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대기 대순환 모형

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기후 모형은 물리학, 유체 운동, 화학의 기본 법칙에 기반한 미분방정식 시스템이다. 모형을 "실행"하기 위해 과학자들은 행성을 3차원 격자로 나누고, 기본 방정식을 적용하여 결과를 평가한다. 대기 모형은 각 격자 내에서 바람, 열전달, 방사선, 상대 습도, 표면 수문학을 계산하고 인접 지점과의 상호작용을 평가한다.[1]

대기 대순환 모형, 지구대기 대순환 모형, 전구기후모델(general circulation model, GCM)은 기후 모형의 한 유형이다. 이는 행성 대기 또는 대양의 대기 대순환에 대한 수학적 모델을 사용한다. 열역학적 항과 함께 회전하는 구체에 나비에-스토크스 방정식을 사용하여 다양한 에너지원 (방사선, 잠열)을 나타낸다. 이러한 방정식은 지구 대기 또는 대양을 시뮬레이션하는 데 사용되는 컴퓨터 프로그램의 기초이다. 대기 및 해양 GCM (AGCM 및 OGCM)은 해빙 및 땅 표면 구성 요소와 함께 핵심 구성 요소이다.

GCM과 지구 기후 모형은 일기예보, 기후 이해, 기후변화 예측에 사용된다.

대기 GCM (AGCM)은 대기를 모델링하고 해수의 온도를 경계 조건으로 부과한다. 결합 대기-해양 GCM (AOGCM, 예를 들어 HadCM3, EdGCM, GFDL CM2.X, ARPEGE-Climat)[2]은 두 모델을 결합한다. 해양 및 대기 과정을 모두 결합한 최초의 대순환 기후 모형은 1960년대 후반 미국 해양대기청 지구물리 유체 역학 연구소에서 개발되었다.[3] AOGCM은 기후 모형의 복잡성 정점이며 가능한 많은 프로세스를 내재화한다. 그러나 여전히 개발 중이며 불확실성이 남아있다. 탄소 순환과 같은 다른 프로세스 모형과 결합하여 피드백 효과를 더 잘 모델링할 수도 있다. 이러한 통합 다중 시스템 모형은 때때로 "지구 시스템 모형" 또는 "글로벌 기후 모형"으로 불린다.

수십 년에서 수 세기 시간 척도 기후 응용을 위해 설계된 버전은 마나베 슈쿠로와 커크 브라이언이 프린스턴의 지구물리 유체 역학 연구소 (GFDL)에서 만들었다.[1] 이 모형들은 다양한 유체 역학적, 화학적, 때로는 생물학적 방정식의 통합에 기반을 둔다.

용어

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GCM이라는 약어는 원래 General Circulation Model을 의미했다. 최근에는 Global Climate Model이라는 두 번째 의미가 사용되기 시작했다. 이들은 동일한 것을 지칭하지 않지만, 대기 대순환 모형은 일반적으로 기후 모델링에 사용되는 도구이므로 두 용어가 때때로 상호 교환적으로 사용된다. 그러나 "지구 기후 모형"이라는 용어는 모호하며, 대기 대순환 모형을 포함한 여러 구성 요소를 통합하는 프레임워크를 지칭하거나, 다양한 수단을 사용하여 기후를 수학적으로 표현하는 광범위한 기후 모형을 지칭할 수 있다.

대기 및 해양 모형

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 대기 모형 및 해양 모형 문서에 이 부분의 추가 정보가 있습니다.

대기 GCM (AGCM) 및 해양 GCM (OGCM)은 결합되어 대기-해양 결합 대순환 모형 (CGCM 또는 AOGCM)을 형성할 수 있다. 해빙 모형이나 육상 증발산 모형과 같은 하위 모형을 추가하면 AOGCM은 완전한 기후 모형의 기반이 된다.[4]

구조

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대기 대순환 모형 (GCM)은 유체 운동 및 에너지 전달 방정식을 이산화하고 이를 시간적으로 통합한다. 단순한 모형과 달리 GCM은 대기 및 해양을 계산 단위에 해당하는 이산적인 "셀" 격자로 나눈다. 혼합 가정을 하는 단순한 모형과 달리, 직접적으로 해결하기에는 너무 작은 규모에서 발생하는 셀 내부 프로세스(예: 대류)는 셀 수준에서 매개변수화되며, 다른 기능은 셀 간의 인터페이스를 제어한다.

