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GISS Model E Instantáneas del código fuente Las siguientes versiones del código fuente del modelo E están disponibles para descarga pública: modelE2AR5branch.2016.11.2708.50.02.tgz - la versión del código utilizado para las simulaciones de AR5. ModelE2AR5v2branch.2016.11.2708.50.02.tgz - versión actualizada y mejorada del código AR5 (todavía en desarrollo). ModelE1patches.2016.11.2708.50.02.tgz - la versión del código utilizada para las simulaciones de AR4. ModelE2.2016.11.2708.50.02.tgz - el código más reciente de la rama de desarrollo. Este código está siempre en desarrollo por definición. Puede ser inestable o ni siquiera compilar en absoluto. Úselo bajo su propio riesgo. ModelE2planet1.0.2016.11.2708.50.02.tgz - versión 1.0 del modelo ROCKE3D tal como se utiliza actualmente en nuestras simulaciones planetarias. GISS Model E Tools Las siguientes herramientas están disponibles para descarga pública: SpectralBinningGISSGCM.2016.11.2708.50.02.tgz - Scripts para generar archivos de entrada de radiación ModelE a partir de un espectro estelar crudo. Discusión Uno de nuestros objetivos fue investigar las interrelaciones de las variables climáticas como la cobertura de las nubes, la temperatura del aire de la superficie, la presión del nivel del mar y cómo se representan en las simulaciones de los modelos. Un hallazgo importante en nuestro estudio en profundidad de Estados Unidos, la meseta tibetana y las regiones amazónicas es el papel dramático que las nubes juegan en el clima. En el caso de estas regiones, observamos que una inexactitud en la cobertura de nubes parecía conducir al modelo a equivocarse en la simulación de muchas otras variables, por lo tanto, tergiversar muchos aspectos del clima. Pudimos ver los efectos de la cobertura de nubes en muchas otras variables, incluyendo la radiación térmica, la radiación solar y la temperatura del aire de la superficie. Las versiones anteriores del modelo Fixed-SST también parecían tener dificultad para representar con precisión la cobertura de nubes a escala regional. Nuestro otro objetivo principal fue evaluar la exactitud del modelo en comparación con las observaciones. Encontramos que a escala global, el modelo SST es bastante consistente en el modelado de características climáticas gruesas. Esto se esperaba, como se comentó anteriormente, porque en este tratamiento del modelo, la temperatura de la superficie del mar se introduce directamente. Dado que la superficie del mar abarca 70 de la superficie terrestre, el modelo debe simular el clima con bastante precisión. Hemos notado que el modelo SST tiende a exagerar algunas características, como los monzones del sudeste asiático, o el desierto del Sahara, haciendo estas características más extremas en el modelo de lo que realmente se observa. Los ligeros cambios en la forma en que estas regiones están representadas en el modelo pueden permitir que el modelo los represente con mayor precisión. Dos preocupaciones que surgieron en nuestra investigación implican incertidumbres en las observaciones utilizadas, y la incertidumbre en el funcionamiento del modelo. Aunque usamos observaciones de varias fuentes, incorporando tanto la instrumentación basada en la superficie como la basada en satélites, algunos de los datos fueron datos interpolados, ya que no hay estaciones meteorológicas o satélites que puedan cubrir todas las partes del mundo. No estamos seguros de cuán exactas son las observaciones, particularmente en regiones oceánicas remotas, o en áreas que están escasamente pobladas, y para algunas variables los datos de diferentes fuentes parecen estar en conflicto. Esto se convirtió en una limitación al evaluar las diferencias entre los datos del modelo simulado y los datos de observación. Es importante tener confianza en las observaciones antes de decidir que las diferencias son debidas a tergiversaciones por el modelo. Además, las cantidades