Ilmastomalli

Ilmastomallien on matemaattinen mallintaminen on ilmaston tietyllä maantieteellisellä alueella.

Historiallisesti ensimmäinen ilmakehämalli on vuodelta 1950, ja sitä testattiin ensimmäisellä olemassa olevalla tietokoneella, ENIAC: lla . Vuodesta 4 : nnen  raportin IPCC ( 2007 ), määrä riippumattomia malleja käytetään eri ilmasto laboratorioissa ympäri maailman olivat 23.

Monen tyyppisiä malleja, joiden monimutkaisuus vaihtelee. Yksinkertaisin avulla voit saada erittäin hyvän käsityksen siitä, mitä tapahtuu; monimutkaisimmat antavat meille mahdollisuuden lähestyä todellisuutta.

Kuvaus

On olemassa erityyppisiä malleja, jotka vaihtelevat yksinkertaisesta energiatasapainosta maailmanlaajuisiin maajärjestelmämalleihin, jotka edustavat monimutkaisesti maapallon eri komponentteja - ilmakehää, merta, merijäätä, mannermaista biosfääriä jne. - ja niiden vuorovaikutusta.

Niistä malleja yksityiskohtaisesti 5 th raportti IPCC ovat:

• Yhdistetyt valtameren ilmakehän mallit . Nämä mallit oli eniten käytetyistä malleista ja arvioitiin 4 : nnen IPCC. Ne koostuvat useista malleista ( valtamerimalli , ilmakehämalli , merijään malli, malli, joka edustaa mantereita (kasvillisuus, valuma jne.)), Jotka vaihtavat tietojaan (kytkentä). Esimerkiksi ilmakehämallilla lasketut ilmakehän pintalämpötilat toimivat valtamerimallin syöttötietoina merenpintalämpötilojen laskemiseksi ja päinvastoin. Näitä malleja käytetään edelleen laajalti.
• Maajärjestelmän mallit . Nämä mallit ovat yhdistettyjen meri-ilmakehämallien kehittämistä, joihin lisätään biogeokemiallisten syklien simulointi . Ne muodostavat nykyään täydellisimmät välineet ilmastoennusteiden toteuttamiseksi, joiden kannalta biogeokemiallisiin sykleihin liittyvät palautteet ovat tärkeitä.
• Maajärjestelmän mallit, joiden monimutkaisuus on keskitasoa . Nämä mallit sisältävät Earth-järjestelmämallien komponentit, mutta usein idealisoidulla tavalla tai pienellä resoluutiolla, jotta laskentateho olisi halvempaa. Ne mahdollistavat tiettyjen kysymysten tutkimisen, esimerkiksi tietyn palauteprosessin ymmärtämisen.
• Alueelliset mallit . Ne ovat samanlaisia ​​kuin edelliset mallit, mutta niiden avaruusalue kattaa vain osan maapallosta. Koska niiden verkkotunnus on pienempi, on mahdollista saada parempi spatiaalinen resoluutio (pienemmän verkon koko) ja ajallinen sama laskentakustannus verrattuna kokonaismalliin. Rajatiedot saadaan yleensä globaaleilla malleilla.

Yleiset levitysmallit

Yleinen virtausmalli liittyy ilmakehän ja valtamerten liikkeeseen on planetaarisen mittakaavassa . On myös vaihtelevia monimutkaisuuksia, yksinkertaisin mahdollisuus mallintaa vain ilmakiertoa Navier-Stokes-yhtälöiden mukaan ja monimutkaisempi ottaen huomioon monet parametrit, kuten maaperän karheus, kasvillisuus, vulkanologia ...

Klassinen mallirakenne

Ilmastomallit perustuvat fysiikan peruslakeihin, toisin sanoen energian , massan ja vauhdin säästämiseen . Nämä nesteet (ilma ilmakehään ja vesi merelle) sovelletut lait, jotka on laskettu yhtälöihin, tunnetaan nimellä Navier-Stokes-yhtälöt . Sitten näitä yhtälöitä yksinkertaistetaan asettamalla itsensä tiettyjen likiarvojen piiriin. Nämä yksinkertaistetut yhtälöt, joita kutsutaan primitiivisiksi yhtälöiksi , ovat mallin perusta. Biogeokemiallisten syklien mallinnuksessa asetetaan Redfield-suhde , ja siksi se on usein yksi perusyhtälöistä.