3차원 (더 정확하게는 4차원) GCM은 유체 운동에 대한 이산 방정식을 적용하고 이를 시간적으로 통합한다. 이들은 직접적으로 해결하기에는 너무 작은 규모에서 발생하는 대류와 같은 프로세스에 대한 매개변수화를 포함한다.

단순 대기 대순환 모형 (SGCM)은 온도와 같은 속성을 압력 및 속도와 같은 다른 속성과 연관시키는 동역학적 핵심으로 구성된다. 예를 들어, 에너지 입력과 스케일 의존적 마찰 형태의 에너지 흩어지기가 주어졌을 때 원시 방정식을 푸는 프로그램이 있는데, 이는 가장 높은 파수를 가진 대기파가 가장 많이 감쇠되도록 한다. 이러한 모형은 대기 프로세스를 연구하는 데 사용될 수 있지만 기후 예측에는 적합하지 않다.

대기 GCM (AGCM)은 부과된 해수의 온도 (SST)를 사용하여 대기를 모델링한다 (일반적으로 육상 표면 모형도 포함한다).[5] 대기 화학을 포함할 수도 있다.

AGCM은 유체 운동 방정식을 통합하는 동역학적 핵심으로 구성되며, 일반적으로 다음을 포함한다:

GCM은 시간에 따라 변하는 예측 방정식 (일반적으로 바람, 온도, 습도, 표면 압력)과 특정 시간대에 대해 이들로부터 평가되는 진단 방정식을 포함한다. 예를 들어, 어떤 높이에서의 압력은 예측된 표면 압력과 표면과 해당 높이 사이의 예측된 온도 값을 사용하여 정역학 방정식을 적용하여 진단할 수 있다. 압력은 시간에 따라 변하는 바람 방정식에서 압력 기울기 힘을 계산하는 데 사용된다.

OGCM은 해양을 모델링하며 (대기로부터의 플럭스가 부과됨) 해빙 모형을 포함할 수 있다. 예를 들어, HadOM3의 표준 해상도는 위도 및 경도에서 1.25도이며, 20개의 수직 레벨을 가지고 있어 약 1,500,000개의 변수를 생성한다.

AOGCM (예: HadCM3, GFDL CM2.X)은 두 하위 모형을 결합한다. 이들은 해양 표면 인터페이스를 가로지르는 플럭스를 지정할 필요성을 없앤다. 이 모형들은 IPCC에서 논의하는 것과 같은 미래 기후 예측의 기초가 된다. AOGCM은 가능한 많은 프로세스를 내재화한다. 이들은 지역 규모에서 예측을 제공하는 데 사용되었다. 단순한 모형들은 일반적으로 분석에 취약하고 그 결과가 이해하기 쉽지만, AOGCM은 기후 자체만큼 분석하기 어려울 수 있다.

격자

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AGCM에 대한 유체 방정식은 유한차분법 또는 스펙트럼 방법을 사용하여 이산화된다. 유한 차분의 경우 대기에 격자가 부과된다. 가장 간단한 격자는 일정한 각도 격자 간격 (즉, 위도/경도 격자)을 사용한다. 그러나 비직사각형 격자 (예: 정이십면체) 및 가변 해상도 격자 [6]가 더 자주 사용된다.[7] LMDz 모형은 지구의 특정 부분에 대해 높은 해상도를 제공하도록 배열될 수 있다. HadGEM1 (및 기타 해양 모형)은 엘니뇨 남방진동 (ENSO)에 중요하다고 여겨지는 프로세스를 해결하는 데 도움이 되도록 열대 지역에서 더 높은 해상도의 해양 격자를 사용한다. 스펙트럼 모형은 일반적으로 스펙트럼 공간과 격자점 공간 사이의 변환 수학적 특성 때문에 가우스 격자를 사용한다. 전형적인 AGCM 해상도는 위도 또는 경도에서 1~5도이다. 예를 들어 HadCM3는 경도 3.75도, 위도 2.5도를 사용하여 96x73점 격자 (일부 변수의 경우 96x72)를 제공하고 19개의 수직 레벨을 갖는다. 이는 각 격자점에 4개의 변수 (u,v, T, Q)가 있으므로 약 500,000개의 "기본" 변수가 발생하지만 전체 개수는 더 많다 (구름; 토양 레벨). HadGEM1은 대기에서 경도 1.875도, 위도 1.25도 격자를 사용하며, 고해상도 변형인 HiGEM은 각각 1.25 x 0.83도를 사용한다.[8] 이러한 해상도는 일반적으로 일기예보에 사용되는 것보다 낮다.[9] 해양 해상도는 더 높은 경향이 있는데, 예를 들어 HadCM3는 수평으로 대기 격자점당 6개의 해양 격자점을 갖는다.

