Modelo climático

Métodos cuantitativos utilizados para simular el clima.

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 de sistemas climáticos ) 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 modelos climáticos para estudiar la dinámica del sistema climático y 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 posibles futuros. ^[1]

Los modelos climáticos tienen en cuenta la energía entrante del Sol así como la energía saliente de la Tierra. Un desequilibrio produce un cambio de temperatura . La energía entrante del Sol se presenta en forma de radiación electromagnética de onda corta , principalmente visible e infrarroja de onda corta (cerca) . La energía saliente se presenta en forma de energía electromagnética infrarroja de onda larga (lejana ) . Estos procesos son 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. Este se puede ampliar verticalmente (modelos radiativo-convectivos) y horizontalmente. Los modelos más complejos son los modelos climáticos globales acoplados atmósfera-océano- hielo marino . Este tipo de modelos resuelven las ecuaciones completas de transferencia de masa, transferencia de energía e intercambio radiante. Además, se pueden interconectar otros tipos de modelos. Por ejemplo, los modelos del sistema terrestre incluyen también el uso de la tierra y 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 vientos , transferencia de calor , radiación , humedad relativa e hidrología superficial dentro de cada cuadrícula y evalúan las interacciones con puntos vecinos. Estos se combinan con modelos oceánicos para simular la variabilidad y el cambio climático que se producen en diferentes escalas de tiempo debido al cambio de las corrientes oceánicas y al volumen combinado y la capacidad calorífica mucho mayores del océano global. También se pueden aplicar impulsores externos del cambio. Incluir un modelo de capa de hielo explica mejor 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 modelos climáticos:

• Servicios meteorológicos nacionales: la mayoría de los servicios meteorológicos nacionales tienen una sección de climatología .
• Universidades: Los departamentos relevantes incluyen ciencias atmosféricas, meteorología, climatología y geografía.
• Laboratorios de investigación nacionales e internacionales: los ejemplos incluyen el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR, en Boulder, Colorado , EE. UU.), el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos (GFDL, en Princeton, Nueva Jersey , EE. UU.), el Laboratorio Nacional de Los Álamos , el Centro Hadley for Climate Prediction and Research (en Exeter , Reino Unido), el Instituto Max Planck de Meteorología en Hamburgo, Alemania, o el Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE), Francia.

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

Modelos de circulación general (MCG)

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 vientos , transferencia de calor , radiación , humedad relativa e hidrología superficial dentro de cada cuadrícula y evalúan las interacciones con 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 u océano. Utiliza las ecuaciones de Navier-Stokes en una esfera giratoria con términos termodinámicos para diversas fuentes de energía ( radiación , calor latente ). Estas ecuaciones son la base de los programas informáticos utilizados 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 MCG y los modelos climáticos globales se utilizan para pronosticar el tiempo , comprender el clima y pronosticar el cambio climático .

Los GCM atmosféricos (AGCM) modelan la atmósfera e imponen las temperaturas de la superficie del mar como condiciones límite. Los GCM acoplados atmósfera-océano (AOGCM, 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 finales de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos de la NOAA ^[5]. Los AOGCM representan el pináculo de la complejidad en los modelos climáticos e internalizan tantos procesos como sea posible. Sin embargo, todavía están en desarrollo y persisten las incertidumbres. Pueden acoplarse a modelos de otros procesos, como el ciclo del carbono , para modelar mejor los efectos de retroalimentación. Estos modelos integrados de sistemas múltiples a veces se denominan "modelos del sistema terrestre" o "modelos climáticos globales".

Las versiones diseñadas para aplicaciones climáticas a escala temporal 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 dinámicas de fluidos, químicas y, a veces, biológicas.

Modelos de balance energético (EBM)

La simulación del sistema climático en espacio y tiempo tridimensional completo no era práctica antes del establecimiento de grandes instalaciones computacionales a partir de la década de 1960. Para comenzar a comprender qué factores pueden haber cambiado los estados paleoclimáticos de la Tierra , era necesario reducir las complejidades constituyentes y dimensionales del sistema. A finales del siglo XIX se desarrolló por primera vez para la atmósfera un modelo cuantitativo simple que equilibraba la energía entrante y saliente. ^[6] Otros EBM buscan de manera similar una descripción económica de las temperaturas de la superficie aplicando la restricción de conservación de energía a columnas individuales del sistema Tierra-atmósfera. ^[7]

Las características esenciales de las EBM 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 balance 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 GCM, particularmente para cerrar 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 de un astrónomo de objetos muy distantes. Esta visión adimensional , aunque muy limitada, sigue siendo útil porque las leyes de la física son aplicables de forma masiva a objetos desconocidos, o de forma agrupada apropiada 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 por una atmósfera gaseosa.