del modelo y las observaciones no son siempre directamente comparables (por ejemplo, cobertura de nubes, albedo de superficie). Además, como no escribimos el programa para los tratamientos del modelo, podemos sacar conclusiones basadas en suposiciones que pueden no reflejarse En la programación de los modelos. Otra fuente de error en este estudio reside en el hecho de que los años de muestra fueron extremadamente limitados. Seleccionamos solamente cinco años de datos a partir de los años 80, una escala de tiempo muy limitada porque los datos satelitales fiables estuvieron disponibles después de 1979. Sin embargo, para nuestro estudio, esta muestra era suficiente porque estábamos comparando los datos simulados con los observados del mismo período. La importancia de crear un modelo SST fijo globalmente válido es que es el siguiente paso en el desarrollo de un modelo acoplado que simule con precisión el cambio climático. Nuestro objetivo de investigación fue identificar áreas, ya sean regiones o variables, que el modelo no simula con precisión para que puedan ser mejorados. Se plantearon preguntas sobre lo que está causando que las nubes sean mal representadas por el modelo y por qué la intensidad del modelo parece ser exagerada en ciertas variables (por ejemplo, sobreestimada la precipitación en la ZCIT, subestimada la precipitación en Amazonas). Una vez que estas preguntas pueden ser contestadas, y las actualizaciones pueden ser hechas al modelo de SST para hacerlo simular el clima aún más exactamente, podemos comparar de nuevo el modelo de SST al modelo acoplado. Como resultado directo de esta evaluación, se han hecho ajustes al modelo. Antes de esta investigación, se diagnosticó una nube si la caja de rejilla estaba saturada en función de la humedad específica. La parte inferior de las nubes convectivas profundas fueron diagnosticadas como nubes bajas, aunque no serían consideradas nubes bajas por ISCCP 12. Nuestra investigación demostró hasta qué punto fue engañoso este diagnóstico. Por lo tanto, se cambió de modo que el modelo ahora diagnostica las nubes utilizando radiancia en una longitud de onda particular, al igual que ISCCP. Además, la definición de albedo de superficie en el modelo se hizo idéntica a la de las observaciones ERBE. Ambas fueron mejoras inmediatas debido a las investigaciones del equipo de Océanos. La investigación continua en esta área podría producir una versión futura del modelo acoplado, que puede usarse para predecir los impactos del cambio climático futuro, un tema que podría influir dramáticamente en nuestras vidas en el futuro. Recomendaciones para estudios adicionales Para aumentar el nivel de confianza de los resultados, es necesario mejorar la base de datos ampliando el número de años analizados a partir de la década de los ochenta. El análisis del clima de 1950 a 2000 será nuestra próxima tarea. También realizaríamos pruebas t entre la salida del modelo SST fijo y los datos observacionales para la temperatura del aire superficial, la presión del nivel del mar, la cobertura total de nubes, la presión de nubosidad y la precipitación para ver si las diferencias se deben a la variabilidad interanual O a errores dentro del modelo. Estas variables se investigarían usando medias estacionales (por ejemplo, diciembre, enero, febrero y junio, julio y agosto) para entender mejor los extremos estacionales y determinar si el modelo es consistente en simular estas variables. Por ejemplo, nos gustaría saber si el modelo está representando la cobertura de nubes correctamente en ambas estaciones. Es importante profundizar en la región amazónica y en otras selvas tropicales para probar otras hipótesis sobre por qué ciertas variables como la precipitación no están siendo representadas adecuadamente. Analizar otras variables importantes para el clima que se descuidaron de este estudio, pero desempeñan papeles clave en la regulación del clima (por ejemplo, las alturas