표준 유한 차분 모형의 경우 균일한 격자선이 극으로 수렴된다. 이는 계산상의 불안정성 (CFL 조건 참조)으로 이어지므로, 모형 변수는 극 근처 위도선을 따라 필터링되어야 한다. 해양 모형도 북극이 인근 육지로 이동된 회전 격자가 사용되지 않는 한 이 문제에 시달린다. 스펙트럼 모형은 이 문제에 시달리지 않는다. 일부 실험은 측지선 격자[10]와 정이십면체 격자를 사용하는데, 이는 (더 균일하여) 극 문제점이 없다. 격자 간격 문제를 해결하는 또 다른 접근 방식은 데카르트 정육면체를 구의 표면을 덮도록 변형하는 것이다.[11]

플럭스 버퍼링

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일부 초기 버전의 AOGCM은 안정적인 기후를 달성하기 위해 "플럭스 보정"이라는 임시 프로세스가 필요했다. 이는 각각 다른 구성 요소가 생성할 수 있는 것과 다른 암묵적 플럭스를 사용한 별도로 준비된 해양 및 대기 모형에서 비롯되었다. 이러한 모형은 관측치와 일치하지 않았다. 그러나 플럭스가 '보정'될 경우 이러한 비현실적인 플럭스로 이어진 요인들이 인식되지 않을 수 있으며, 이는 모형 감도에 영향을 미칠 수 있다. 결과적으로, 현재 IPCC 보고서에 사용되는 대다수의 모형은 이를 사용하지 않는다. 플럭스 보정을 불필요하게 만든 모형 개선 사항에는 향상된 해양 물리학, 대기 및 해양의 향상된 해상도, 대기와 해양 하위 모형 간의 물리적으로 더 일관된 결합이 포함된다. 개선된 모형은 이제 안정적인 수세기 시뮬레이션을 유지하며, 이는 기후 예측에 사용하기에 충분한 품질로 간주된다.[12]

대류

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습한 대류는 잠열을 방출하며 지구의 에너지 예산에 중요하다. 대류는 기후 모형으로 직접 해결하기에는 너무 작은 규모에서 발생하므로 매개변수를 통해 처리해야 한다. 이는 1950년대부터 이루어져 왔다. 아라카와 아키오(Akio Arakawa)가 초기 연구를 많이 수행했으며, 그의 방식 변형이 여전히 사용되고 있지만,[13] 현재는 다양한 방식이 사용되고 있다.[14][15][16] 구름도 일반적으로 비슷한 규모 부족 때문에 매개변수를 사용하여 처리된다. 구름에 대한 제한된 이해는 이 전략의 성공을 제한했지만, 방법 자체의 본질적인 단점 때문은 아니다.[17]

소프트웨어

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대부분의 모형은 관측 또는 대기 과정 연구와 비교하기 위한 광범위한 변수를 진단하는 소프트웨어를 포함한다. 예를 들어 지표면 공기 온도의 표준 높이인 2미터 온도가 있다. 이 온도는 모형에서 직접 예측되는 것이 아니라 표면 및 가장 낮은 모형 층 온도에서 추론된다. 다른 소프트웨어는 플롯 및 애니메이션을 만드는 데 사용된다.

