Pistas simuladas en un experimento de conjunto. Los resultados de 27 miembros del conjunto muestran una posible propagación de las huellas de los tifones. Crédito:Universidad de Kanazawa
Predicciones de cómo el cambio climático puede afectar los sistemas climáticos extremos, como tifones, se llevan a cabo generalmente utilizando modelos de circulación general (GCM), que representan procesos físicos en la atmósfera o los océanos.
Sin embargo, Los GCM pueden verse afectados por incertidumbres, incluidas imperfecciones como la incapacidad del modelo para describir completamente los procesos que dan lugar al clima extremo, e incertidumbres en los efectos de las futuras emisiones de carbono. Para compensar esto, Se deben hacer varias predicciones diferentes al modelar los climas futuros, utilizando un enfoque conocido como modelado de conjuntos. Sin embargo, Generar la amplia gama de datos necesarios para comenzar una simulación de conjunto puede ser complejo y exigente desde el punto de vista informático.
Ahora, El profesor asociado Kenji Taniguchi de la Universidad de Kanazawa de Japón ha desarrollado un método simple para generar la gran cantidad de datos necesarios para iniciar el modelado de conjuntos. En su artículo reciente, publicado en Journal of Geophysical Research:Atmósferas , Taniguchi proporciona detalles de cómo funciona el método, y demuestra su eficacia para la simulación en conjunto de un evento de tifón y una simulación en conjunto del calentamiento global.
"El nuevo método tiene varias ventajas sobre los enfoques utilizados anteriormente, ", Dice Taniguchi." Tiene una alta estabilidad computacional, puede comenzar en cualquier momento y fecha, y no requiere ninguna estructura atmosférica particular; asi que, se puede utilizar para simular cualquier tipo de evento meteorológico ".
Vista esquemática de posibles vectores de estado en un determinado espacio. El vector de estado recién preparado (Xn) se genera a partir de los tres vectores base (X1, X2, y X3). Los círculos con línea discontinua son posibles vectores de estado. Crédito:Universidad de Kanazawa
Se demostró que el método proporciona las condiciones iniciales adecuadas para el tifón y las simulaciones del calentamiento global.
Señala que el nuevo método puede proporcionar la variedad de condiciones necesarias para explorar las amplias posibilidades de los fenómenos meteorológicos. También podría permitir la evaluación de cambios en la probabilidad de eventos extremos basados en una amplia gama de velocidades del viento, presión, y datos de precipitaciones.
El nuevo método después de un mayor refinamiento y desarrollo, podría contribuir a mejorar el uso práctico de futuros experimentos de calentamiento global en la estimación de la probabilidad de factores de riesgo de eventos extremos y evaluaciones de impacto relacionadas.
Distribuciones de frecuencia y curvas de densidad de probabilidad de la precipitación máxima por hora en experimentos conjuntos para las condiciones climáticas presentes y futuras. Las curvas de densidad de probabilidad muestran claras diferencias entre sí. Solo una o una pequeña cantidad de simulaciones no pudieron revelar tales variaciones bajo la condición de calentamiento global. Crédito:Universidad de Kanazawa
"En este estudio solo se utilizó una salida de GCM, y hubo varias otras suposiciones sobre la estructura de los datos, ", Dice Taniguchi." En el trabajo futuro, Deben incluirse simulaciones con múltiples salidas de GCM para considerar las incertidumbres inherentes a los diferentes GCM y debemos pensar en adaptar la distribución de datos a cada caso individual ".
Aunque se desarrolló originalmente para estudios sobre el calentamiento global, las posibles aplicaciones del nuevo método de Taniguchi son amplias. Tiene potencial para su uso en una amplia gama de problemas que requieren simulación de conjuntos, como la evaluación de las importaciones de variaciones en el cambio de la cobertura terrestre y la temperatura de la superficie del mar, etc.
