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) [2] 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 [3] . 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 . [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 empezó a utilizar un segundo significado, a saber, Modelo Climático Global . Si bien no se refieren a lo mismo, los modelos de circulación general suelen ser las herramientas utilizadas para modelar el clima y, por lo tanto, los dos términos a veces 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 GCM atmosféricos (AGCM) y oceánicos (OGCM) se pueden acoplar 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 terrestre, los AOGCM se convierten en la base de 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 "células" discretas, que representan unidades computacionales. A diferencia de los modelos más simples que parten de suposiciones mixtas, los procesos internos de una célula (como la convección) que ocurren en escalas demasiado pequeñas para ser resueltos directamente se parametrizan a nivel de célula, mientras que otras funciones gobiernan la interfaz entre las células.
Los GCM tridimensionales (más propiamente cuatridimensionales) aplican ecuaciones discretas para el movimiento de fluidos y las integran en el tiempo. Contienen parametrizaciones para procesos como la convección que ocurren en escalas demasiado pequeñas para resolverse directamente.
Un modelo de circulación general simple (SGCM) consiste en 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. Estos modelos pueden utilizarse para estudiar procesos atmosféricos, pero no son adecuados para proyecciones climáticas.
Los GCM atmosféricos (AGCM) modelan la atmósfera (y normalmente también contienen un modelo de la superficie terrestre) utilizando temperaturas de la superficie del mar (SST) impuestas. [5] Pueden incluir la química atmosférica.
Los AGCM constan de un núcleo dinámico que integra las ecuaciones de movimiento de fluidos, típicamente para:
Un GCM contiene ecuaciones de pronóstico que son función del tiempo (normalmente vientos, temperatura, humedad y presión superficial) junto con ecuaciones de diagnóstico que se evalúan a partir de ellas durante un período de tiempo específico. Como ejemplo, la presión a cualquier altura se puede diagnosticar aplicando la ecuación hidrostática a la presión superficial prevista y 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 de los vientos dependiente del tiempo.
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 en latitud y longitud, con 20 niveles verticales, lo que genera aproximadamente 1.500.000 variables.
Los AOGCM (por ejemplo, HadCM3 , GFDL CM2.X ) combinan los dos submodelos. Eliminan la necesidad de especificar flujos a través de la interfaz de la superficie del océano. Estos modelos son la base para las predicciones modelo del clima futuro, como las que analiza el IPCC . Los AOGCM internalizan tantos procesos como sea posible. 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 AOGCM pueden ser casi tan difíciles de analizar como el clima mismo.
Las ecuaciones de fluidos para AGCM se hacen discretas utilizando el método de diferencias finitas o el método espectral . Para diferencias finitas, se impone una cuadrícula a la atmósfera. La cuadrícula más simple utiliza un espaciado angular constante (es decir, una cuadrícula de latitud/longitud). Sin embargo, se utilizan con mayor frecuencia rejillas no rectangulares (p. ej., icosaédricas) y rejillas de resolución variable [6] . [7] El modelo LMDz se puede organizar para ofrecer alta resolución sobre cualquier sección determinada 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 la Oscilación del Sur de El Niño (ENSO). Los modelos espectrales generalmente utilizan una cuadrícula gaussiana , debido a las matemáticas de transformación entre el espacio espectral y el de puntos de la cuadrícula. Las resoluciones típicas de AGCM están entre 1 y 5 grados de latitud o longitud: HadCM3, por ejemplo, utiliza 3,75 de longitud y 2,5 grados de 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 de latitud en la atmósfera; HiGEM, una variante de alta resolución, utiliza 1,25 x 0,83 grados respectivamente. [8] Estas resoluciones son más bajas que las que se utilizan normalmente para el pronóstico del tiempo. [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.
