Debido a la escasez de observaciones útiles para guiar el desarrollo del modelo, Los modelos del sistema terrestre a menudo fallan al predecir las nubes tropicales y sus efectos sobre la energía entrante y saliente en la atmósfera. Durante la mayor parte de las últimas dos décadas, el Centro de Investigación Climática para la Medición de Radiación Atmosférica (ARM) del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), una instalación de usuario científico, recopiló datos en tres sitios de superficie en el Pacífico Occidental Tropical (TWP) para mejorar el registro de datos en esta región escasamente muestreada.

Los científicos del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico del DOE analizaron los datos de ARM TWP para evaluar los resultados del modelo del sistema terrestre. Descubrieron que los errores del modelo en la nubosidad dependen de la resolución del modelo, lo que puede dar lugar a errores en la temperatura y la humedad ambiente y, Sucesivamente, retroalimentación sobre las nubes.

La convección de la capa límite marina y las nubes tropicales, elementos clave del balance energético global y del ciclo del agua, siguen siendo una fuente importante de incertidumbre para comprender los procesos de retroalimentación de las nubes tropicales y la sensibilidad climática. y predecir cambios en el sistema terrestre.

Los conjuntos de datos ARM TWP a largo plazo proporcionan un recurso excelente para evaluar los modelos del sistema terrestre utilizando enfoques tanto estadísticos como orientados a procesos y para reducir errores en los tratamientos de nubes. Este enfoque de medición a modelo se puede adaptar fácilmente para evaluar los nuevos esquemas que se están desarrollando para el Modelo de atmósfera comunitaria versión 5 (CAM5) u otros modelos del sistema de la Tierra.

La convección húmeda atmosférica en los trópicos redistribuye el calor, humedad, e impulso a nivel mundial. Las generaciones recientes de modelos del sistema de la Tierra han subestimado la cobertura de nubes bajas tropicales pero sobreestimado su espesor y efectos de enfriamiento. Esto se conoce como "muy pocos, demasiado brillante "problema de nubes bajas tropicales. La compensación de este problema ajustando las estimaciones de las diferentes propiedades de las nubes puede reducir el error total en las estimaciones del presupuesto de energía, pero ocultar otros problemas en las representaciones del modelo.

Los investigadores utilizaron los conjuntos de datos TWP a largo plazo de ARM para evaluar la capacidad de CAM5 para simular los diversos tipos de nubes tropicales (es decir, convectivo versus líquido o estratiforme de hielo), sus variaciones estacionales y diurnas, y su influencia en la radiación superficial, así como la dependencia de la resolución de las nubes modeladas. Los aumentos de hasta un 20 por ciento en la cobertura de nubes total media anual modelada se atribuyeron a la gran sobreestimación de las nubes de hielo estratiformes. Las simulaciones de mayor resolución redujeron la sobreestimación de las nubes de hielo, pero aumentó la subestimación de las nubes convectivas y las nubes líquidas de bajo nivel. En comparación con los datos de sondeo meteorológico, el aire más frío y húmedo simulado en el modelo también provocó una sobreestimación de las nubes en todas las altitudes.

La comparación de la ocurrencia modelada de nubes convectivas con las observaciones ARM reveló la deficiencia del modelo al desencadenar la convección profunda con demasiada frecuencia, lo que afecta el transporte vertical de vapor y la inyección de líquido y hielo al aire superior. Este error se manifestó en el ciclo diurno de nubes fuera de fase simulado por CAM5, causando la distribución vertical inexacta de nubes estratiformes.