Modelos de Circulación General y del Sistema Terrestre

Modelos numéricos integrales que simulan la atmósfera, el océano, la tierra y el hielo acoplados, cada vez más extendidos al ciclo del carbono y la biogeoquímica.

Definition

Un modelo de circulación general simula la circulación a gran escala y el clima de la atmósfera y el océano resolviendo numéricamente las ecuaciones físicas que los rigen en una cuadrícula global, y un modelo del sistema terrestre extiende esto incluyendo interactivamente componentes biogeoquímicos como el ciclo del carbono.

Scope

Este tema abarca los modelos climáticos más completos: modelos de circulación general atmósfera-océano que resuelven las ecuaciones del movimiento de fluidos y la termodinámica en una cuadrícula global, y modelos del sistema terrestre que añaden componentes interactivos de carbono, química, vegetación y capas de hielo. Trata sus núcleos dinámicos, el acoplamiento de componentes, la parametrización de procesos subcuadrícula, las compensaciones entre resolución y complejidad, y las demandas computacionales de su ejecución.

Core questions

• ¿Cómo resuelven los modelos de circulación general las ecuaciones de la atmósfera y el océano?
• ¿Cómo se acoplan los componentes en un único modelo del sistema terrestre?
• ¿Qué se gana y se pierde al añadir complejidad frente a resolución?
• ¿Qué elecciones computacionales y estructurales dan forma al comportamiento del modelo?

Key theories

Núcleo dinámico de ecuaciones primitivas

Los modelos de circulación general integran las ecuaciones primitivas, formas simplificadas de las leyes fluidodinámicas y termodinámicas, para simular la circulación tridimensional en evolución de la atmósfera y el océano.

Representación acoplada del sistema terrestre

Los modelos del sistema terrestre acoplan componentes climáticos físicos con carbono, química y vegetación interactivos para que las retroalimentaciones entre ellos, como las retroalimentaciones del ciclo del carbono, surjan de la simulación.

Mechanisms

Un núcleo dinámico avanza las ecuaciones primitivas en una cuadrícula global para calcular vientos, temperaturas y corrientes, mientras que los módulos de física parametrizan la radiación, las nubes, la convección y los intercambios superficiales. Los componentes de la atmósfera, el océano, el hielo marino y la tierra se acoplan para que intercambien flujos de energía, agua y momento, y los modelos del sistema terrestre simulan adicionalmente el carbono, la química y la vegetación para que surjan retroalimentaciones biogeoquímicas de forma interactiva, todo ello con un costo computacional sustancial.

Clinical relevance

Estos modelos son las herramientas principales para proyectar el clima futuro, simular climas pasados y ejecutar los experimentos coordinados que sustentan las evaluaciones del IPCC y la planificación climática nacional.

History

Los primeros modelos de circulación general surgieron en instituciones como el Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos de Princeton en la década de 1960, Manabe y Wetherald produjeron el primer experimento tridimensional de duplicación de dióxido de carbono en 1975, y las décadas sucesivas añadieron océanos acoplados, hielo marino y, finalmente, el ciclo interactivo del carbono de los modelos modernos del sistema terrestre.

Debates

Resolución versus complejidad

Si es mejor invertir la capacidad computacional limitada en una mayor resolución para resolver nubes y remolinos o en añadir componentes del sistema terrestre es un debate estratégico continuo en el desarrollo de modelos.

Key figures

• Syukuro Manabe
• Warren Washington
• Akio Arakawa
• Joseph Smagorinsky

Seminal works

• manabewetherald1975
• mcguffie2014

Frequently asked questions

¿Cuál es la diferencia entre un MCG y un modelo del sistema terrestre?

Un modelo de circulación general simula la atmósfera y el océano físicos, mientras que un modelo del sistema terrestre añade componentes interactivos como el ciclo del carbono, la química y la vegetación.

¿Por qué los modelos climáticos necesitan superordenadores?

Resuelven las ecuaciones físicas en millones de puntos de la cuadrícula y en muchos pasos de tiempo durante simulaciones largas, lo que requiere una enorme potencia de cálculo, especialmente a alta resolución.