Para un modelo estándar de diferencias finitas, las líneas de cuadrícula uniformes convergen hacia los polos. Esto conduciría a inestabilidades computacionales (consulte la condición CFL ), por lo que las variables del modelo deben filtrarse a lo largo de 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 terrestre cercana. Los modelos espectrales no sufren este problema. Algunos experimentos utilizan rejillas geodésicas [10] y rejillas 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 modo que cubra la superficie de una esfera. [11]
Algunas de las primeras versiones de los AOGCM requirieron un proceso ad hoc de "corrección de flujo" para lograr un clima estable. Esto fue el resultado de modelos oceánicos y atmosféricos preparados por separado, cada uno de los cuales utilizó un flujo implícito del otro componente diferente al que ese componente podía producir. Un modelo así no coincidía con las observaciones. Sin embargo, si los flujos se "corrigieran", los factores que condujeron a estos flujos poco realistas podrían no reconocerse, lo que podría afectar la sensibilidad del modelo. Como resultado, la gran mayoría de los modelos utilizados en la actual ronda de informes del IPCC no los utilizan. Las mejoras del modelo 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 físicamente más consistente entre los submodelos de la atmósfera y el océano. Los modelos mejorados ahora mantienen simulaciones estables del clima de superficie a lo largo de varios siglos que se consideran de calidad suficiente para permitir su uso en proyecciones climáticas. [12]
La convección húmeda libera calor latente y es importante para el presupuesto energético de la Tierra. La convección ocurre en una escala demasiado pequeña para ser resuelta por 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 todavía se utilizan variantes de su esquema, [13] aunque ahora se utilizan una variedad de esquemas diferentes. [14] [15] [16] Las nubes también suelen manejarse con un parámetro, por una falta de escala similar. La comprensión limitada 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 observaciones o estudios de procesos atmosféricos . Un ejemplo es la temperatura de 2 metros, que es la altura estándar para observaciones cercanas a la superficie de la temperatura del aire. 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 tramas y animaciones.
Los AOGCM acoplados utilizan simulaciones climáticas transitorias para proyectar/predecir cambios climáticos en diversos escenarios. Estos pueden ser escenarios idealizados (más comúnmente, emisiones de CO 2 que aumentan un 1%/año) o basados en la historia reciente (generalmente los escenarios "IS92a" o más recientemente los SRES ). Sigue siendo incierto qué escenarios son más realistas.
La Figura 9.3 del Tercer Informe de Evaluación del IPCC de 2001 muestra la respuesta media global de 19 modelos acoplados diferentes a un experimento idealizado en el que las emisiones aumentaron un 1% anual. [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, por ejemplo, erupciones volcánicas o cambios en el forzamiento solar. Se cree que estos efectos son pequeños en comparación con el forzamiento de 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 humanas de GEI son un insumo del modelo, aunque es posible incluir un submodelo económico/tecnológico para proporcionarlas también. Los niveles atmosféricos de GEI generalmente se proporcionan como entrada, aunque es posible incluir un modelo del ciclo del carbono que refleje la vegetación y los procesos oceánicos para calcular dichos niveles.
Para los seis escenarios de marcadores 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, el rango "probable" (más del 66% de probabilidad, según el juicio de expertos) para estos escenarios era 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 comenzaran a disminuir en 2010 y luego disminuyeran a un ritmo sostenido del 3% anual, se predijo que el probable aumento de la temperatura promedio 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 hagan esfuerzos para reducir las emisiones globales, se predijo que el probable aumento de la temperatura promedio global sería de 5,5 °C para 2100. Un aumento de hasta 7 °C Se creía posible, aunque menos probable.
Otro escenario sin reducción resultó en un calentamiento medio de la superficie terrestre (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 AOGCM internalizan 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 Tierra , 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 están impulsadas por los cambios observados en los gases de efecto invernadero y los aerosoles. El acuerdo mejora al incluir forzamientos tanto naturales como antropogénicos. [23] [24] [25]
No obstante, los modelos imperfectos pueden producir resultados útiles. Los GCM 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 de la atmósfera superior (troposférica) 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 revisiones de datos.
Los efectos de las nubes son un área importante de incertidumbre en los modelos climáticos. Las nubes tienen efectos competitivos sobre el clima. Enfrían la superficie reflejando la luz del sol hacia el espacio; lo calientan aumentando la cantidad de radiación infrarroja transmitida desde la atmósfera a la superficie. [27] En el informe del IPCC de 2001 se destacaron posibles cambios en la nubosidad como una gran incertidumbre en la predicción del 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 es mejorar los modelos.
