity Parameter for Land Surface Models Using Global Remote Sensing Observations" (PDF). J. Climate. 19 (12): 2867–81. Bibcode:2006JCli...19.2867J. doi:10.1175/JCLI3720.1.

[8] T.R. Shippert; S.A. Clough; P.D. Brown; W.L. Smith; R.O. Knuteson; S.A. Ackerman. "Spectral Cloud Emissivities from LBLRTM/AERI QME" (PDF). Proceedings of the Eighth Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Science Team Meeting March 1998 Tucson, Arizona.

[9] A.G. Gorelik; V. Sterljadkin; E. Kadygrov; A. Koldaev. "Microwave and IR Radiometry for Estimation of Atmospheric Radiation Balance and Sea Ice Formation" (PDF). Proceedings of the Eleventh Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Science Team Meeting March 2001 Atlanta, Georgia.

[10] "Pubs.GISS: Wang and Stone 1980: Effect of ice-albedo feedback on global sensitivity in a one-dimensional..." nasa.gov. Archived from the original on 30 July 2012.

[11] Wang, W.C.; P.H. Stone (1980). "Effect of ice-albedo feedback on global sensitivity in a one-dimensional radiative-convective climate model". J. Atmos. Sci. 37 (3): 545–52. Bibcode:1980JAtS...37..545W. doi:10.1175/1520-0469(1980)037<0545:EOIAFO>2.0.CO;2.

[12] "Climate Change 2001: The Scientific Basis". grida.no. Archived from the original on 25 March 2003.

[13] "Energy Balance Models". shodor.org.

[14] "emics1". pik-potsdam.de.

[15] [2 ] 2007년 9월 27일 Wayback Machine에서 아카이브 완료

[16] "NOAA 200th Top Tens: Breakthroughs: The First Climate Model". noaa.gov.

[17] "U.S. National Research Council Report, A National Strategy for Advancing Climate Modeling". Archived from the original on 3 October 2012. Retrieved 18 January 2021.

[18] "U.S. National Research Council Report-in-Brief, A National Strategy for Advancing Climate Modeling". Archived from the original on 18 October 2012. Retrieved 3 October 2012.

[19] M. Jucker, S.Fueglistaler 및 G. K. Valis "이상화된 GCM에서 대기권 급온" 지구물리학 연구 저널 2014 119(19) 11,054-11,064; doi: 10.1002/2014JD022170

[20] M. Jucker와 E. P. Gerber: "이상화된 습기 모델을 사용하여 열대 대류권계면층의 연간 주기를 해소합니다."기후 저널 2017 30 (18) 7339-7358; doi:10.1175/JCLI-D-17-0127.1

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

v t 과학적 모델링
생물학적	셀룰러 모델 화학 공정 모델링 생태계 모델 감염증 모델 대사망 모델링 생물학적 시스템 모델링 단백질 구조 예측
환경의	대기 모형 화학 수송 모델 기후 모형 지질 모델링 지하수 모형 수문 모형 수문학적 수송 모형 모듈러 오션 모델 산불 모델링
지속가능성	에너지 모델링 통합 평가 모델링 모집단 모형
사회의	생체심리사회모델 비즈니스 프로세스 모델링 재해 모델링 건설 및 관리 시뮬레이션 범죄 매핑 경제 모델 입출력 모델
관련 토픽	데이터 시각화 컴퓨터 시뮬레이션 소프트웨어 목록 수학적 모델링 시스템 이론 시스템 사고 시각 분석

Search

기후 모형

네임스페이스

더

목차

박스 모델

제로차원 모형

방사-굴곡 모델

고차원 모델

EMIC(중간 복잡도의 지구 시스템 모델)

GCM(지구 기후 모델 또는 일반 순환 모델)

연구 개발

「」를 참조해 주세요.

웹상의 기후 모델

레퍼런스

참고 문헌

외부 링크

Search

기후 모형

박스 모델

제로차원 모형

방사-굴곡 모델

고차원 모델

EMIC(중간 복잡도의 지구 시스템 모델)

GCM(지구 기후 모델 또는 일반 순환 모델)

연구 개발

「 」를 참조해 주세요.

웹상의 기후 모델

레퍼런스

참고 문헌

외부 링크

「」를 참조해 주세요.