예측

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 이 부분의 본문은 지구 온난화입니다.
SRES 배출 시나리오 A1B에 기반한 1970년부터 2100년까지의 연평균 표면 기온 예측. NOAA GFDL CM2.1 기후 모형 사용 (제공: 미국 해양대기청 지구물리 유체 역학 연구소)[18]

결합된 AOGCM은 다양한 시나리오에서 기후 변화를 예측하기 위해 과도 기후 시뮬레이션을 사용한다. 이 시나리오는 이상화된 시나리오 (가장 일반적으로 CO2 배출량이 연간 1% 증가)이거나 최근 역사에 기반한 시나리오 (일반적으로 "IS92a" 또는 최근에는 SRES 시나리오)일 수 있다. 어떤 시나리오가 가장 현실적인지는 여전히 불확실하다.

2001년 IPCC 제3차 평가 보고서 그림 9.3은 배출량이 연간 1% 증가하는 이상화된 실험에 대한 19개 다른 결합 모델의 전 지구 평균 반응을 보여준다.[19] 그림 9.5는 최근 경향에 대한 더 적은 수의 모형 반응을 보여준다. 여기에 제시된 7개의 기후 모형의 경우, 2100년까지의 온도 변화는 2에서 4.5 °C 사이이며 중앙값은 약 3 °C이다.

미래 시나리오에는 미지의 사건이 포함되지 않는다 – 예를 들어, 화산 폭발이나 태양 강제력의 변화 등. 이러한 영향은 장기적으로 온실 기체 (GHG) 강제력에 비해 작다고 여겨지지만, 예를 들어 대규모 화산 폭발은 상당한 일시적 냉각 효과를 발휘할 수 있다.

인간의 온실가스 배출량은 모델 입력값이지만, 이를 제공하기 위한 경제/기술 하위 모델을 포함할 수도 있다. 대기 중 온실가스 수준은 일반적으로 입력값으로 제공되지만, 식생 및 해양 과정을 반영하여 이러한 수준을 계산하는 탄소 순환 모델을 포함할 수도 있다.

배출 시나리오

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 지구 온난화 경제학: 시나리오 문서를 참고하십시오.
21세기에 전 지구 평균 기온 변화는 전 세계적으로 다르게 나타날 것으로 예상된다.
SRES 배출 시나리오 A1B에 기반한 20세기 후반부터 21세기 중반까지의 연평균 표면 기온 예측 변화 (제공: NOAA 지구물리 유체 역학 연구소)[18]

6가지 SRES 마커 시나리오에 대해 IPCC (2007:7–8)는 전 지구 평균 온도 증가 (1980–1999년 대비 2090–2099년)에 대한 "최선의 추정치"를 1.8 °C ~ 4.0 °C로 제시했다.[20] 같은 기간 동안, 이 시나리오에 대한 "가능성 있는" 범위 (전문가 판단에 근거한 66% 이상의 확률)는 전 지구 평균 온도 증가가 1.1 ~ 6.4 °C였다.[20]

2008년 연구는 여러 배출 시나리오를 사용하여 기후 예측을 수행했다.[21] 2010년부터 전 지구 배출량이 감소하기 시작하여 연간 3%의 지속적인 감소율을 보이는 시나리오에서, 가능한 전 지구 평균 온도 상승은 2050년까지 산업화 이전 수준보다 1.7 °C 높고, 2100년까지 약 2 °C로 상승할 것으로 예측되었다. 전 지구 배출량을 줄이려는 노력이 없는 미래를 시뮬레이션하기 위해 설계된 예측에서는 전 지구 평균 온도 상승이 2100년까지 5.5 °C로 예측되었다. 최대 7 °C까지 상승할 가능성도 있었지만, 가능성은 더 낮았다.

또 다른 무감축 시나리오에서는 육상에서의 중앙값 온난화 (1980~99년 대비 2090~99년)가 5.1 °C로 나타났다. 동일한 배출 시나리오에서 다른 모델을 사용했을 때 예측된 중앙값 온난화는 4.1 °C였다.[22]

모델 정확도

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HadCM3의 해수면 온도 (SST) 오차
다양한 모델로 예측한 북미 지역 연간 강수량
SRES A2 배출 시나리오를 가정한 일부 기후 모델의 온도 예측

