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Modelo climático

Los modelos climáticos dividen el planeta en una cuadrícula tridimensional y aplican ecuaciones diferenciales a cada cuadrícula. Las ecuaciones se basan en las leyes básicas de la física , el movimiento de fluidos y la química .

Los modelos climáticos numéricos (o modelos del sistema climático ) son modelos matemáticos que pueden simular las interacciones de importantes impulsores del clima . Estos impulsores son la atmósfera , los océanos , la superficie terrestre y el hielo . Los científicos utilizan los modelos climáticos para estudiar la dinámica del sistema climático y para hacer proyecciones del clima futuro y del cambio climático . Los modelos climáticos también pueden ser modelos cualitativos (es decir, no numéricos) y contener narrativas, en gran medida descriptivas, de futuros posibles. [1]

Los modelos climáticos tienen en cuenta la energía entrante del Sol, así como la energía saliente de la Tierra. Un desequilibrio da como resultado un cambio en la temperatura . La energía entrante del Sol se presenta en forma de radiación electromagnética de onda corta , principalmente visible e infrarroja de onda corta (cercana) . La energía saliente se presenta en forma de energía electromagnética de onda larga ( infrarroja lejana) . Estos procesos forman parte del efecto invernadero .

Los modelos climáticos varían en complejidad. Por ejemplo, un modelo simple de transferencia de calor radiante trata a la Tierra como un solo punto y promedia la energía saliente. Esto se puede expandir verticalmente (modelos radiativos-convectivos) y horizontalmente. Los modelos más complejos son los modelos climáticos globales acoplados atmósfera-océano- hielo marino . Estos tipos de modelos resuelven las ecuaciones completas para la transferencia de masa, la transferencia de energía y el intercambio radiante. Además, otros tipos de modelos pueden estar interconectados. Por ejemplo, los modelos del sistema terrestre también incluyen el uso de la tierra , así como los cambios en el uso de la tierra . Esto permite a los investigadores predecir las interacciones entre el clima y los ecosistemas .

Los modelos climáticos son sistemas de ecuaciones diferenciales basados ​​en las leyes básicas de la física , el movimiento de fluidos y la química . Los científicos dividen el planeta en una cuadrícula tridimensional y aplican las ecuaciones básicas a esas cuadrículas. Los modelos atmosféricos calculan los vientos , la transferencia de calor , la radiación , la humedad relativa y la hidrología de la superficie dentro de cada cuadrícula y evalúan las interacciones con los puntos vecinos. Estos se combinan con modelos oceánicos para simular la variabilidad climática y el cambio que ocurre en diferentes escalas de tiempo debido a las corrientes oceánicas cambiantes y al volumen y la capacidad térmica combinados mucho mayores del océano global. También se pueden aplicar impulsores externos del cambio. La inclusión de un modelo de capa de hielo da cuenta mejor de los efectos a largo plazo, como el aumento del nivel del mar .

Usos

Hay tres tipos principales de instituciones donde se desarrollan, implementan y utilizan los modelos climáticos:

Los grandes modelos climáticos son esenciales, pero no son perfectos. Todavía es necesario prestar atención al mundo real (qué está sucediendo y por qué). Los modelos globales son esenciales para asimilar todas las observaciones, especialmente las provenientes del espacio (satélites) y producir análisis exhaustivos de lo que está sucediendo, y luego pueden usarse para hacer predicciones/proyecciones. Los modelos simples tienen un papel que desempeñar que se abusa mucho y no reconoce las simplificaciones, como no incluir el ciclo del agua. [2] 

Modelos de circulación general (GCM)

Los modelos climáticos son sistemas de ecuaciones diferenciales basados ​​en las leyes básicas de la física , el movimiento de fluidos y la química . Para "ejecutar" un modelo, los científicos dividen el planeta en una cuadrícula tridimensional, aplican las ecuaciones básicas y evalúan los resultados. Los modelos atmosféricos calculan los vientos , la transferencia de calor , la radiación , la humedad relativa y la hidrología de la superficie dentro de cada cuadrícula y evalúan las interacciones con los puntos vecinos. [3]

