Введение

Набор различных моделей климатической системы – это аналог в прогнозировании погоды. Климатический ансамбль состоит из немного различающихся моделей климатической системы. Ожидается, что среднее значение по ансамблю покажет лучшие результаты, чем отдельные прогоны моделей. Существует как минимум пять различных типов, которые будут описаны ниже.

Цели

Целью работы с ансамблем обычно является возможность учитывать неопределенности в системе. Конечной целью может быть получение информации, важной для принятия решений, например, функции распределения вероятностей различных исходов. Достижение этого оказывается очень сложным из-за ряда проблем. Среди них:

Ансамбль должен быть достаточно широким, чтобы охватить весь диапазон, в котором климатические модели могут давать хорошие результаты. Оценить, что представляет собой хорошая модель, сложно. Это может потребовать учета не только ошибок в наблюдениях, но и в самой модели. Любые априорные предположения о распределении могут повлиять на формируемую функцию распределения вероятностей.

Мультимодельный ансамбль

В оценках МГЭИК широко используются многомодельные ансамбли (ММЭ), а в проекте "Сравнение моделей, связанных климатом" (Coupled Model Intercomparison Project) можно получить доступ к всесторонней коллекции климатических моделей. Члены многомодельного ансамбля разрабатываются различными организациями, занимающимися исследованиями изменения климата, и могут существенно отличаться по программной архитектуре и подходу к программированию, способам пространственной дискретизации и точной формулировке физических, химических и биологических процессов. Преимущества использования многомодельного ансамбля проявляются в "неизменно более высокой эффективности ансамбля при рассмотрении всех аспектов прогнозирования".

"Представленный физикой ансамбль"

Ансамбли возмущенной физики (PPE) являются основным научным направлением проекта Climateprediction.net. Современные климатические модели хорошо воспроизводят многие крупномасштабные характеристики современного климата. Однако эти модели содержат большое количество настраиваемых параметров, каждый из которых, как известно, оказывает значительное влияние на смоделированный климат. Хотя многие из них достаточно хорошо определены наблюдениями, существует множество параметров, подверженных значительной неопределенности. Мы не знаем, насколько различные варианты настроек параметров или схем могут давать одинаково реалистичные моделирования климата XX века, но при этом приводить к разным прогнозам на XXI век. Наиболее надежный способ изучения этой неопределенности – проведение масштабного ансамблевого эксперимента, в котором исследуется каждая релевантная комбинация параметров. Более общий подход называется "ансамблем с возмущенными параметрами" (также сокращенно PPE), поскольку возмущения могут затрагивать не только физические параметры, но и параметры, связанные с круговоротом углерода, химией атмосферы, землепользованием и т.д.

Начальное состояние

Ансамбли начальных условий используют одну и ту же модель с одинаковыми параметрами физики атмосферы и внешними воздействиями, но запускаются из множества различных начальных состояний. Поскольку климатическая система хаотична, даже незначительные изменения температуры, ветра и влажности в одном месте могут привести к совершенно разным траекториям развития системы в целом. Чтобы учесть это, запускают несколько расчетов с немного отличающимися начальными условиями и анализируют эволюцию всей группы. Это аналогично тому, как это делается в прогнозировании погоды. Использование ансамбля начальных условий помогает выявить естественную изменчивость системы и учитывать её.

Форсирующий ансамбль

Модель может подвергаться различным внешним воздействиям. Эти воздействия могут соответствовать различным сценариям, таким как описанные в Специальном докладе о сценариях выбросов и, более недавно, в Сценариях представительных концентраций.

Большой ансамбль

Гранд ансамбль — это ансамбль ансамблей. Должно быть как минимум два вложенных ансамбля. Это лучше всего показано на диаграмме напротив.

Погода

Прогноз погоды использует ансамбли начальных условий.

Приложения

Климатические ансамбли использовались для прогнозирования будущих изменений в распространении отобранных вредителей сельскохозяйственных культур.

Анализ климатических ансамблей

Для анализа климатических ансамблей можно использовать различные статистические методы, такие как анализ главных компонент, дисперсионный анализ и анализ направленных компонент.