2019-08-26 05:50:01
为什么我们需要新的气候模型

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气候模型是一个成功的故事,因为他们预测的大部分内容实际上已经实现。尽管如此,Reto Knutti在博客文章中指出,研究人员仍然需要新的模型。

1950年,气象学家Jule Charney和RagnarFjørtoft与数学家John von Neumann和其他研究人员一起创建了第一个计算机模拟天气。那时候,需要24小时的计算来预测24小时的天气。换句话说,实际上,只要微不足道的预测完成,现实已经开始并使其变得毫无用处。今天的天气预报非常好,通常提前一周提供熟练的预测,并设计包括极端事件。它们可以在每部手机上使用,每个人都知道如何解读它们。

气候模型的惊人进展

气候模型与天气模型密切相关;他们也取得了惊人的进步。今天,他们模拟空气和洋流,海冰,生物圈,土地,碳循环等等。它们考虑了成千上万的反馈效应和气候过程,包括一百万行编程代码,并产生数PB的数据 - 这些模型在很多方面都是成功的故事。许多气候模型预测已经实现。正是基于这样的预测,政策制定者决定我们应该将人为的全球变暖限制在相当低于2摄氏度的水平。但是,为什么这个领域需要更多的研究和新模型呢?

数十年前,统计学家George Box表示:“所有模型都错了,但有些模型很有用。”事实上,每种模型都在某种程度上简化了现实。对于某些问题,这种简化是合理的,而对于其他人来说,不确定性仍然很大。特别要指出的是,每个模型都有一个特定的空间分辨率或比例,在此范围之下无法进行预测。如今气候模型的规模通常为10到50公里。即便是这一决议也清楚表明我们需要减少二氧化碳排放量。然而,要想知道2018年的炎热和干燥夏季的频繁发生频率,或者瑞士山村Sedrun在2040年仍将获得足够的积雪,我们需要的规模只有几公里。这是因为山脉,山谷和高度局部化的现象 - 例如变成云层的气团的上升 - 起着至关重要的作用。

然而,实现这些较小的尺度需要巨大的计算能力,其中的类似物仅在具有图形处理单元(GPU)的计算机中越来越频繁地被发现。因此,模型的“内部工作”,换句话说,各个核心如何共享和处理数据,必须重新编程。这种功能强大的超级计算机可以以新的和改进的方式映射小规模现象,例如雷云或城市模型。但是,它们也会生成比可能存储的数据更多的数据。

因此,要求高分辨率模型在新的计算机体系结构上运行,需要物理学家,化学家,生物学家和其他专家的专业知识来更好地描述这些小规模现象。如果我们要有效地利用新技术,也需要计算机科学家。但是在一天结束的时候,即使是最好的模拟,如果用户不理解它或者不知道如何使用它,也是无用的。

对社会的好处

对于研究人员来说,气候模型是他们可以用来测试他们的假设,学习理解过程和解释测量数据的工具。但他们也可以做得更多:气候模型用于预测,以最大限度地减少社会和基础设施的风险和脆弱性,并找到有力的调整手段。与用户对话并从中受益是此过程的关键。一旦我们气候建模者了解农民或土木工程师在什么地方和时间框架需要什么信息,那么我们就可以更好地准备我们的模型进行调整 - 这是技术发展和跨学科研究如何共同为社会带来切实利益的光辉榜样。

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