Воспроизведение современного климата моделью климатической системы INMCM60

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается воспроизведение климата последних десятилетий с помощью новой версии модели климата ИВМ РАН. Модель отличается от предыдущей версии изменением в схеме расчета облачности и конденсации, что приводит к более высокой чувствительности к увеличению концентрации СО2. Изменения внесены также в расчет эволюции аэрозолей, непрямого эффекта аэрозолей, расчет эволюции снежного покрова, параметризацию атмосферного пограничного слоя и некоторые другие блоки. Модель лучше, чем предыдущая версия, воспроизводит поля приземной температуры, осадков, давления, радиационно-облачного воздействия и другие. Наиболее существенно уменьшились систематические ошибки, связанные с занижением температуры в тропической тропосфере и вблизи полярной тропопаузы, а также с завышением температуры поверхности в Южном океане. Рассматривается воспроизведение изменений климата в 1850–2021 гг. двумя версиями модели.

Об авторах

Е. М. Володин

Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН; Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: volodinev@gmail.com
Россия, 119333, Москва, ул. Губкина 8; Россия, 119017, Москва, Пыжевский пер. 3

Список литературы

  1. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V., Galin V.Ya., Lykossov V.N., Gritsun A.S., Diansky N.A., Gusev A.V., Iakovlev N.G., Shestakova A.A., Emelina S.V. Simulation of the modern climate using the INM-CM48 climate model // Russian J. Num. Anal. Math. Modelling. 2018. V. 33. № 6. P. 367–374.
  2. Володин Е.М. Равновесная чувствительность модели климата к увеличению концентрации СО2 в атмосфере при различных методах учета облачности // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 2. С. 139–145.
  3. Bock L., Lauer A., Schlund M., Barreiro M., Bellouin N., Jones C., Meehl G., Predoi V., Roberts M., Eyring V. Quantifying progress across different CMIP phases with the ESMValTool // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2020. e2019JD032321.
  4. Tiedtke M. Representation of clouds in large-scale models // Mon. Weather Rev. 1993. V. 121. P. 3040–3061.
  5. Чубарова Н.Е., Полюхов А.А., Володин Е.М. Совершенствование расчета эволюции сульфатного аэрозоля и его радиационных эффектов в климатической модели ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 4. С. 421–431.
  6. Полюхов А.А., Чубарова Н.Е., Володин Е.М. Влияние учета непрямого эффекта сульфатного аэрозоля на радиацию и облачность в климатической модели ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2022, Т. 58 (в печати)
  7. Черненков А.Ю., Кострыкин С.В. Оценка радиационного форсинга от загрязнения снега черным углеродом по данным климатической модели // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 2. С. 146–155.
  8. Zilitinkevich S.S., Elperin T., Kleeorin N., Rogachevskii I., Esau I. A hierarchy of energy- and flux-budget (EFB) turbulence closure models for stably stratified geophysical flows // Bound.-Layer Meteorol. 2013. V. 146. P. 341–373.
  9. Eyring V., Bony S., Meehl G. A., Senior C.A., Stevens B., Stouffer R. J., Taylor K.E. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization // Geosci. Model Dev. 2016. V. 9. P. 1937–1958.
  10. O’Neill B.C., Tebaldi C., van Vuuren D.P., Eyring V., Friedlingstein P., Hurtt G., Knutti R., Kriegler E., Lamarque J.-F., Lowe J., Meehl G.A., Moss R., Riahi K., Sanderson B.M. The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6 // Geosci. Model Dev. 2016, V. 9. P. 3461–3482.
  11. Dee D.P. et al. The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system // Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 2011. V. 137. P. 553–597.
  12. Adler R. et al. The Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Monthly Analysis (New Version 2.3) and a Review of 2017 Global Precipitation // Atmosphere, 2017. V. 9. P. 138.
  13. Doelling D.R., Sum M., Nguyen L., Nordeen M., Haney C., Keyes D., Mlynczak P. Advances in Geostationary-Derived Longwave Fluxes for the CERES Synoptic (SYN1deg) Product // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2016, V. 33(3). P. 503–521.
  14. Morice C.P., Kennedy J.J., Rayner N.A., Winn J.P., Hogan E., Killick R.E., Dunn R.J.H., Osborn T.J., Jones P.D., Simpson I.R. // An updated assessment of near-surface temperature change from 1850: the HadCRUT5 dataset. Journal of Geophysical Research 2021, V. 126. № 3. e2019JD032361.
  15. Szopa S., Naik V., Adhikary B., Artaxo P., Berntsen T., Collins W.D., Fuzzi S., Gallardo L., Kiendler-Scharr A., Klimont Z., Liao H., Unger N., and Zanis P. Short-Lived Climate Forcers. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte V., Zhai P., Pirani A., Connors S.L., Péan C., Berger S., Caud N., Che Y., Goldfarb L., Gomis M.I., Huang M., Leitzell K., Lonnoy E., Matthews J.B.R., Maycock T.K., Waterfield T., Yelekçi O., Yu R., and Zhou B.(eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 817–922.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2.

3.

Скачать (591KB)
4.

Скачать (248KB)
5.



Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».