AOGCM은 충분히 이해된 만큼 많은 프로세스를 내부화한다. 그러나 여전히 개발 중이며 상당한 불확실성이 남아있다. 탄소 순환과 같은 지구 시스템 모델의 다른 프로세스 모델과 결합하여 피드백을 더 잘 모델링할 수 있다. 대부분의 최근 시뮬레이션은 온실가스 및 에어로졸의 관측된 변화에 의해 구동될 때 지난 150년 동안 측정된 온도 이상 현상과 "그럴듯한" 일치를 보여준다. 자연적 및 인위적 강제력을 모두 포함하면 일치도가 향상된다.[23][24][25]

불완전한 모델이라 할지라도 유용한 결과를 산출할 수 있다. GCM은 지난 세기 동안 관측된 전 세계 온도 변화의 일반적인 특징을 재현할 수 있다.[23]

상층 대기(대류권) 온난화가 관측된 지표면 온난화보다 커야 한다는 기후 모형 예측과, 일부에서는 그렇지 않다는 주장이 나타나면서 이를 어떻게 조화시킬지에 대한 논쟁[26]은 데이터 수정 후 모형에 유리하게 해결되었다.

구름 효과는 기후 모형에서 상당한 불확실성 영역이다. 구름은 기후에 상반된 영향을 미친다. 햇빛을 우주로 반사하여 지표면을 냉각시키고, 대기에서 지표면으로 전달되는 적외선 복사량을 증가시켜 지표면을 가열한다.[27] 2001년 IPCC 보고서는 구름 덮개의 가능한 변화를 기후 예측의 주요 불확실성으로 강조했다.[28][29]

전 세계 기후 연구자들은 기후 시스템을 이해하기 위해 기후 모형을 사용한다. 모형 기반 연구에 대한 수천 편의 논문이 발표되었다. 이 연구의 일부는 모형을 개선하는 것이다.

2000년에 ENSO에 의해 유도된 열대 강수량, 수증기, 온도 및 방출되는 장파 복사에 대한 측정치와 수십 개의 GCM 시뮬레이션 간의 비교 연구에서 대부분의 요소에 대해 측정치와 시뮬레이션 간의 유사성이 발견되었다. 그러나 시뮬레이션된 강수량 변화는 관측된 것보다 약 1/4 적었다. 시뮬레이션된 강수량의 오차는 강수량을 생성하는 수분을 제공하는 증발률의 오차와 같은 다른 프로세스의 오차를 의미한다. 다른 가능성은 위성 기반 측정치에 오차가 있다는 것이다. 어느 쪽이든 이러한 변화를 모니터링하고 예측하기 위해서는 발전이 필요함을 시사한다.[30]

미래 기후 변화의 정확한 규모는 여전히 불확실하다.[31] 21세기 말 (2071년 ~ 2100년) SRES 시나리오 A2의 경우, AOGCM에서 예측하는 전 지구 평균 SAT 변화는 1961년 ~ 1990년 대비 +3.0 °C (5.4 °F)이며, 범위는 +1.3 ~ +4.5 °C (+2.3 ~ 8.1 °F)이다.

IPCC의 제5차 평가 보고서는 "모델이 역사적 기간 동안 전 지구적 연평균 표면 온도 증가의 일반적인 특징을 재현한다는 매우 높은 신뢰도"를 주장했다. 그러나 이 보고서는 또한 1998-2012년 동안의 온난화 속도가 114개 결합 모델 상호비교 프로젝트 기후 모델 중 111개가 예측한 것보다 낮았다고 언급했다.[32]

일기예보와의 관계

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기후 예측에 사용되는 지구 기후 모형은 수치 예보를 위한 수치 모형과 구조적으로 유사하며 (종종 컴퓨터 코드를 공유하기도 한다) 논리적으로는 구별된다.