geopotenciales, la cubierta de nieve, el hielo marino). Transferencia educativa Algunos podrían pensar que una investigación esotérica de este tipo de modelado climático sería difícil de traer de regreso a un aula de la escuela secundaria y que podría ser difícil transferir esta experiencia de investigación a la alfabetización climática. Para algunos aspectos como el funcionamiento de las utilidades Fortran esto puede ser cierto. Pero en realidad para otros aspectos podría ser fácilmente logrado. Los maestros del Equipo de Clima del Clima están preparando lecciones sobre la cartografía conceptual, el reconocimiento de los patrones climáticos generales y la interpretación de las parcelas de superficie regionales y globales de la temperatura de la superficie del mar, la presión del nivel del mar y la precipitación. El segundo es comprender mejor las interacciones de estas variables y su sensibilidad al cambio. Una actividad, que nuestro equipo de investigación empleó, es la cartografía conceptual. Esto implica el uso de fichas y marcadores, que permiten a los alumnos definir los componentes y los procesos del clima que los unen en un sistema. Estos fueron utilizados por el equipo oceánico para comprender mejor las intrincadas interrelaciones entre las variables y los ciclos en el sistema climático como el ciclo hidrológico. Esto permitió a los estudiantes buscar estas relaciones en sus cartas y parcelas. Otra actividad en la que estuvimos involucrados con nuestros científicos se llevaría a cabo en la escuela mediante el uso de los gráficos preparados y las gráficas de las variables climáticas observadas (climatologías) producidas por el equipo de investigación de verano. Los estudiantes examinarían las tablas de datos observadas de la temperatura del aire de la superficie, la presión del nivel del mar, la cobertura de nubes y describirían los patrones globales globales globales (El Nio, monzones) que existen para las estaciones de invierno (enero) y verano (julio) . Una tercera transferencia de la experiencia del ICP implicaría la explicación de las relaciones entre las climatologías. Por ejemplo, una temperatura más alta de la superficie del mar (SST) conduce a una presión más baja del nivel del mar (SLP). Esto también conduce a una mayor evaporación y, por tanto, una mayor cobertura total de nubes (TCC) y precipitación (Precip.). Nosotros en el equipo del océano sentimos que estas actividades afectarán directamente a la alfabetización climática, así como proporcionaremos a los estudiantes valiosas habilidades de pensamiento crítico. OTRAS REFERENCIAS Hansen, James, 1994. Comprensión Pública del Cambio Climático Global. Comentarios en el Simposio en Honor de Carl Sagans 60 cumpleaños. Universidad de Cornell, Ithaca, NY. 14 de octubre de 1994. Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, 1995. Cambio Climático: La Ciencia del Cambio Climático. Nueva York: Cambridge UP. Jones, Philip D. y Tom M. L. Wigley, (1990). Tendencias del calentamiento global. Científico americano. Lemonick, Michael D. 2001. La vida en el invernadero. 9 de abril de 2001, consultado en agosto de 2001. Sagan, Carl, 1997. Miles de millones y miles de millones de pensamientos sobre la vida y la muerte en el borde del milenio. Nueva York: Ballantine. Shindell, D. T. R. L. Miller, G. A. Schmidt y L. Pandolfo (1999). Simulación de las recientes tendencias climáticas del invierno septentrional por la forzación de gases de efecto invernadero. Nature 399, 452 - 455. Visbeck, M. et al, (2000) La Oscilación del Atlántico Norte. 