Nämä yhtälöt on sitten toteutettava tietokoneella. Sitä varten :

• Perustamme keinotekoisen, kolmiulotteisen verkon väliaineesta, jonka haluamme mallintaa (esimerkiksi ilmakehä), jaamme maantieteellisen alueen käytännöllisesti katsoen useiden kilometrien silmiin kummallakin puolella. Verkon koko määrää laskenta-ajan.
• Ratkaistaan ​​kunkin laatikon sisällä olevat yhtälöt määritettäessä joitain parametreja, joita pidetään ominaisina koko järjestelmälle. Näitä voivat olla keskilämpötila ja sen jakauma, kausittainen sademäärä, keskimääräinen kosteus , kasvillisuus , tuulen nopeus ja suunta jne.

• Me ohjelmoida koko tämä matemaattinen malli, tietokoneen kieli .

Tämän prosessin lopussa mallia testataan kenttähavainnoihin nähden, mikä viime kädessä parantaa edellistä mallia.

Sovellukset

Mallin valinta riippuu esitetystä tieteellisestä kysymyksestä. Nämä mallit mahdollistavat muun muassa:

• Tutkimus menneisyyden ilmaston, joko tärkein aikoja evoluution Maan ( paleoklimatologia ) tai viime aikoina on 20 th  luvulla.
• Analyysi ja ymmärrys fyysisiin mekanismeihin, jotka liittyvät tiettyihin ilmastotapahtumiin (kuten ilmakehän pintalämpötilan nousun hidastuminen 2000-luvulla).
• Analyysi ja ymmärrys ns. "Sisäisestä" ilmastomuutoksesta, toisin sanoen yhdistettynä maapallon sisäisiin vuorovaikutuksiin, esimerkiksi meren ja ilmakehän väliseen lämmönvaihtoon.
• Ilmastonmuutoksen havaitseminen ja osoittaminen, eli ilmaston vaihteluiden havaitseminen suhteessa keskimääräiseen ilmastoon ja syyn osoittaminen, ts. Sen aiheuttavan fyysisen mekanismin ymmärtäminen.
• Ilmastoennusteet, eli ilmaston vaihtelujen ennustaminen kaikista lähteistä
• Ilmastoennusteet, eli ilmaston reaktio tiettyyn ulkoiseen muutokseen. Tyypillisesti, ilmasto ennusteet 21 st  century vastaavat vaste ilmaston muutokseen pitoisuus kasvihuonekaasupäästöjen ilmakehässä. Niitä ei ole tarkoitettu ennustamaan valtameren ja ilmakehän vuorovaikutukseen liittyviä sisäisiä vaihteluita. Nämä sisäiset vaihtelut voivat myös peittää tämän vastauksen tietyille indikaattoreille tietyinä ajanjaksoina, kuten tapahtui 2000-luvulla, kun maapallon lämpötilan kehityksessä havaittiin tasanne.

Epävarmuustekijät ja arvostus

Ilmastomallit ovat epätäydellisiä. Parametrointi, jonka avulla voidaan ottaa huomioon fyysiset prosessit pienemmässä mittakaavassa kuin mallisolu, on ilmastomallien suurin epävarmuustekijä.

Ruudukkojen kokoonpano (joihin fyysiset yhtälöt diskretisoidaan) ja parametrien valinta ovat kullekin mallille ominaisia. Tämä johtaa eroihin lähtötiedoissa, jotka mahdollistavat näiden epätäydellisyyksien aiheuttaman epävarmuuden arvioinnin. Tämä epävarmuus otetaan huomioon ilmastoennusteissa.

