Sự cân bằng của sự bức xạ tại đỉnh (của) khí quyển

Trình điều khiển sơ cấp chủ yếu của những sự biến đổi nhiệt độ theo vĩ độ và theo mùa là đường thay đổi theo mùa của ánh sáng mặt trời, và trình điều khiển cơ bản của sự lưu thông khí quyển và

đại dương là sự không cân bằng cục bộ giữa sóng ngắn (sóng vô tuyến có bước sóng từ 100 đến 10 mét) (SW) và tia sóng dài (LW) tại đỉnh của khí quyển. Sự tác động đến nhiệt độ do sự phân phối ánh nắng có thể giảm bớt mạnh mẽ bởi sự phân bố những đám mây và đặc trưng bề mặt.

Thấy rằng đầu tiên thông lượng trung bình hàng năm của SW tại' đỉnh' của khí quyển (TOA)1, ánh nắng được xác định bởi những thông số quỹ đạo nổi tiếng bảo đảm sự phù hợp giữa những mô hình và sự quan sát. Lượng nắng trung bình hàng năm mạnh nhất tại những chí tuyến (vĩ độ 23 độ 27 bắc hoặc nam, vùng nhiệt đới), và giảm tới khoảng một nửa tại các cực. Điều này phần lớn khiến cho gradien nhiệt độ từ xích đạo tới cực bền vững. Khi bức xạ SW đi ra Trái đất, trung bình, phản xạ với cùng lượng (của) ánh sáng mặt trời (~ 100 Wm-2 giá trị trung bình hàng năm) ở tất cả vĩ độ. Ở hầu hết các vĩ độ, sự chênh lệch giữa giá trị trung bình đa mô hình được tính trung bình theo khu vực của bức xạ SW đi ra khỏi trái đất và những sự theo dõi là giá trị trung bình hàng năm nhỏ hơn 6 W m-2 (i.e., sai số khoảng 6%; nhìn thấy Vật chất Bổ sung, Hình S8. 5). Cho rằng những đám mây là nguyên nhân cho khoảng một nửa lượng bức xạ SW đi ra ngoài trái đất, những sai số này không đáng ngạc nhiên, vì được biết rằng những quá trình của mây là một trong số khó nhất để mô phỏng với những mô hình (xem mục 8.6.3.2.3).

Figure 8.4. Root-mean-square (RMS) model error, as a function of latitude, in simulation of (a) outgoing SW radiation re ected to space and (b) outgoing LW radiation. The RMS error is calculated over all longitudes and over all 12 months of a climatology formed from several years of data.The RMS statistic labelled ‘Mean Model’ is computed by rst calculating the multi-model monthly mean elds, and then calculating the RMS error (i.e., it is not the mean of the individual model RMS errors). The Earth Radiation Budget Experiment (ERBE; Barkstrom et al., 1989) observational esti-mates used here are for the period 1985 to 1989 from satellite-based radiometers, and the model results are for the same period in the 20th-century simulations in the MMD at PCMDI. See Table 8.1 for model descriptions. Results for individual models can be seen in the Supplementary Material, Figures S8.5 to S8.8.

Có những sai số bổ sung cho bức xạ SW phát ra do sự biến đổi theo kinh độ và theo mùa, và điều này có thể được định lượng bằng cách lấy trung bình của sai số root-mean-square(RMS), tính toán (cho) mỗi vĩ độ trong mọi kinh độ và những tháng và được phác họa trong Hình 8.4a (xem thêm Vật chất Bổ sung, Hình S8. 6). Những sai số trong trường số liệu hai chiều đầy đủ (Nhìn thấy S8 Vật chất, Hình Bổ sung. 6) hướng về cái căn bản lớn hơn so với những sai trung bình đới của khoảng 6W m-2, một ví dụ về kết quả thông thường mà những sai số mô hình có xu hướng tăng khi những quy mô không gian nhỏ hơn và những thang thời gian ngắn hơn được xem xét. Hình 8.4 a cũng minh họa một kết quả chung mà những sai số trung bình đa mô hình của trường số liệu trung bình hàng tháng thường là nhỏ hơn những sai số trong trường số liệu mô hình riêng lẻ. Trong trường hợp bức xạ SW phát ra, đây là vị trí đúng gần mọi vĩ độ. Sự tính toán sai số RMS trung bình toàn cầu, được dựa vào trường số liệu trung bình hàng tháng và trọng lực khu vực trên toàn bộ ô mạng lưới, chỉ báo rằng những sai số mô hình riêng lẻ trong phạm vi từ 15 tới 22W m-2, trong khi mà lỗi trong khí hậu học trung bình nhiều mô hình là chỉ có 13.1W m-2. Tại sao trường số liệu trung bình nhiều mô hình bị hạn chế hơn trong việc quan sát so với trường số liệu trong bất cứ mô hình riêng lẻ nào đang là một đề tài tiếp tục nghiên cứu; một sự giải thích thiển cẩn đó là tại mỗi vị trí và trong mỗi tháng, việc đánh giá mô hình thường hướng theo sự phân bố xung quanh giá trị đúng (đối xứng hơn hoặc kém hơn), và không mô hình độc nào phù hợp với sự quan sát. Điều này tuy nhiên không giải thích tại sao kết quả lại phân bố trong cái cách này.