Un modelo de circulación general (GCM) es un tipo de modelo climático. Emplea un modelo matemático de la circulación general de una atmósfera planetaria o un océano. Utiliza las ecuaciones de Navier-Stokes en una esfera giratoria con términos termodinámicos para varias fuentes de energía ( radiación , calor latente ). Estas ecuaciones son la base de los programas informáticos que se utilizan para simular la atmósfera o los océanos de la Tierra. Los GCM atmosféricos y oceánicos (AGCM y OGCM ) son componentes clave junto con el hielo marino y los componentes de la superficie terrestre .

Los GCM y los modelos climáticos globales se utilizan para pronosticar el tiempo , comprender el clima y pronosticar el cambio climático .

Los modelos climáticos generales atmosféricos (GCA) modelan la atmósfera e imponen temperaturas de la superficie del mar como condiciones de contorno. Los modelos climáticos generales acoplados atmósfera-océano (GCAA, por ejemplo, HadCM3 , EdGCM , GFDL CM2.X , ARPEGE-Climat) [4] combinan los dos modelos. El primer modelo climático de circulación general que combinó procesos oceánicos y atmosféricos se desarrolló a fines de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos de la NOAA [5]. Los GCAA representan el pináculo de la complejidad en los modelos climáticos e internalizan tantos procesos como sea posible. Sin embargo, aún se encuentran en desarrollo y persisten incertidumbres. Pueden acoplarse a modelos de otros procesos, como el ciclo del carbono , para modelar mejor los efectos de retroalimentación. A estos modelos multisistema integrados a veces se los denomina "modelos del sistema terrestre" o "modelos climáticos globales".

Las versiones diseñadas para aplicaciones climáticas en escalas de tiempo de décadas a siglos fueron creadas originalmente por Syukuro Manabe y Kirk Bryan en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos (GFDL) en Princeton, Nueva Jersey . [3] Estos modelos se basan en la integración de una variedad de ecuaciones de dinámica de fluidos, químicas y, a veces, biológicas.

Modelos de balance energético (MBE)

La simulación del sistema climático en un espacio y tiempo completamente tridimensionales era poco práctica antes de que se establecieran grandes instalaciones computacionales a partir de los años 1960. Para comenzar a entender qué factores pueden haber cambiado los estados paleoclimáticos de la Tierra , era necesario reducir las complejidades constitutivas y dimensionales del sistema. A fines del siglo XIX se desarrolló por primera vez un modelo cuantitativo simple que equilibraba la energía entrante y saliente para la atmósfera. [6] Otros modelos de simulación de la atmósfera también buscan una descripción económica de las temperaturas de la superficie aplicando la restricción de conservación de la energía a columnas individuales del sistema Tierra-atmósfera. [7]

Las características esenciales de los modelos de base de datos (MBE) incluyen su relativa simplicidad conceptual y su capacidad para producir, en ocasiones, soluciones analíticas . [8] : 19  Algunos modelos tienen en cuenta los efectos de las características del océano, la tierra o el hielo en el presupuesto de la superficie. Otros incluyen interacciones con partes del ciclo del agua o del ciclo del carbono . Una variedad de estos y otros modelos de sistemas reducidos pueden ser útiles para tareas especializadas que complementan los modelos de base de datos, en particular para salvar las brechas entre la simulación y la comprensión. [9] [10]

Modelos de dimensión cero

Los modelos de dimensión cero consideran a la Tierra como un punto en el espacio, análogo al punto azul pálido visto por la Voyager 1 o la visión que tiene un astrónomo de objetos muy distantes. Esta visión adimensional , aunque muy limitada, sigue siendo útil porque las leyes de la física son aplicables de manera global a objetos desconocidos, o de manera concentrada si se conocen algunas propiedades importantes del objeto. Por ejemplo, los astrónomos saben que la mayoría de los planetas de nuestro propio sistema solar presentan algún tipo de superficie sólida/líquida rodeada de una atmósfera gaseosa.

