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 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 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 límite. Los modelos climáticos generales acoplados atmósfera-océano (GCAA, por ejemplo, HadCM3 , EdGCM , GFDL CM2.X , ARPEGE-Climat) [2] 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 [3]. 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 a escala 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 . [1] Estos modelos se basan en la integración de una variedad de ecuaciones de dinámica de fluidos, químicas y, a veces, biológicas.
El acrónimo GCM originalmente significaba Modelo de Circulación General . Recientemente, se ha utilizado un segundo significado, a saber, Modelo Climático Global . Si bien no se refieren a lo mismo, los Modelos de Circulación General son típicamente las herramientas que se utilizan para modelar el clima y, por lo tanto, a veces los dos términos se usan indistintamente. Sin embargo, el término "modelo climático global" es ambiguo y puede referirse a un marco integrado que incorpora múltiples componentes, incluido un modelo de circulación general, o puede referirse a la clase general de modelos climáticos que utilizan una variedad de medios para representar el clima matemáticamente.
Los modelos de circulación general atmosféricos (AGCM) y oceánicos (OGCM) se pueden combinar para formar un modelo de circulación general acoplado atmósfera-océano (CGCM o AOGCM). Con la adición de submodelos como un modelo de hielo marino o un modelo de evapotranspiración sobre tierra, los AOGCM se convierten en la base para un modelo climático completo. [4]
Los modelos de circulación general (GCM) discretizan las ecuaciones para el movimiento de fluidos y la transferencia de energía y las integran a lo largo del tiempo. A diferencia de los modelos más simples, los GCM dividen la atmósfera y/o los océanos en cuadrículas de "celdas" discretas, que representan unidades computacionales. A diferencia de los modelos más simples que hacen suposiciones de mezcla, los procesos internos de una celda (como la convección) que ocurren en escalas demasiado pequeñas para ser resueltos directamente se parametrizan a nivel de la celda, mientras que otras funciones gobiernan la interfaz entre celdas.
Los modelos de comportamiento global (GCM) tridimensionales (o, más propiamente, cuatridimensionales) aplican ecuaciones discretas para el movimiento de fluidos y las integran hacia adelante en el tiempo. Contienen parametrizaciones para procesos como la convección que ocurren en escalas demasiado pequeñas para ser resueltas directamente.
Un modelo de circulación general simple (SGCM) consta de un núcleo dinámico que relaciona propiedades como la temperatura con otras como la presión y la velocidad. Algunos ejemplos son los programas que resuelven las ecuaciones primitivas , dada la entrada de energía y la disipación de energía en forma de fricción dependiente de la escala , de modo que las ondas atmosféricas con los números de onda más altos sean las más atenuadas. Dichos modelos pueden utilizarse para estudiar los procesos atmosféricos, pero no son adecuados para las proyecciones climáticas.
Los modelos climáticos atmosféricos (MCGA) modelan la atmósfera (y normalmente también contienen un modelo de superficie terrestre) utilizando temperaturas de la superficie del mar (TSM) impuestas. [5] Pueden incluir la química atmosférica.
Los AGCM constan de un núcleo dinámico que integra las ecuaciones del movimiento del fluido, normalmente para:
Un GCM contiene ecuaciones de pronóstico que son una función del tiempo (normalmente vientos, temperatura, humedad y presión superficial) junto con ecuaciones de diagnóstico que se evalúan a partir de ellas para un período de tiempo específico. Por ejemplo, la presión a cualquier altura se puede diagnosticar aplicando la ecuación hidrostática a la presión superficial prevista y a los valores previstos de temperatura entre la superficie y la altura de interés. La presión se utiliza para calcular la fuerza del gradiente de presión en la ecuación dependiente del tiempo para los vientos.
Los OGCM modelan el océano (con flujos de la atmósfera impuestos) y pueden contener un modelo de hielo marino . Por ejemplo, la resolución estándar de HadOM3 es de 1,25 grados de latitud y longitud, con 20 niveles verticales, lo que da lugar a aproximadamente 1.500.000 variables.
Los modelos de predicción del clima global (por ejemplo, HadCM3 , GFDL CM2.X ) combinan los dos submodelos y eliminan la necesidad de especificar flujos a través de la interfaz de la superficie del océano. Estos modelos son la base de las predicciones del clima futuro, como las que analiza el IPCC . Los modelos de predicción del clima global incorporan tantos procesos como sea posible y se han utilizado para proporcionar predicciones a escala regional. Si bien los modelos más simples son generalmente susceptibles de análisis y sus resultados son más fáciles de entender, los modelos de predicción del clima global pueden ser casi tan difíciles de analizar como el propio clima.