Ở phía trên cùng của tầng khí quyển, bức xạ ròng sóng ngắn ở moi nơi được bù một phần bởi bức xạ sóng dài LW phát ra (i.e, sự phát ra tia hồng ngoại) phát ra từ bề mặt và khí quyển. Lấy trung bình theo năm và theo toàn cầu, sự bù này là gần chính xác. Kiểu bức xạ sóng dài LW được phát ra từ trái đất lên không gian phụ thuộc chủ yếu vào nhiệt độ không khí, độ ẩm, những đám mây và nhiệt độ của bề mặt trái đất. Với một vài loại trừ, các mô hình có thể mô phỏng giá trị trung bình khu vực theo quan sát của LW phát ra trung bình hàng năm trong khoảng 10 W m-2 (sai số xung quanh 5%; xem supplementary material, sơ đồ S8.7). Các mô hình mô phỏng lại mức tối thiểu có liên quan trong lĩnh vực này gần xích đạo nơi mà độ ẩm cao và lượng mây rộng lớn có liên quan bao phủ vùng nhiệt đới làm tăng độ cao hiệu ứng (và làm giảm nhiệt độ hiệu ứng) cái mà bức xạ sóng dài LW phát ra không gian.

Các mô hình cũng mô phỏng một cách hợp lý chu kỳ theo mùa của đường bức xạ sóng dài LW phát ra (xem sơ đồ 8.4b). Sai số RMS cho các mô hình riêng lẻ thay đổi từ khoảng 3% sự phát xạ LW phát ra (OLR_outgoing LW radiation) tại gần cực đến mức thấp hơn 10% ở vùng nhiệt đới (chí tuyến_vùng nằm giữa hai vĩ tuyến có khí nóng). Sai số cho giá trị trung bình mô phỏng đa mô hình, nằm trong khoảng từ 2 đến 6% qua tất cả vĩ độ, nói chung là nhỏ hơn khoảng sai số của các mô hình riêng lẻ.

Với khí hậu ở trạng thái thăng bằng, bất kỳ sự không cân bằng trung bình hàng năm cục bộ nào trong dòng bức xạ ròng TOA (SW cộng LW) phải được cân bằng bởi sự phân kỳ năng lượng ròng nằm ngang kết hợp với chiều dọc của năng lượng bởi đại dương và khí quyển.

Trong thực tế dòng SW và LW của TOA được mô phỏng tốt bao hàm các mô hình phải được tính toán đúng đắn cho sự vận chuyển hướng về cực của tổng năng lượng bởi khí quyển và đại dương. Điều này chứng tỏ trường hợp, với hầu hết các mô hình mô phỏng chính xác thì sự vận chuyển năng lượng về cực trong khoảng 10%. Mặc dù điều này sẽ cung cấp một cách kiểm tra cần thiết với các mô hình, nó giống như là sai số bù các mô hình hiện tại cải thiện sự phù hợp của việc mô phỏng với việc quan sát. Đây là sự nghiên cứu mang tính lý thuyết và mô hình mà gợi ý rằng nếu khí quyển thất bại trong việc vận chuyển một phần năng lượng quan sát, thì đại dương sẽ hướng tới bù lớn hơn (e.g, Shaffrey and Sutton, 2004).