Kaikkia ilmastomalleja arvioidaan vertaamalla niitä havaintoihin. Tässä mallien ja havaintojen vertailussa otetaan huomioon simulaatioiden epävarmuustekijät, mutta myös havainnot (erityisesti liittyvät rajoitettuun otantaan). Arviointi liittyy erityisesti

• Keskimääräinen ilmasto: mukaan lukien ilmankierto, valtamerenkierto, keskilämpötila, merijään peitto jne.
• Kyky toistaa kausijakso oikein jokaisella alueella
• Kyky simuloida vuosien ja vuosikymmenien välistä vaihtelua ( El Niño -tapahtumat , merijään vähimmäispinta, vaihtelutilojen vaihtelut, kuten Pohjois-Atlantin oskillaatio)
• Kyky simuloida viimeaikaisia ​​havaittuja suuntauksia (merijään sulaminen, ilmaston lämpeneminen, merenpinnan nousu jne.)

Tekninen kehitys ja mallien lukumäärä

Ilmastointien ennustaminen on mullistanut mallinnuksen edistysaskeleet, jotka ovat lisääntyneet keinotekoisten satelliittien tulon myötä, jotka keräävät paljon tietoa ilmakehän tilasta (kosteus, pilvisyys , lämpötila jne.) Sekä sään kehityksen myötä. asemat maassa.

Laskentateho on ratkaisevaa myös ilmastossa . Eksponentiaalisesti kasvanut, se antoi mahdollisuuden lisätä malliin lisää parametreja ja vähentää verkon silmää. Yhden kuukauden evoluutiosimulaation aika on jaettu yli sadalla 20 vuodessa (vuodesta 1980 vuoteen 2000 ). Käyttö supertietokoneiden on nykyisin normi. G8-HORC: n rahoittamien tutkimusohjelmien tavoitteena on tällä hetkellä päivittää mallit, jotta tulevia eksaflopisia supertietokoneita voidaan hyödyntää parhaalla mahdollisella tavalla.

Ilmastomallit ovat yksi tärkeimmistä työkaluista, joita IPCC : n asiantuntijat käyttävät maapallon lämpenemisen todennäköisten seurausten laskemiseen .

Vuodesta 4 : nnen  raportin IPCC ( 2007 ), määrä riippumattomia malleja käytetään eri laboratorioissa ilmasto oli 23 maailmassa. Tämä määrä on sittemmin kasvanut valmistella 5 th  raportti sekä 6 : nnen  raportti (johtuen vuonna 2021).

Viimeaikainen suuntaus on, että samalla tiedonsiirrolla uuden sukupolven (teoriassa paljon tarkemmat) mallit ennustavat lämpimämpiä lämpötiloja kuin vanhemmat (yksinkertaisemmat) mallit.

Näin ollen ilman hiilidioksidipäästöjen kaksinkertaistamiseksi esiteollisuuteen verrattuna ensimmäiset mallit ilmoittivat +1 ° C: n vuonna 2100, mutta toisen sukupolven mallit ehdottivat, että +120 ° C saavutettaisiin jo vuosina 2020--2070 , sitten kolmannen sukupolven simulaatiot perustuivat laskentatehoon, jota lisäsi tuhansien tietokoneiden yhdistetty käyttö, ja pääteltiin, että lämpeneminen voi saavuttaa 3 ° C vuonna 2100. Sitten ennustettiin mallinnus (climateprediction.net)maaliskuu 2012(Nature. Geoscience), että +1,4 ° C - +3,0 ° C voidaan saavuttaa jo vuonna 2050. Tämä kolmas sukupolvi malleja ennusti +2 ° C - +4,5 ° C vuosisadan lopulla (kun ilmasto ja planeetta järjestelmä on tasapainossa). Mutta vuonna 2019 ainakin kahdeksan seuraavan sukupolven mallista, jotka Yhdysvaltojen, Ison-Britannian, Kanadan ja Ranskan suuret tiedekeskukset ovat kehittäneet ja testanneet, päätellään, että +5 ° C (ja jopa korkeampi) saavutettaisiin vuonna 2100. Jopa suunnittelijat näistä malleista uskoo, että tällainen lämpeneminen on epätodennäköistä. Yksi hypoteesi on, että Maan järjestelmän simulointimallissa on ennakkoluuloja (vielä tarkempaa kuin koskaan ennen). Sisäänhuhtikuu 2019, tämä puolueellisuus on vielä tunnistamatta.
Mallien ilmastoherkkyyksiä voitaisiin korostaa vähemmän Yhdysvaltojen kuudennessa ilmastoarvioinnissa, jotta voidaan tutkia antiikin ilmastoon liittyviä rajoituksia suhteessa nykyaikaisiin havaintoihin.