Modelo con superficie y atmósfera combinadas

Un modelo muy simple del equilibrio radiativo de la Tierra es

dónde

Los parámetros constantes incluyen

La constante se puede factorizar, dando una ecuación nidimensional para el equilibrio.

dónde

Los parámetros variables restantes que son específicos del planeta incluyen:

Este modelo muy simple es bastante instructivo. Por ejemplo, muestra la sensibilidad de la temperatura a los cambios en la constante solar, el albedo de la Tierra o la emisividad efectiva de la Tierra. La emisividad efectiva también mide la fuerza del efecto invernadero atmosférico , ya que es la relación entre las emisiones térmicas que escapan al espacio y las que emanan de la superficie. [14]

La emisividad calculada puede compararse con los datos disponibles. La emisividad de la superficie terrestre se encuentra en un rango de 0,96 a 0,99 [15] [16] (excepto en algunas pequeñas áreas desérticas que pueden ser tan bajas como 0,7). Sin embargo, las nubes, que cubren aproximadamente la mitad de la superficie del planeta, tienen una emisividad promedio de aproximadamente 0,5 [17] (que debe reducirse por la cuarta potencia de la relación entre la temperatura absoluta de las nubes y la temperatura absoluta promedio de la superficie) y una temperatura promedio de las nubes de aproximadamente 258 K (−15 °C; 5 °F). [18] Si se tiene en cuenta todo esto correctamente, se obtiene una emisividad terrestre efectiva de aproximadamente 0,64 (temperatura promedio de la Tierra 285 K (12 °C; 53 °F)). [ cita requerida ]

Modelos con capas superficiales y atmosféricas separadas

EBM de una capa con superficie de cuerpo negro

También se han construido modelos adimensionales con capas atmosféricas funcionalmente separadas de la superficie. El más simple de ellos es el modelo de una capa y dimensión cero [19] , que puede extenderse fácilmente a un número arbitrario de capas atmosféricas. La(s) capa(s) superficial(es) y atmosférica(s) se caracterizan cada una por un valor de temperatura y emisividad correspondiente, pero no por espesor. La aplicación del equilibrio radiativo (es decir, la conservación de la energía) en las interfaces entre capas produce un conjunto de ecuaciones acopladas que se pueden resolver [20] .

Los modelos de capas producen temperaturas que estiman mejor las observadas en la superficie de la Tierra y en los niveles atmosféricos. [21] Asimismo, ilustran mejor los procesos de transferencia de calor radiativo que subyacen al efecto invernadero. La cuantificación de este fenómeno utilizando una versión del modelo de una capa fue publicada por primera vez por Svante Arrhenius en el año 1896. [6]

Modelos radiativo-convectivos

El vapor de agua es un determinante principal de la emisividad de la atmósfera terrestre. Influye en los flujos de radiación y se ve influido por los flujos convectivos de calor de una manera que es coherente con su concentración y temperatura de equilibrio en función de la elevación (es decir, la distribución de la humedad relativa ). Esto se ha demostrado refinando el modelo de dimensión cero en la vertical a un modelo radiativo-convectivo unidimensional que considera dos procesos de transporte de energía: [22]

Los modelos radiativos-convectivos tienen ventajas sobre los modelos más simples y también sientan las bases para modelos más complejos. [23] Pueden estimar tanto la temperatura de la superficie como la variación de la temperatura con la elevación de una manera más realista. También simulan la disminución observada en la temperatura atmosférica superior y el aumento de la temperatura de la superficie cuando se incluyen trazas de otros gases de efecto invernadero no condensables, como el dióxido de carbono . [22]

A veces se incluyen otros parámetros para simular efectos localizados en otras dimensiones y para abordar los factores que mueven la energía en la Tierra. Por ejemplo, se ha investigado el efecto de la retroalimentación del albedo del hielo en la sensibilidad climática global utilizando un modelo climático radiativo-convectivo unidimensional. [24] [25]

Modelos de dimensiones superiores

El modelo de dimensión cero puede ampliarse para considerar la energía transportada horizontalmente en la atmósfera. Este tipo de modelo puede promediarse zonalmente . Este modelo tiene la ventaja de permitir una dependencia racional del albedo local y la emisividad con la temperatura (se puede permitir que los polos sean helados y el ecuador cálido), pero la falta de dinámica verdadera significa que los transportes horizontales deben especificarse. [26]

Los primeros ejemplos incluyen la investigación de Mikhail Budyko y William D. Sellers , quienes trabajaron en el modelo Budyko-Sellers . [27] [28] Este trabajo también mostró el papel de la retroalimentación positiva en el sistema climático y ha sido considerado fundamental para los modelos de balance energético desde su publicación en 1969. [7] [29]

Modelos de sistemas terrestres de complejidad intermedia (EMIC)

Dependiendo de la naturaleza de las preguntas planteadas y de las escalas temporales pertinentes, existen, en un extremo, modelos conceptuales, más inductivos, y, en el otro extremo, modelos de circulación general que operan con la mayor resolución espacial y temporal actualmente posible. Los modelos de complejidad intermedia cubren la brecha. Un ejemplo es el modelo Climber-3. Su atmósfera es un modelo estadístico-dinámico de 2,5 dimensiones con una resolución de 7,5° × 22,5° y un paso de tiempo de medio día; el océano es MOM-3 ( Modular Ocean Model ) con una cuadrícula de 3,75° × 3,75° y 24 niveles verticales. [30]

Modelos de caja

Esquema de un modelo de caja simple utilizado para ilustrar flujos en ciclos geoquímicos, mostrando una fuente (Q) , un sumidero (S) y un reservorio (M)

Los modelos de caja son versiones simplificadas de sistemas complejos, que los reducen a cajas (o reservorios ) conectados por flujos. Se supone que las cajas están mezcladas de manera homogénea. Dentro de una caja dada, la concentración de cualquier especie química es, por lo tanto, uniforme. Sin embargo, la abundancia de una especie dentro de una caja dada puede variar en función del tiempo debido a la entrada (o pérdida) de la caja o debido a la producción, el consumo o la descomposición de esta especie dentro de la caja. [ cita requerida ]

Los modelos de caja simples, es decir, modelos de caja con un pequeño número de cajas cuyas propiedades (por ejemplo, su volumen) no cambian con el tiempo, suelen ser útiles para derivar fórmulas analíticas que describen la dinámica y la abundancia en estado estacionario de una especie. Los modelos de caja más complejos suelen resolverse utilizando técnicas numéricas. [ cita requerida ]

Los modelos de caja se utilizan ampliamente para modelar sistemas ambientales o ecosistemas y en estudios de circulación oceánica y el ciclo del carbono . [31] Son ejemplos de un modelo multicompartimental .

Historia

En 1956, Norman Phillips desarrolló un modelo matemático que representaba de manera realista los patrones mensuales y estacionales en la troposfera. Este fue el primer modelo climático exitoso. [32] [33] Varios grupos comenzaron entonces a trabajar para crear modelos de circulación general . [34] El primer modelo climático de circulación general combinó procesos oceánicos y atmosféricos y fue desarrollado a fines de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos , un componente de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de los Estados Unidos . [35]

En 1975, Manabe y Wetherald habían desarrollado un modelo climático global tridimensional que ofrecía una representación aproximadamente precisa del clima actual. Al duplicar el CO2 en la atmósfera del modelo, la temperatura global aumentó aproximadamente 2 °C. [36] Varios otros tipos de modelos informáticos dieron resultados similares: era imposible crear un modelo que ofreciera algo parecido al clima real y que no se produjera un aumento de la temperatura cuando aumentaba la concentración de CO2 .

A principios de los años 1980, el Centro Nacional de Investigación Atmosférica de los Estados Unidos había desarrollado el Modelo Comunitario de Atmósfera (CAM), que puede ejecutarse por sí solo o como el componente atmosférico del Modelo Comunitario del Sistema Climático . La última actualización (versión 3.1) del CAM independiente se publicó el 1 de febrero de 2006. [37] [38] [39] En 1986, comenzaron los esfuerzos para inicializar y modelar los tipos de suelo y vegetación, lo que dio como resultado pronósticos más realistas. [40] Los modelos climáticos acoplados océano-atmósfera, como el modelo HadCM3 del Centro Hadley para la Predicción e Investigación del Clima , se están utilizando como insumos para los estudios sobre el cambio climático . [34]

Aumento de la confianza en las previsiones a lo largo del tiempo

El IPCC afirmó en 2010 que ha aumentado la confianza en las previsiones procedentes de los modelos climáticos:

"Existe una confianza considerable en que los modelos climáticos proporcionan estimaciones cuantitativas creíbles del cambio climático futuro, en particular a escala continental y superior. Esta confianza proviene de la base de los modelos en principios físicos aceptados y de su capacidad para reproducir características observadas del clima actual y de los cambios climáticos pasados. La confianza en las estimaciones de los modelos es mayor para algunas variables climáticas (por ejemplo, la temperatura) que para otras (por ejemplo, la precipitación). A lo largo de varias décadas de desarrollo, los modelos han proporcionado sistemáticamente una imagen sólida e inequívoca de un calentamiento climático significativo en respuesta al aumento de los gases de efecto invernadero". [41]

Coordinación de investigación

El Programa Mundial de Investigaciones Climáticas (PMIC), auspiciado por la Organización Meteorológica Mundial (OMM), coordina actividades de investigación sobre modelización climática en todo el mundo.

Un informe del Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos de 2012 analizó cómo la gran y diversa empresa de modelado climático de ese país podría evolucionar para volverse más unificada. [42] El informe concluyó que se podrían lograr eficiencias desarrollando una infraestructura de software común compartida por todos los investigadores climáticos de Estados Unidos y celebrando un foro anual de modelado climático. [43]

Asuntos

Consumo de electricidad

En la actualidad, los modelos climáticos que resuelven los fenómenos en las nubes se ejecutan en supercomputadoras de alta intensidad que tienen un alto consumo de energía y, por lo tanto, generan emisiones de CO2. [ 44]  Requieren computación a exaescala (un billón de billones, es decir, un trillón de cálculos por segundo). Por ejemplo, la supercomputadora a exaescala Frontier consume 29 MW. [45] Puede simular el clima de un año a escalas de resolución de nubes en un día. [46]

Las técnicas que podrían conducir a ahorros de energía incluyen, por ejemplo: "reducir el cálculo de precisión de punto flotante; desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para evitar cálculos innecesarios; y crear una nueva generación de algoritmos numéricos escalables que permitirían un mayor rendimiento en términos de años simulados por día de reloj de pared". [44]

Parametrización

La parametrización en un modelo meteorológico o climático es un método para reemplazar procesos que son demasiado pequeños o complejos para ser representados físicamente en el modelo por un proceso simplificado. Esto se puede contrastar con otros procesos (por ejemplo, el flujo a gran escala de la atmósfera) que se resuelven explícitamente dentro de los modelos. Asociados con estas parametrizaciones hay varios parámetros utilizados en los procesos simplificados. Los ejemplos incluyen la tasa de descenso de las gotas de lluvia, las nubes convectivas, las simplificaciones de la transferencia radiativa atmosférica sobre la base de códigos de transferencia radiativa atmosférica y la microfísica de las nubes . Las parametrizaciones radiativas son importantes tanto para el modelado atmosférico como para el oceánico. Las emisiones atmosféricas de diferentes fuentes dentro de las casillas de la cuadrícula individuales también deben parametrizarse para determinar su impacto en la calidad del aire .

