Прогнозы того, как изменение климата может повлиять на экстремальные погодные условия, такие как тайфуны, обычно выполняются с использованием моделей общей циркуляции (МОЦ), которые представляют физические процессы в атмосфере или океанах.
Однако на МОЦ могут повлиять неопределенности, в том числе несовершенства модели, такие как неспособность модели полностью описать процессы, вызывающие экстремальные погодные условия, и неопределенности последствий будущих выбросов углерода. Чтобы компенсировать это, при моделировании будущего климата следует делать несколько различных прогнозов с использованием подхода, известного как ансамблевое моделирование. Однако генерация широкого спектра данных, необходимых для начала моделирования ансамбля, может быть сложной и требовательной к вычислительным ресурсам.
Теперь адъюнкт-профессор Кенджи Танигути из японского Университета Канадзавы разработал новый простой метод для создания большого объема данных, необходимых для запуска ансамблевого моделирования. В своей недавней статье, опубликованной в Journal of Geophysical Research: Atmospheres, Танигути подробно описывает, как работает этот метод, и демонстрирует его эффективность для ансамблевого моделирования тайфуна и ансамблевого моделирования глобального потепления.
«Новый метод имеет ряд преимуществ по сравнению с ранее использовавшимися подходами, - говорит Танигути. «Он обладает высокой вычислительной стабильностью, может начаться в любое время и в любое время и не требует какой-либо конкретной атмосферной структуры, поэтому его можно использовать для моделирования любого типа погодных явлений».
Метод продемонстрировал подходящие начальные условия для моделирования тайфуна и глобального потепления.
Он отмечает, что новый метод может обеспечить различные условия, необходимые для изучения широких возможностей метеорологических явлений. Это также может позволить оценить изменения вероятности экстремальных явлений на основе широкого диапазона данных о скорости ветра, давлении и осадках.
Новый метод, после некоторой доработки и развития, может способствовать улучшению практического использования будущих экспериментов по глобальному потеплению для оценки вероятности факторов риска экстремальных явлений и оценки связанных с ними воздействий.
«В этом исследовании использовался только один результат GCM, и были различные другие предположения о структуре данных», - говорит Танигути. «В будущей работе следует включить моделирование с несколькими выходными данными МОЦ, чтобы учесть неопределенности, присущие различным МОЦ, и нам следует подумать о адаптации распределения данных к каждому отдельному случаю».
Хотя новый метод Танигучи изначально был разработан для изучения глобального потепления, возможности его применения весьма широки. Он имеет потенциал для использования в широком диапазоне задач, требующих ансамблевого моделирования, таких как импортная оценка вариаций изменения земного покрова и температуры поверхности моря и т. д.