Predicción climática.net ( CPDN ) es un proyecto informático voluntario para investigar y reducir las incertidumbres en la modelización climática . Su objetivo es hacer esto ejecutando cientos de miles de modelos diferentes (un gran conjunto climático ) utilizando el tiempo de inactividad donado de computadoras personales comunes , lo que lleva a una mejor comprensión de cómo los modelos se ven afectados por pequeños cambios en los muchos parámetros que se sabe que influyen. el clima mundial. [3]
El proyecto se basa en el marco BOINC , donde los participantes voluntarios aceptan ejecutar algunos procesos del proyecto en el lado del cliente en sus computadoras personales después de recibir tareas del lado del servidor para su tratamiento.
CPDN, dirigido principalmente por la Universidad de Oxford en Inglaterra , ha aprovechado más potencia informática y generado más datos que cualquier otro proyecto de modelización climática. [4] Hasta ahora ha producido más de 100 millones de años de modelo de datos. [5] En junio de 2016 [actualizar], hay más de 12.000 participantes activos de 223 países con un crédito BOINC total de más de 27 mil millones, reportando alrededor de 55 teraflops (55 billones de operaciones por segundo) de potencia de procesamiento. [6]
El objetivo del proyecto de predicción climática .net es investigar las incertidumbres en diversas parametrizaciones que deben realizarse en los modelos climáticos más modernos. [7] El modelo se ejecuta miles de veces con ligeras perturbaciones en varios parámetros físicos (un ' conjunto grande ') y el proyecto examina cómo cambia la salida del modelo. Estos parámetros no se conocen con exactitud y las variaciones se encuentran dentro de lo que subjetivamente se considera un rango plausible. Esto permitirá que el proyecto mejore la comprensión de cuán sensibles son los modelos a pequeños cambios y también a cosas como cambios en el ciclo del dióxido de carbono y del azufre . En el pasado, las estimaciones del cambio climático debían realizarse utilizando uno o, en el mejor de los casos, un conjunto muy pequeño (decenas en lugar de miles) de ejecuciones de modelos. Utilizando los ordenadores de los participantes, el proyecto podrá mejorar la comprensión y la confianza en las predicciones del cambio climático más de lo que sería posible utilizando los superordenadores de que disponen actualmente los científicos.
El experimento .net de predicción climática tiene como objetivo ayudar a "mejorar los métodos para cuantificar las incertidumbres de las proyecciones y escenarios climáticos, incluidas simulaciones de conjuntos a largo plazo utilizando modelos complejos", identificado por el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC) en 2001 como una alta prioridad. . Con suerte, el experimento brindará a los tomadores de decisiones una mejor base científica para abordar uno de los mayores problemas globales potenciales del siglo XXI.
Como se muestra en el gráfico anterior, los distintos modelos tienen una distribución de resultados bastante amplia a lo largo del tiempo. Para cada curva, en el extremo derecho, hay una barra que muestra el rango de temperatura final para la versión del modelo correspondiente. Cuanto más se extienda el modelo en el futuro, mayores serán las variaciones entre ellos. Aproximadamente la mitad de la variación depende del escenario futuro de forzamiento climático más que de las incertidumbres del modelo. Se desea cualquier reducción de esas variaciones, ya sea a partir de mejores escenarios o mejoras en los modelos. La predicción climática .net está trabajando en las incertidumbres del modelo, no en los escenarios.
Actualmente, los científicos pueden ejecutar modelos y ver que x% de los modelos se calientan y grados en respuesta a z forzamientos climáticos, pero no están seguros de si x% es una buena representación de la probabilidad de que eso suceda en el mundo real. Algunos modelos serán buenos y otros deficientes a la hora de producir el clima pasado teniendo en cuenta los forzamientos climáticos pasados y las condiciones iniciales (una predicción retrospectiva ). Tiene sentido confiar más en los modelos que logran recrear el pasado que en aquellos que no lo hacen bien. Por lo tanto, los modelos que tengan malos resultados serán ponderados a la baja. [3]
Los diferentes modelos que tiene y distribuirá predicción climática .net se detallan a continuación en orden cronológico. Por lo tanto, cualquiera que se haya unido recientemente probablemente esté ejecutando el modelo acoplado transitorio .
Myles Allen pensó por primera vez en la necesidad de grandes conjuntos climáticos en 1997, pero no conoció el éxito de SETI@home hasta 1999. La primera propuesta de financiación en abril de 1999 fue rechazada por considerarla totalmente irreal.
Tras una presentación en la Conferencia Mundial sobre el Clima celebrada en Hamburgo en septiembre de 1999 y un comentario en Nature [15] en octubre de 1999, miles de personas se inscribieron en este programa supuestamente disponible de forma inminente. El estallido de la burbuja de las puntocom no ayudó y el proyecto se dio cuenta de que tendrían que hacer la mayor parte de la programación ellos mismos en lugar de subcontratarla.
Se lanzó el 12 de septiembre de 2003 y el 13 de septiembre de 2003, el proyecto superó la capacidad del Simulador de la Tierra para convertirse en la instalación de modelado climático más grande del mundo.
El lanzamiento de 2003 sólo ofrecía un cliente "clásico" de Windows . El 26 de agosto de 2004 se lanzó un cliente BOINC que admitía clientes Windows, Linux y Mac OS X. "Classic" seguirá estando disponible durante varios años como apoyo al curso Open University . BOINC ha dejado de distribuir modelos clásicos en favor de modelos de ciclo de azufre. En 2006 se lanzó en versión beta un sitio web y un cliente BOINC más fácil de usar llamado GridRepublic, que admite la predicción climática .net y otros proyectos BOINC.
En mayo de 2004 se lanzó un experimento de desaceleración de la circulación termohalina en el marco clásico, coincidiendo con la película Pasado mañana . Este programa aún se puede ejecutar pero ya no se puede descargar. El análisis científico ha sido recogido en la tesis de Nick Faull. Aún está por completarse un artículo sobre la tesis. No hay más investigaciones planificadas con este modelo.
En agosto de 2005 se lanzó un modelo de ciclo de azufre. Tardaron más en completarse que los modelos originales debido a que tenían cinco fases en lugar de tres. Cada paso de tiempo también fue más complicado.
En noviembre de 2005, el número de resultados finalizados ascendía a 45.914 modelos clásicos, 3.455 modelos termohalinos, 85.685 modelos BOINC y 352 modelos de ciclo del azufre. Esto representó más de 6 millones de años modelo procesados.
En febrero de 2006, el proyecto pasó a utilizar modelos climáticos más realistas. Se lanzó el Experimento de Cambio Climático de la BBC [16] , que atrajo a alrededor de 23.000 participantes el primer día. La simulación del clima transitorio introdujo océanos realistas. Esto permitió que el experimento investigara cambios en la respuesta climática a medida que cambian los forzamientos climáticos , en lugar de una respuesta de equilibrio a un cambio significativo como duplicar el nivel de dióxido de carbono . Por lo tanto, el experimento ahora ha pasado a hacer una predicción retrospectiva de 1920 a 2000, así como una previsión de 2000 a 2080. Este modelo lleva mucho más tiempo.
La BBC dio publicidad al proyecto y en las tres primeras semanas participaron más de 120.000 ordenadores.
En marzo de 2006, se lanzó un modelo de alta resolución como otro proyecto, el Seasonal Attribution Project .
En abril de 2006, se descubrió que los modelos acoplados tenían un problema de entrada de datos. El trabajo fue útil para un propósito diferente al anunciado. Hubo que repartir nuevos modelos. [17] [18]
Los primeros resultados del experimento se publicaron en Nature en enero de 2005 y demostraron que con sólo ligeros cambios en los parámetros dentro de rangos plausibles, los modelos pueden mostrar sensibilidades climáticas desde menos de 2 °C hasta más de 11 °C. [19] Las sensibilidades climáticas más altas han sido cuestionadas como inverosímiles. Por ejemplo, por Gavin Schmidt (un modelador climático del Instituto Goddard de Estudios Espaciales de la NASA en Nueva York). [20]
La sensibilidad climática se define como la respuesta de equilibrio de la temperatura media global a la duplicación de los niveles de dióxido de carbono. Los niveles actuales de dióxido de carbono rondan las 420 ppm y crecen a un ritmo de 1,8 ppm por año en comparación con los niveles preindustriales de 280 ppm. [ cita necesaria ]
Se considera ampliamente que las sensibilidades climáticas superiores a 5 °C son catastróficas. [21] La posibilidad de que sensibilidades tan altas fueran plausibles dadas las observaciones se había informado antes del experimento .net de predicción climática , pero "esta es la primera vez que los GCM han producido tal comportamiento". [19]
Incluso los modelos con una sensibilidad climática muy alta resultaron ser "tan realistas como otros modelos climáticos de última generación". La prueba de realismo se realizó con una prueba de error cuadrático medio. Esto no comprueba el realismo de los cambios estacionales y es posible que más medidas de diagnóstico impongan limitaciones más fuertes a lo que es realista. Se están desarrollando pruebas de realismo mejoradas.
Es importante para el experimento y el objetivo de obtener una función de distribución de probabilidad (pdf) de los resultados climáticos obtener una gama muy amplia de comportamientos, aunque sólo sea para descartar algunos comportamientos como poco realistas. Los conjuntos de simulaciones más grandes tienen archivos PDF más confiables. Por lo tanto, se incluyen modelos con sensibilidades climáticas de hasta 11 °C a pesar de su precisión limitada. Es probable que el experimento del ciclo del azufre amplíe el rango hacia abajo.
Publicado en Geophysical Review Letters , este artículo concluye: [22]
Cuando se utiliza una representación internamente consistente de los orígenes de la discrepancia entre el modelo y los datos para calcular la función de densidad de probabilidad de la sensibilidad climática, los percentiles 5 y 95 son 2,2 K y 6,8 K respectivamente. Estos resultados son sensibles, particularmente el límite superior, a la representación de los orígenes de la discrepancia de los datos del modelo.
Hay un curso corto de Open University [8] y material didáctico [23] disponibles para que las escuelas enseñen materias relacionadas con el clima y la modelización climática. También hay material didáctico disponible para su uso en Ciencias Key Stage 3/4, Física de nivel A (Física avanzada), Matemáticas Key Stage 3/4, Geografía Key Stage 3/4, Ciencias del siglo XXI, Ciencias para la comprensión pública y Uso de las matemáticas. , Primario.
El experimento original se realiza con HadSM3 , que es la atmósfera HadAM3 del modelo HadCM3 pero con sólo un océano "en placa" en lugar de un océano dinámico completo. Esto es más rápido (y requiere menos memoria) que el modelo completo, pero carece de retroalimentación dinámica del océano, que se incorporan en los modelos totalmente acoplados océano-atmósfera utilizados para hacer proyecciones del cambio climático hasta 2100.
Cada modelo descargado viene con una ligera variación en los distintos parámetros del modelo .
En la "fase de calibración" inicial de 15 años de modelo, el modelo calcula la "corrección de flujo"; flujos adicionales océano-atmósfera que se necesitan para mantener el océano modelo en equilibrio (el océano modelo no incluye corrientes; estos flujos reemplazan hasta cierto punto el calor que sería transportado por las corrientes faltantes).
En la "fase de control" de 15 años, se permite que varíen las temperaturas del océano. La corrección de flujo debería mantener estable el modelo, pero se desarrollaron retroalimentaciones en algunas de las ejecuciones. Se realiza un control de calidad, basado en las temperaturas medias anuales, y los modelos que no superan este control se descartan.
En la "fase doble de CO 2 ", el contenido de CO 2 se duplica instantáneamente y el modelo funciona durante 15 años más, lo que en algunos casos no es tiempo suficiente para que el modelo se establezca en un nuevo equilibrio (más cálido). En esta fase se descartaron nuevamente algunos modelos que producían resultados físicamente poco realistas.
Los controles de calidad en las fases de control y 2*CO 2 fueron bastante débiles: bastan para excluir modelos obviamente no físicos pero no incluyen (por ejemplo) una prueba de simulación del ciclo estacional; por lo tanto, algunos de los modelos aprobados pueden seguir siendo poco realistas. Se están desarrollando más medidas de control de calidad.
La temperatura en la fase de CO 2 duplicada se extrapola exponencialmente para calcular la temperatura de equilibrio. La diferencia de temperatura entre esta y la fase de control proporciona una medida de la sensibilidad climática de esa versión particular del modelo.
Muchos proyectos informáticos voluntarios cuentan con salvapantallas para indicar visualmente la actividad de la aplicación, pero no suelen mostrar sus resultados a medida que se van calculando. Por el contrario, la predicción climática .net no sólo utiliza una visualización incorporada para mostrar el clima del mundo que se está modelando, sino que es interactivo y permite mostrar diferentes aspectos del clima (temperatura, precipitaciones, etc.). Además, existen otros programas de visualización más avanzados que permiten al usuario ver más de lo que está haciendo el modelo (normalmente analizando resultados generados previamente) y comparar diferentes ejecuciones y modelos.
La visualización de escritorio en tiempo real para el modelo lanzado en 2003 fue desarrollada [24] por Jeremy Walton en NAG , permitiendo a los usuarios seguir el progreso de su simulación a medida que la capa de nubes y la temperatura cambian sobre la superficie del globo. Otros programas de visualización más avanzados que se utilizan incluyen CPView e IDL Advanced Visualization . Tienen una funcionalidad similar. CPView fue escrito por Martin Sykes, participante del experimento. La visualización avanzada de IDL fue escrita por Andy Heaps de la Universidad de Reading ( Reino Unido ) y modificada por Tesella Support Services plc para que funcione con la versión BOINC.
Sólo CPView le permite ver diagnósticos inusuales, en lugar de la temperatura, presión, lluvia, nieve y nubes habituales. [25] Se pueden mostrar hasta 5 conjuntos de datos en un mapa. También tiene una gama más amplia de funciones como Max, Min, más funciones de memoria y otras características.
La Visualización Avanzada tiene funciones para gráficos de áreas locales y de 1 día, 2 días y 7 días, así como los gráficos más habituales de medias estacionales y anuales (que ambos paquetes hacen). También hay gráficos de Latitud - Altura y Tiempo - Altura.
El tamaño de descarga es mucho menor para CPView y CPView funciona con Windows 98 .
En diciembre de 2008 no existe ninguna herramienta de visualización que funcione con los modelos CPDN más nuevos. Ni CPView ni Advanced Visualization se han actualizado para mostrar los datos recopilados de esos modelos. Entonces los usuarios solo pueden visualizar los datos a través del protector de pantalla.
El Experimento de Cambio Climático de la BBC fue un proyecto BOINC dirigido por la Universidad de Oxford con varios socios, entre ellos la Oficina Meteorológica del Reino Unido , la BBC , la Universidad Abierta y la Universidad de Reading . Es el modelo transitorio acoplado del proyecto Climateprediction.net.
Muchos participantes se unieron al proyecto y más de 120.000 personas se inscribieron en equipos. [26]
Los resultados continuaron recopilándose durante algún tiempo y el programa de televisión de seguimiento se transmitió en enero de 2007. El 8 de marzo de 2009, el sitio web de predicción climática .net declaró oficialmente que el Experimento de Cambio Climático de la BBC había terminado, antes de cerrar el proyecto. [27]
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