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(Rain)云计算:研究人员努力改进我们预测气候变化的方式

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在美国能源部(DOE)的阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory),两位科学家从事模拟和技术方面的工作,预测今后100年的气候将会如何。

去年,他们完成了对北美有史以来最高分辨率的气候预报,将欧洲大陆分成7英里多一点,比标准的30至60英里要详细得多。

为气候模式增加更多分辨率的计算量非常大,就像使用包含生命中每一分钟的视频文件而不是每个生日一样。但他们说,增加的精度值得额外的计算成本。

2094年美国的降水会有多少?两名阿贡研究人员进行了北美有史以来最高分辨率的气候预报 - 将大陆划分为12公里的一侧。这两个样本地图显示了不同的情景,预测在本世纪末的十年期间下雨多少(绿色)或更少(棕色)与1995 - 2004年下雨多少(棕色)。 (交叉阴影表示统计意义上的显着变化)。

Argonne环境科学部负责大气科学和气候的部门负责人Kotamarthi说:“尤其是像落基山脉那样地形变化剧烈的地方,这些地方的改善显着。

他们的新方法,专门用于观察模型的块而不是整个美国,在比传统技术更好地预测极端热量的日子里

总而言之,Kotamarthi说,模型的偏见通过使模型“预测”过去30年的气候,然后将其与实际记录的天气进行比较 - 在​​较低分辨率模型上得到了很大改进。

该模型在预测季节性特征方面也较好,如西南季风。模拟结果显示,西南地区的降雨量较少,但在东部海岸和加拿大的大部分地区降雨较多。这些影响在本世纪晚些时候加剧。一位阿贡博士后研究员说:“到目前为止,气候模型中最大的不确定性是水循环。据王先生介绍,更高分辨率的模式是针对这个问题的。科学家注意到他们模型中的偏见总是使得北大平原比实际上更加潮湿;她说,更高的分辨率降低了偏差,而即将到来的更高分辨率的初步结果则降低了近三分之一。

另外,数据本身有很多用途。例如,地区和城市规划者想要知道当地气候如何变化,他们可以修建道路来抵御更多的洪水,或者种植能处理更多热量的街道树木。更严格的解决方案可以帮助提供这些区域预测。

其他团队已经在使用该数据集来分析特定领域:例如,普渡大学正在模拟农业对中西部玉米和大豆作物的影响,芝加哥大学研究人员Colin Kyle利用这些数据来研究该范围杀死侵入性吉普赛飞蛾的真菌病原体可能会在未来扩大或缩小。

Wang和Kotamarthi说,这个数据集很快就会在网上下载。 (这是几百TB)。

在刚刚与芝加哥大学和普渡大学的研究人员发表的一项研究中,Wang和Kotamarthi探索了一种计算极端天气事件可能性的新方法。极端事件,如严重的雷暴天气或极热天数是气候变化的严重威胁 - 最糟糕的风暴会造成最大的破坏 - 但是由于大网格模型在大空间和时间平滑,怀疑他们不擅长预测像灾难性的风暴这样的偶发事件。

他们说,他们的新方法,特别是针对模型的大块而不是整个美国而设计的,比传统技术更能预测极端热量的日子。它应该增加其他极端的准确性,如降水,以及。

接下来,Kotamarthi和王的目标是改善 他们的模型的解决更进一步。 Kotamarthi说:“对于我们的下一个任务,我们要解决二五英里的决议。 “它足够小,可以捕捉物理现象,如大气中的对流。”对流指的是大气中热量和湿度的垂直运动。

当地--2050年芝加哥会发生什么?

Kotamarthi说:“就像我们东部的大部分地区一样,我们的模型预测中西部地区的整体降水量将会上升。

来源:ANL

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