대부분의 일기예보는 수치 모형 결과의 해석을 기반으로 이루어진다. 예측 기간이 보통 며칠 또는 일주일이고 해수의 온도가 비교적 천천히 변하기 때문에, 이러한 모형은 일반적으로 해양 모형을 포함하지 않고 부과된 해수면 온도에 의존한다. 또한 예측을 시작하기 위한 정확한 초기 조건이 필요하며 – 이는 일반적으로 이전 예측의 출력과 관측치를 혼합하여 얻어진다. 일기예보는 기후 예측보다 더 높은 시간 해상도가 필요하며, 기후의 경우 월별 또는 연간 평균에 비해 종종 시간 미만 해상도가 필요하다. 그러나 일기예보는 약 10일만 다루기 때문에 모형은 기후 모드보다 더 높은 수직 및 수평 해상도로 실행될 수도 있다. 현재 ECMWF는 9 km (5.6 mi) 해상도로 실행된다.[33] 이는 전형적인 기후 모형 실행에 사용되는 100-to-200 km (62-to-124 mi) 규모와 대조된다. 종종 지역 모델은 더 높은 지역 해상도를 얻기 위해 전 지구 모델 결과를 경계 조건으로 사용하여 실행된다. 예를 들어, Met Office는 영국을 덮는 11 km (6.8 mi) 해상도의 중규모 모델을 실행하며,[34] 미국의 다양한 기관은 NGM 및 NAM 모델과 같은 모델을 사용한다. GFS와 같은 대부분의 전 지구 수치 일기예보 모델과 마찬가지로 전 지구 기후 모델도 종종 격자 모델 대신 스펙트럼 모델이다.[35] 스펙트럼 모델은 모델링에서 일부 계산을 더 빠르게 수행하여 실행 시간을 줄일 수 있기 때문에 전 지구 모델에 자주 사용된다.

계산

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이 시각화는 NASA Goddard Earth Observing System Model, Version 5 (GEOS-5)의 데이터를 기반으로 한 지구 대기의 전 지구 계산 모델의 초기 테스트 렌더링을 보여준다.

기후 모델은 정량적 방법을 사용하여 지구 대기, 해양, 육상 표면 및 빙권의 상호 작용을 시뮬레이션한다.

모든 기후 모델은 주로 가시광선 및 단파 (근) 적외선과 같은 단파 전자기파 형태의 유입 에너지와 지구에서 방출되는 장파 (원) 적외선 전자기파 형태의 유출 에너지를 고려한다. 불균형은 온도 변화로 이어진다.

최근 몇 년 동안 가장 많이 논의된 모델들은 온도를 배기가스의 온실 기체 배출과 연관시킨다. 이 모델들은 지표 온도 기록의 상승 추세뿐만 아니라 높은 고도에서의 더 빠른 온도 증가를 예측한다.[36]

3차원 (또는 더 정확히 말하면 시간이 포함되므로 4차원) GCM은 유체 운동 및 에너지 전달 방정식을 이산화하고 이를 시간적으로 통합한다. 또한 직접적으로 해결하기에는 너무 작은 규모에서 발생하는 대류와 같은 프로세스에 대한 매개변수화를 포함한다.

대기 GCM (AGCM)은 대기를 모델링하고 해수의 온도를 경계 조건으로 부과한다. 결합 대기-해양 GCM (AOGCM, 예를 들어 HadCM3, EdGCM, GFDL CM2.X, ARPEGE-Climat[37])은 두 모델을 결합한다.

모델은 복잡성이 다양하다:

  • 단순한 복사열 전달 모델은 지구를 단일 지점으로 취급하고 나가는 에너지를 평균한다.
  • 이는 수직적으로 (복사-대류 모델) 또는 수평적으로 확장될 수 있다.
  • 마지막으로, (결합된) 대기-해양-해빙 지구 기후 모델은 질량 및 에너지 전달과 복사 교환에 대한 전체 방정식을 이산화하고 해결한다.
  • 상자 모델은 해양 분지 내부 및 외부의 흐름을 다룬다.

토지 이용과 같은 다른 하위 모델을 연동하여 기후와 생태계 간의 상호 작용을 예측할 수 있다.

다른 기후 모형과의 비교

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 이 부분의 본문은 기후 모형입니다.

중간 복잡성 지구 시스템 모형 (EMIC)

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 이 부분의 본문은 중간 복잡성 지구 시스템 모형입니다.

