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区域气候模拟及其常见遗漏

了下:- 拉斯穆斯@ 2020年4月17日

为了更新我们对与气候变化有关的风险的认识,并为新的挑战做好准备,对当地气候信息的需求日益增加。这种需要一直是背后的一个重要动机世界气象组织(世界气象组织)全球气候服务框架(GFCS)。

此外,也有不少进行一段时间,以满足这些需求的工作,但我不认为人们总是得到整个故事。

在缩小后台

出发点是,全球气候模型大气环流模型)没有被设计成提供当地的气候特点的详细信息,但仍然能够重现大规模的现象相当不错。这些模型往往是用最少的熟练规模有关。

当地气候也与该地区的大型条件有关,该模型能够重现出色,以及当地地理因素的影响。

缩小尺寸

当地气候的大型状况的依赖性意味着,它可能低档次对气温和降水在局部范围内betway体育手机版的信息的基础上,大规模的信息和地域影响的描述。

还有相当数量的活动与降低气候信息有关,特别是通过国际会议协调降尺度试验(CORDEX)下世界气候研究计划(WCRP)。

在CORDEX的主要重点是运行区域气候模型区域协调机制)在有限的区域中,使用从结果上的边界环流模型,但具有更精细的网格网眼比那些大气环流的。大气环流模型的网格大小通常的顺序100公里,而对于区域协调机制,他们往往是10-50公里(有的去到几公里)。

也有以下不同的方法来运行的区域协调机制的一些活动,用经验统计缩小尺度静电放电),其中统计降尺度模型已校准的观测数据。这种方法有很多共同点,以人工智能(人工智能)。

使用它很重要RCMs和ESD的降序,因为两者的结合可以说明我们对结果的信心。betway体育手机版原因是使用了两种类型的降级独立的信息源,其中前者导出基于表示动力学和热力学编码方程的答案,而隐藏在经验数据后者利用信息。

ESD也很重要,因为它提供了一个计算成本低廉的缩小尺度的工具,这使得它适合缩小大型多模型集成,如耦合模型相互比较项目(CMIP)在IPCC报告中提出的实验。

三种不同的ESD方法

此外,存在在ESD,三种方法,其中一个被称为“完美的预后“()使用纯观测来校准模型和第二种方法被称为“模型输出数据’ (MOS)使用模型输出代表大规模预测意见在校准阶段代表当地条件。我将回到第三种方法以后。

大多数可持续发展教育工作,迄今已试图复制结果与之类似的区域协调机制,其中包括缩减局部温度和降水在一天按一天的基础上类似于区域协调机制提供的输出上。我把这种方法称为“缩减天气”作为牛津研究百科全书。这种做法也框架网络和项目,如欧洲成本价值项目和的实验协议CORDEX-ESD

最佳缩小方法的差异betway体育手机版

但是,是缩减天气的最佳方式?

我不相信。

对于初学者来说,这种方法往往要求预测comprise a set of different variables describing the large-scale conditions, such as a mix of mean sea-level pressure, the temperature near the surface and at various levels in the atmosphere (e.g. 500 hPa, 700 hPa and 850 hPa), the specific humidity at various heights, and the geopotential height at some levels.

重要的是要记住,一旦统计模型校准,再分析是很重要预测,该机型随后与相应的由大气环流模型模拟来进行预测的数据替换它们。

我怀疑,大气环流模型能够复制所有的变量之间的协方差结构具有足够精度的预测结果的典型组合给予可靠的结果。

信息气候适应有用

在另一方面,问题是什么类型的信息中,人们真正需要的?

很少有决策者我曾遇到需要一个时间序列,如果谁问的时间序列往往是影响研究者谁在影响模型使用它们作为输入。每日时间序列换句话说,作为中间结果。

最后,影响研究人员通常也会提供一些关于某些事件发生的风险或概率的信息。betway体育手机版

在许多情况下,概率密度函数pdf文档)会做,特别是用于映射风险,我们真正需要的是预测如何,如图1中的PDF文件将在未来发生改变。

我和统计学家和数学家们一起工作了很长时间,才意识到直接预测pdfs是可能的,不管是温度还是降水(如图1),或者是影响模型的输出。

图1。当地气候最常见的变数是日气温和24小时降雨量。右面板显示的正态分布可以表示温度异常,左面板是指数分布,可以表示湿日24小时降雨量(例如,超过1毫米的天数)。如果目标是预测其PDF的变化(或累积概率函数),则不必涉及长链计算。这里μ是平均值,σ是标准差。

因此,而不是缩减的天气,像大多数学者从事防静电,是有意义的缩减PDF文件,这是我作为另一种方式“缩小尺度的气候”。

当地秤,气候可以为所有的意图和目的被定义为描述如图1的变量,如每日温度和降雨量的PDF文件。

缩小尺度气候方法有很多优点:

  1. 它允许使用平均季节性值作为代表大规模条件这是更容易从GCM模拟预测因子。

  2. 它需要较少的计算资源和更快。

  3. 统计特性往往比单一的结果更容易预测。

  4. 季节性平均值更接近根据中心极限定理被正态分布的。

  5. 经验表明,通常只需要一个变量作为预测变量,而不是一组多个变量。

  6. 当本地预报量描述季节性PDF文件中的参数,他们也往往是近似正态分布,因为他们聚集在样品,使主成分分析PCA)表示的有效且适当的方式。

第三种方法

而且缩小尺度气候方法是理想的使用常见EOF(看到以前的帖子)来表示大规模的预测因子。当然,使用普通的EOF意味着你不再使用PP的办法,但PP-MOS杂化接近。这是上述除了PP和MOS第三种方法。

对于如何对这些方法进行分类,ESD界存在一些争议,但使用共同EOFs作为框架的统计模型的校准betway体育手机版涉及观察(再分析)和GCM结果的混合来代表大尺度条件。

因此,它既不符合PP的定义,也不符合MOS的定义。

对我来说,这似乎是一个“没有道理”来缩减为PDF文件的参数,并使用共同的EOF。这是一个有点好奇,这么几个人在ESD社区使用这些方法。

常用eof的使用意味着,来自再分析和GCM的问题匹配预报器被大大减少,并且它们能够评估GCM结果,这通常是缺乏的。

此外,使用PCA来表示的一组给定区域内的预报量似乎也优于一个接一个缩减的位点和它确保空间一致性,这往往是一个问题。

一个完整的画面是对气候服务的重要

看来,ESD社区被分割,而战略缩小尺度气候被忽视或忽视。例如,它在欧洲并不受欢迎成本价值工程。成本价值工程有时呈现为ESD一个包罗万象的项目,但我不与认同上述观点。

我参与的成本价值,但认为许多决定是由具有较强的意见和态度坚定地领导执行。许多建议被置之不理,该项目从未accomodated为缩小尺度气候基于共同EOFs的战略或包括评价方面。

尽管有这种限制,成本-价值项目在许多方面都可以被视为产生了大量良好结果的成功努力。然而,它并没有提供ESD的全部情况。

我曾多次遇到的ESD发展的账目不全,甚至在最近的论文,其中的策略缩小尺度气候已经被忽视了。这种普遍的遗漏可能会导致新一代学者在降级社区中丢失一部分故事。

如果缩小规模的工作要继续下去,那么说明并承认为充分利用我们在气候服务和气候变化适应方面的知识所做的所有相关工作也很重要。现在,这一点尤其重要,因为气专委正在起草一份关于全球和区域气候变化的新报告。

11对“区域气候模拟和一些常见遗漏”的回应

  1. 1
    乙埃根 说:

    我认为,在图1的左和右面板的说明已被混合起来。 - 左边是T和正确的雨。

  2. 2
    罗素 说:

    拉斯马斯,当模型缩小时,改善区域参数实在性的前景是什么?

    一些有趣的变量是区域和seasonal-超出雪和植被,蒸发和蒸散明显的变化b上反应OTH长和短的时间尺度在地上,水,和树冠反照率气象学和生物学拉动转变。

    如何将在分辨率,光谱带宽,并从环境卫星和平台不断增长的星座数据密度的进步融入evolvong区域模型?

    随着分辨率和光谱分辨力的提高,全球模型将如何反映可能出现在区域模型中的新反馈?

  3. 3
    拉斯穆斯 说:

    问得好,拉塞尔。我的想法是设计一套实验来探索这些问题。还有一个问题是,可用的观察结果究竟代表了什么。结合不同的和相关的数据集、模型和方法可能是一个好主意。我认为,如果我们有足够的信息/数据和熟练的模型,我们就必须从一个案例到另一个案例进行判断。

  4. 4

    感谢拉斯穆斯详细阐述了缩小尺度的必要性,在评估地方一级的气候变化时,这种必要性常常被忽视。我想补充或扩展一下你提出的几个问题。

    ESD方法通常归类为PP VS MOS。虽然这是一个重要的区别,它没有涵盖范围非常广泛的被使用的方法。一个替代的分类可能包括技术以下类:(1)分布式,(2)的传递函数,(3)的空间,和(4)随机天气发电机。

    (1)是利用观测数据的概率分布和过去的模型数据,以及对未来的模型预测,来推导未来的伪观测结果的方法。粗略地说,我们的目标是“纠正”未来模型输出中的偏差,“纠正”在统计分布中的位置不同。有时这些被称为分位数映射技术。

    (2)方法,其使用传递关系,以观察和模型数据之间进行映射。他们可能范围从线性回归的相对简单的方法要复杂得多人工智能技术如神经网络。

    (3) 是尝试使用空间信息的方法。这些方法通常涉及多变量技术,如EOFs、SVD等。它们还包括从历史观测记录中寻找“天气图”的模拟方法,这些记录与气候模型预测的未来类似。

    (4)是一天到一天的天气变化统计学建模方法。一个显着的特点是,它们被用来生成气象序列变现的合奏。

    需要注意的是,在这些类之间没有严格的边界——有些技术可能属于多个类别,而ESD技术可能包含多个方法。我不会试图将任何特定的方法归类为“最佳”——在某些指标上表现良好的方法可能在其他指标上表现不佳。例如,(1)中的方法可能更适合评估单个位置的未来可能值的范围,例如超过某个阈值的次数。来自(3)的数据应该能更好地代表多变量领域——因此它们更适合评估野火的风险——其中包括某一天的温度、湿度、风、太阳辐射等变量及其相互关系。如果你对天气变化感兴趣,那么(4)可能是首选。

    关于你提到的有关天气降尺度主场迎战降级气候betway体育手机版一点 - 我不认为这些都必须相互排斥的。一个可以应用技术,downscales天气 - 和聚集的结果,产生PDF。不过,我并不热衷于使用的季节性平均值作为预测和普通的EOF有几betway体育手机版个原因的方法。

    最根本的是,当你使用季节性或其他长时间平均预测器时,你很可能失去捕捉短期变化范围的能力,特别是极端情况。假设你经历了四天的热浪,每天温度超过100华氏度,然后必威官网这个月剩下的日子都很冷。在这种情况下,你的预测将接近正常。从撞击的角度来看,最重要的是热浪。必威官网

    其次,使用公共eof存在一个危险,因为隐式地假设您正在组合的事物(观测和gcm)的协方差场来自相同的总体。我认为这在一般情况下是不正确的。否则你会把“苹果和橘子”混在一起。

    你还别说其他的优势,从日常GCMS数据的可用性方面“downscling气候”,使用更少的计算资源,并具有是高斯分布变量。尽管在过去的前两个可能是问题,鉴于目前的技术,他们是不是一个大问题。并给出了气候系统,我会犹豫要尽量的复杂性,鞋拔成高斯模型。

    最后,我要带着一点羡慕的心情赞扬这个成本价值项目,因为在池塘的北美一侧,欧洲人领先于我们!我有点失望,它是如此沉重的面向“展示和告诉”,但这可能是不可避免的,在第一次尝试这样一个里程碑式的事业。我希望这将推动更多的ESD技术诊断工作,我认为这是一个被忽视的领域。

  5. 拉斯穆斯 说:

    感谢您的意见。有关使用季节性合计betway体育手机版的统计数据作为预报量的一个想法是,它可以包括每日数据的标准差,高温天数或热法术的平均持续时间。许多这些涉及其他类型的分布如泊松或几何分布的,但使用GLMS可以减轻这种。另一件事是,普通的EOF工作最好与再分析和GCM结果的组合,一方面是因为再分析涉及使用大气模型。当然,我很欣赏你对“最好”的方法点,因为它依赖于案件情况的情况下。betway体育手机版

  6. 6
    布莱恩·詹姆斯 说:

    2020年4月18日塑造宇宙|宇宙的骗子

    观看《宇宙形状》第1部分:

    https://youtu.be/JQu8BPNDOOg

    https://youtu.be/XFeoWG3eAOc

  7. 7
    尼克。 说:

    道歉是有点题外话,但约翰·霍顿爵士去世前几天。还有就是他的生命在下面的链接,包括在气象学和气候物理对他的工作的一些意见简短评论,以及后来他作为开国IPCC的编辑角色:

    https://www.wunderground.com/cat6/climate-scientist-and-founding-ipcc-editor-sir-john-houghton-dies-at-88

  8. 8

    田纳西河谷管理局(TVA)几年前委托进行了一项区域气候研究。当时,缩小规模相当粗糙,预测有很大的不确定性。然而,我们可以做的是调查某一特定领域的特殊脆弱性,并给出一系列合理的结果。例如,对于TVA地区,研究表明,平均温度的合理变化将有利于更多的南方树种,而降水量的变化将对仍然是一个水源充足的地区产生边际影响。

  9. 9

    约翰爵士的事我很抱歉betway体育手机版。我有一本他的书——大气物理学——对我影响很大。当我写信向他索要表格的电子副本时,他也毫不犹豫地寄了过去。一个好科学家,一个好人。

  10. 10

    为什么不应该只是正交函数被视为一个区域内站在气候的波动模式?

  11. 11
    巴里 说:

    淡水河谷,约翰霍顿。一个伟大的老师,沟通,和气候管家scienceand警监。

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