Tập hợp khí hậu

Một tập hợp khí hậu bao gồm các mô hình gần như khác nhau của hệ thống khí hậu. Có ít nhất năm loại khác nhau, được mô tả dưới đây. Để biết tương đương trong dự báo thời tiết bằng số, xem dự báo quận thể.

tập hợp đa mô hình

tập hợp đa mô hình (MME) được sử dụng rộng rãi trong các đánh giá IPCC và một bộ sưu tập toàn diện các mô hình khí hậu có thể được truy cập trong Dự án liên máy tính mô hình kết hợp. Các thành viên của một tập hợp đa mô hình được phát triển bởi các tổ chức khác nhau liên quan đến nghiên cứu biến đổi khí hậu và có thể khác nhau đáng kể về phương pháp thiết kế và lập trình phần mềm, xử lý sự phân biệt không gian và xây dựng chính xác các quá trình vật lý, hóa học và sinh học. Những lợi ích của việc sử dụng một tập hợp đa mô hình được thấy trong "hiệu suất tốt hơn của mô hình đa mô hình khi xem xét tất cả các khía cạnh của các dự đoán" .

tập hợp vật lý bị xáo trộn

Các tập hợp vật lý bị nhiễu (PPE) tạo thành trọng tâm khoa học chính của dự án ClimatePrediction. Các mô hình khí hậu hiện đại làm tốt công việc mô phỏng nhiều đặc điểm quy mô lớn của khí hậu ngày nay. Tuy nhiên, các mô hình này chứa một số lượng lớn các tham số có thể điều chỉnh được biết, riêng lẻ, có tác động đáng kể đến khí hậu mô phỏng. Trong khi nhiều trong số này bị hạn chế bởi các quan sát, có nhiều trong số đó có thể không chắc chắn đáng kể. Chúng tôi không biết mức độ mà các lựa chọn khác nhau về cài đặt tham số hoặc sơ đồ có thể cung cấp mô phỏng thực tế như nhau về khí hậu thế kỷ 20 nhưng dự báo khác nhau cho thế kỷ 21. Cách triệt để nhất để điều tra sự không chắc chắn này là chạy một thí nghiệm tập hợp lớn trong đó từng kết hợp tham số có liên quan được nghiên cứu. Một cách tiếp cận tổng quát hơn được đặt ra là "tập hợp tham số nhiễu" (còn được viết tắt là PPE), ngoài các tham số vật lý, các tham số khác, liên quan đến chu trình carbon, hóa học khí quyển, sử dụng đất, vv có thể bị nhiễu loạn.

Điều kiện ban đầu

Các điều kiện ban đầu liên quan đến cùng một mô hình về các tham số và cưỡng bức vật lý khí quyển giống nhau, nhưng chạy từ nhiều trạng thái bắt đầu khác nhau. Bởi vì hệ thống khí hậu hỗn loạn, những thay đổi nhỏ trong những thứ như nhiệt độ, gió và độ ẩm ở một nơi có thể dẫn đến những con đường rất khác nhau cho toàn bộ hệ thống. Chúng ta có thể giải quyết vấn đề này bằng cách khởi động một số lần chạy bắt đầu với các điều kiện bắt đầu hơi khác nhau, và sau đó xem xét sự tiến hóa của toàn bộ nhóm. Điều này tương tự như những gì họ đã làm trong các chương trình dự báo thời tiết.
Điều kiện ban đầu có thể giúp xác định sự biến đổi tự nhiên trong hệ thống và đối phó với nó.

Bắt buộc tập hợp

Một mô hình có thể phải chịu các bắt buộc khác nhau. Chúng có thể tương ứng với các kịch bản khác nhau, chẳng hạn như các kịch bản được mô tả trong Báo cáo đặc biệt về các kịch bản phát thải và gần đây hơn trong Đường lối tập trung đại diện.

tập hợp lớn

Một tập hợp lớn là tập hợp các tập hợp. Phải có ít nhất hai tập hợp lồng nhau. Điều này được minh họa tốt nhất trong sơ đồ ngược lại.

Thời tiết

Dự báo thời tiết có sử dụng các điều kiện ban đầu.

Các ứng dụng

Các tập hợp khí hậu đã được sử dụng để dự báo những thay đổi trong tương lai trong sự xuất hiện của các loài gây hại được lựa chọn của cây trồng.