En 2000, una comparación entre mediciones y docenas de simulaciones GCM de precipitación tropical, vapor de agua, temperatura y radiación de onda larga saliente impulsadas por ENOS 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 de 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 precipitación. La otra posibilidad es que las mediciones basadas en satélites sean erróneas. Cualquiera de los dos indica que se requiere progreso para monitorear y predecir dichos cambios. [30]
La magnitud precisa de los futuros cambios climáticos aún es incierta; [31] para finales del siglo XXI (2071 a 2100), para el escenario SRES A2, el cambio del cambio SAT promedio global de los AOGCM en comparación con 1961 a 1990 es +3,0 °C (5,4 °F) y el rango es + 1,3 a +4,5 °C (+2,3 a 8,1 °F).
El Quinto Informe de Evaluación del IPCC afirmó "una confianza muy alta en que los modelos reproducen las características generales del aumento anual de la temperatura media 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 (y a menudo comparten código informático) con los modelos numéricos para la predicción del tiempo , pero, no obstante, son lógicamente distintos.
La mayoría de los pronósticos meteorológicos se realizan sobre la base de la interpretación de los resultados de modelos numéricos. Dado que los pronósticos suelen ser de unos pocos días o una semana y que las temperaturas de la superficie del mar cambian relativamente lentamente, estos modelos no suelen contener un modelo oceánico sino que se basan en TSM impuestas. También requieren condiciones iniciales precisas para comenzar el pronóstico; por lo general, estas se toman del resultado de un pronóstico anterior, combinadas con observaciones. Se requieren predicciones meteorológicas con resoluciones temporales más altas que las proyecciones climáticas, a menudo subhorarias en comparación con los promedios climáticos mensuales o anuales. Sin embargo, como las previsiones meteorológicas sólo cubren unos 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 millas) [33] , a diferencia de la escala de 100 a 200 km (62 a 124 millas) utilizada por los modelos climáticos típicos. A menudo, los modelos locales se ejecutan utilizando resultados de modelos globales para condiciones límite, para lograr una resolución local más alta: por ejemplo, la Met Office ejecuta un modelo de mesoescala con una resolución de 11 km (6,8 millas) [34] que cubre el Reino Unido y varias agencias en el Estados Unidos emplea modelos como los modelos NGM y NAM. Como la mayoría de los modelos numéricos de predicción meteorológica global, como el GFS , los modelos climáticos globales suelen ser modelos espectrales [35] en lugar de modelos de cuadrícula. Los modelos espectrales se utilizan a menudo para modelos globales porque algunos cálculos en el modelado se pueden realizar más rápido, reduciendo así 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 como radiación electromagnética de onda corta , principalmente visible e infrarroja de onda corta (cercana) , así como la energía saliente como radiación electromagnética infrarroja de onda larga (lejana) de la Tierra. Cualquier desequilibrio produce un cambio de temperatura .
Los modelos más sonados 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 temperatura de la superficie , así como un aumento más rápido de la temperatura en altitudes más altas. [36]
Los GCM de tres (o más propiamente, cuatro, ya que también se considera 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 resolverse directamente.
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 [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 el MOM-3 ( Modular Ocean Model ) con una cuadrícula de 3,75° × 3,75° y 24 niveles verticales. [38]
Se utilizaron modelos unidimensionales radiativo-convectivos para verificar supuestos climáticos básicos en los años 1980 y 1990. [39]
Los GCM pueden formar parte de modelos del sistema Tierra , por ejemplo, acoplando 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 GCM 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 químico-climáticos permiten estudiar los efectos del cambio climático en el agujero de la capa 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] Siguiendo el trabajo de Phillips, varios grupos comenzaron a trabajar para crear GCM. [43] El primero en combinar procesos oceánicos y atmosféricos se desarrolló a finales 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] Posteriormente, el modelo HadCM3 del Centro Hadley para la Predicción e Investigación del Clima unió elementos océano-atmósfera. [43] El papel de las ondas de gravedad se añadió a mediados de la década de 1980. Se requieren ondas de gravedad para simular con precisión las circulaciones a escala regional y global. [46]
{{cite journal}}: Citar revista requiere |journal=( ayuda ) Véase también Jablonowski, Christiane. "Refinamiento de malla adaptativa (AMR) para modelos meteorológicos y climáticos". Archivado desde el original el 28 de agosto de 2016 . Consultado el 24 de julio de 2010 .{{citation}}: Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )(teléfono telefónico: 0-521-01495-6 ).{{citation}}: Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )(teléfono telefónico: 0-521-01495-6 ).{{citation}}: Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )(teléfono telefónico: 978-0-521-70596-7 ){{citation}}: Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace ).