giáo trình quản lí môi trường

những chương thích hợp. 8.1.1. Đánh giá có nghĩa là gì Một dự báo cụ thể dựa trên mô hình có thể chứng minh được là đúng hoặc sai nhưng bản thân mô hình luôn luôn cần xem xét thận trọng. Điều này đúng với dự báo thời tiết và dự báo khí hậu. Dự báo thời tiết được sinh ra từ những thông tin cơ bản, thường xuyên và có thể đối chiếu với những hiện tượng đã xảy ra. Theo thời gian, nhưng thông tin này được tích lũy và cung cấp cho mô hình. Trái lại, trong mô phỏng sự biến đổi khí hậu, mô hình được sử dụng để dự báo những thay đổi trong tương lai có thể xảy ra qua khoảng thời gian hàng thập kỷ và không có những thay đổi tương tự đã xảy ra trong quá khứ. Độ tin cậy của mô hình có thể thu được qua việc mô phỏng

MỤC LỤC 8.1 Tổng quan Mục tiêu chương đánh giá khả giới hạn mô hình khí hậu toàn cầu Một số hoạt động đánh giá mô tả chương khác báo cáo Chương cung cấp bối cảnh nghiên cứu hướng dẫn người đọc chương thích hợp 8.1.1 Đánh giá có nghĩa Một dự báo cụ thể dựa mô hình chứng minh sai thân mô hình luôn cần xem xét thận trọng Điều với dự báo thời tiết dự báo khí hậu Dự báo thời tiết sinh từ thông tin bản, thường xuyên đối chiếu với tượng xảy Theo thời gian, thông tin tích lũy cung cấp cho mô hình Trái lại, mô biến đổi khí hậu, mô hình sử dụng để dự báo thay đổi tương lai xảy qua khoảng thời gian hàng thập kỷ thay đổi tương tự xảy khứ Độ tin cậy mô hình thu qua việc mô ghi chép lịch sử khí hậu cổ, điều bị giới hạn so với dự báo thời tiết 8.1.2 Phương pháp đánh giá Mô hình khí hậu mô hình tổng hợp với nhiều thành phần Mô hình phải thử nghiệm mức độ hệ thống, tức chạy mô hình đầy đủ so sánh kết với thông tin thu thập Những thử nghiệm cho thấy lỗi mô hình nguyên nhân chúng bị ẩn tính phức tạp mô hình Vì vậy, cần phải thử nghiệm mô hình mức độ thành phần, tức cô lập thành phần kiểm tra chúng độc lập so với mô hình hoàn chỉnh Việc đánh giá mức độ thành phần mô hình khí hậu thông thường Phương pháp số thử nghiệm test tiêu chuẩn, thiết lập qua hoạt động hội nghị hai năm lần Partial Differential Equations on Sphere Các thông số vật lý sử dụng mô hình biến đổi khí hậu thử nghiệm qua nhiều nghiên cứu (một số dựa số liệu thu thập số lý tưởng hóa), thiết lập thông qua chương trình Đo lường phóng xạ khí (ARM), Hệ thống mây châu Âu (EUROCS), Năng lượng toàn cầu thử nghiệm chu trình nước (GEWEX), Nghiên cứu hệ thống mây (GCSS) Những hoạt động diễn thập kỷ nhiều phần lớn kết công bố Việc đánh giá mức độ hệ thống tập trung vào kết mô hình đầy đủ (ví dụ mô hình mô biến khí hậu) phương pháp cụ thể bàn chi tiết 8.1.2.1 So sánh mô hình ensemble Hoạt động so sánh mô hình toàn cầu cuối năm 1980, tiếp tục với dự án so sánh mô hình khí (AMIP) bao gồm vài tá dự án bao phủ toàn thành phần mô hình khí hậu dạng mô hình kết hợp khác (tóm tắt http://www.clivar.org/science/mips.php) Nỗ lực tham vọng việc thu thập phân tích kết mô hình lưu chuyển khí đại dương (AOGCM) từ thí nghiệm tiêu chuẩn thực vài năm gần Điều khác với so sánh mô hình trước chỗ tập hợp hoàn thiện thí nghiệm thực nghiệm, bao gồm việc mô có điều khiển không bắt buộc, mô nhằm tái tạo biến đổi khí hậu quan sát qua thời điểm mô biến đổi khí hậu tương lai Với thí nghiệm, mô thực nhiều mô hình khác để việc chia sẻ tín hiệu biến đổi khí hậu từ biến thiên bên trong phạm vi hệ thống khí hậu dễ dàng Có lẽ, thay đổi quan trọng từ nỗ lực sưu tập tập hợp kết mô hình chương trình Chẩn đoán mô hình khí hậu so sánh (PCMID) Thành tựu liên quan đến Tập hợp liệu đa mô hình (MMD) PCMID, cho phép hàng trăm nhà khoa học bên nhóm làm mô hình xem xét kỹ lưỡng mô hình nhiều góc độ khác Sự nâng cao việc phân tích chẩn đoán kết mô hình khí hậu bước quan trọng Nhìn chung, hoạt động so sánh diễn làm gia tăng mối liên hệ nhóm làm mô hình, cho phép nhận dạng nhanh chóng sửa chữa sai số mô hình, khuyến khích sáng tạo tính toán tiêu chuẩn ghi chép có hệ thống tiến mô hình hóa Ensemble mô hình đại diện cho phương thức để nghiên cứu nhóm khí hậu đáng tin cậy tương ứng với cưỡng cho trước Những ensemble tạo từ việc thu thập kết nhóm mô hình trung tâm làm mô hình khác (ensemble đa mô hình) tạo qua phiên đa mô hình phạm vi cấu trúc mô hình cụ thể, cách thay đổi thông số mô hình bên trong khoảng tin cậy (ensemble vật lý xáo trộn) Những tiếp cận bàn chi tiết phần 10.5 8.1.2.2 Hệ thông số độ tin cậy mô hình Độ xác mô mô hình khí hậu khứ hay cho biết điều độ xác dự báo biến đổi khí hậu? Một số thông số dựa thông tin thu thập sử dụng để định lượng độ tin cậy mô hình đưa dự báo xác suất (phần 10.5.4) Với thông số nào, cần đánh giá đắn kết mô hình dự báo khí hậu tương lai Không thể tiến hành phép thử trực tiếp thay đổi cưỡng tương tự thay đổi dự báo kỷ 21 Dù vậy, mối quan hệ thông số từ thông tin thu thập với lượng dự báo (ví dụ độ nhậy khí hậu) khám phá qua ensemble mô hình Shulka et al (2006) liên hệ độ trung thực nhiệt độ bề mặt mô kỷ 20 với thay đổi nhiệt độ bề mặt mô kỷ 21 ensemble đa mô hình Kết là, mô hình có sai số kỷ 20 nhỏ tạo số gia nhiệt độ bề mặt lớn kỷ 21 Knutti et al.(2006) sử dụng ensemble vật lý xáo trộn khác mô hình có nhiệt độ bề mặt thay đổi theo mùa thường có độ nhậy lớn Những thông số phức tạp phát triển dựa vào thông tin thu thập khí hậu có tiềm làm giảm tính mờ độ nhậy khí hậu qua ensemble mô hình cho (Murphy et al.,2004; Piani et al.,2005) Những nghiên cứu hứa hẹn thông số định lượng khả xảy dự báo mô hình phát triển, phát triển thông số giai đoạn đầu, việc đánh giá mô hình mô tả chương chủ yếu dựa vào kinh nghiệm suy luận vật lý Một phát triển quan trọng kể từ Báo cáo đánh giá thứ ba (TAR) thiết lập định lượng trình thông tin phản hồi (feedback process) xác định phản ứng thay đổi khí hậu Hiểu biết trình củng cố cách tiếp cận đánh giá mô hình dựa thông số lẫn truyền thống Ví dụ Hall Qu (2006) phát triển thông số cho feedback nhiệt độ albedo vùng bị bao phủ tuyết, dựa mô chu kỳ theo mùa Họ thấy rằng, mô hình có feedback dựa vào chu kỳ mùa có feedback điều kiện khí nhà kính tăng lên So sánh với giá trị ước đoán quan sát chu kỳ theo mùa cho thấy đa số mô hình MMD thấp giá trị ước đoán feedback Phần 8.6 mô tả feedback khác nhau, vận hành hệ thống băng bề mặt biển, khí đất để xác định độ nhậy khí hậu phần 8.3.2 mô tả vài trình quan trọng hấp thu nhiệt đại dương (và thay đổi khí hậu thời) 8.1.2.3 Thử nghiệm mô hình với khí hậu khứ Thử nghiệm khả mô hình việc mô khí hậu (bao gồm tính biến thiên điểm cực) phần quan trọng đánh giá mô hình (phần 8.3 tới 8.5, đánh giá vùng cụ thể chương 11) Trong đó, cần có lựa chọn thực tế(…) Những định đưa nhà nghiên cứu phụ thuộc vào vấn đề nghiên cứu Sự khác mô hình quan sát cần xem xét chúng nằm phạm vi: Tính biến thiên bên không dự đoán (ví dụ thời điểm quan sát có số bất thường kiện El Nino) Sự khác theo điều kiện Tính mờ lĩnh vực quan sát Trong không gian không cho phép bàn luận chi tiết vấn đề cho biến khí hậu, chúng tính đến đánh giá tổng thể Mô mô hình khí hậu phạm vi toàn cầu đến tiểu lục địa mô tả chương này, chi tiết vùng xem chương 11 Mô hình sử dụng rộng rãi để mô biến đổi khí hậu suốt kỷ 20 Vì thay đổi bắt buộc tới đầy đủ thời điểm (chương 2), thử nghiệm không ràng buộc đầy đủ phản ứng tương lai với thay đổi bắt buộc Knutti et al.(2002) ensemble vật lý xáo trộn Mô hình hệ thống trái đất có phức tạp trung bình (EMICs), cưỡng sol khí phép thay đổi phạm vi khoảng mờ mô từ mô hình khoảng độ nhậy khí hậu phù hợp với nhiệt độ không khí bề mặt quan sát hàm lượng nhiệt đại dương Mặc dù giới hạn này, thử nghiệm mô quan sát lịch sử kỷ 20 tạo ràng buộc với phản ứng khí hậu tương lai (Knutti et al., 2002) Chủ đề bàn chi tiết chương 8.1.2.4 Các phương pháp đánh giá khác Mô khí hậu khứ cho phép mô hình đánh giá theo cách thức khác so với Những thử nghiệm bổ sung đánh giá khí hậu khí hậu thời điểm thuộc dụng cụ, biến thiên khí hậu kỷ 20 so sánh với thay đổi tương lai dự kiến theo kịch bắt buộc từ báo cáo đặc biệt IPCC kịch phát xạ (SRES) Giới hạn thử nghiệm khí hậu cổ tính mờ cưỡng biến khí hậu thực tế (nhận từ proxy) thường lớn so với thời điểm dụng cụ, số biến khí hậu để có proxy cổ bị giới hạn Hơn nữa, tình trạng khí hậu thay đổi (ví dụ kích cỡ lớn dải băng) dẫn đến trình định lượng (ví dụ độ nhậy khí hậu) khác biệt so với kỷ 21 Cuối khoảng thời gian biến đổi dài dẫn đến khó khăn thiết kế thực nghiệm, cho mô hình lưu chuyển chung (GCMs) Những vấn đề bàn sâu sắc chương Mô hình khí hậu thử nghiệm thông qua dự báo dựa điều kiện ban đầu Mô hình khí hậu liên quan với mô hình dự báo thời tiết số( ) Dù vậy, mô hình dự báo thời tiết số chạy độ phân giải cao so với mô khí hậu Đánh giá dự báo kiểm tra mô tả mô hình vài trình không khí đại dương, mối liên hệ trình phản ứng khí hậu dài hạn không thiết lập Chất lượng dự báo có giá trị ban đầu phụ thuộc vào vài yếu tố vượt thân mô hình số (ví dụ kỹ thuật đồng hóa, phương pháp sinh ensemble), yếu tố liên quan tới dự đoán phản ứng bắt buộc, dài hạn hệ thống khí hậu với thay đổi theo cưỡng bức xạ 8.1.3 Mô hình xây dựng Cơ sở để xây dựng mô hình không thay đổi kể từ TAR, mô hình có bước phát triển cụ thể (phần 8.2) Mô hình khí hậu có từ định luật vật lý (ví dụ định luật chuyển động Newton), để đưa xấp xỉ vật lý phù hợp với hệ thống khí hậu phạm vi lớn, xa để xấp xỉ discretization toán học Những ràng buộc máy tính hạn chế giải pháp xảy phương trình discretized ảnh hưởng có quy mô lớn trình không giải đáp (vấn đề thông số) 8.1.3.1 Lựa chọn thông số tuning Thông số hóa dựa phần vào mô hình vật lý đơn giản trình không giải đáp (ví dụ ) Hệ thông số hóa liên quan thông số số rõ đầu vào Một vài thông số đo lường, theo nguyên tắc, thông số khác Bởi vậy, điều chỉnh giá trị thông số (có thể chọn từ phân bố ưu tiên) để tối ưu hóa mô mô hình biến cụ thể để cải thiện cân nhiệt độ toàn cầu Quá trình gọi ‘tuning’ Ràng buộc dựa quan sát khoảng thông số không lớn Trong vài trường hợp, điều cung cấp điều kiện giá trị thông số (ví dụ, Heymsfield Donner 1990) Mức độ tự thông số điều hòa nhỏ mức độ tự điều kiện dựa quan sát sử dụng đánh giá mô hình Điều với đa số GCMs- ví dụ mô hình khí hậu không điều hòa cách rõ ràng để đưa tính biến thiên dao động phía bắc Đại Tây Dương (NAO)- nghiên cứu có giá trị để trả lời câu hỏi Nếu mô hình điều hòa để đưa trình diễn tốt lượng quan sát cụ thể thỏa thuận với quan sát sử dụng để xây dựng độ tin cậy mô hình Dù vậy, mô hình điều hòa để trình diễn tốt số quan sát chủ chốt có khả đưa dự báo xác, mô hình tương tự (có lẽ thành viên khác ensemble vật lý xáo trộn) điều hòa (phần 8.1.2.2 chương 10) Dựa vào thời gian máy tính, quy trình điều hòa theo nguyên tắc tự động sử dụng quy trình đồng hóa liệu khác Dù vậy, điều khả thi với EMICs (Hargreaves et al.,2004) GCMs phân giải thấp Phương pháp ensemble lúc tạo thông số tốt với sai số cho 8.1.3.2 Dải mô hình hay hệ thống cấp bậc Giá trị sử dụng nhóm mô hình (một dải hay hệ thống) có tính phức tạp khác nói đến TAR (phần 8.3) Những mô hình rẻ EMICs cho phép khám phá thấu đáo khoảng cách thông số đơn giản phân tích phản ứng mô hình cụ thể Mô hình có độ phức tạp giảm sử dụng cách rộng rãi báo cáo TAR, giá trị chúng bàn đến phần 8.8 Mô hình khí hậu vùng xem phần hình thành hệ thống mô hình khí hậu Câu hỏi 8.1: Mô hình đưa dự báo biến đổi tương lai có độ tin cậy nào? Mô hình khí hậu cung cấp giá trị ước lượng đáng tin cậy biến đổi khí hậu tương lai, đặc biệt quy mô lục địa lớn Sự tin cậy bắt nguồn từ thành lập mô hình dựa nguyên tắc vật lý chấp nhận khả chúng tái tạo đặc điểm biến đổi khí hậu khứ Độ tin cậy ước lượng mô hình cho vài biến khí hậu (ví dụ nhiệt độ) cao so với biến khác (ví dụ lượng mưa) Qua vài thập kỷ phát triển, mô hình cung cấp tranh rõ ràng ấm lên khí hậu ứng với tăng lên khí nhà kính Mô hình khí hậu biểu diễn toán học hệ thống khí hậu, diễn tả qua mã máy tính chạy máy tính mạnh Một nguyên nhân dẫn đến độ tin cậy mô hình yếu tố mô hình dựa định luật vật lý thiết lập định luật bảo toàn khối lượng, lượng động lượng, với nhiều quan sát Nguyên nhân thứ hai khả mô hình việc mô khía cạnh quan trọng khí hậu Mô hình đánh giá cách tổng quát qua việc so sánh mô với quan sát không khí, đại dương, khu vực thấp bề mặt đất Mức độ đánh giá chưa thấy chiếm chỗ thập kỷ gần so sánh đa mô hình có tổ chức Mô hình có kỹ đáng kể tăng lên thể nhiều đặc điểm khí hậu quan trọng phân bố phạm vi lớn nhiệt độ không khí, lượng mưa, phóng xạ gió, nhiệt độ đại dương, dòng bao phủ băng biển Mô hình mô khía cạnh cốt yếu nhiều kiểu biến thiên khí hậu quan sát qua khoảng thời gian Ví dụ bước tiến lùi hệ thống gió mùa chính, chuyển đổi theo mùa nhiệt độ, đường bão vành đai mưa, dao động phạm vi bán cầu áp suất bề mặt (phương thức hình khuyên phía bắc phía nam) Một số mô hình hay biến thể liên quan thử nghiệm cách sử dụng mô hình để dự báo thời tiết dự báo theo mùa Những mô hình cho thấy kĩ dự báo trên, chúng biểu diễn đặc điểm quan trọng chu trình nói chung qua khoảng thời gian ngắn tính biến thiên theo mùa năm Tính biến thiên mô hình biểu diễn đặc điểm khí hậu quan trọng làm tăng lên tin cậy chúng mô tả trình vật lý cốt yếu mà trình mô biến đổi khí hậu tương lai (chú ý giới hạn tính biến thiên mô hình khí hậu dự báo thời tiết muộn vài ngày không giới hạn khả chúng để dự báo biến đổi khí hậu dài hạn, kiểu khác dự báo) Nguyên nhân thứ ba khả mô hình tạo đặc điểm biến đổi khí hậu khứ Mô hình sử dụng để mô khí hậu cổ thể midHolocene ấm 6000 năm trước hay cực đại băng hà cách 21000 năm (chương 6) Chúng tạo nhiều đặc điểm (cho phép tính mờ khí hậu cổ xây dựng) độ lớn broad-scale pattern trình làm lạnh biển suốt thời kỳ đóng băng Mô hình mô nhiều khía cạnh quan sát biến đổi khí hậu qua ghi chép dụng cụ Một ví dụ xu hướng nhiệt độ toàn cầu kỷ gần (hình 1)có thể mô hình hóa với kỹ cao yếu tố tự nhiên nhân tạo có ảnh hưởng tới khí hậu tính đến Mô hình tạo thay đổi quan sát khác nhiệt độ ban đêm tăng lên nhanh so với ban ngày, ấm lên Nam Cực, trình làm lạnh toàn cầu ngắn hạn (và phục hồi sau đó) sau vụ phun núi lửa chính, Mt.Pinatubo 1991 Mô hình dự báo nhiệt độ toàn cầu làm qua hai thập kỷ gần phù hợp với quan sát sau thời điểm Dù vậy, mô hình có sai số đáng kể Những sai số lớn phạm vi nhỏ( ) Ví dụ thiếu hụt lại mô lượng mưa nhiệt đới, dao động phía nam El Nino dao động Madden-Julian (một biến đổi quan sát gió nhiệt đới lượng mưa khoảng thời gian 30 đến 90 ngày) Nguyên nhân cuối gây sai số nhiều trình quan trọng phạm vi nhỏ mô tả cách rõ ràng mô hình, phải dạng xấp xỉ chúng liên kết với đặc điểm phạm vi lớn Điều phần giới hạn tính toán, kết từ giới hạn hiểu biết khoa học tính biến thiên quan sát tỉ mỉ trình vật lý Tính mờ đáng kể liên quan đến việc mô tả đám mây, phản ứng mây với biến đổi khí hậu Do đó, mô hình tiếp tục mô tả khoảng theo sau biến đổi nhiệt độ toàn cầu ứng với khí nhà kính tăng lên Mặc dù tính mờ, mô hình thống dự báo ấm lên khí hậu sau tăng lên khí nhà kính, ấm lên có độ lớn phù hợp với ước lượng độc lập nhận từ nguồn khác, ví dụ từ biến đổi khí hậu quan sát khôi phục khí hậu khứ Bởi độ tin cậy biến đổi dự báo mô hình toàn cầu giảm phạm vi nhỏ, nên kỹ thuật khác sử dụng mô hình khí hậu vùng phương pháp downscaling phát triển cho nghiên cứu biến đổi khí hậu vùng địa phương Dù vậy, mà mô hình toàn cầu tiếp tục phát triển, cách giải chúng mở rộng, chúng trở thành công cụ hữu ích để điều tra đặc điểm phạm vi nhỏ thay đổi thời tiết cực độ, cải tiến xa mô tả vùng mong đợi với lực tính toán tăng lên Mô hình ngày toàn diện xử lý hệ thống khí hậu, mô tả cách rõ ràng trình sinh lý, vật lý tương tác coi biến đổi khí hậu quan trọng cách tiềm năng, đặc biệt khoảng thời gian dài Ví dụ, phản ứng thực vật gần đây, tương tác sinh học hóa học biển, động học bao phủ băng vài mô hình khí hậu toàn cầu Tóm lại, độ tin cậy mô hình bắt nguồn từ tảng vật lý kỹ mô tả biến đổi khí hậu quan sát khí hậu khứ Mô hình chứng minh công cụ quan trọng mô hiểu biết khí hậu, có tin cậy đáng kể chúng có khả cung cấp ước lượng định lượng đáng tin biến đổi khí hậu tương lai, đặc biệt phạm vi lớn Mô hình có giới hạn đáng kể việc mô tả đám mây, dẫn đến tính mờ độ lớn thời gian, chi tiết vùng biến đổi khí hậu dự đoán Dẫu vậy, qua vài thập kỷ phát triển mô hình, chúng cung cấp tranh rõ ràng ấm lên khí hậu với tăng lên khí nhà kính Hình 1: Nhiệt độ gần bề mặt trung bình toàn cầu qua kỷ 20 có từ quan sát (màu đen) từ 58 mô tạo 14 mô hình khí hậu khác yếu tố người tác động đến khí hậu (màu vàng) Trung bình kết biểu diễn (đường màu đỏ) Sự bất thường nhiệt độ xảy từ năm 1901 đến 1950 Đường màu xám thẳng đứng thời gian xảy vụ phun núi lửa 8.2 Sự cải tiến mô hình hoá Rất nhiều cải tiến mô hình hoá xuất từ báo cáo TAR Do khoảng cách không gian mà thảo luận cách toàn diện tất thay đổi chủ yếu vài năm qua, nhằm vào 23 mô hình AOGCMs sử dụng rộng rãi báo cáo (xem bảng 8.1) Những cải tiến mô hình gộp lại thành loại Thứ nhất, phần quan trọng động lực học (advection …) cải tiến, phân giải theo chiều ngang chiều dọc nhiều mô hình tăng lên Thứ hai, nhiều trình kết hợp mô hình, mô hình hoá riêng biệt chất phun (aerosols), mặt đất, trình băng biển Thứ ba, hệ thông số hoá trình vật lý cải tiến Ví dụ, thảo luận sâu phần 8.2.7, hầu hết mô hình không sử dụng lâu điều chỉnh (Manebe and …) để giảm bớt xu khí hậu Các cải tiến khác nhau, thảo luận nhóm mô hình hoá chính, trình bày tốt mô hình khí hậu sử dụng báo cáo Mặc dù nhiều cải tiến, nhiều vấn đề Nhiều trình quan trọng, để xác định mô hình đối phó với biến đổi xạ cưỡng bức, không giải lưới mô hình Thay vào đó, hệ thông số hoá phạm vi lưới phụ thông số mà trình không giải được, hình thành mây hoà lẫn nhờ xoáy nước đại dương Sự cải tiến trở thành trường hợp mà việc mô ensemble đa mô hình nói chung cung cấp nhiều thông tin thiết thực so với mô hình đơn lẻ Bảng 8.1 tổng kết trình bày rõ ràng mô hình AOGCMs sử dụng báo cáo Hiện trí cách tối ưu để phân chia nguồn tài nguyên máy tính số lưới mô hình lớn hơn, lưới cho phép việc mô tốt hơn; greater number of ensemble members, cho phép đánh giá thống kê tốt trạng thái không rõ ràng; bao gồm tập hợp đầy đủ trình (vd: phản carbon, ảnh hưởng lẫn thành phần khí quyển) 8.2.1 Qúa trình khí 8.2.1.1 Hệ thuật toán Trong báo cáo TAR, nửa số mô hình khí tham gia sử dụng spectral advection Từ báo cáo TAR, semi-Lagrangian advection schemes chấp nhận vài mô hình khí These schemes cho phép bước tiến hành thời gian dài khẳng định giá trị xác thực advected tracer nước, chúng khuyếc tán, số kiểu không thức bảo tồn khối lượng Trong báo cáo này, nhiều mô hình sử dụng spectral, semi-Lagrangian, and Eulerian finite-volume and finite-difference advection schemes, trí để dạng schemes tốt 8.2.1.2 Sự phân giải theo chiều ngang chiều dọc Sự phân giải theo chiều ngang chiều dọc mô hình AOGCMs phát triển tương xứng với báo cáo TAR Ví dụ mô hình HadGEM1 có gấp lần ô lưới mô hình HadCM3 (số ô gấp lần kích thước) Ở trung tâm quốc gia nghiên cứu khí (NCAR) thường sử dụng kiểu T85 mô hình hệ thống khí (CSM), kiểu T42 tiêu chuẩn báo cáo TAR Trung tâm nghiên cứu hệ thống khí (CCSR), Viện quốc gia nghiên cứu môi trường (NIES) trung tâm nghiên cứu lĩnh vực biến đổi trái đất (FRCGC) phát triển mô hình khí có độ phân giải cao (MIROC-hi, gồm có mô hình T106 L56 AGCM mô hình 1/4o đến 1/6o L48 OGCM) Viện nghiên cứu khí tượng (MRI) quan khí tượng học Nhật Bản (JMA) phát triển mô hình TL956 L60 spectral AGCM, mô hình sử dụng phương thức khoảng thời gian (time-slice) Sự dự đoán tạo với mô hình trình bày chương 10 Bởi phát triển độ phân giải theo chiều ngang chiều dọc, đặc trưng khí hậu vùng trái đất, nên mô tốt Ví dụ, hiệu ứng dịch chuyển xa đảo Hawaiian Thái Bình Dương mô tốt phân phối thường xuyên lượng mưa kết hợp với Bain front cải tiến 8.2.1.3 Các hệ thông số hoá Hệ thống khí bao gồm trạng thái khác trình vật lý trình mây, trình xạ trình boundary-layer, trình tác động tới phạm vi mặt đất không gian Bởi giới hạn phân giải mô hình, mà đa số trình không giải tương xứng lưới mô hình phải nhờ vào thông số Sự khác hệ thông số hoá nguyên nhân quan trọng làm mô hình khí hậu có kết khác Ví dụ, 10 nhiệt độ tăng, kết đưa dến giảm sút nước mây bề dày quang học gia tăng nhiệt độ, Norris Iacobellis (2005) cho qua NH đại dương , thay đổi đồng dạng nhiệt độ bề mặt nguyên nhân dẫn đến giảm lượng mây bề dày quang học phạm vi rộng điều kiện động lực Những dấu hiệu phản hồi xạ thay đổi khí hậu liên quan đến hiệu ứng tổng hợp thay đổi động lực nhiệt độ đám mây nhiệt đới nhiều điều bí ẩn Vai trò phản hồi từ đám mây cực độ nhạy khí hậu nhấn mạnh Holland Bitz (2003) Vavrus (2004) Mặc dù phản hồi nghèo nàn 8.6.3.2.2 Giải thích phạm vi phản hồi từ đám mây số mô hình khí hậu Những thí nghiệm cân CO2 khí kép thực mô hình đường kết hợp khí - đại dương hợp biến đổi khí hậu thời thực mô hình khí - đại dương kép đầy đủ , mô hình trình diễn quy mô lớn phản hồi từ đám mây toàn cầu , với khoảng nửa mô hình khí hậu dự đoán CRF âm việc phản ứng lại với nóng lên toàn cầu nửa dự đoán ngược lại (Soden Held, 2006; Webb , 2006 ) Vài nghiên cứu cho dấu hiệu phản hồi từ đám mây không thiết thay đổi CRF (Zhang , 1994; Colman, 2003a; Soden , 2004 ) đóng góp thay đổi xạ bầu trời quang đãng ( nước,nhiệt độ ,những thay đổi suất phản chiếu bề mặt ) dẫn tới thay đổi CRF Phương pháp hỗn loạn xạ cục mà loại trừ thay đổi bầu trời quang đãng từ xác định thông tin phản hồi từ đám mây ước đoán rõ ràng thông tin phản hồi đám mây , với mạng lưới toàn cầu thực tế tất mô hình (Colman, 2003a; Soden Held, 2006) Tuy nhiên ước lượng phản hồi từ đám mây ước đoán từ thay đổi CRF phương pháp PRP có mối tương quan tốt (những mối quan hệ có tương đồng) chúng trình bày mở rộng tương tự GCMs Bằng việc phân hóa phản hồi từ GCM vào khu vực thành phần chế độ động lực, tiến thực tạo việc giải thích phạm vi phản hồi đám mây thay đổi khí hậu Sự so sánh AOGCMS kép sử dụng cho dự án khí hậu trình bày chương 10 (Bony Dufresne, 2005) , phiên khí đại dương GCMs thời (Webb , 2006; Williams , 2006; Wyant , 2006) mô hình cũ (Williams , 2003; Bony , 2004; Volodin, 2004; Stowasser ; 2006) khác biệt liên mô hình phản hồi đám mây phần lớn thành phần SW phản hồi đám mây phản ứng với nóng lên toàn cầu đám mây đối lưu sâu đám mây tầng thấp khác GCM Những phân tích gần cho thấy phản xạ lớp mây lớp gianh 74 giới đóng góp lớn cho phạm vi phản hồi đám mây biến đổi khí hậu GCM thời (Bony Dufresne, 2005; Webb , 2006; Wyant , 2006) Nó dẫn tới những xung đột lớn việc đánh giá phản xạ xạ mô hình khu vực bị chi phối che phủ ciủa ấm mây tầng thấp (Hình 8.15) đến khu vực rộng lớn địa cầu che phủ vùng nhiên phản xạ loại mây khác quan trọng ,mỗi loại mây làm tăng thêm làm yếu xạ phản xạ từ đám mây tầng mây thấp Sự mở rộng mô hình phản hồi từ đám mây quan trọng tất phạm vi hướng tới vùng nhiệt đới rộng lớn hơn(Bony , 2006; Webb , 2006) Những khác hỗn hợp đám mây chuyển dịch vĩ độ vệt bão dự đoán mô hình với khác liên mô hình phản xạ CRF đến biến đổi khí hậu, đặc biệt bão nhiệt đới (Tsushima , 2006) Hình 15 : Độ nhạy (tính Wm-2 oC-1) xạ cưỡng từ đám mây (CRF) lưới nhiệt đới tới SST thay đổi liên quan đến nóng lên toàn cầu (mô phóng lượng CO2 tăng theo 1% yr-1) Những mảnh ghép cho thấy tính nhạy cảm trung bình nhiệt đới Σ dự đoán 15 AOGCM sử dụng báp cáo : mô hình dự đoán Σ < mô hình dự đoán Σ > Tại ô so sánh độ nhạy CRF với SST dự báo nhóm mô hình chế độ khác quy mô lớn (500hPa tốc độ nén thẳng đứng sử dụng cho chuyển động quy mô lớn, với giá trị âm tương ứng với tăng lên quy mô chuyển động, với giá trị dương ứng với quy mô giảm chuyển động ) Những nét đậm đường thẳng đứng đại diện cho giá trị trung bình độ lệch chuẩn cho đọ nhạy mô hình bên nhóm , đướng chấm đại diện cho giá trị lớn nhỏ độ nhạy mô hình bên chế độ động lực Sự chênh lệch nhóm mô hình lớn chế độ 75 giảm bớt quy mô Những chế có số lượng thông kê lớn khu vực nhiệt đới bao phủ đám mây lớp gianh giới lớn Như kết mở rộng phản hồi từ đám mây nhiệt đới số mô hình xuất từ khác biệt liên mô hình phản xạ tầng mây thấp chế độ cảu giảm bớt quy mô (Hiệu chỉnh Bony Dufresne) 8.6.3.2.3 Đánh giá phản hồi từ đám mây phát sinh từ mô hình khí hậu Những đánh giá đám mây mô hình khí hậu dựa vào so sánh quan sát mô khí hậu học TOA dòng xạ tổng lượng mây (xem mục 8.3.1) Tuy nhiên việc thu kết tốt từ việc quan sát số lượng lớn đưa đến từ việc bù trừ sai số Từ TAR phần sử dụng mô dự án vệ tinh khí hậu quốc tế (ISCCP): mô (Klein Jakob, 1999; Webb , 2001) đánh giá mô hình đám mây làm với nhiều loại mây thuộc tính chúng (Klein Jakob, 1999; Webb , 2001; Williams , 2003; Lin Zhang, 2004; Weare, 2004; Zhang , 2005; Wyant , 2006 ) Những mô hình trở