Новая методика нацелена на численные ошибки, связанные с эволюцией во времени в моделях погоды и климата

Ученые из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории, Национальных лабораторий Сандия и Мичиганского университета разработали новую методику, которая эффективно измеряет и идентифицирует ошибки, связанные с разрешением по времени, в сложнейших моделях погоды и климата. Применение этого метода к Community Atmosphere Model version 5 (CAM5) показало, что основной источник таких ошибок кроется в расчетах, представляющих стратиформные облака — обширные слоистые облака, приносящие затяжные дожди.

Проблема частоты вычислений хорошо известна климатологам: было показано, что она может изменить оценку моделями роста глобальной средней температуры поверхности при удвоении концентрации CO₂ в два раза. До сих пор отсутствие эффективных методов анализа этой проблемы препятствовало ее тщательному изучению. Новая методика — тест на сходимость по шагу времени — позволяет понять сложные взаимодействия между компонентами модели и найти коренную причину численных артефактов.

"Наша методика делает возможным понимание определенных сложных взаимодействий между компонентами модели и идентификацию первопричины численных артефактов", — отметил ведущий автор исследования, атмосферный ученый из PNNL доктор Хуи Ван. В ходе исследования ученые провели множество коротких симуляций с CAM5, варьируя частоту расчетов от стандартных 30 минут до 1 секунды, и диагностировали ошибки, сравнивая результаты с симуляцией с самой высокой частотой вычислений.