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Cuantificando el Papel de la Variabilidad Interna del Modelo de Año a Año en la Estimación de los Efectos Radiativos de los Aerosoles Antropogénicos

Autores: Shi, Xiangjun; Zeng, Yuxi

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Astronomía

Palabras clave

Modelo
Variabilidad interna
Aerosol antropogénico
Forzamiento radiativo efectivo
Simulaciones
Modelo climático

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 6

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La variabilidad interna del modelo de año a año (en adelante, variabilidad interna) es una fuente significativa de incertidumbre al estimar la forzamiento radiativo efectivo (ERF) de los aerosoles antropogénicos. En este estudio, investigamos el impacto de la variabilidad interna utilizando simulaciones de grandes conjuntos (600 años en total) con el mismo modelo climático bajo forzamientos de aerosoles antropogénicos prescritos. Una comparación de las magnitudes (es decir, la desviación estándar) de estas influencias confirma que la variabilidad interna tiene impactos insignificantes en el forzamiento radiativo instantáneo (RF) diagnosticado por llamadas de radiación dobles, pero tiene impactos considerables en la estimación del ERF a través de ajustes rápidos (ADJ). Aproximadamente la mitad de las cuadrículas del modelo exhiben una fuerte influencia de la variabilidad interna en el ERF (> 5 W m). Estas fuertes variabilidades internas conducen a una probabilidad del 50% de que el cambio lineal a 30 años pueda alcanzar 2 W m y el cambio lineal a 10 años pueda alcanzar 4 W m. Una simulación de 50 años puede proporcionar un mapa medio anual relativamente estable del ERF (ERF = ADJ + RF), pero falla para el ADJ. Las áreas estadísticamente significativas en los mapas medios anuales tanto del ERF como del ADJ de una simulación de 10 años exhiben inestabilidad con evidentes características caóticas. Los conocimientos derivados de nuestro análisis ayudan a evaluar la estabilidad del ERF modelado y contribuyen al diseño de experimentos comparativos.

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