nên tốt ổn định Ngoài cách quan sát áp dụng cho GCMs, sử dụng kĩ thuật xếp nhóm kết hợp, để chuẩn đám lỗi việc mô chế độ mây đặc biệt điều kiện động lực cụ thể (Tselioudis , 2000; Norris Weaver, 2001; Jakob Tselioudis, 2003; Williams , 2003; Bony , 2004; Lin Zhang, 2004; Ringer Allan, 2004; Bony Dufresne, 2005; Del Genio , 2005a; Gordon , 2005; Bauer Del Genio, 2006; Williams , 2006; Wyant , 2006) Việc thử nghiệm quan sát tập chung vào phản ứng trái đất biến đổi đám mây theo mùa đề xướng để ước lượng phản hồi đám mây mô hình (Tsushima , 2005) chưa áp dụng cho mô hình thời Những nghiên cứu bật thường thiên mô đám mây mô hình thời (Zhang , 2005) Tuy nhiên không chắn lại việc xác định quan sát số lượng tương đối loại mây khác (Chang Li, 2005) Ở phạm vi sai lệch giải thích kết phân tích thô mô hình khí hậu GCMs Kết chúng thiếu khả để mô hình hóa đắn tuần hoàn khí hậu (Bauer Del Genio, 2006) Mặc dù sai số mô hình hóa loại mây khác bù trừ cách ngẫu nhiên dẫn đến dự đoán mà giá trị trung bình CRF phù hợp với quan sát (xem phần 8.3) Chúng cộng gộp không chắn thành tin mô hình phản hồi mây , ví dụ việc cho phụ thuộc phi tuyến suất phản xạ đám mây với độ sâu quang đám mây, đánh giá cao bề dày quang học mây nghĩa thay đổi bề dày quang học mây trí biểu kích thước sinh tín hiệu xạ nhỏ Tương tự dự báo ,dưới, đám mây sử dụng ảnh hưởng độ lớn phản xạ xạ tới ấm lên khí hậu khu vực rộng lớn giảm Những mô hình đảm đương 76 việc kiểm soát phương diện nước mây (lỏng,đá hỗn hợp) cho định đến dự đoán độ nhạy khí hậu Tuy nhiên đánh giá việc bắt đầu (Doutriaux-Boucher Quaas, 2004; Naud , 2006) Tsushima (2006) cho quan sát ,phân loại phương diện nước mây mô hình khí hậu cung cấp ràng buộc quan trọng cho mô hình phản hồi từ đám mây phạm vi lớn trung bình Trong nỗ lực để đánh giá số thành phần phản xạ mây đến thay đổi khí hậu, vài nghiên cứu khả GCMs để mô hình độ nhạy đám mây CRF tới thay đổi dài hạn điều kiện môi trường Khi tiến hành mô hình đại dương khí lớp đệm trộn lẫn, Williams (2006) tìm ví dụ chứng minh việc xem xét phản xạ CRF tới thay đổi tốc độ theo phương thẳng đứng quy mô rộng ổn định tầng đối lưu dưới, thành phần phản xạ mây biến đổi khí hậu trung bình khu vực liên hệ tới thay đổi hàng ngày đánh sử dụng quan sát (Bony Dufresne 2005 Stowasser Hamilton 2006) thử nghiệm khả AOGCMs (chương 10), để mô hình hóa thay đổi CRF nhiệt đới đến thay đổi SST , tốc độ thẳng đứng quy mô lớn RH tầng đối lưu thấp Họ mô hình khác nhiều thực tế vùng chuyển động đối lưu sâu Điều nhấn mạnh cần thiêt phải cải tiến miêu tả đánh giá trình mây mô hình khí hậu đặc biệt đám mây lớp gianh giới 8.6.3.2.4 Kết luận phản hồi đám mây Mặc dù có số tiến việc tìm hiếu trình vật lí khống chế phản ứng từ mây biển đổi khí hậu việc đánh giá số thành phần phản hồi từ mây mô hình tại, chưa thể công nhận đánh giá cho mô hình ước lượng phản hồi đáng tin cậy Tuy nhiên ,những tiến tạo việc nhận biết loại mây, chế động lực học khu vực tin cậy địa cầu mở rộng việc đánh giá phản hồi đám mây số mô hình Đây khích lệ cho phân tích quan sát đặc thù đánh giá phản hồi đám mây biến đổi khí hậu tương lai 8.6.3.3 Những phản hồi từ băng Nhiều thông tin phản hồi đóng góp quan trọng vào độ nhạy khí hậu toàn cầu đưa lại băng Một điểm bật phản ứng tới mô hình khí hậu việc tăng nồng độ khí nhà kính khí vùng cực, việc thu hẹp vùng đá băng tuyết việc mở rộng địa cực nơi nhiệt độ lớp tầng đối lưu tăng lên Cùng lúc , phản ứng phạm vi rộng lớn việc tăng nồng độ khí nhà kính biến đổi lớn số mô hình khí hậu (Holland Bitz, 2003 ) không tập chung 77 phiên AOGCMs (Chapman Walsh, 2007; xem thêm mục 11.8) Có thể thói quen bước đầu đóng góp vào rủi ro làm băng mở kịch khí hậu tương lai Phản hồi mô hình quan trọng kết hợp với băng tăng lên việc hấp thụ xạ mặt trời ,kết việc giảm phản xạ từ băng tuyết ấm lên khí hậu Từ TAR số trình tạo mối quan hệ định lượng phản hồi suất phản xạ bề mặt kết hợp với băng Hall (2004) tìm phản hồi suất phản xạ chịu trách nhiệm nửa cho việc tăng gấp đôi lượng CO khí Tuy nhiên phân tích thời gian dài mô hình kiểm soát tính cho biến đổi nội nhỏ Hall Qu (2006) sai lệch nhiều mô hình MMD mô chu trình quan sát hàng năm đất bao phủ tuyết (đặc biệt tan băng vào vùa xuân) liên hệ mật thiết với biến đổi quy mô cường độ phản hồi suất phản xạ tuyết, mô mô hình tương tự kịch thay đổi khí hậu Sai lệch chu kỳ theo mùa đáng ý cung cấp ràng buộc giảm sai lệch mô hình phản hồi suất phản xạ tuyết dạng thay đổi khí hậu Tuy nhiên sử dụng phản hồi suất phản xạ tuyết theo mùa để đánh giá phản hồi phản xạ tuyết dạng điều kiện biến đỏi khia hậu tất nhiên phụ thuộc vào liên hệ phản hồi đưa GCMs (phần 8.10) Một kết tìm độc lập Winton (2006a) Qu Hall (2005 ) trình bề mặt nguồn sai lệch mô hình khí hậu phản hồi suất phản xạ bề mặt mô khác vùng mây vùng băng Tìm hiểu phản hồi khác kết hợp với băng (phản hồi cách nhiệt băng, phản hồi MOC/SST- băng biển, phản hồi dày lên lớn lên băng ) cải thiện từ TAR (NRC, 2003; Bony , 2006) Tuy nhiên ảnh hưởng tương đối đến độ nhạy khí hậu phản hồi không định lượng Việc tìm hiểu đánh giá phản hồi băng biển bị trở ngại kết nối trình phạm vi rộng lớn khí đại dương ,đặc thù trình mây địa cực nhiệt độ đại dương vận chuyển nước Ngoài từ tiến ấn tượng xảy phát triển thành phần băng biển AOGCMs từ TAR, đặc biệt phần lớn chúng chứa đựng trình động lực phức tạp (Mục 8.2.4) , đánh giá phản hồi băng thông qua tham số mô hình dựa vào quan sát bị cản trở việc thiếu liệu quan sát khu vực địa cực cần thiết quan sát độ dày băng vấn đề cần xem xét Vai trò động lực học băng biển độ nhạy khí hậu không chắn nhiều năm : Một số kết gần với việc kết nối AGCMs với mô hình đại dương (Hewitt , 2001; Vavrus Harrison, 2003) ủng hộ giả thiết mô tả động lực băng biển mô hình khí hậu dung hòa tác động độ nhạy khí hậu Tuy nhiên kinh nghiệm với AOGCMs đầy đủ (Holland and Bitz, 2003) quan hệ ràng buộc phản ứng 78 khí hậu thời góp mặt vắng mặt động lực băng, với nhiều mô hình khác dùng tín hiệu đưa động lực băng Một kết nối quan trọng mô ban đầu băng biển phản ứng khí nhà kính cưỡng (Holland Bitz, 2003; Flato, 2004) xa hạn chế thí nghiệm ”sạch ” nhằm xác định định lượng vai trò động lực băng đá biển Nhiều trình, khác với phản hồi xuất phản xạ bề mặt đóng góp vào mở rộng địa cực mô hình ấm lên (Alexeev, 2003, 2005; Holland Bitz, 2003; Vavrus, 2004; Cai, 2005; Winton, 2006b) Một điều quan trọng khác vận chuyển lượng vùng địa cực bổ sung , đóng góp từ nước mây nhiệt độ khu vực rộng lớn (phản hồi) xác điịnh Những trrình tác động qua lại chúng phức tạp, nhiên với biến đổi thật mô hình (Winton 2006b) đóng góp quan trọng liên hệ chúng đến mở rộng khu vực ẩm ướt lớn chưa giải mức Hình 8.16 Đồ thị biểu diễn giá trị ∆αs/∆Ts mô mùa xuân thay đổi khí hậu (trục tung) giá trị ∆αs/∆Ts mô mùa xuân theo chu kì theo mùa (trục hoành) thí nghiệm biến đổi khí hậu tạm thời với 17 AOGCM sử dụng báo cáo (∆αs ∆Ts tương ứng suất phản xạ bề mặt nhiệt khí bề mặt) Các giá trị biến đổi khí hậu ∆αs/∆Ts giảm trung bình suất phản xạ bề mặt mùa xuân khắp lục địa Bắc bán cầu kỉ thứ 20 kỉ thứ 22 phân chia tăng nhiệt độ không khí bề mặt khắp khu vực khoảng thời gian Chu kì theo mùa giá trị ∆αs/∆Ts khác 79 kỉ thứ 20 trung bình tháng tháng ∆α trung bình khắp lục địa Bắc bán cầu phân chia khác tháng tháng T s trung bình khu vực khoảng thời gian Đường hồi quy bình phương nhỏ thích hợp cho mô (đường đậm) vả quan sát chu kì theo mùa giá trị ∆αs/∆Ts dựa vào phân tích SCCP ERA40 (đường gạch nối) điều Vệt màu sẫm mang lại đánh giá sai số thống kê theo công thức sai số tiêu chuẩn đánh giá giá trị trung bình chuỗi thời gian (trong trường trường hợp , quan sát theo chuỗi thời gian (trong trường hợp này, quan sát thời gian ∆αs/∆Ts) mang lại biến đổi độ lớn chuỗi thời gian Nếu sai số thông kê tính toán cho quan sát giá trị thực tế vùng sẫm % số ứng với AOGCM riêng( xem bảng 8.1) Hiệu chỉnh Bởi Hall Qu (2006) 8.6.4.Làm để đánh giá mức độ tin cậy tương đối từ những phản hồi mô những mô hình khác Những đánh giá độ tin cậy mối quan hệ dự án khí hậu từ mô hình khác giúp ta có nhận xét toàn diện công việc cho phép xác định sai số mô hình quy mô khác trình biến đổi thống kê khí hậu bao gồm mô hình khí hậu chung thành phần khí hậu Để thực dự án khí hậu tương lai cần phải có kết nối chặt chẽ vài khía cạnh biến đổi khí hậu: Độ nhạy khí hậu, dạng quy mô lớn biến đổi khí hậu (Sự đối xứng liên bán cầu, mở rộng địa cực, biến đổi nhiệt độ theo phương thẳng đứng, tương quan diện tích đất liền đại dương) dạng khu vực khía cạnh tạm thời biến đổi khí hậu Ví dụ để đánh giá mức độ tin cậy dự án mô hình khí hậu Australian: cần bao gồm số tiêu chuẩn chất lượng từ mô hình ENSO khí hậu Australian phụ thuộc nhiều vào biến đổi (Xem thêm phần 11.7) Để việc đánh giá mức độ tin cậy từ mô hình kỹ thuật khác cho độ nhạy khí hậu tốt Có cách để kiểm tra có sẵn là: Kiểm tra mối quan hệ phản ứng kết hợp khí hậu toàn cầu với cưỡng bên rõ ràng (thảo luận chương 6,9 10 ; Bảng 10.2) Kiểm tra tập trung vào mô hình trình chủ yếu dựa vào thông tin phản hồi Dựa vào hiểu biết trình vật lý mà kiểm soát phản ứng khí hậu (Phần 8.63) nguồn gốc khác biên mô hình mô phản hồi (Phần 8.6.2) Những đặc trưng khí hậu sau quan trọng: 80 Phản hồi tốc độ giảm nhiệt độ nước, phản ứng RH tầng đối lưu giảm nhiệt độ theo kỷ thập kỷ thay đổi khí hậu Phản hồi mây, phản ứng tầng mây ranh giới đậm mây tới thay đổi điều kiện khí hậu bề mặt thay đổi thuộc tính xạ đám mây kết hợp với thay đổi hệ thống thời tiết nhiệt đới Phản hồi suất phản xạ tuyết, mối quan hệ nhiệt độ khí bề mặt tan băng khu vực phía Bắc suốt mùa xuân - Phản hồi băng biển, mô độ dày băng biển Nhiều thử nghiệm chuẩn đoán đề xướng từ TAR (Phần 8.6.3) số chấp nhận sử dụng phần lớn mô hình Hơn nữa, chưa rõ ràng thử nghiệm định cho việc ràng buộc dự án tương lai Vì vậy, mô hình đo lường chuẩn mà sử dụng quy mô hẹp cho phản hồi biến đổi khí hậu độ nhạy khí hậu hợp lý để phát triển 8.7 Các Cơ chế về Ngưỡng Biến đổi Khí hậu Đột ngột 8.7.1.Giới thiệu Phần bàn luận “ngưỡng” “biến đổi khí hậu đột ngột”, dựa định nghĩa tương ứng Alley et al (2002) Hệ thống khí hậu có xu hướng phản ứng lại thay đổi cách đạt đến ngưỡng đó; sau đó, có biến đổi mà thay đổi phản ứng lón nhiều thay đổi cưỡng biến đổi coi đột ngột Do đó, biến đổi ngưỡng tương đối đột ngột so với biến đổi trước sau ngưỡng, dẫn đến chuyển sang giai đoạn Phạm vi không gian thay đổi từ toàn cầu cục Trong định nghĩa này, cường độ phản ứng cưỡng quan trọng Ngoài ra, phạm vi thời gian yếu tố quan trọng Phần tập trung chủ yếu vào phạm vi thập niên kỷ Do chất có phần chủ quan định nghĩa ngưỡng đột ngột, có nhiều nỗ lực để xây dựng phép đo định lượng để xác định điểm số liệu theo thời gian biến cho trước Cách thông dụng dùng phép bỏ hướng tuyến tính số liệu đầu vào số liệu tìm đổi hướng đột ngột đường lý thuyết Một số phương pháp chặt chẽ mặt thống kê dựa phép thống kê Bayes Mục tìm hiểu nguyên nhân tiềm ẩn chế tọ ngưỡng biến đổi khí hậu đột ngột bàn luận khả nưng mo biến đổi mô hình khí hậu bàn đến hai loại biến đổi: biến đổi cưỡng dẫn đến biến 81 đổi khí hậu đột ngột, biến đổi khí hậu đột ngột biến động tự nhiên phạm vi thời gian dài Loại thứ hai không phù hợp với định nghĩa đề ra, cưỡng (ít cưỡng bức xạ - điều kiện biên ngoài) không thay đổi thời gian Tuy nhiên, loại thay đổi đề cập nhièu sách báo nên nói qua 8.7.2 Biến đổi Khí hậu Đột ngột Cưỡng 8.7.2.1 Những biến đổi Luân chuyển Nhiệt muối Đại dương (MOC) Khi cưỡng bức xạ thay đổi, hệ thống khí hậu phản ứng với phạm vi thời gian khác Với hệ thống hậu vật chất mô mô hình ghép (đất, khí quyển, đại dương, băng biển), thời gian phản ứng lâu đại dương Đối với ngưỡng biến đổi khí hậu đột ngột pạhm vi thập niên kỷ, đại dương đối tượng quan tâm chủ yếu Cụ thể, MOC Đại Tây Dương khu vực nghiên cứu MOC vận chuyển lượng nhiệt (cỡ 10 15 W) muối lớn đến vĩ độ cao Bắc Đại Tây Dương Ở đó, nhiệt dược giải phóng vào khí quyển, làm lạnh nước bề mặt Nước lạnh có độ muôi tương đối cao bị chìm xuống chảy phía Nam, hỏi Lòng chảo Đại Tây Dương Người ta chưa biết hoàn chỉnh tác nhân khí hậu dòng luân chuyển nhiên xác định tỷ trọng cưỡng gió quan trọng Các nghiên cứu khí hậu cổ nghiên cứu mô hình hố cho gián đoạn MOC dẫn đến biến đổi khí hậu đột ngột Một nghiên cứu so sánh mô hình cách hệ thống cho thấy tất 11 EMIC đưa vào nghiên cứu có ngưỡng mà MOC bị ngừng Do chi phí tính toán cao nên chưa thể tính ngưỡng AOGCM Điều quan trọng phải lưu ý phân biệt phản ứng phụ thuộc thời gian tạm thời cân MOC với biến đổi cưỡng Do đại dương có khoảng thời gian phản ứng dài (đôi 1000 năm), có khả phản ứng ngắn hạn cưỡng cho trước khác biệt so với phản ứng cân Những kiểu phản ứng động hệ thống phức hợp ghi hạn AOGCM đề cập đến kết số nghiên cứu AOGCM khác Trong thử nghiệm AOGCM đó, MOC bị yếu lượng khí nhà kính khí tăng lên Khi hàm lượng CO2 ổn định, MOC dần trở lại giá trị bình thường Như mô tả mục 10.3.4, MOC thường bị yếu khí nhà kính tăng biến đổi nhiệt độ bề mặt dòng nước vĩ độ cao Những biến đổi dòng bề mặt làm giảm tỷ trọng bề mặt, gây cản trở cho lưu chuyển nước theo chiều dọc làm chậm MOC Khi MOC bị chậm lại, tiến đến ngưỡng mà dòng lưu chuyển tự trì Khi MOC vượt qua ngưỡng này, thay đổi trạng thái nhanh chóng, gây biến đổi khí hậu đột ngột, khiến cho Bắc Đại Tây Dương vùng đất bao quanh bị ạnh so với MOC hoạt 82 động bình thường Đây kết việc lưu chuyển nhiệt từ vĩ độ thấp phản ứng từ việc giảm xáo trộn theo chiều dọc nước vùng vĩ độ cao Người ta thường hiểu nhầm MOC bị yếu dẫn đến kỷ băng hà Tuy nhiên, mô hình ủng hô cho suy đoán (khi đưa cưỡng khí hậu tương lai vào mô thực tế) Ngoài ra, nghiên cứu mô hình lý tưởng MOC bị ngừng lượng lớn nước (không có biến đổi khí nhà kính), nhiệt độ bề mặt biến đổi không với ý tưởng việc MOC bị ngừng dẫn đến kỷ băng hà, tác động lên khí hậu lớn Trong so sánh lẫn 11 mô hình khí quyển-đại dương, MOC giảm 10-50% suốt thời gian 140 năm (khi lượng CO2 khí tăng gấp 4), mô hình cho kết có vùng đất liền bị lạnh (vì ấm lên toàn cầu CO mạnh hiệu ứng làm lạnh giảm MOC) Do có lượng nhiệt muối lớn lưu chuyển lên phía Bắc độ nhạy cảm với dòng bề mặt, biến đổi MOC gây biến đổi khí hậu đột ngột với quy mô thời gian từ thập niên đến kỷ Các nghiên cứu lý tưởng thông qua mô cho thấy mô hình mô nhiều biến đổi ghi nhận khí hậu cổ theo quy mô thời gian từ thập niên đến kỷ với cưỡng dòng nước bề mặt đại dương Tuy nhiên, mô hình có khác biệt lớn kết định lượng phản ứng thông số đầu vào nước ngọt, buộc nhóm thực CMIP Dự án So sánh lẫn Mô hình hóa Cổ khí hậu (PMIP) phải thiết kế thực thí nghiệm kết hợp nhằm nghiên cứu vấn đề Ngoài lượng nước đầu vào, địa điểm tính toán quan trọng Thiết kế thí nghiệm xác định cưỡng khứ thực cần cho thí nghiệm phản ứng mô hình với quy mô thời gian từ thập niên đến kỷ công việc chưa hoàn thành Quy trình xác định phản ứng MOC việc tăng khí nhà kính số mô hình nghiên cứu nhiều mô hình, phản ứng ban đầu MOC bị phụ thuộc hoàn toàn vào hiệu ứng nhiệt Trong hầu hết mô hình, phản ứng tăng cường thay đổi độ muối số nguyên nhân có tăng cường vòng tuần hoàn thủy học nước tan từ Mảng Băng Greenland nguồn nước tiềm ẩn quan trọng mà chưa đưa vào mô hình MMD lập nên Các phản ứng phức tạp hơn, kèm với thay đổi gió thủy học, quan trọng nhiều mô hình Các phản ứng bao gồm bất thường dòng bề mặt cục vùng hình thành nước sâu, biến đổi liên đại dương biến đổi lượng nước vùng Nam Đại Tây Dương nhiệt đới Vẫn chưa thể biết rõ cường độ tác nhân khí hậu làm MOC yếu đi, với phản ứng tác nhân hồi phục kèm theo Việc đánh giá quy trình AOGCM bị hạn chế chủ yếu thiếu quan sát, 83 có số tiến sớm từ nghiên cứu độc lập nghiên cứu so sánh lẫn mô hình phát triển nhằm xác định hiểu nguyên nhân gây khoảng dao động lớn phản ứng MOC mô hình ghép sử dụng 8.7.2.2 Các Biến đổi Luân chuyển Nhiệt muối Đại dương Sụp đổ Nhanh chóng Mảng Băng Greenland và/hoặc Tây Nam cực Sự tăng dòng nước vào đại dương từ mảng băng cưỡng tiềm ẩn biến đổi khí hậu đột ngột Đối với Nam cực khí hậu tại, dòng phát sinh chủ yếu từ tan chảy bên dải băng tan tảng băng trôi đại dương; hai dòng tăng lên đáng kể khí hậu ấm Sự tan băng hai nguyên nhân trên, tương đối nhau, mạnh dòng nước từ Mảng Băng Greenland Nếu khí hậu ấm hơn, tốc độ tan mảng băng tăng nhanh chóng trở nên lớn nhiều so với tốc độ tan băng trôi, tốc độ tan băng trôi giảm viền băng bị giảm mỏng đi; tan chảy băng bên vãn nhỏ vài bậc so với dòng khác Những biến đổi cưỡng bề mặt gần vùng tạo nước sâu nguyên nhân lớn gây biên đổi khí hậu nhanh chóng quy mô thời gian thập niên hay dài thay đổi xáo trộn lưu chuyển đại dương Nếu có biến đổi lớn lượng băng Greenland, có khả lượng nước tan làm nước bề mặt vùng vĩ độ cao Bắc Đại Tây Dương, làm cho MOC chậm lại Rind et al (2001) tìm biến đổi tốc độ hình thành Nước Sâu Bắc Đại Tây Dương dẫn đến biến đổi việc hình thành nước sâu quanh Nam cực Phản ứng MOC Đại Tây Dương thay đổi Mảng Băng Nam cực chưa hiểu biết rõ Các thí nghiệm với mô hình đại dương cho thấy thêm lượng nước vào vùng đại dương phía nam MOC Đại TâyDương chuyển từ trạng thái “ngừng” sang trạng thái ngày Tuy nhiên, thí nghiệm khác lại cho kết ngược lại, thêm nước lại làm yêu MOC, dẫn đến làm lạnh nước quanh Nam cực Nói chung, có khả thay đổi nhanh mảng băng dẫn đến biến đổi khí hậu đôt ngột, thể biến đổi mực nước biển biến đổi dòng lưu chuyển Mối liên quan Mảng Băng Greenland với biến đổi khí hậu đột ngột rõ Mảng Băng Nam cực 8.7.2.3 Núi lửa Núi lửa tạo biến đổi khí hậu đột ngột quy mô thời gian ngắn Hiệu ứng làm lạnh bề mặt aerosol bình lưu, tác nhân cưỡng khí hậu chính, bị giảm vòng đến năm sau núi lửa phun vòng đời aerosol ngắn Cũng có khả núi lửa lớn loạt núi lửa tạo biến đổi khí 84 hẩu đột ngột quy mô thời gian dài, đặc biệt với núi lửa vùng bán bề mặt đại dương Khả mô tác động núi lửa phun đến biến đổi khí hậu mô hình lý thuyết tương tự mô tác động khí nhà kính đến biến đổi khí hậu Tuy nhiên, chế liên quan đến trao đổi nhiệt đại dương khí cưonwgx núi lửa so với việc tăng khí nhà kính khác 8.7.2.4 Tính bất ổn định Methane Hydrate/Methane đóng băng vĩnh cửu Các methane hydrate giữ đáy biển dọc theo lục địa, chất cố dịnh dứoi áp suất cao nhiệt độ thấp, đại dương ấm lên gây ổn định hydrate giải phóng methane vào khí Methane giữ đất vùng đóng băng vĩnh cửu ấm lên làm tăng khả làm tan chảy khu vực đóng băng giải phóng methane Khả giải phóng methane dược đánh giá chương Mục xem xét khả giải phóng methane gây biến đổi khí hậu đột ngột hai loại giải phóng tạo ngưỡng tiềm ẩn khí hậu Khi khí hậu ấm lên, khả có giải phóng bất ngờ dẫn đến làm cho hệ thống vượt ngưỡng tăng lên Do thay đổi dẫn đến thay đổi tong cưỡng bức xạ thông qua thay đổi lượng khí nhà kính, nên tác động khí hậu giải phóng tương tự tăng tốc độ thay đổi cưỡng bức xạ Do đó, khả mô mô hình loại tác động tương tự với mô biến đổi khí nhà kính 8.7.2.5 Sinh địa hóa học Có hai vấn đề sinh địa hóa học cần quan tâm Thứ thay đổi sinh địa hóa học có dẫn đến biến đổi khí hậu đột ngột không? Thứ hai là, biến đổi đột ngột MOC có dẫn đến ảnh hưởng đến cưỡng bức xạ thông phản ứng sinh địa hóa học không? Khả mô biến đổi sinh địa hóa học chưa tốt Tiềm biến đổi khí hậu nằm lượng dự trữ carbon hệ tthống cạn vấn đề biến đổi khí hậu đột ngột hệ thống khí hậu đuwojc quan tâm, hệ thống cạn chưa rõ ràng Lí thiếu hiểu biết trình có khác biệt độ nhạy cảm hệ thống mô mô hình, thay đổi hệ thống vật lý làm ảnh hưởng đến phản ứng sinh học Có số chứng đa trạng thái cân hệ cây-đất-khí hậu Trong có nghiên cứu Bắc Phi trung Đông Á Những đánh giá sơ dùng mô hình khí hậu vật lý tương đối đơn giản để khả có thây đổi đảo ngược hệ thống Trái đất, nhiên cần có nghiên cứu rộng để đánh giá độ tin cậy tượng 85 Chỉ có vài nghiên cứu sơ tác động biến đổi khí hậu đột ngột ngừng MOC chu trình carbon Kết nghiên cứu cho thấy ngừng MOC có xu hướng làm tăng khí nhà kính 8.8 Thể hiện Hệ thống Toàn cầu Mô hình Đơn giản 8.8.1 Tại cần tính phức tạp thấp Trong lĩnh vực mô hình hóa, có thang chia cấp độ phức tạp Để đánh giá mô hình, không thiết phải xem xét độ phức tạp mà quan trọng phải xem mô hình giải quết vấn đề phù hợp với độ phức tạp chất lượng mô Những mô hình toàn diện AOGCM Đây mô hình thiết kế để thể cách tốt hệ thống động lực chúng, phục vụ cho nghiên cứu thực tế Điểm hạn chế mô hình chi phí tính toán cao Hiện nay, trừ mô hình dùng cho hệ thống máy tính phân phối phạm vi vô lớn, dự báo khí hậu, có số thí nghiệm có quy mô nhiều thạp niên tến hành với AOGCM, gây cản trở cho tìm tòi có tính hệ thống điều chưa rõ mô biến đổi khí hậu ngăn cản nghiên cứu vè biến đổi khí hậu dài hạn Ở đầu thang cấp độ phức tạp mô hình khí hậu gọi đơn giản Những mô hình khí hậu đơn giản tiên tiến bao gồm module cho phép tính toán theo cách thông số hóa cao (1) lượng khí nhà kính khí với tương lai cho trước, (2) cưỡng bức xạ phát thải khí nhà kính aerosol theo mô hình đề ra, (3) phản ứng nhiệt độ bề mặt trung bình với cưỡng bức xạ mô (4) dâng mực nước biển trung bình toàn cầu tăng nhiệt độ nước biển tan băng Những mô hình có hiệu chi phí AOGCM tận dụng để mô khí hậu tương lai theo mức phát thải khí nhà kính khác Tính mờ từ module nối lại, cho phép kết mô mực nước biển trình bày theo phân phối thống kê, việc khó thực AOGCM tốn Một đặc tính mô hình khí hậu đơn giản độ nhạy cảm khí hậu đặc tính hệ thống phụ khác cần phải xác định rõ dựa vào kết AOGCM qua quan sát Do đó, mô hình đơn giản nâng cấp thành AOGCM độc lập sử dụng làm công cụ để mở rộng kết Các mô hình chủ yếu đựoc dùng để kiểm tra câu hỏi phạm vi toàn cầu Để vượt qua khoảng cách AOGCM mô hình đơn giản, người ta phát triển EMIC Khoảng cách lứon, nên có lượng lớn EMIC Thông thường, EMIC dùng thành phần khí đơn giản hóa ghép với OGCM thành phần đại dương khí đơn giản hóa Mức độ đơn giản hóa thành phần EMIC khác 86 EMIC (Mô hình Hệ thống Trái đất có độ Phức tạp Trung bình) mô hình có độ phân giải giảm bớt, tổng hợp hầu hết quy trình có AOGCM, dạng thông số hóa Chúng mô rõ ràng tương tác thành phần hệ thống khí hậu Tương tự AOGCM, tương phản với mô hình đơn giản, số bậc tự EMIC nhiều số thông số điều chỉnh đến vài bậc Tuy nhiên, mô hình lại đủ đơn giản để mô khí hậu vòng vài nghìn năm chí chu kỳ băng hà (cỡ vài trăm nghìn năm), EMIC phù hợp với mục đích Hơn nữa, ác mô hình đơn giản, EMIC tìm hiểu không gian thông số với độ hoàn thiện đến mức đó, vf phù hợp để đánh giá tính mờ EMIC sử dụng để xác định khoảng trống giai đoạn khí hậu hay lịch sử khí hậu để xcs định khoảng ngắt thời gian, cung cấp thêm hướng dẫn để nghiên cứu kỹ AOGCM Ngoài ra, EMIC công cụ vô giá để hiểu trình phản ứng quy mô lớn hệ thống khí hậu tất nhiên áp dụng EMIC cho nghiên cứu có độ phân giải không gian thời gian cao không thích hợp Ở phạmi vi rộng, hầu hết EMIC cho kết tuơng đối tốt so với quan sát so với AOGCM Do đó, thấy rõ có lợi có phạm vi rộng mô hình với độ phức tạp khác 8.8.2 Mô hình khí hậu đơn giản Trong TAR, mô hình đơn giản dùng để mô khí hậu tương lai so sánh với AOGCM tân tiến, cho phép nghiên cứu nhiệt độ mực nước biển theo nhiều bối cảnh Mô hình cập nhật Mô hình Đánh giá Biến đổi Khí hậu Do Khí nhà kính Mô hình đơn giản nâng cấp dựa kết 19 AOGCM Kết mô đạt khác biệt nhiều nguyên nhân, ví dụ sử dụng phương pháp khác 8.8.3 Mô hình Hệ thống Trái đất có độ Phức tạp Trung bình EMIC coi vector chiều, số thành phần tương tác hệ khí hậu mà mô hình thể hiện, số trình mô chi tiết mô tả Có phạm vi rộng lớn EMIC, với quy mô khác Một số EMIC có số qú trình chi tiết giảm bớt để mô phản ứng thành phần hệ thống khí hậu Một số khác lại giảm bớt số thành phần tương tác, dùng thí nghiệm tính biến thiên khí hậu Khoảng cách EMIC phức tạp với AOGCM không lớn Thức chất EMIC bắt nguồn từ AOGCM Trong khí đó, EMIC lại khác biệt so với mô hình đơn giản, ví dụ EMIC thể cấu trúc địa chất lớn Trái đất, mô hình đơn giản không 87 Kể từ TAR, EMIC sử dụng chủ yếu để nghiên cứu biến đổi khí hậu khứ tương lai Đã có nhiều nỗ lực đánh giá mô hình thông qua so sánh lẫn 88 ... bao gồm trạng thái khác trình vật lý trình mây, trình xạ trình boundary-layer, trình tác động tới phạm vi mặt đất không gian Bởi giới hạn phân giải mô hình, mà đa số trình không giải tương xứng... khí hậu cho biết trình vật lý hay trình động học định bi miêu tả sai Một mô hình tốt mô mẫu không gian phức tạp chu kỳ mùa ngày (của) khí hậu tốt, tin cậy cao tất trình cần thiết trình bầy cách... hình trường số liệu trung bình hàng tháng thường nhỏ sai số trường số liệu mô hình riêng lẻ Trong trường hợp xạ SW phát ra, vị trí gần vĩ độ Sự tính toán sai số RMS trung bình toàn cầu, dựa vào trường