Véase también

Referencias

  1. ^ IPCC (2014). "Informe de síntesis del Quinto Informe de Evaluación - Cambio climático 2014. Contribución de los Grupos de trabajo I, II y III al quinto informe de evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático" (PDF) : 58. Recuadro 2.3. Los "modelos" suelen ser simulaciones numéricas de sistemas del mundo real, calibradas y validadas mediante observaciones de experimentos o analogías, y luego ejecutadas utilizando datos de entrada que representan el clima futuro. Los modelos también pueden incluir narrativas en gran medida descriptivas de futuros posibles, como las que se utilizan en la construcción de escenarios. Los modelos cuantitativos y descriptivos suelen utilizarse juntos. {{cite journal}}: Requiere citar revista |journal=( ayuda )
  2. ^ Trenberth, Kevin E. (2022). "Capítulo 1: Tierra y sistema climático". El flujo cambiante de energía a través del sistema climático (1.ª ed.). Cambridge University Press. doi :10.1017/9781108979030. ISBN 978-1-108-97903-0.
  3. ^ ab "El primer modelo climático". Celebración del 200.° aniversario de la NOAA. 2007.
  4. ^ [1] Archivado el 27 de septiembre de 2007 en Wayback Machine.
  5. ^ "Los diez mejores del 200.º aniversario de la NOAA: avances: el primer modelo climático". noaa.gov .
  6. ^ de Svante Arrhenius (1896). "Sobre la influencia del ácido carbónico en el aire sobre la temperatura del suelo". Revista filosófica y revista científica . 41 (251): 237–276. doi :10.1080/14786449608620846.
  7. ^ ab North, Gerald R.; Stevens, Mark J. (2006), "Modelos climáticos de balance energético", en Kiehl, JT; Ramanathan, V. (eds.), Frontiers in Climate Modelling , Universidad de Cambridge, pág. 52, doi : 10.1017/CBO9780511535857.004, hdl : 2060/19810008165 , ISBN 9780511535857
  8. ^ North, Gerald R.; Kwang-Yul, Kim (2017), Modelos climáticos de balance energético , Serie Wiley en física atmosférica y teledetección, Wiley-VCH, ISBN 978-3-527-41132-0
  9. ^ Held, Isaac M. (2005). "La brecha entre la simulación y la comprensión en el modelado climático". Boletín de la Sociedad Meteorológica Estadounidense . 86 (11): 1609–1614. doi :10.1175/BAMS-86-11-1609.
  10. ^ Polvani, LM; Clement, AC; Medeiros, B.; Benedict, JJ; Simpson, IR (2017). "Cuando menos es más: abriendo la puerta a modelos climáticos más simples". Eos (98). doi : 10.1029/2017EO079417 .
  11. ^ Goode, PR; et al. (2001). "Observaciones de la reflectancia de la Tierra mediante el brillo ceniciento" (PDF) . Geophys. Res. Lett . 28 (9): 1671–4. Código Bibliográfico :2001GeoRL..28.1671G. doi :10.1029/2000GL012580. S2CID  34790317. Archivado (PDF) desde el original el 22 de julio de 2018.
  12. ^ "Los científicos observan el lado oscuro de la Luna para monitorear el clima de la Tierra". American Geophysical Union . 17 de abril de 2001. Archivado desde el original el 27 de febrero de 2009. Consultado el 1 de marzo de 2010 .
  13. ^ "Cambio climático: temperatura global". NOAA . Consultado el 6 de julio de 2023 .
  14. ^ "Las nubes y el sistema de energía radiante de la Tierra" (PDF) . NASA. 2013. Archivado desde el original (PDF) el 18 de febrero de 2013.
  15. ^ "Muestras de agua de mar - Emisividades". ucsb.edu .
  16. ^ Jin M, Liang S (15 de junio de 2006). "Un parámetro de emisividad de la superficie terrestre mejorado para modelos de superficie terrestre utilizando observaciones de teledetección global" (PDF) . J. Climate . 19 (12): 2867–81. Bibcode :2006JCli...19.2867J. doi :10.1175/JCLI3720.1. Archivado (PDF) desde el original el 4 de junio de 2007.