클라이머-3 모형은 2.5차원 통계-동역학 모형으로, 해상도는 7.5° × 22.5°이며 시간 간격은 0.5일이다. 해양 하위 모형은 3.75° × 3.75° 격자와 24개 수직 레벨을 가진 MOM-3 (모듈형 해양 모형)이다.[38]

복사-대류 모형 (RCM)

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1980년대와 1990년대에는 1차원 복사-대류 모형이 기본적인 기후 가정을 검증하는 데 사용되었다.[39]

지구 시스템 모형

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GCM은 지구 시스템 모델의 일부를 형성할 수 있는데, 예를 들어 그린란드 빙상과 남극 빙상의 역학을 위한 빙상 모델과 기후에 중요한 화학종을 위한 하나 이상의 화학 수송 모델 (CTM)을 결합하는 방식이다. 따라서 탄소 화학 수송 모델은 GCM이 이산화 탄소 농도의 인위적인 변화를 더 잘 예측하도록 할 수 있다. 또한 이 접근 방식은 시스템 간 피드백을 설명할 수 있다. 예를 들어, 화학-기후 모델은 기후 변화가 오존홀에 미치는 영향을 연구할 수 있게 한다.[40]

역사

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 수치 예보 § 역사 문서를 참고하십시오.

1956년, 노먼 필립스는 대류권에서 월별 및 계절별 패턴을 현실적으로 묘사할 수 있는 수학적 모형을 개발했다. 이는 최초의 성공적인 기후 모형이 되었다.[41][42] 필립스의 연구에 이어 여러 그룹이 GCM을 만들기 시작했다.[43] 해양 및 대기 과정을 모두 결합한 최초의 모형은 1960년대 후반 NOAA 지구물리 유체 역학 연구소에서 개발되었다.[1] 1980년대 초반에는 미국의 미국 국립 대기 연구 센터가 Community Atmosphere Model을 개발했으며, 이 모형은 지속적으로 개선되었다.[44] 1996년에는 토양 및 식생 유형을 모델링하려는 노력이 시작되었다.[45] 이후 해들리 기후 예측 및 연구 센터의 HadCM3 모델은 해양-대기 요소를 결합했다.[43] 중량파의 역할은 1980년대 중반에 추가되었다. 중량파는 지역 및 전 지구 규모의 순환을 정확하게 시뮬레이션하는 데 필요하다.[46]

같이 보기

[편집]

각주

[편집]
  1. ↑ 가 나 다 “The First Climate Model”. NOAA 200th Celebration. 2007. 
  2. ↑ [1] 보관됨 27 9월 2007 - 웨이백 머신
  3. ↑ “NOAA 200th Top Tens: Breakthroughs: The First Climate Model”. 《noaa.gov》. 
  4. ↑ “Pubs.GISS: Sun and Hansen 2003: Climate simulations for 1951-2050 with a coupled atmosphere-ocean model”. 《pubs.giss.nasa.gov》. 2003. 2015년 8월 25일에 확인함. 
  5. ↑ “Atmospheric Model Intercomparison Project”. The Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison, Lawrence Livermore National Laboratory. 2017년 8월 22일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2010년 4월 21일에 확인함. 
  6. ↑ Jablonowski, Christiane; Herzog, M; Penner, JE; Oehmke, RC; Stout, QF; van Leer, B (2004). Adaptive grids for weather and climate models (보고서). Boulder, Colorado, United States: National Center for Atmospheric Research (NCAR). 2024년 10월 13일에 확인함.  PDF create date 2004-10-28. See also Jablonowski, Christiane. “Adaptive Mesh Refinement (AMR) for Weather and Climate Models”. 2016년 8월 28일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2010년 7월 24일에 확인함. 
  7. ↑ NCAR Command Language documentation: Non-uniform grids that NCL can contour 보관됨 3 3월 2016 - 웨이백 머신 (Retrieved 24 July 2010)
  8. ↑ “High Resolution Global Environmental Modelling (HiGEM) home page”. Natural Environment Research Council and Met Office. 2004년 5월 18일. 2010년 8월 13일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2010년 10월 5일에 확인함. 
  9. ↑ “Mesoscale modelling”. 2010년 12월 29일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2010년 10월 5일에 확인함. 
  10. ↑ “Climate Model Will Be First To Use A Geodesic Grid”. Daly University Science News. 2001년 9월 24일. 
  11. ↑ “Gridding the sphere”. 《MIT GCM》. 2010년 9월 9일에 확인함. 
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