Huomautuksia ja viitteitä

1. (en) Gregory Flato, IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis ( lue verkossa ) , luku .  9 ("Ilmastomallien arviointi") , s. 746
2. (in) Claussen M. , Mysak L. Weaver A. ja krusifiksi M. , "  Maa mallien välituotetta monimutkaisuus: kuroa umpeen spektrin ilmasto mallien  " , ilmastointi Dynamics , voi.  18, n °  7,1. st maaliskuu 2002, s.  579-586 ( ISSN  0930-7575 ja 1432-0894 , DOI  10.1007 / s00382-001-0200-1 , luettu verkossa , käytetty 14. syyskuuta 2018 )
3. (en) IPCC, 2013: Ilmastonmuutos 2013: Fysiikan perusta. ( lue verkossa ) , luku .  9 ("Ilmastomallien arviointi") , s.  748
4. (in) Adam C. Martiny , TA Chau Pham , W. Francois Primeau , Jasper A. Vrugt , J. Keith Moore , Simon A. Levin ja Michael W. Lomas , "  Strong leveyssuuntainen kuvioita alkuaine suhteissa meriplanktonia ja orgaaninen aine  ” , Nature Geoscience ,17. maaliskuuta 2013( DOI  10.1038 / ngeo1757 )
5. (in) Gregory Flato, IPCC, 2013: Ilmastonmuutos 2013: Tieteellinen perusta ( lukea verkossa ) , chap.  9 ("Ilmastomallien arviointi") , laatikko 9.1, s.749
6. (in) "  Climate Change 2013 - The Physical Science Basis  " , Cambridge Core ,2009, s.  746 ( DOI  10.1017 / cbo9781107415324 , luettu verkossa , käytetty 12. syyskuuta 2018 )
7. “  9.1.2 Mitä ovat ilmastonmuutoksen havaitseminen ja osoittaminen? - AR4 WGI, luku 9: Ilmastonmuutoksen ymmärtäminen ja määritteleminen  ” , www.ipcc.ch (käytetty 12. syyskuuta 2018 )
8. (en) IPCC, 2013: Ilmastonmuutos 2013: Fysiikan perusta: Ilmastomallit ja viimeisen 15 vuoden keskimääräisen pinta-alan lämpenemisen keskeytyminen ( lue verkossa ) , luku .  9 ("Ilmastomallien arviointi") , laatikko 9.2, s.769
9. Aurore Voldoire ja Pascale Braconnot, Climate: Modeling to ymmärtää ja ennakoida ,  s. 17. ( lue verkossa )
10. Bob Yirka (2012) Uusi simulointi ennustaa maapallon keskilämpötilan olevan korkeampi vuoteen 2050 mennessä kuin muut mallit  ; Phys.org
11. Voosen Paul (2019) Uudet ilmastomallit ennustavat lämpenevän nousun / Science News - In Depth Global Warming | Tiede19. huhtikuuta 2019:Lento. 364, numero 6437, s. 222-223 | DOI: 10.1126 / tiede 364.6437.222

Katso myös

Aiheeseen liittyvät artikkelit

• Sää
• Maa
• Yleinen levitysmalli
• Oseanian yleinen verenkierron malli
• Yhdistetyt mallit vertailuprojekti
• Ilmastoennuste
• Ilmaston lämpeneminen
• Jäätiköiden mallinnus

Ulkoiset linkit

• Lelumallit ", tarjoaa Colorado State University
• Ilmastomallinnus ", CEA: n suosittu video .