Las ecuaciones de fluidos para AGCMs se hacen discretas utilizando el método de diferencias finitas o el método espectral . Para diferencias finitas, se impone una cuadrícula en la atmósfera. La cuadrícula más simple utiliza un espaciado de cuadrícula angular constante (es decir, una cuadrícula de latitud / longitud). Sin embargo, las cuadrículas no rectangulares (por ejemplo, icosaédricas) y las cuadrículas de resolución variable [6] se utilizan con más frecuencia. [7] El modelo LMDz se puede organizar para brindar alta resolución en cualquier sección dada del planeta. HadGEM1 (y otros modelos oceánicos) utilizan una cuadrícula oceánica con mayor resolución en los trópicos para ayudar a resolver procesos que se cree que son importantes para El Niño Oscilación del Sur (ENSO). Los modelos espectrales generalmente utilizan una cuadrícula gaussiana , debido a las matemáticas de la transformación entre el espacio espectral y el espacio de puntos de cuadrícula. Las resoluciones típicas de AGCM están entre 1 y 5 grados de latitud o longitud: HadCM3, por ejemplo, utiliza 3,75 en longitud y 2,5 grados en latitud, lo que da una cuadrícula de 96 por 73 puntos (96 x 72 para algunas variables); y tiene 19 niveles verticales. Esto da como resultado aproximadamente 500.000 variables "básicas", ya que cada punto de la cuadrícula tiene cuatro variables ( u , v , T , Q ), aunque un recuento completo daría más (nubes; niveles de suelo). HadGEM1 utiliza una cuadrícula de 1,875 grados de longitud y 1,25 en latitud en la atmósfera; HiGEM, una variante de alta resolución, utiliza 1,25 x 0,83 grados respectivamente. [8] Estas resoluciones son inferiores a las que se utilizan normalmente para la previsión meteorológica. [9] Las resoluciones oceánicas tienden a ser más altas, por ejemplo, HadCM3 tiene 6 puntos de cuadrícula oceánica por punto de cuadrícula atmosférica en la horizontal.
En un modelo de diferencias finitas estándar, las líneas de cuadrícula uniformes convergen hacia los polos. Esto generaría inestabilidades computacionales (ver condición CFL ) y, por lo tanto, las variables del modelo deben filtrarse a lo largo de las líneas de latitud cercanas a los polos. Los modelos oceánicos también sufren este problema, a menos que se utilice una cuadrícula rotada en la que el Polo Norte se desplace hacia una masa de tierra cercana. Los modelos espectrales no sufren este problema. Algunos experimentos utilizan cuadrículas geodésicas [10] y cuadrículas icosaédricas, que (al ser más uniformes) no tienen problemas de polos. Otro enfoque para resolver el problema del espaciado de la cuadrícula es deformar un cubo cartesiano de manera que cubra la superficie de una esfera. [11]
Algunas versiones tempranas de los modelos AOGCM requerían un proceso ad hoc de "corrección de flujo" para lograr un clima estable. Esto era el resultado de modelos oceánicos y atmosféricos preparados por separado que utilizaban cada uno un flujo implícito del otro componente diferente del que ese componente podía producir. Un modelo de este tipo no lograba coincidir con las observaciones. Sin embargo, si se "corrigían" los flujos, los factores que conducían a estos flujos poco realistas podrían pasar desapercibidos, lo que podría afectar la sensibilidad del modelo. Como resultado, la gran mayoría de los modelos utilizados en la ronda actual de informes del IPCC no los utilizan. Las mejoras de los modelos que ahora hacen innecesarias las correcciones de flujo incluyen una física oceánica mejorada, una resolución mejorada tanto en la atmósfera como en el océano y un acoplamiento más consistente físicamente entre los submodelos de la atmósfera y el océano. Los modelos mejorados ahora mantienen simulaciones estables de varios siglos del clima de superficie que se consideran de calidad suficiente para permitir su uso para proyecciones climáticas. [12]
La convección húmeda libera calor latente y es importante para el balance energético de la Tierra. La convección ocurre en una escala demasiado pequeña para ser resuelta por los modelos climáticos y, por lo tanto, debe manejarse mediante parámetros. Esto se ha hecho desde la década de 1950. Akio Arakawa hizo gran parte del trabajo inicial y aún se utilizan variantes de su esquema, [13] aunque ahora se utilizan una variedad de esquemas diferentes. [14] [15] [16] Las nubes también se manejan típicamente con un parámetro, por una falta de escala similar. El conocimiento limitado de las nubes ha limitado el éxito de esta estrategia, pero no debido a alguna deficiencia inherente del método. [17]
La mayoría de los modelos incluyen software para diagnosticar una amplia gama de variables para compararlas con las observaciones o estudiar los procesos atmosféricos . Un ejemplo es la temperatura a 2 metros, que es la altura estándar para las observaciones de la temperatura del aire cerca de la superficie. Esta temperatura no se predice directamente a partir del modelo, sino que se deduce de las temperaturas de la superficie y de la capa más baja del modelo. Se utiliza otro software para crear gráficos y animaciones.