Nước là nguồn gốc của sự sống, và nếu lượng mưa theo mùa theo các khu vực mà bị thay đổi, thì các tác động tiềm tàng có thể ảnh hưởng một cách sâu rộng. Cho nên, nó là một mối quan tâm thiết thực để đánh giá các mô hình có thể mô phỏng lượng mưa tốt hay không, không chỉ ở phạm vi toàn cầu, mà còn đối với khu vực. Không giống với sự biến đổi theo mùa của nhiệt độ với tỷ lệ lớn là được xác định chủ yếu bởi kiểu nắng và hình dạng của các lục địa, sự biến đổi lượng mưa lại bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi sự chuyển động theo chiều dọc đứng của không khí do các kiểu bất ổn định khác nhau của khí quyển và bởi các dòng khí ở trên địa hình núi. Để các mô hình mô phỏng chính xác các kiểu mùa khác nhau của lượng mưa, họ phải mô phỏng chính xác một số các quá trình (e.g, sự bốc hơi nước, sự ngưng tụ, sự vận chuyển) và thật khó để mô phỏng ở phạm vi toàn cầu. Vấn đề này còn được thảo luận thêm trong mục 8.2 và 8.6. Trong mục nhỏ này, tập trung vào sự phân phối lượng mưa và hơi nước. Sơ đồ 8.5a chỉ ra sự ước lượng dựa theo sự quan sát của lượng mưa trung bình hàng năm và sơ đồ 8.5b ước lượng theo trường số liệu trung bình của đa mô hình. Tại phạm vi lớn nhất, tỷ lệ lượng mưa thấp hơn ở các vĩ độ cao hơn, nó phản ánh việc giảm cả sự bay hơi cục bộ ở nhiệt độ thấp hơn lẫn áp suất hơi nước bão hoà thấp hơn của không khí lạnh, điều này hạn chế sự vận chuyển hơi nước từ các khu vực khác. Ở kiểu phạm vi lớn, thu được bởi các mô hình, là lượng mưa tối thiểu mang tính cục bộ gần xích đạo tại thái bình dương, do xu hướng vùng hội tụ nội nhiệt đới (ITCZ)2 quanh cận xích đạo tập trung ngoài xích đạo. Có một điểm cực đại cục bộ ở vĩ độ giữa, tương ứng với chiều hướng cho sự giảm lượng mưa ở vùng cận nhiệt đới và cho hệ thống bão để tăng lượng mưa ở vĩ độ giữa. Các mô hình thu được sự chênh lệch lượng mưa trung bình khu vực ở phạm vi lớn, ám chỉ rằng chúng có thể miêu tả thích đáng các đặc trưng của chu trình khí quyển. Hơn nữa, có một vài bằng chứng được cung cấp ở mục 8.3.5 mà mô hình đã được cải tiến nhiều hơn qua một vài năm trong việc mô phỏng chu kỳ hàng năm của lượng mưa.

(Các mô hình cũng mô phỏng một vài các đặc tính khu vực chính về lượng mưa, bao gồm vùng hội tụ chính và điểm cực đại trên rừng mưa nhiệt đới, mặc dù ở đây có khuynh hướng đánh giá thấp lượng mưa ở trên vùng amazon. Khi xem xét một cách chi tiết hơn, có sự thiếu sót về lượng mưa trung bình của đa mô hình. Đó là xu hướng riêng cho các mô hình để định hướng cho đường khu vực hội tụ nam thái bình dương song song vĩ độ và kéo dài quá xa về phía đông. Trong vùng nhiệt đới đại tây dương, lượng mưa cực đại quá yếu trong các mô hình so với quá nhiều mưa ở phía nam của xích đạo. Cũng có sai số hệ thống ở vị trí đông tây trong sự phân bố lượng mưa phía trên indo- pacific warm pool trong hầu hết các mô hình, với sự vượt quá của lượng mưa trên vùng biển tây ấn độ dương và trên các lục địa giáp biển.)

(Mặc dù kỹ năng rõ ràng được gợi ý bởi giá trị trung bình của đa mô hình (sơ đồ 8.5), nhưng nhiều mô hình hiển thị riêng lẻ lượng mưa thiên về thực tế, đặc biệt trong vùng nhiệt đới, nơi mà coi như là độ lớn của khí hậu quan sát trung bình (sơ đồ S8.9 và S8.10). Mặc dù các thiên hướng này có thể được quy cho sai số trong SST của mô hình ghép, ngay cả phiên bản chỉ có khí quyển của các mô hình chỉ ra sai số lớn tương tự. Đây có thể là một yếu tố dẫn tới việc thiếu sự nhất trí giữa các mô hình như dấu hiệu cho sự thay đổi lượng mưa theo khu vực trong tương lai thuộc các phần của vùng nhiệt đới. (xem chương 10).)