4 de febrero de 2000, consultado en agosto de 2001. ReferenciasGISS GCM ModelE La actual encarnación de la serie GISS de modelos acoplados atmósfera-océano está disponible aquí. Called ModelE, ofrece la capacidad de simular muchas configuraciones diferentes de modelos de sistemas terrestres, incluyendo química atmosférica interactiva, aerosoles, ciclo del carbono y otros trazadores, así como la atmósfera estándar, el océano, el hielo marino y los componentes de la superficie terrestre. Descargar Las versiones de modelos utilizadas para las simulaciones CMIP5 y CMIP6 están disponibles a través de las instantáneas nocturnas del repositorio de código actual, incluido el congelado AR5branch. Sin embargo, los usuarios deben ser conscientes de que estas instantáneas se presentan tal como están y no son necesariamente adecuadas para los experimentos de calidad de publicación. Por favor, háganos saber si tiene la intención de usar este código suscribiéndose a nuestra lista de correo. A continuación, le mantendremos (muy ocasionalmente) informado sobre parches de código y posibles mejoras en la configuración. Directrices para el uso del código modelo Nuestro código está disponible gratuitamente para su descarga y uso. Tenga en cuenta, sin embargo, que se trata de un trabajo en progreso y muchas personas contribuyen a su desarrollo. Es importante señalar cuánto ha contribuido al progreso el esfuerzo de grupo en todos los diferentes aspectos del modelado de mdash. Desde las personas que conciben los nuevos desarrollos, las personas que los codifican, las personas que aplican el modelo a las nuevas cuestiones científicas, las personas que encuentran los errores inevitables, las que procesan los datos y analizan los diagnósticos, son esenciales para Manteniendo el proyecto viable. Esto debe reflejarse en la decisión sobre coautoría y reconocimientos. Los tres documentos de descripción principales para el diseño de ModelE2, las simulaciones históricas y futuras se publican ahora y la autoría para estos trabajos fue muy inclusiva. Muchos otros documentos de descripción básica para nuevos desarrollos (química, biología oceánica, aerosoles, etc.) también se publican ahora. No todos los documentos posteriores deben incluir a todos los que contribuyeron a cualquier parte del modelo, pero juzgar el nivel de contribución y cómo debe ser reconocido puede ser complicado y puede conducir a complicaciones innecesarias. Los autores necesitan trabajar estas cosas individualmente, pero algunas consideraciones generales son dignas de pensar: Si la gente hace contribuciones sustantivas a la idea para un papel, el trabajo, la discusión o la escritura, deben ser co-autores. Coautoría honoraria para los conductores de grupo / IPs, si las condiciones anteriores no tienen, no se recomienda. Si la gente le ayuda de una manera menor con los modelos corrientes, un programa de análisis, un cálculo, o un poco de edición de luz, etc deben (al menos) ser reconocido. Si está construyendo desarrollos que ya han sido publicados, obviamente debe hacer referencia a los documentos relevantes, pero si está utilizando una nueva funcionalidad que aún no ha sido descrita en la literatura, probablemente sea mejor discutir esto con los desarrolladores directamente sobre su Las expectativas, incluso si no ayudan directamente con su papel. El uso de una funcionalidad sustancialmente inédita, aunque se modifique, sin reconocimiento ni discusión, es fuertemente desalentado. Estas son sólo directrices y no deben tomarse como definitivas. Determinar si una contribución es sustantiva es inevitablemente subjetivo. Pero si hay que hacer juicios, trate de hacerlos en discusión con las personas involucradas. Eso generalmente evita cualquier problema que pueda surgir más tarde. En general, debemos esforzarnos por no dar por sentados los esfuerzos del grupo o, inadvertidamente, dar esa impresión. El tiempo que se toma para reconocer las contribuciones de otros pueblos es a menudo tiempo bien invertido y cuesta poco. Documentación de ModelE La documentación se incluye en la distribución (en el directorio doc /), y se incluye a continuación para referencia. Los requisitos del sistema y la configuración de la distribución para cualquier nuevo sistema se discuten en detalle. Tenga en cuenta que estos documentos están en proceso de actualización y se está creando un nuevo Manual del usuario. Otros documentos disponibles incluyen: Documentación general La documentación del modelo en la literatura suele ser por componente, con sólo periódicos generales ocasionales sobre todo el sistema. Los artículos generales más recientes sobre la especificación CMIP5 de ModelE y los resultados se dan en los siguientes artículos: Schmidt, G. A. M. Kelley, L. Nazarenko, R. Ruedy, G. L. Russell, I. Aleinov, M. Bauer, S. E. Bauer, M. K. Bhat, R. Bleck, V. Canuto, Y.