Modelo con superficie y atmósfera combinadas.

Un modelo muy simple del equilibrio radiativo de la Tierra es

${\displaystyle (1-a)S\pi r^{2}=4\pi r^{2}\epsilon \sigma T^{4}}$

dónde

• el lado izquierdo representa la potencia total de onda corta entrante (en vatios) del Sol
• el lado derecho representa la potencia total de onda larga saliente (en vatios) desde la Tierra, calculada a partir de la ley de Stefan-Boltzmann .

Los parámetros constantes incluyen

• S es la constante solar (la radiación solar entrante por unidad de área), aproximadamente 1367 W·m ⁻²
• r es el radio de la Tierra, aproximadamente 6,371×10 ⁶  m
• π es la constante matemática (3.141...)
• ${\displaystyle \sigma }$es la constante de Stefan-Boltzmann : aproximadamente 5,67×10 ⁻⁸ J·K ⁻⁴ ·m ⁻² ·s ⁻¹

La constante se puede factorizar, dando una ecuación nildimensional para el equilibrio ${\displaystyle \pi \,r^{2}}$

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

dónde

• el lado izquierdo representa el flujo de energía de onda corta entrante del Sol en W·m ⁻²
• el lado derecho representa el flujo de energía de onda larga saliente desde la Tierra en W·m ⁻² .

Los parámetros variables restantes que son específicos del planeta incluyen

• ${\displaystyle a}$es el albedo promedio de la Tierra , medido en 0,3. ^{[11] [12]}
• ${\displaystyle T}$es la temperatura promedio de la superficie de la Tierra , medida en aproximadamente 288  K en el año 2020 ^[13]
• ${\displaystyle \epsilon }$es la emisividad efectiva de la superficie y la atmósfera combinadas de la Tierra (incluidas las nubes). Es una cantidad entre 0 y 1 que se calcula a partir del equilibrio en aproximadamente 0,61. Para el tratamiento de dimensión cero, equivale a un valor promedio en todos los ángulos de visión.

Este modelo tan simple es bastante instructivo. Por ejemplo, muestra la sensibilidad de la temperatura a los cambios en la constante solar, el albedo terrestre 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 se puede comparar con los datos disponibles. Las emisividades de la superficie terrestre están todas en el 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 a 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] Teniendo todo esto en cuenta adecuadamente, se obtiene una emisividad terrestre efectiva de aproximadamente 0,64 (temperatura promedio de la Tierra 285 K (12 °C; 53 °F)). ^{[ cita necesaria ]}

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 de dimensión cero , ^[19] que puede extenderse fácilmente a un número arbitrario de capas atmosféricas. La(s) capa(s) superficial(es) y atmosférica(s) se caracteriza(n) cada una por su correspondiente valor de temperatura y emisividad, pero no por su 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 tienen solución. ^[20]

Los modelos en capas producen temperaturas que estiman mejor las observadas en la superficie de la Tierra y en los niveles atmosféricos. ^[21] También 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 el principal determinante de la emisividad de la atmósfera terrestre. Influye en los flujos de radiación y es influenciado por flujos convectivos de calor de una manera que es consistente con su concentración y temperatura de equilibrio en función de la elevación (es decir, distribución de 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]

• Transferencia radiativa de surgencia y descendente a través de capas atmosféricas que absorben y emiten radiación infrarroja.
• Transporte ascendente de calor por convección de aire y vapor, que es especialmente importante en la troposfera inferior .

Los modelos radiativo-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 abordar los factores que mueven la energía alrededor de la Tierra. Por ejemplo, se ha investigado el efecto de la retroalimentación del albedo del hielo sobre la sensibilidad climática global utilizando un modelo climático radiativo-convectivo unidimensional. ^{[24] [25]}

Modelos de mayores dimensiones

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

Los primeros ejemplos incluyen las obras de Mikhail Budyko y William D. Sellers (también conocido como modelo Budyko-Sellers). ^{[27] [28]} Estos demostraron además el papel de la retroalimentación positiva en el sistema climático y se han considerado EBM fundamentales desde su publicación en 1969. ^{[7] [29]}

Modelos de sistemas terrestres de complejidad intermedia (EMIC)

Dependiendo de la naturaleza de las preguntas formuladas y de las escalas de tiempo 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 cierran la brecha. Un ejemplo es el modelo Climber-3. Su atmósfera es un modelo estadístico-dinámico de 2,5 dimensiones con resolución de 7,5° × 22,5° y 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 los flujos en los ciclos geoquímicos, que muestra una fuente (Q) , un sumidero (S) y un depósito (M).

Los modelos de caja son versiones simplificadas de sistemas complejos, reduciéndolos a cajas (o depósitos ) unidos por flujos. Se supone que las cajas están mezcladas de forma homogénea. Por tanto , dentro de un cuadro determinado, la concentración de cualquier especie química es uniforme. Sin embargo, la abundancia de una especie dentro de una caja determinada puede variar en función del tiempo debido a la entrada (o pérdida) de la caja o debido a la producción, consumo o descomposición de esta especie dentro de la caja. ^{[ cita necesaria ]}

Los modelos de cajas simples, es decir, modelos de cajas 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 cajas más complejos suelen resolverse mediante técnicas numéricas. ^{[ cita necesaria ]}

Los modelos de caja se utilizan ampliamente para modelar sistemas o ecosistemas ambientales y en estudios de la 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 de la troposfera. Este fue el primer modelo climático exitoso. ^{[32] [33]} Varios grupos comenzaron 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 finales de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos , un componente de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE. UU . ^[35]

En 1975, Manabe y Wetherald habían desarrollado un modelo climático global tridimensional que ofrecía una representación aproximada del clima actual. Duplicar el CO ₂ en la atmósfera del modelo dio como resultado un aumento de aproximadamente 2 °C en la temperatura global. ^[36] Varios otros tipos de modelos informáticos dieron resultados similares: era imposible hacer un modelo que diera algo parecido al clima real y que no aumentara la temperatura cuando aumentaba la concentración de CO _{2 .}

A principios de la década de 1980, el Centro Nacional de Investigación Atmosférica de EE. UU. había desarrollado el Modelo de Atmósfera Comunitaria (CAM), que puede funcionar por sí solo o como componente atmosférico del Modelo de Sistema Climático Comunitario . 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 resultó en pronósticos más realistas. ^[40] Los modelos climáticos acoplados océano-atmósfera, como el modelo HadCM3 del Centro Hadley de Predicción e Investigación Climática , 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 había aumentado la confianza en los pronósticos provenientes de modelos climáticos:

Existe una confianza considerable en que los modelos climáticos proporcionen estimaciones cuantitativas creíbles del cambio climático futuro, particularmente a escala continental y superiores. Esta confianza proviene de la base de los modelos en principios físicos aceptados y de su capacidad para reproducir las características observadas del clima actual y 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, las precipitaciones). A lo largo de varias décadas de desarrollo, los modelos han proporcionado consistentemente una imagen sólida e inequívoca del calentamiento climático significativo en respuesta al aumento de los gases de efecto invernadero. ^[41]

Coordinación de la investigación.

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

Un informe del Consejo Nacional de Investigación de EE. UU. de 2012 analizó cómo la gran y diversa empresa estadounidense de modelización climática podría evolucionar para volverse más unificada. ^[42] Se podría lograr eficiencia desarrollando una infraestructura de software común compartida por todos los investigadores climáticos de EE. UU. y celebrando un foro anual sobre modelización climática, según el informe. ^[43]

Asuntos

Consumo de electricidad

Los modelos climáticos que resuelven las nubes se ejecutan hoy en día en superordenadores de alta intensidad que consumen mucha energía y, por tanto, provocan emisiones de CO _{2 .} ^[44]  Requieren computación a exaescala (millones de billones –es decir, un quintillón– de cálculos por segundo). Por ejemplo, la supercomputadora de exaescala Frontier consume 29 MW. ^[45] Puede simular el clima de un año en 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 reloj de pared". día." ^[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 puede contrastarse con otros procesos (por ejemplo, el flujo de la atmósfera a gran escala) 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 la modelización atmosférica como para la oceánica. También es necesario parametrizar las emisiones atmosféricas de diferentes fuentes dentro de cajas de red individuales para determinar su impacto en la calidad del aire .

Ver también

• Reanálisis atmosférico
• Modelo de transporte químico
• Medición de radiación atmosférica (ARM) (en EE. UU.)
• Intercambio de datos climáticos
• Predicción climática.net
• Predicción meteorológica numérica
• Modelo atmosférico estático
• Modelo de predicción de ciclones tropicales
• Verificación y validación de modelos de simulación por ordenador.
• Modelo de hielo marino CICE

Referencias

1. IPCC (2014). "Informe de Síntesis AR5 - Cambio Climático 2014. Contribución de los Grupos de Trabajo I, II y III al Quinto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático" (PDF) : 58. Recuadro 2.3. Los 'modelos' suelen ser simulaciones numéricas de sistemas del mundo real, calibrados y validados mediante observaciones de experimentos o analogías, y luego ejecutados utilizando datos de entrada que representan el clima futuro. Los modelos también pueden incluir narrativas en gran medida descriptivas de futuros posibles, como las utilizadas en la construcción de escenarios. Los modelos cuantitativos y descriptivos suelen utilizarse juntos. {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
2. Trenberth, Kevin E. (2022). "Capítulo 1: La Tierra y el sistema climático". El flujo cambiante de energía a través del sistema climático (1 ed.). Prensa de la Universidad de Cambridge. doi :10.1017/9781108979030. ISBN 978-1-108-97903-0.
3. "El primer modelo climático". Celebración número 200 de la NOAA. 2007.
4. [1] Archivado el 27 de septiembre de 2007 en Wayback Machine.
5. "NOAA 200th Top Ten: Avances: El primer modelo climático". noaa.gov .
6. Svante Arrhenius (1896). "Sobre la influencia del ácido carbónico del aire sobre la temperatura del suelo". Revista Filosófica y Revista de Ciencias . 41 (251): 237–276. doi :10.1080/14786449608620846.
7. Norte, Gerald R.; Stevens, Mark J. (2006), "Modelos climáticos de equilibrio energético", en Kiehl, JT; Ramanathan, V. (eds.), Fronteras en la modelización climática , Universidad de Cambridge, pág. 52, doi :10.1017/CBO9780511535857.004, hdl : 2060/19810008165 , ISBN 9780511535857
8. Norte, Gerald R.; Kwang-Yul, Kim (2017), Modelos climáticos de equilibrio energético , Serie Wiley en física atmosférica y teledetección, Wiley-VCH, ISBN 978-3-527-41132-0
9. Celebrado, Isaac M. (2005). "La brecha entre simulación y comprensión en la modelización climática". Boletín de la Sociedad Meteorológica Estadounidense . 86 (11): 1609-1614. doi :10.1175/BAMS-86-11-1609.
10. Polvani, LM; Clemente, AC; Medeiros, B.; Benedicto, JJ; Simpson, IR (2017). "Cuando menos es más: abriendo la puerta a modelos climáticos más simples". Éos (98). doi : 10.1029/2017EO079417 .
11. Goode, relaciones públicas; et al. (2001). "Observaciones terrestres de la reflectancia de la Tierra" (PDF) . Geofís. Res. Lett . 28 (9): 1671–4. Código Bib : 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 controlar el clima de la Tierra". Unión Geofísica Americana . 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 que utilizan observaciones globales de teledetección" (PDF) . J. Clima . 19 (12): 2867–81. Código Bib : 2006JCli...19.2867J. doi :10.1175/JCLI3720.1. Archivado (PDF) desde el original el 4 de junio de 2007.
17. Transportista TR; SA Clough; PD Brown; WL Smith; RO Knuteson; SA Ackerman. "Emisividades espectrales de la nube 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. Koldayev. "Radiometría infrarroja y de microondas para la estimación del equilibrio de la radiación atmosférica y la formación de hielo marino" (PDF) . Actas de la undécima reunión del equipo científico de medición de la radiación atmosférica (ARM), marzo de 2001, Atlanta, Georgia . Archivado (PDF) desde el original el 25 de septiembre de 2006.
19. "Kit de herramientas de ciencia climática de la ACS - Calentamiento atmosférico - Un modelo de atmósfera de una sola capa". Sociedad Química Americana . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
20. "Kit de herramientas de ciencia climática de la ACS - Calentamiento atmosférico - Un modelo de atmósfera multicapa". Sociedad Química Americana . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
21. "METEO 469: De la meteorología a la mitigación - Comprensión del calentamiento global - Lección 5 - Modelado del sistema climático - Modelo de equilibrio energético de una capa". Facultad de Ciencias Minerales y de la Tierra de Penn State - Departamento de Meteorología y Ciencias Atmosféricas . Consultado el 2 de octubre de 2022 .
22. 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 de Syukuro Manabe". Premio Nobel.org . Consultado el 14 de noviembre de 2023 .
24. "Pubs.GISS: Wang y Stone 1980: Efecto de la retroalimentación del albedo del hielo sobre la sensibilidad global en una dimensión unidimensional ..." nasa.gov . Archivado desde el original el 30 de julio de 2012.
25. Wang, WC; PH Piedra (1980). "Efecto de la retroalimentación del albedo del hielo sobre la sensibilidad global en un modelo climático radiativo-convectivo unidimensional". J. Atmós. Ciencia . 37 (3): 545–52. Código Bib : 1980JAtS...37..545W. doi : 10.1175/1520-0469(1980)037<0545:EOIAFO>2.0.CO;2 .
26. "Modelos de equilibrio energético". shodor.org .
27. MI Budyko (1969). "El efecto de las variaciones de la radiación solar sobre el clima de la Tierra". Dinos . 21 (5): 611–619. doi : 10.3402/tellusa.v21i5.10109 .
28. William D. Vendedores (1969). "Un modelo climático global basado en el equilibrio energético del sistema Tierra-Atmósfera". Revista de Meteorología Aplicada . 8 (3): 392–400. Código Bib : 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". Naturaleza . 308 (5960): 621–24. Código Bib :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) . Revista trimestral de la Real Sociedad Meteorológica . 82 (352): 123-154. Código bibliográfico : 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. Peter Lynch (2006). "Las Integraciones ENIAC". La aparición de la predicción meteorológica numérica: el sueño de Richardson . Prensa de la Universidad de Cambridge . pag. 208.ISBN​ 978-0-521-85729-1. Consultado el 6 de febrero de 2018 .
35. Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (22 de mayo de 2008). «El Primer Modelo Climático» . Consultado el 8 de enero de 2011 .
36. Manabe S.; WetheraldRT (1975). "Los efectos de duplicar la concentración de CO2 sobre el clima de un modelo de circulación general". Revista de Ciencias Atmosféricas . 32 (3): 3–15. Código bibliográfico : 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 NCAR (CAM 3.0)» (PDF) . Corporación Universitaria de Investigaciones Atmosféricas . Archivado desde el original (PDF) el 26 de septiembre de 2019 . Consultado el 3 de enero de 2011 .
39. "MODELO DE ATMÓSFERA COMUNITARIA CAM3.0". Corporación Universitaria de Investigaciones Atmosféricas . 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 tiempo de verano en EE. UU." (PDF) . Revista de investigaciones geofísicas . 101 (D3): 7419. Código bibliográfico : 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 EE. UU., Una estrategia nacional para promover 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 EE. UU., Una estrategia nacional para promover la modelización climática". Archivado desde el original el 18 de octubre de 2012 . Consultado el 3 de octubre de 2012 .
44. Loft, Richard (2020). "El modelado del sistema terrestre debe ser más eficiente energéticamente". Éos (101). doi : 10.1029/2020EO147051 . ISSN  2324-9250.
45. Comerciante, Tiffany (2021). "Frontier cumplirá el objetivo de energía a exaescala de 20 MW establecido por DARPA en 2008". Cable HPC . Consultado el 8 de diciembre de 2023 .
46. "El modelo climático que resuelve las nubes se encuentra con la supercomputadora más rápida del mundo". Noticias de laboratorio . Consultado el 8 de diciembre de 2023 .