Thực chất của việc hiểu cái xác định sự phân bố lượng mưa theo khu vực trên đất liền và đại dương trong vùng nhiệt đới là sự đối lưu khí quyển và các tác động qua lại của nó với sự lưu thông ở phạm vi lớn. Sự đối lưu xảy ra trên phạm vi rộng lớn của không gian và thời gian, và nó làm tăng dấu hiệu mà sự tác động qua lại ngang qua mọi phạm vi có thể được quyết định cho việc xác định khí hậu nhiệt đới trung bình và sự phân bố các trận mưa theo khu vực của nó. Trên các vùng đất nhiệt đới, chu kỳ ngày đêm chi phối, tuy thế nhiều mô hình gặp khó khăn trong việc mô phỏng cực đại vào buổi chiều sớm của trận mưa. Thay thế, họ hướng sang mô phỏng trân mưa vào trước buổi trưa cái mà làm tổn hại đến quỹ năng lượng của đất bề mặt. Tương tự, gió brizo xung quanh

hệ thống phức tạp của các đảo ở Idonexia đã bị kéo theo trong sự sai của các mô hình để nắm được các kiểu trận mưa theo khu vực ngang qua Indo-Pacific Warm Pool. Trên các đại dương, phân phối lượng mưa dựa theo kết quả ITCZ từ sự đối lưu có hệ thống kết hợp với hệ thống thời tiết xảy ra trên synoptic và phạm vi thời gian trong mùa (xem mục 8.4.8). Những hệ thống này liên kết thường xuyên với cấu trúc sóng xích đạo ghép đối lưu, nhưng điều này mô tả sai trong các mô hình… )

Lượng mưa có liên kết mật thiết tới độ ẩm, độ bốc hơi, độ ngưng tụ, và các quá trình vận chuyển của khí quyển. Sự uơc tính quan sát tốt đường toàn cầu của sự bốc hơi không tồn tại, sự ngưng tụ và vận chuyển theo chiều dọc của hơi nước có thể bị chi phối bởi quá trình đối lưu theo phạm vi rất nhỏ cái mà rất khó để đánh giá trên toàn cầu. Triển vọng nhất cho việc đánh giá quá trình vận chuyển hơi nước trong khu vực ẩm ướt, đặc biệt ở phạm vi hàng năm và theo thời gian dài, có thể là so sánh kết quả mô hình và dòng chảy quan sát thuc te và gần như phải buoc cân bằng đuoc luơg van chuyen cua khi quyen vì sự biến thien du tru nước trên mặt đất trong phạm vi thời gian dài là rất nhỏ.( xem 8.3.4.2).

Mặc dù phép phân tích của dong nuoc mua trong MMD (multi-model-data set) ở PCMDI đã không được thực hiện, kết quả thực của sự bay hơi, vận chuyển và quá trình ngưng tụ có thể được quan sát trong sự phân bố độ ẩm không khí. Mô hình tái tạo lại sự giảm ở phạm vi lớn độ ẩm với cả vĩ độ và kinh độ (sơ đồ S8.11), mặc dù đây là sự kiem tra mô hình, nhưng nó là kết quả trực tiếp của sự mô phỏng thực tế về nhiệt độ. Giá trị trung bình đa mô hình phụ thuộc độ ẩm, việc lấy trung bình theo khu vực và theo hàng năm, thấp hơn 10% xuyên suốt hầu hết tầng đối lưu thấp hơn so với sự phân tích lại, nhưng sự đánh giá mô hình trong tầng đối lưu phía trên bị cản trở đáng kể bởi tính không rõ rag trong quan sát. Khi phan tich lai bang da mo hinh thi su sai so theo vug nho hon 10%

(Bất cứ sai số nào trong sự phân bố hơi nước cũng ảnh hưởng tớ sự phản xạ lại bức xạ LW (xem 8.3.1.1.2), cái mà khong lien quan den sai so he thong trung bình khu vực . Trong thực tế, sự chênh lệch quan sát trong bức xạ LW phát ra giữa các khu vực ẩm ướt và khô được tái tạo lại bởi mô hình, cung cấp các bằng chứng mà sai số độ ẩm không ảnh hưởng trầm trọng đến dòng cuối cùng tại TOA. Tuy nhiên, sức mạnh của sự phản hồi hơi nước, cái mà ảnh hưởng mạnh tới độ nhạy cảm của khí hậu toàn cầu, được xác định chủ yếu bởi sự thay đổi rất nhỏ của hơi nước đáp lại sự ấm lên, và khả năng của mô hình để miêu tả chính xác sự phản hồi này có lẽ được đánh giá tốt hơn với việc nghiên cứu các quá trình (xem 8.6).)

Figure 8.5. Annual mean precipitation (cm), observed (a) and simulated (b), based on the multi-model mean. The Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation (CMAP; Xie and Arkin, 1997) observation-based climatology for 1980 to 1999 is shown, and the model results are for the same period in the 20th-century simulations in the MMD at PCMDI. In (a), observations were not available for the grey regions. Results for individual models can be seen in Supplementary Material, Figure S8.9.