  17. ^ TR Shippert; SA Clough; PD Brown; WL Smith; RO Knuteson; SA Ackerman. "Emisividades espectrales de las nubes a partir de LBLRTM/AERI QME" (PDF) . Actas de la octava reunión del equipo científico de medición de la radiación atmosférica (ARM), marzo de 1998, Tucson, Arizona . Archivado (PDF) desde el original el 25 de septiembre de 2006.
  18. ^ AG Gorelik; V. Sterljadkin; E. Kadygrov; A. Koldaev. "Radiometría de microondas e IR para la estimación del balance de radiación atmosférica y la formación de hielo marino" (PDF) . Actas de la undécima reunión del equipo científico de medición de radiación atmosférica (ARM), marzo de 2001, Atlanta, Georgia . Archivado (PDF) desde el original el 25 de septiembre de 2006.
  19. ^ "ACS Climate Science Toolkit - Atmospheric Warming - A Single-Layer Atmosphere Model" (Conjunto de herramientas de la ACS para la ciencia climática: calentamiento atmosférico: un modelo de atmósfera de una sola capa). Sociedad Química Estadounidense . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
  20. ^ "ACS Climate Science Toolkit - Atmospheric Warming - A Multi-Layer Atmosphere Model" (Conjunto de herramientas de la ACS para la ciencia climática: calentamiento atmosférico: un modelo de atmósfera multicapa). Sociedad Química Estadounidense . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
  21. ^ "METEO 469: De la meteorología a la mitigación - Entendiendo el calentamiento global - Lección 5 - Modelado del sistema climático - Modelo de balance energético de una capa". Facultad de Ciencias Minerales y de la Tierra de la Universidad Estatal de Pensilvania - Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
  22. ^ ab Manabe, Syukuro ; Wetherald, Richard T. (1 de mayo de 1967). "Equilibrio térmico de la atmósfera con una distribución dada de humedad relativa". Revista de ciencias atmosféricas . 24 (3): 241–259. Código Bibliográfico :1967JAtS...24..241M. doi : 10.1175/1520-0469(1967)024<0241:TEOTAW>2.0.CO;2 .
  23. ^ "Datos sobre Syukuro Manabe". nobelprize.org . Consultado el 14 de noviembre de 2023 .
  24. ^ "Pubs.GISS: Wang y Stone 1980: Efecto de la retroalimentación del albedo del hielo en la sensibilidad global en un modelo unidimensional..." nasa.gov . Archivado desde el original el 30 de julio de 2012.
  25. ^ Wang, WC; PH Stone (1980). "Efecto de la retroalimentación del albedo del hielo en la sensibilidad global en un modelo climático radiativo-convectivo unidimensional". J. Atmos. Sci . 37 (3): 545–52. Bibcode :1980JAtS...37..545W. doi : 10.1175/1520-0469(1980)037<0545:EOIAFO>2.0.CO;2 .
  26. ^ "Modelos de balance energético". shodor.org .
  27. ^ MI Budyko (1969). "El efecto de las variaciones de la radiación solar en el clima de la Tierra". Tellus . 21 (5): 611–619. doi : 10.3402/tellusa.v21i5.10109 .
  28. ^ William D. Sellers (1969). "Un modelo climático global basado en el balance energético del sistema Tierra-Atmósfera". Journal of Applied Meteorology . 8 (3): 392–400. Bibcode :1969JApMe...8..392S. doi : 10.1175/1520-0450(1969)008<0392:AGCMBO>2.0.CO;2 .
  29. ^ J. Graham Cogley (1990). "Veinticinco años de climatología física". Cambio global y planetario . 2 (3–4): 213–216. doi :10.1016/0921-8181(90)90001-S.
  30. ^ "emics1". pik-potsdam.de .