Los modelos de predicción climática acoplados (AOGCM) utilizan simulaciones climáticas transitorias para proyectar o predecir los cambios climáticos en distintos escenarios. Estos pueden ser escenarios idealizados (el más común, el de un aumento de las emisiones de CO2 del 1 % anual) o basados en la historia reciente (normalmente los escenarios "IS92a" o, más recientemente, los escenarios SRES ). Aún no se sabe qué escenarios son los más realistas.
En el Tercer Informe de Evaluación del IPCC de 2001 , la Figura 9.3 muestra la respuesta media global de 19 modelos acoplados diferentes a un experimento idealizado en el que las emisiones aumentaron un 1% por año. [19] La Figura 9.5 muestra la respuesta de un número menor de modelos a tendencias más recientes. Para los 7 modelos climáticos que se muestran allí, el cambio de temperatura hasta 2100 varía de 2 a 4,5 °C, con una mediana de aproximadamente 3 °C.
Los escenarios futuros no incluyen eventos desconocidos, como erupciones volcánicas o cambios en la fuerza solar. Se cree que estos efectos son pequeños en comparación con la fuerza de los gases de efecto invernadero (GEI) a largo plazo, pero las grandes erupciones volcánicas, por ejemplo, pueden ejercer un efecto de enfriamiento temporal sustancial.
Las emisiones de GEI generadas por el hombre son un dato de entrada del modelo, aunque es posible incluir un submodelo económico/tecnológico para proporcionarlas también. Los niveles de GEI atmosféricos suelen proporcionarse como un dato de entrada, aunque es posible incluir un modelo del ciclo del carbono que refleje los procesos de la vegetación y los océanos para calcular dichos niveles.
Para los seis escenarios marcadores del SRES, el IPCC (2007:7–8) dio una "mejor estimación" del aumento de la temperatura media global (2090–2099 en relación con el período 1980–1999) de 1,8 °C a 4,0 °C. [20] Durante el mismo período de tiempo, el rango "probable" (más del 66% de probabilidad, basado en el juicio de expertos) para estos escenarios fue de un aumento de la temperatura media global de 1,1 a 6,4 °C. [20]
En 2008, un estudio realizó proyecciones climáticas utilizando varios escenarios de emisiones. [21] En un escenario en el que las emisiones globales comienzan a disminuir en 2010 y luego disminuyen a una tasa sostenida del 3% anual, se predijo que el aumento probable de la temperatura media global sería de 1,7 °C por encima de los niveles preindustriales para 2050, aumentando a alrededor de 2 °C para 2100. En una proyección diseñada para simular un futuro en el que no se hacen esfuerzos para reducir las emisiones globales, se predijo que el aumento probable de la temperatura media global sería de 5,5 °C para 2100. Se pensó que un aumento de hasta 7 °C era posible, aunque menos probable.
Otro escenario sin reducción dio como resultado un calentamiento medio sobre la tierra (2090-99 en relación con el período 1980-99) de 5,1 °C. En el mismo escenario de emisiones pero con un modelo diferente, el calentamiento medio previsto fue de 4,1 °C. [22]
Los modelos de climatología global incorporan tantos procesos como se comprenden suficientemente. Sin embargo, todavía están en desarrollo y persisten importantes incertidumbres. Pueden acoplarse a modelos de otros procesos en los modelos del sistema terrestre , como el ciclo del carbono , para modelar mejor las retroalimentaciones. Las simulaciones más recientes muestran una concordancia "plausible" con las anomalías de temperatura medidas durante los últimos 150 años, cuando se basan en cambios observados en los gases de efecto invernadero y los aerosoles. La concordancia mejora al incluir tanto los forzamientos naturales como los antropogénicos. [23] [24] [25]
No obstante, los modelos imperfectos pueden producir resultados útiles. Los modelos climáticos globales son capaces de reproducir las características generales de la temperatura global observada durante el último siglo. [23]
Un debate sobre cómo conciliar las predicciones de los modelos climáticos de que el calentamiento del aire superior (troposférico) debería ser mayor que el calentamiento de la superficie observado, algunas de las cuales parecían mostrar lo contrario, [26] se resolvió a favor de los modelos, luego de las revisiones de los datos.
Los efectos de las nubes son un área importante de incertidumbre en los modelos climáticos. Las nubes tienen efectos contrapuestos sobre el clima: enfrían la superficie al reflejar la luz solar hacia el espacio y la calientan al aumentar la cantidad de radiación infrarroja transmitida desde la atmósfera a la superficie. [27] En el informe del IPCC de 2001 se destacaron los posibles cambios en la cobertura de nubes como una de las principales incertidumbres para predecir el clima. [28] [29]
Los investigadores del clima de todo el mundo utilizan modelos climáticos para comprender el sistema climático. Se han publicado miles de artículos sobre estudios basados en modelos. Parte de esta investigación consiste en mejorar los modelos.
En 2000, una comparación entre mediciones y docenas de simulaciones GCM de precipitaciones tropicales, vapor de agua, temperatura y radiación de onda larga saliente impulsadas por ENSO encontró similitudes entre las mediciones y la simulación de la mayoría de los factores. Sin embargo, el cambio simulado en la precipitación fue aproximadamente una cuarta parte menor que lo observado. Los errores en la precipitación simulada implican errores en otros procesos, como errores en la tasa de evaporación que proporciona humedad para crear la precipitación. La otra posibilidad es que las mediciones basadas en satélites sean erróneas. Cualquiera de las dos indica que se requiere progreso para monitorear y predecir tales cambios. [30]
La magnitud precisa de los cambios futuros en el clima aún es incierta; [31] para fines del siglo XXI (2071 a 2100), para el escenario SRES A2, el cambio en la temperatura media global del suelo debido a los AOGCM en comparación con el período 1961 a 1990 es de +3,0 °C (5,4 °F) y el rango es de +1,3 a +4,5 °C (+2,3 a 8,1 °F).
El quinto informe de evaluación del IPCC afirmó que "hay un nivel de confianza muy alto en que los modelos reproducen las características generales del aumento de la temperatura media anual de la superficie a escala global durante el período histórico". Sin embargo, el informe también observó que la tasa de calentamiento durante el período 1998-2012 fue inferior a la prevista por 111 de los 114 modelos climáticos del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados . [32]
Los modelos climáticos globales utilizados para las proyecciones climáticas son similares en estructura a los modelos numéricos para la predicción del tiempo (y a menudo comparten código informático con ellos) , pero aun así son lógicamente distintos.
La mayoría de las predicciones meteorológicas se realizan sobre la base de la interpretación de los resultados de los modelos numéricos. Dado que las predicciones suelen ser de unos pocos días o una semana y las temperaturas de la superficie del mar cambian con relativa lentitud, estos modelos no suelen contener un modelo oceánico, sino que se basan en las temperaturas de la superficie del mar impuestas. También requieren condiciones iniciales precisas para comenzar la predicción; normalmente, estas se toman de los resultados de una predicción anterior, combinadas con observaciones. Las predicciones meteorológicas se requieren con resoluciones temporales más altas que las proyecciones climáticas, a menudo subhorarias en comparación con los promedios mensuales o anuales para el clima. Sin embargo, debido a que las predicciones meteorológicas solo cubren alrededor de 10 días, los modelos también se pueden ejecutar con resoluciones verticales y horizontales más altas que el modo climático. Actualmente, el ECMWF funciona con una resolución de 9 km (5,6 mi) [33] en lugar de la escala de 100 a 200 km (62 a 124 mi) que utilizan los modelos climáticos típicos. A menudo, los modelos locales se ejecutan utilizando resultados de modelos globales para condiciones de contorno, para lograr una resolución local más alta: por ejemplo, la Oficina Meteorológica ejecuta un modelo de mesoescala con una resolución de 11 km (6,8 mi) [34] que cubre el Reino Unido, y varias agencias en los EE. UU. emplean modelos como los modelos NGM y NAM. Al igual que la mayoría de los modelos numéricos globales de predicción meteorológica como el GFS , los modelos climáticos globales son a menudo modelos espectrales [35] en lugar de modelos de cuadrícula. Los modelos espectrales se utilizan a menudo para los modelos globales porque algunos cálculos en el modelado se pueden realizar más rápido, lo que reduce los tiempos de ejecución.
Los modelos climáticos utilizan métodos cuantitativos para simular las interacciones de la atmósfera , los océanos, la superficie terrestre y el hielo .
Todos los modelos climáticos tienen en cuenta la energía entrante en forma de radiación electromagnética de onda corta , principalmente la visible y la infrarroja de onda corta (cercana) , así como la energía saliente en forma de radiación electromagnética de onda larga (infrarroja lejana) procedente de la Tierra. Cualquier desequilibrio produce un cambio en la temperatura .
Los modelos más comentados de los últimos años relacionan la temperatura con las emisiones de gases de efecto invernadero . Estos modelos proyectan una tendencia ascendente en el registro de la temperatura superficial , así como un aumento más rápido de la temperatura a mayores altitudes. [36]
Los modelos de modelado general (GCM) tridimensionales (o, más propiamente, cuatridimensionales, ya que también se tiene en cuenta el tiempo) discretizan las ecuaciones para el movimiento de fluidos y la transferencia de energía y las integran a lo largo del tiempo. También contienen parametrizaciones para procesos como la convección que ocurren en escalas demasiado pequeñas para ser resueltas directamente.
Los modelos climáticos atmosféricos (AGCM) modelan la atmósfera e imponen las temperaturas de la superficie del mar como condiciones de contorno. Los modelos climáticos atmosféricos-océanos acoplados (AOGCM, por ejemplo, HadCM3 , EdGCM , GFDL CM2.X, ARPEGE-Climat [37] ) combinan los dos modelos.
Los modelos varían en complejidad:
Se pueden interconectar otros submodelos, como el uso de la tierra , lo que permite a los investigadores predecir la interacción entre el clima y los ecosistemas.
El modelo Climber-3 utiliza un modelo estadístico-dinámico de 2,5 dimensiones con una resolución de 7,5° × 22,5° y un paso de tiempo de 1/2 día. Un submodelo oceánico es MOM-3 ( Modular Ocean Model ) con una cuadrícula de 3,75° × 3,75° y 24 niveles verticales. [38]
En los decenios de 1980 y 1990 se utilizaron modelos radiativos-convectivos unidimensionales para verificar los supuestos climáticos básicos. [39]
Los modelos climáticos globales pueden formar parte de los modelos del sistema terrestre , por ejemplo, mediante el acoplamiento de modelos de capas de hielo para la dinámica de las capas de hielo de Groenlandia y la Antártida , y uno o más modelos de transporte químico (CTM) para especies importantes para el clima. Por lo tanto, un modelo de transporte de la química del carbono puede permitir que un modelo climático global prediga mejor los cambios antropogénicos en las concentraciones de dióxido de carbono . Además, este enfoque permite tener en cuenta la retroalimentación entre sistemas: por ejemplo, los modelos de química y clima permiten estudiar los efectos del cambio climático en el agujero de ozono . [40]
En 1956, Norman Phillips desarrolló un modelo matemático que podía representar de manera realista los patrones mensuales y estacionales en la troposfera . Se convirtió en el primer modelo climático exitoso. [41] [42] Después del trabajo de Phillips, varios grupos comenzaron a trabajar para crear GCM. [43] El primero en combinar procesos oceánicos y atmosféricos se desarrolló a fines de la década de 1960 en el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos de la NOAA . [1] A principios de la década de 1980, el Centro Nacional de Investigación Atmosférica de los Estados Unidos había desarrollado el Modelo de Atmósfera Comunitaria; este modelo se ha perfeccionado continuamente. [44] En 1996, comenzaron los esfuerzos para modelar los tipos de suelo y vegetación. [45] Más tarde, el modelo HadCM3 del Centro Hadley para la Predicción e Investigación del Clima acopló elementos océano-atmósfera. [43] El papel de las ondas de gravedad se agregó a mediados de la década de 1980. Las ondas de gravedad son necesarias para simular circulaciones a escala regional y global con precisión. [46]
{{citation}}: CS1 maint: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )(número de serie: 0-521-01495-6 ).{{citation}}: CS1 maint: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )(número de serie: 0-521-01495-6 ).{{cite web}}: CS1 maint: bot: estado de URL original desconocido ( enlace ){{citation}}: CS1 maint: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )(número de teléfono: 978-0-521-70596-7 ){{citation}}: CS1 maint: nombres numéricos: lista de autores ( enlace ).