-H. Chen, Y. Cheng, T. L. Clune, A. Del Genio, R. de Fainchtein, G. Faluvegi, J. E. Hansen, R. J. Healy, N. Y. Kiang, D. Koch, A. A. Lacis, A. N. LeGrande, J. Lerner, K. K. Lo, E. E. Matthews, S. Menon, R. L. Miller, V. Oinas, A. O. Oloso, J. P. Perlwitz, M. J. Puma, W. M. Putman, D. Rind, A. Romanou, M. Sato, D. T. Shindell, S. Sun, R. A. Syed, N. Tausnev, K. Tsigaridis, N. Unger, A. Voulgarakis, M.-S. Yao y J. Zhang, 2014: Configuración y evaluación de las contribuciones de GISS ModelE2 al archivo CMIP5. J. Adv. Modelo. Sistema de la Tierra 6. no. 1, 141 - 184, doi: 10.1002 / 2013MS000265. Shindell, D. T. O. Pechony, A. Voulgarakis, G. Faluvegi, L. Nazarenko, J.-F. Lamarque, K. Bowman, G. Milly, B. Kovari, R. Ruedy, y G. Schmidt, 2013: La interacción del ozono y la química del metano en GISS-E2 simulaciones climáticas históricas y futuras. Atmos. Chem. Phys. 13. 2653 - 2689, doi: 10.5194 / acp - 13 - 2653 - 2013. Kim, D. A. Del Genio y M.-S. Yao, 2011. Esquema de Convección Húmeda en ModelE2. Nota tecnica. (Pdf) Miller, R. L. G. A. Schmidt, L. S. Nazarenko, N. Tausnev, S. E. Bauer, A. D. Del Genio, M. Kelley, K. K. Lo, R. Ruedy, D. T. Shindell, I. Aleinov, M. Bauer, R. Bleck, V. Canuto, Y.-H. Chen, Y. Cheng, T. L. Clune, G. Faluvegi, J. E. Hansen, R. J. Healy, N. Y. Kiang, D. Koch, A. A. Lacis, A. N. LeGrande, J. Lerner, S. Menon, V. Oinas, C. Peacuterez Garciacutea-Pando, JP Perlwitz, MJ Puma, D. Rind, A. Romanou, GL Russell, M. Sato, S. Sun, K. Tsigaridis, N. Unger, A. Voulgarakis, M.-S. Yao, y J. Zhang, 2014: CMIP5 simulaciones históricas (1850-2012) con GISS ModelE2. J. Adv. Modelo. Sistema de la Tierra 6. no. 2, 441 - 477, doi: 10.1002 / 2013MS000266. Nazarenko, L. G. A. Schmidt, R. L. Miller, N. Tausnev, M. Kelley, R. Ruedy, G. L. Russell, I. Aleinov, M. Bauer, S. Bauer, R. Bleck, V. Canuto, Y. Cheng, T. L. Clune, A. D. Del Genio, G. Faluvegi, J. E. Hansen, R. J. Healy, N. Y. Kiang, D. Koch, A. A. Lacis, A. N. LeGrande, J. Lerner, K. K. Lo, S. Menon, V. Oinas, JP Perlwitz, MJ Puma, D. Rind, A. Romanou, M. Sato, DT Shindell, S. Sun, K. Tsigaridis, N. Unger, A. Voulgarakis, M.- S Yao, y J. Zhang, 2015: Cambio climático futuro bajo escenarios de emisiones de RCP con GISS ModelE2. J. Adv. Modelo. Sistema de la Tierra Temprano en línea, doi: 10.1002 / 2014MS000403. Artículos anteriores relacionados con el modelo CMIP3 son los siguientes: Schmidt, G. A. R. Ruedy, J. E. Hansen, I. Aleinov, N. Bell, M. Bauer, S. Bauer, B. Cairns, V. Canuto, Y. Cheng, A. Del Genio, G. Faluvegi, A. D. Friend, T. M. Hall, Y. Hu, M. Kelley, N. Y. Kiang, D. Koch, A. A. Lacis, J. Lerner, K. K. Lo, R. L. Miller, L. Nazarenko, V. Oinas, J. P. Perlwitz, Ju. Perlwitz, D. Rind, A. Romanou, G. L. Russell, Mki. Sato, D. T. Shindell, P. H. Stone, S. Sun, N. Tausnev, D. Thresher y M.-S. Yao 2006. Simulaciones atmosféricas actuales usando GISS ModelE: Comparación con datos in situ, satélites y reanálisis. J. Clima 19. 153-192. Aleinov, I. y G. A. Schmidt 2006. Isótopos de agua en el modelo de superficie terrestre GISS ModelE. Planeta Global. Cambio 51. 