enlaces externos

• Por qué son importantes los resultados de la próxima generación de modelos climáticos CarbonBrief, publicación invitada de Belcher, Boucher, Sutton, 21 de marzo de 2019

Modelos climáticos en la web:

• Dapper/DChart: traza y descarga datos del modelo a los que hace referencia el Cuarto Informe de Evaluación (AR4) del Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático . (Ya no está disponible)
• Modelo de sistema climático comunitario (CCSM) de NCAR/UCAR
• Hágalo usted mismo predicción climática
• GCM de investigación primaria desarrollado por NASA/GISS (Instituto Goddard de Estudios Espaciales)
• Modelo climático global (GCM) original de NASA/GISS con una interfaz fácil de usar para PC y Mac
• Información del modelo CCCma e interfaz para recuperar datos del modelo.
• NOAA / Laboratorio de dinámica de fluidos geofísicos Archivado el 6 de julio de 2019 en Wayback Machine Información del modelo climático global CM2 y archivos de datos de salida del modelo.
• AGCM seco idealizado basado en el GFDL CM2 anterior ^[1]
• Modelo de Atmósfera Húmeda idealizada (MiMA): basado en GFDL CM2. Complejidad entre modelos secos y GCM completos ^[2]
• Modelo climático empírico Archivado el 24 de marzo de 2019 en Wayback Machine.

1. M. Jucker, S. Fueglistaler y GK Vallis "Calentamiento repentino estratosférico en un GCM idealizado". Revista de Investigación Geofísica: Atmósferas 2014 119 (19) 11.054-11.064; doi :10.1002/2014JD022170
2. M. Jucker y EP Gerber: "Desenredando el ciclo anual de la capa de la tropopausa tropical con un modelo húmedo idealizado". Revista de Clima 2017 30 (18) 7339-7358; doi :10.1175/JCLI-D-17-0127.1