  31. ^ Sarmiento, JL; Toggweiler, JR (1984). "Un nuevo modelo para el papel de los océanos en la determinación del P CO 2 atmosférico". Nature . 308 (5960): 621–24. Bibcode :1984Natur.308..621S. doi :10.1038/308621a0. S2CID  4312683.
  32. ^ Norman A. Phillips (abril de 1956). "La circulación general de la atmósfera: un experimento numérico" (PDF) . Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society . 82 (352): 123–154. Bibcode :1956QJRMS..82..123P. doi :10.1002/qj.49708235202.
  33. ^ John D. Cox (2002). Vigilantes de tormentas. John Wiley & Sons, Inc., pág. 210. ISBN 978-0-471-38108-2.
  34. ^ ab Peter Lynch (2006). "Las integraciones de ENIAC". El surgimiento de la predicción numérica del tiempo: el sueño de Richardson . Cambridge University Press . pág. 208. ISBN 978-0-521-85729-1. Recuperado el 6 de febrero de 2018 .
  35. ^ National Oceanic and Atmospheric Administration (22 de mayo de 2008). «El primer modelo climático» . Consultado el 8 de enero de 2011 .
  36. ^ Manabe S.; Wetherald RT (1975). "Los efectos de duplicar la concentración de CO2 en el clima de un modelo de circulación general". Revista de ciencias atmosféricas . 32 (3): 3–15. Bibcode :1975JAtS...32....3M. doi : 10.1175/1520-0469(1975)032<0003:teodtc>2.0.co;2 .
  37. ^ "Descarga CAM 3.1". www.cesm.ucar.edu . Consultado el 25 de junio de 2019 .
  38. ^ William D. Collins; et al. (junio de 2004). «Descripción del modelo de atmósfera comunitaria del NCAR (CAM 3.0)» (PDF) . University Corporation for Atmospheric Research . Archivado desde el original (PDF) el 26 de septiembre de 2019. Consultado el 3 de enero de 2011 .
  39. ^ "CAM3.0 COMMUNITY ATMOSPHERE MODEL" (Modelo de atmósfera comunitaria CAM3.0). University Corporation for Atmospheric Research (Corporación universitaria para la investigación atmosférica ). Consultado el 6 de febrero de 2018 .
  40. ^ Yongkang Xue y Michael J. Fennessey (20 de marzo de 1996). "Impacto de las propiedades de la vegetación en la predicción del clima de verano en Estados Unidos" (PDF) . Journal of Geophysical Research . 101 (D3): 7419. Bibcode :1996JGR...101.7419X. CiteSeerX 10.1.1.453.551 . doi :10.1029/95JD02169. Archivado desde el original (PDF) el 10 de julio de 2010 . Consultado el 6 de enero de 2011 . 
  41. ^ "Modelos climáticos y su evaluación" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 22 de septiembre de 2010 . Consultado el 29 de agosto de 2010 .
  42. ^ "Informe del Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos: Una estrategia nacional para avanzar en la modelización climática". Archivado desde el original el 3 de octubre de 2012. Consultado el 18 de enero de 2021 .
  43. ^ "Informe breve del Consejo Nacional de Investigación de Estados Unidos: Una estrategia nacional para avanzar en la modelización climática". Archivado desde el original el 18 de octubre de 2012 . Consultado el 3 de octubre de 2012 .
  44. ^ ab Loft, Richard (2020). "El modelado del sistema terrestre debe volverse más eficiente energéticamente". Eos (101). doi : 10.1029/2020EO147051 . ISSN  2324-9250.
  45. ^ Trader, Tiffany (2021). "Frontier alcanzará el objetivo de potencia de 20 MW a exaescala establecido por DARPA en 2008". HPCwire . Consultado el 8 de diciembre de 2023 .
  46. ^ "El modelo climático que resuelve las nubes se encuentra con la supercomputadora más rápida del mundo". LabNews . Consultado el 8 de diciembre de 2023 .

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