108-120, doi: 10.1016 / j. gloplacha.2005.12.010. Koch, D. G. A. Schmidt, y C. V. Campo 2006. Azufre, sal marina y aerosoles de radionúclidos en GISS ModelE. J. Geophys. Res. 111. D06206, doi: 10.1029 / 2004JD005550. Miller, R. L. R. V. Cakmur, J. P. Perlwitz, I. V. Geogdzhayev, P. Ginoux, K. E. Kohfeld, D. Koch, C. Prigent, R. Ruedy, G. A. Schmidt e I. Tegen 2006. Aerosoles de polvo mineral en el modelo de circulación general atmosférica de la NASA Goddard Institute for Space Sciences Model. J. Geophys. Res. 111. D06208, doi: 10.1029 / 2005JD005796. Shindell, D. T. G. Faluvegi, N. Unger, E. Aguilar, G. A. Schmidt, D. M. Koch, S. E. Bauer y R. L. Miller, 2006: Simulaciones de condiciones preindustriales, actuales y 2100 en el modelo G-PUCCINI de composición y clima de la NASA GISS. Atmos. Chem. Phys. 6. 4427 - 4459, doi: 10.5194 / acp - 6-4427-2006. Hay más documentación disponible en la distribución. Por favor, háganos saber si alguna de la información de estos archivos está desfasada o incompleta. NOTA: estamos actualizando la documentación mdash por favor disculpe cualquier información desactualizada. Visor de código F90 Actualmente, sólo el código del modelo de la versión AR4 puede verse como páginas web, creadas con el paquete de software f90t0html. El código fuente correspondiente a la configuración básica de la versión AR5 estará disponible en una fecha posterior. Siéntase libre de notificarnos de cualquier error que pueda encontrar Source Code Repository Ver código fuente en el repositorio (acceso limitado a usuarios aprobados dentro del dominio nasa. gov) para las últimas actualizaciones. Este enlace le permite ver todos los archivos de origen actualmente en el repositorio central de Git junto con sus versiones anteriores. También puede hacer comparaciones entre diferentes versiones del mismo archivo. Configuraciones y descripciones del modelo CMIP Configuración y descripción del CMIP6 La descripción de las configuraciones planificadas para las contribuciones de GISS al archivo CMIP6 se ​​puede encontrar aquí. A medida que este proyecto se desarrolla y como los datos de salida se ponen a disposición a través del ESGF y en otros lugares, esta página es donde se publicarán las actualizaciones. CMIP5 Configuración y descripción La descripción de las configuraciones para las contribuciones de GISS al archivo CMIP5 se puede encontrar aquí. Los archivos de condición inicial y de límite para estas configuraciones (y muchos otros) se pueden descargar desde el portal NCCS. La salida de las simulaciones CMIP5 está disponible a través de los nodos de la Federación de la Red del Sistema Terrenal (ESGF) en la NASA GSFC y LLNL. También hay acceso directo ftp a nuestros datos (envíenos un correo electrónico para obtener más detalles). Configuración y descripción de CMIP3 GISS presentó una serie de configuraciones diferentes al repositorio de datos del modelo CMIP3 en PCMDI. La información sobre las configuraciones y sobre las actualizaciones y los problemas conocidos se proporcionan en la página de simulaciones de ModelE CMIP3. La versión congelada del código ModelE que se utiliza para las simulaciones CMIP3 y los controles para los documentos de descripción del modelo se denomina ModelE1 (versión interna 3.0, fechada el 1 de febrero de 2004). Este código se puede descargar libremente (como un archivo gzip-ed tar 1.2 MB) desde modelE1.tar. gz. El límite y las condiciones iniciales para la versión CMIP3 se pueden descargar de fixed. tar. gz (191 MB). Esta es una gran cantidad de datos debido a cosas como las concentraciones transitorias de aerosoles tridimensionales, etc. Una selección más amplia de datos de entrada (que abarcan muchas configuraciones diferentes, pero sobre todo para una base de código más actualizada están disponibles aquí. De estos datos disponibles internamente, por lo que si no encuentra la configuración que desea, háganoslo saber y tal vez podamos ayudarle Si necesita más detalles sobre estas configuraciones, lea los documentos enviados o póngase en contacto con nosotros como se describe Otras Simulaciones de ModelE Los resultados de varias simulaciones de ModelE llevadas a cabo por los científicos de GISS pueden encontrarse en la sección Datasets del sitio web de GISS Contactos Por favor, responda a todas las preguntas sobre el código de ModelE para: