Mô hình hóa khí hậu

Chương 2. Lịch sử về các mô hình khí hậu1. Nhập môn mô hình hóa khí hậu2. Các dạng mô hình khí hậu3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu5. Tham số hóa các quá trình khí hậu6. Mục đích của mô hình hóa

Chương 2. Lịch sử về các mô hình khí hậu

1. Nhập môn mô hình hóa khí hậu• Mọi mô hình khí hậu đều cố gắng biểu diễn nhiều quá trình

tạo nên khí hậu

• Mục đích là để hiểu được các quá trình đó và để dự báoảnh hưởng của những biến đổi và các mối tương tác

• Việc này được thực hiện bằng cách mô tả hệ thống khí hậudưới dạng những nguyên lý cơ bản của vật lý, hóa học vàsinh học

• Mô hình số có thể được xem như là một loạt các phươngtrình biểu diễn các định luật này

• Nói chung các mô hình khí hậu được phát triển và ứngdụng muộn, đòi hỏi máy tính mạnh và kết quả chỉ gần đúng

1. Nhập môn mô hình hóa khí hậu

1.1 Sự cần thiết phải đơn giản hóa

• Vì nhiều lý do, các mô hình cần phải được đơn giản hóathế giới thực

• Các quá trình của hệ thống khí hậu không được hiểu biếtmột cách đầy đủ, mặc dù biết là nó rất phức tạp

• Các thành phần của hệ thống khí hậu tương tác vớinhau tạo ra các quá trình hồi tiếp, vì vậy việc giải hệ cácphương trình đòi hỏi phải có máy tính

• Việc giải hệ xuất phát từ một trạng thái ban đầu nào đóvà khảo sát ảnh hưởng của những biến đổi trong mộtthành phần cụ thể của hệ thống khí hậu

1. Nhập môn mô hình hóa khí hậu

1.1 Sự cần thiết phải đơn giản hóa

• Điều kiện biên, ví dụ bức xạ mặt trời, nhiệt độ bề mặtbiển hoặc phân bố thực vật trong trường hợp khí quyển, hoặc trường độ sâu và gió khí quyển trong trường hợpđại dương, là tập hợp các số liệu quan trắc hoặc từ cácmô phỏng khác

• Những số liệu này ít khi có đầy đủ hoặc khó đảm bảo đủđộ chính xác để chỉ rõ một cách đầy đủ các điều kiện môitrường

• Đó cũng là lý do tồn tại tính không chắc chắn (tính bấtđịnh) vốn có của kết quả

1. Nhập môn mô hình hóa khí hậu

1.1 Sự cần thiết phải đơn giản hóa

• Các mô hình khí hậu qui mô lớn kết hợp (couple) hiệnnay được thiết kế để mô phỏng khí hậu Trái đất đã đưavào khá đầy đủ các thành phần trong hệ thống khí hậu

• Tất cả những tương tác giữa các thành phần cần phảiđược phân tích, tổng hợp để phát triển những mô hìnhnhư vậy

• Tuy nhiên điều đó làm nảy sinh những vấn đề rất lớn vìnhững tương tác này xảy ra trên nhiều qui mô thời giankhác nhau

• Do đó việc đơn giản hóa trong các mô hình là cần thiết

1. Nhập môn mô hình hóa khí hậu

1.1 Sự cần thiết phải đơn giản hóa

• Việc đơn giản hóa có thể được thực hiện bằng nhiềucách

• Nói chung có hai nhóm vấn đề cần đơn giản hóa:

• Đơn giản hóa chính các quá trình có liên quan: Mộtvài quá trình có thể được mô tả thông qua cácphương trình vật lý, nhưng có những quá trình kháccần phải biểu diễn gần đúng

• Độ phân giải (mục sau)

1. Nhập môn mô hình hóa khí hậu

1.2 Độ phân giải không gian và thời gian

• Độ phân giải của mô hình càng mịn càng tạo ra kết quảsát thực hơn, song lại đòi hỏi phải có số liệu đầy đủ vàthời gian tính toán lâu hơn

• Việc tăng độ phân giải không gian phải phù hợp vớibước thời gian tích phân

• Để giải quyết vấn đề này phải có máy tính mạnh

Chương 2. Lịch sử về các mô hình khí hậu

2. Các dạng mô hình khí hậu• Những thành phần quan trọng cần phải được xem xét

khi xây dựng và hiểu được một mô hình hệ thống khíhậu là:

1) Bức xạ: Bức xạ mặt trời đi vào và sự hấp thụ nó bởikhí quyển hoặc đại dương và phát xạ sóng dài cầnphải được kiểm soát, điều khiển

2) Động lực học: Vận chuyển năng lượng xung quanhTrái đất do gió và dòng chảy đại dương (đặc biệt từvĩ độ thấp đến vĩ độ cao) và vận chuyển thẳng đứng(tức rối qui mô nhỏ, đối lưu và sự hình thành nướcsâu)

2. Các dạng mô hình khí hậu3) Các quá trình bề mặt: Bao gồm biển, băng tuyết,

thực vật trên đất liền và sự biến đổi của albedo, sựphát xạ và trao đổi năng lượng và ẩm giữa bề mặt vàkhí quyển

4) Hóa học: Các thành phần hóa học của khí quyển vàsự tương tác với các thành phần khác (tức sự traođổi carbon giữa khí quyển, đại dương và đất liền)

5) Độ phân giải không gian và thời gian: Bước thời giancủa mô hình và độ phân giải ngang và đứng

2. Các dạng mô hình khí hậu• Có bốn dạng mô hình cơ bản là:

1) Các mô hình cân bằng năng lượng (EBMs): là các môhình 0 chiều hoặc 1 chiều dự báo nhiệt độ bề mặt(chính xác hơn là nhiệt độ mực biển) như là hàm củacân bằng năng lượng Trái đất

• Trong trường hợp 1 chiều, các mối quan hệ đơngiản được sử dụng để tính phân bố cân bằng nănglượng trong mỗi dải vĩ độ

2. Các dạng mô hình khí hậu• Có bốn dạng mô hình cơ bản là:

2) Các mô hình một chiều như các mô hình bức xạ-đốilưu (RC) và các mô hình cột đơn (SCMs) chú trọng cácquá trình thẳng đứng

• Các mô hình RC thường tính profile nhiệt độ(thường là trung bình toàn cầu) bằng cách mô hìnhhóa dạng hiện các quá trình bức xạ và “hiệu chỉnhđối lưu” bằng cách thiết lập lại gradient nhiệt độthẳng đứng

• Các SCMs là những mô hình được “trích” từ các môhình ba chiều và đưa vào tất cả các quá trình có thểmô hình hóa trong mô hình ba chiều nhưng khôngcó truyền năng lượng theo phương ngang

2. Các dạng mô hình khí hậu• Có bốn dạng mô hình cơ bản là:

3) Các mô hình hạn chế số chiều: Có rất nhiều dạng khácnhau.

• Cổ nhất là mô hình động lực thống kê (SD), xử lýhiện (explicit) các quá trình bề mặt và động lực họctrung bình theo phương ngang và giải theo phươngthẳng đứng cho khí quyển

• Các mô hình này có xuất phát điểm là để hợp nhấtcác phản ứng hóa học trong các mô hình toàn cầuvà hiện đang được sử dụng trong một số mô hìnhtoàn cầu có độ phức tạp vừa phải (EMICs)

2. Các dạng mô hình khí hậu• Có bốn dạng mô hình cơ bản là:

4) Các mô hình hoàn lưu toàn cầu - Global circulation models (GCMs)• Bản chất ba chiều của khí quyển và đại dươngđược kết hợp chặt chẽ

• Các mô hình này có thể là các mô hình kết hợp đầyđủ khí quyển-đại dương hoặc mô hình hệ thống khíhậu kết hợp (coupled climate system models), hoặcđể thử nghiệm và đánh giá như các mô hình hoànlưu khí quyển hoặc đại dương độc lập

• Những mô hình này cố gắng mô phỏng nhiều quátrình nếu có thể, và tạo ra bức tranh ba chiều tiếntriển theo thời gian của trạng thái KQ và Đại dương

• Hình chóp mô hình hóakhí hậu. Vị trí của môhình trên hình chóp biểuthị độ phức tạp theo 4 quá trình tương tác cơbản (động lực học, bứcxạ, bề mặt và đại dươngvà hóa học). Hướng đilên chỉ sự tương tác lớnhơn giữa các quá trìnha) Vị trí của các dạng mô

hình khác nhaub) Ví dụ từ tài liệu tham

khảo và vị trí của chúngtrên hình chóp

2. Các dạng mô hình khí hậu2.1 Các mô hình cân bằng năng lượng (EBMs)

• Những mô hình này là phương tiện để nâng cao hiểu biếtvề hệ thống khí hậu và để phát triển việc tham số hóa vàcác phương pháp ước lượng độ nhạy cho những mô hìnhthực và phức tạp hơn

• EBMs nói chung là một chiều – biến đổi theo vĩ độ, bỏ qua biến động theo phương thẳng đứng

• Biến dự báo là nhiệt độ bề mặt

• Phương trình cơ bản đối với cân bằng năng lượng tại mỗivĩ độ là

2. Các dạng mô hình khí hậu2.1 Các mô hình cân bằng năng lượng (EBMs)

Trong đó:

• Cm là nhiệt dung của hệ thống và cần phải được hiểunhư là quán tính nhiệt của hệ thống

• R↑, R↓ tương ứng là thông lượng bức xạ đến và đi

• φ là vĩ độ đang xét• Thông lượng bức xạ tại bề mặt Trái đất cần phải được

tham số hóa một cách thận trọng vì các điều kiện theophương thẳng đứng không được xem xét trong mô hình

• Để mở rộng phạm vi, ảnh hưởng của sự biến đổi nhiệt độtheo phương thẳng đứng được xử lý một cách ẩn

2. Các dạng mô hình khí hậu2.1 Các mô hình cân bằng năng lượng (EBMs)

• Trong điều kiện trời quang, hiệu ứng đối lưu có xu hướngđảm bảo rằng gradient thẳng đứng của nhiệt độ được duytrì hằng số

• Tuy nhiên lượng mây chỉ phụ thuộc yếu vào nhiệt độ bềmặt nên albedo mây chỉ được tính đến một phần trong môhình

• Cụ thể, mây ở các vùng có nhiệt độ cao như ITCZ sẽ đượcbỏ qua khi tham số hóa albedo trong EBMs

• Động lực học khí quyển không được mô hình hóa, mà giảthiết rằng gần đúng “khuếch tán” là đủ để đưa vào vậnchuyển nhiệt

2. Các dạng mô hình khí hậu2.1 Các mô hình cân bằng năng lượng (EBMs)

• Gần đúng này liên kết trực tiếp dòng năng lượng vớigradient theo vĩ độ của nhiệt độ

• Dòng này thường được biểu diễn là tỷ lệ với độ lệch củanhiệt độ theo đới T so với nhiệt độ trung bình toàn cầu

• Khi sử dụng mô hình để tính trung bình năm, albedo bềmặt cần được xem là hằng số theo vĩ độ

• Mô hình cũng có thể được sử dụng để tính cho các mùa. Khi đó albedo sẽ biến thiên theo nhiệt độ để mô phỏng ảnhhưởng của sử biến đổi băng biển và mở rộng vùng tuyếtphủ

2. Các dạng mô hình khí hậu2.2 Các mô hình bức xạ-đối lưu một chiều (RC)

• Các RC là cách tiếp cận mô hình hóa đơn giản khác

• Một chiều ở đây được hiểu là biến thiên theo vĩ độ

• Các RC được thiết kế với sự nhấn mạnh nhiệt độ bề mặttrung bình toàn cầu, mặc dù nhiệt độ ở các mực khí quyểnkhác nhau cũng có thể nhận được

• Điểm nhấn chính trong các mô hình này là tính rõ ràng(hiện) các dòng bức xạ mặt trời và bức xạ Trái đất

• Chi tiết hơn sẽ được xét sau

• Tham khảo thêm: Giáo trình Khí hậu học

2. Các dạng mô hình khí hậu2.3 Các mô hình hạn chế số chiều

• Điển hình là các mô hình có hai chiều theo phương nganghoặc phương thẳng đứng và một phương ngang

• Phổ biến hơn là kết hợp mô hình EBM có một chiều phụthuộc vĩ độ và RC có một chiều theo phương thẳng đứng

• Những mô hình này có xu hướng đưa vào tham số hóathực hơn vận chuyển năng lượng theo vĩ độ

• Hoàn lưu chung được giả thiết chủ yếu là các dòng cơ bảngiữa các vĩ độ, được mô tả khi kết hợp các công thức lýthuyết và thực nghiệm

• Với cách tiếp cận đó, các mô hình này còn được gọi là môhình động lực thống kê (SD)

2. Các dạng mô hình khí hậu2.4 Các mô hình hoàn lưu chung (GCMs)

• Mục đích của các GCMs là tính toán đặc trưng ba chiềuđầy đủ khí quyển hoặc đại dương

Minh họa những đặc điểm chính của các mô hình hoànlưu khí quyển (a) và đại dương (b)

• Sơ đồ mô hình toán học mô hình hóa hệ thống khí hậu

• Minh họa nhữngđặc trưng cơ bảncủa mô hình khíhậu ba chiều

• Khí quyển và đạidương được chiathành các cột

• Các quá trìnhtương tác với nhauvà có sự trao đổithông lượng trongtừng cột và giữacác cột

• Độ phân giải củacác mô hình KQ vàĐại dương là khácnhau

• Minh họa các quá trình trong một cột mô hình. Hầu hết các mô hình có 2 dạng mây được xử lý. Trong ví dụ này độ ẩm đất được mô hình hóa chocác lớp đất, aerosol tần đối lưu và tầng bình lưu cũng được đưa vào

Mô hình hóa các quá trình trong hệ thống khí hậu

Cácthànhphầnchínhtrong môhình khíhậu hiệnnay

• Phươngpháp rờirạc hóa vàtham sốhóa cácquá trìnhvật lý trongmô hình

• Lưới tính trong mô hình

• Đưa vào nhiều quá trình hơn: Hóa học, biến đổi sử dụng đất,…

A comparison between NWP models and GCMscontrasts NWP GCM

goal to predict weather to predict climatespatial coverage regional or global globaltemporal range days years

spatial resolution variable (20-100 km) usually coarserelevance of initial conditions high lowrelevance of clouds, radiation low highrelevance of surface (land, ice,

ocean...)low high

relevance of ocean dynamics low highrelevance of model stability low high

time dimension essential ignoredsimilarities

physics equations of motion (plus radiative transfer equations, water conservation equations ..)

method Finite difference expression of continuous equations, or spectral representation; run prognostically

output state variables and motion of the atmosphere in 3 dimensions

maximum time step controlled by spatial resolution (CFL condition)

2. Các dạng mô hình khí hậu2.5 Đồng vị bền và mối tương tác sinh địa hóa

• Nhiều vài trò của sinh quyển có tầm quan trọng đối với khíhậu, bao gồm:

• sự trao đổi CO2 và các yếu tố khác;

• sự truyền ẩm từ đất vào khí quyển;

• sự thay đổi albedo dẫn đến sự biến đổi lượng bức xạmặt trời hấp thụ được của hệ thống khí hậu;

• sự thay đổi độ gồ ghề bề mặt dẫn đến những biến đổitrong trao đổi động lượng

• Bản chất tương tác của đời sống thực vật cũng chỉ thực sựmới được đưa vào các mô hình khí hậu gần đây

2. Các dạng mô hình khí hậu2.5 Đồng vị bền và mối tương tác sinh địa hóa

• Gần đây các nhà mô hình đã tiếp tục đưa vào các mô hìnhsinh thái và đã tạo ra được những đặc điểm qui mô dướilưới của tương tác sinh quyển lục địa

• Mặc dù còn mới sơ khai, các mô hình tương tác sinhquyển này đã cung cấp những dự báo hữu ích về phảnứng của sinh quyển đối với khí hậu như khả năng làm giatăng CO2 trong tương lai của sinh quyển

• Việc theo dõi các đồng vị khác nhau trong chu trình nướcđã minh họa những khía cạnh khác nhau của mô hình hóasinh – khí hậu và kiểm chứng mô hình

• Việc đo đồng vị cũng đã được sử dụng để làm sáng tỏ cáckhía cạnh của nguồn nước và hóa học lưu vưc Amazon

• Figure 2.6 The hydrological cycle of the Amazon forest from a traditional viewpoint (left) and from an isotopic viewpoint (right). In an isotopic view, the moisture fluxes must be differentiated into fractionating (separates heavier and lighter isotopes) and non-fractionating (no preferential separation) processes. This fractionation can be seen in the values of the fractions (y, t, i, s and x) of total rainfall (R). Typical values for y are between 0.25 and 0.35 and in the Amazon t + i >> s + x because non-fractionating processes dominate (resulting in the gradient shown in Figure 2.5b)

3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu• Các mô hình khí hậu được phát triển từ đơn giản đến

phức tạp• Norman Phillips đã tính hoàn lưu toàn cầu kinh điển từ

giữa những năm 1950• Ông đã thành công, nhưng mô hình của ông rất hạn chế vì

máy tính chỉ có 5 kilobytes bộ nhớ• Mô hình khí quyển của ông là một hình trụ để bỏ qua tính

phức tạp hình học với đốt nóng ở đáy và làm lạnh ở đỉnh• Kết quả của ông đã chứng minh rằng có thể mô phỏng

chuyển động của khí quyển trên qui mô thời gian hàng thángvà dài hơn

• Thí nghiệm này đã dẫn đến việc phát triển mô hình hoàn lưuchung đầu những năm 1960 đồng thời với các mô hình RC đầu tiên

3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu• Trước năm 1969: Các mô hình cân bằng năng lượng

không được mô tả trong các tài liệu• Năm 1970: Các mô hình 2 chiều SD được đưa ra thảo

luận• Những năm 1990: Các mô hình 2 chiều SD được thay đổi

biến thành các mô hình có độ phức tạp vừa phải EMICs, và là nhóm mô hình phát triển nhanh nhất

• Trong những năm 1950 và khoảng năm 1960: Các môhình khí hậu hoàn lưu chung khí quyển đầu tiên đượcnhận trực tiếp từ các mô hình số được thiết kế cho dự báothời tiết hạn ngắn

3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu

• Ý tưởng được hình thành là để tích phân các sơ đồ sốdự báo thời tiết cho thời kỳ dài hơn

• Thực tế khó có thể định rõ điểm giao thời trong nhiềunhóm mô hình hóa

• Chẳng hạn, Syukuro Manabe tham gia vào GFDL củaNOAA vào năm 1959 để hợp tác trong những nỗ lựcdự báo thời tiết số, và đã trở thành một trong nhữngnhà lãnh đạo của thế giới trong cộng đồng mô hình hóakhí hậu

3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu• Các nhà khoa học quan tâm đến việc mở rộng các sơ đồ

dự báo số để đưa vào các miền tính toàn cầu hoặc báncầu cũng đã nghiên cứu cân bằng nhiệt và bức xạ của hệthống Trái đất – khí quyển

• Đó là những nghiên cứu thúc đẩy việc thiết kế các mô hìnhRC do Manabe dẫn đầu lần đầu tiên được công bố vàonăm 1961

• Các công trình khác như Julián Adem, cũng mở rộng miềncho các sơ đồ dự báo số để nhận được các mô hình khíhậu toàn cầu

• Mô hình nhiệt động phân giải thấp được mô tả đầu tiên bởiAdem vào 1965 là một dạng lý thú của mô hình khí hậu

3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu

• Mikhail Budyko và William Sellers đã công bố bản mô tảhai EBMs tương tự vào năm 1969

• Các mô hình này không phụ thuộc vào những khái niệm đãthiết lập cho các mô hình dự báo thời tiết số mà cố gắngmô phỏng bản chất của hệ thống khí hậu bằng cách đơngiản hơn

• Vào đầu những năm 1970, một nhóm các nhà mô hình khíhậu do John Green dẫn đầu, thích thiết kế các SD tươngđối đơn giản độ phân giải thấp để sử dụng minh họa bảnchất của sự tương tác giữa các sóng dài dừng cưỡng bứcvà sự di chuyển của các hệ thống thời tiết

3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu• Khoảng năm 1980 tính đa dạng của các mô hình khí hậu

dường như bị lu mờ bởi một dạng: các mô hình hoàn lưuchung khí quyển GCM

• Tuy nhiên, vào khoảng giữa đến cuối những năm 1980 một loạt các sự cố về độ chính xác của kết quả nảy sinh vìnhững lý do sai lệch bởi tính chất phi tuyến mạnh và quáphức tạp của các mô hình này đã thúc đẩy nhiều nhóm môhình hóa quay trở lại, đi theo trình tự hiểu biết để cố gắngcô lập bản chất của các quá trình tạo nên kết quả mà nóđược quan sát thấy từ nhiều mô hình hơn

3. Lịch sử mô hình hóa khí hậu• Năm 1969, Kirk Bryan ở GFDL đã phát triển một mô hìnhđại dương và nó đã trở thành cơ sở cho hầu hết các môhình hoàn lưu chung đại dương ngày nay.

• Mô hình đã được sửa đổi và trở thành mô hình Bryan–Cox–Semtner được biết đến một cách rộng rãi

• Quá trình tiến triểncủa các mô hình khíhậu

4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu• Một giai đoạn quan trọng trong việc phát triển các mô hình

khí hậu là thực hiện một loạt kiểm nghiệm độ nhạy• Các nhà mô hình khảo sát động thái của hệ thống khí hậuđược mô hình hóa của họ bằng cách thay đổi một thànhphần và nghiên cứu ảnh hưởng của sự biến đổi đó đối vớikhí hậu của mô hình

4.1 Trạng thái cân bằng khí hậu• Một ví dụ là: Sự biến đổi albedo α như là hàm của nhiệt độ

trung bình toàn cầu trong EBM• Trên nhiệt độ Tg nào đó hành tinh không có băng và giá trị

của albedo phụ thuộc vào nhiệt độ• Khi lạnh hơn ta hy vọng albedo tăng do kết quả trực tiếp của

việc tăng lớp phủ tuyết và băng• Rốt cuộc Trái đất bị băng phủ hoàn toàn, tại nhiệt độ Ti, và

khi lạnh hơn nữa sẽ dẫn đến albedo không biến đổi

4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu4.1 Trạng thái cân bằng khí hậu

• Điều đó có thể được biểu diễn dưới dạng:

Trong đó: b là mức độ biến đổi của α khi nhiệt độ tăng; Tithường được giả thiết là 273K nhưng có thể nằm trongkhoảng giữa 263 và 283K

• Nếu ta quan tâm tới điều kiện cân bằng, tức khi vế trái củaphương trình (2.1) bằng 0, ta có thể tính R↑ cho một loạt giátrị nhiệt độ và R↓ cho các giá trị của albedo và biểu diễn kếtquả bằng đồ thị

Mọi sự mất cân bằngnhó giữa phần bứcxạ mặt trời bị hấp thụS(1 -α(T)), và phátxạ sọng dài tại đỉnhkhí quyển εσT4 sẽdẫn đến sự biến đổinhiệt độ của hệ vớitốc độ biến đổi ΔT/Δt, là những biến đổi đểđưa nhiệt độ vềtrạng thái cân bằng

4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu4.2 Tính ổn định của kết quả mô hình• Cần thận trọng khi chọn các hằng số cho bất kỳ sơ đồ

tham số hóa nào trong mọi mô hình• Nếu các giá trị được xác định đơn thuần từ bằng chứng

thực nghiệm thì có thể chúng chỉ phù hợp cho hiện tại, kếtquả là mô hình có thể được dùng để dự báo tình huốnghiện tại và do đó ít có khả năng phản ứng một cách thực tếvới các nhiễu động

• Đối với “ổn định bên ngoài” (external stability) ta có thểkiểm nghiệm sự phản ứng của mô hình đối với nhữngnhiễu động trong hằng số mặt trời, vì đây là phương phápthuận tiện để khảo sát cấu trúc mô hình khí hậu

• Nhiệt độ biến đổi do tổng lượngbức xạ mặt trời đến (μS) biến đổi• Hằng số mặt trời giảm đến một giá

trị tới hạn nào đó (μCS) có nghĩa làsố nghiệm bị giảm từ 2 xuống 1

• Dưới μCS không thể có nghiệm. Điểm này được gọi là điểm rẽnhánh

• Khi bức xạ mặt trời nhỏ hơn μCS nhiệt độ thấp đến mức albedo(α(T,φ)) trở nên rất gần hoặc bằng1, và do đó nó không thể trở lại cânbằng năng lượng

• Tuy nhiên, nếu giới hạn nào đó được đưa vào sao cho albedocó thể đạt cao, như trường hợp thông thường, tức α≤0.75, thìnghiệm trở thành cái có thể được mô tả như là Trái đất bị phủbăng

• “Ổn định bên trong” (Internal stability) liên quan với phản ứngcủa mỗi nhánh trên đồ thị đối vớinhững nhiễu động xung quanh cânbằng được tạo ra bởi các nhân tốbên trong• Để xác định nhiệt độ có trở lại cân

bằng sau nhiễu động không ta cóthể sử dụng công thức phụ thuộcthời gian và công nhận giá trị T mớigần với cân bằng khí hậu đã tínhđược tại mức μS đó

• Sự biến đổi này có thể được tính lặp cho đến khi xác địnhđược là các giá trị có trở lại nghiệm T ban đầu hay không

• Nếu nó trở lại được, khi đó nghiệm được gọi là ổn định bêntrong.

• Trên hình chỉ có nhánh trên là ổn định vì mô hình duy trì T tỷ lệvới μS

4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu4.3 Các điều kiện cân bằng và tính truyền ứng (transitivity)

của hệ thống khí hậu• Một mô hình đơn giản có vài hạn chế rất hiển nhiên• Tuy nhiên nó không chỉ thể hiện ở ý nghĩa trong việc phân

tích kết quả của mô hình mà nó còn bộc lộ một vài vấn đềkhái quát hơn liên quan với nghiệm

• Cụ thể, có phải tất cả ba trạng thái cân bằng đã thấy là “ổnđịnh” và có thể duy trì trong một thời gian dài hay không

• Nhiều hệ phi tuyến, thậm chí chúng đơn giản hơn hệ thốngkhí hậu nhiều, có những đặc tính động thái được gọi là“hầu như không truyền ứng” (almost intransitivity)

• Figure 2.9 Động thái của 3 dạng hệ thống khí hậu: Truyền ứng, không truyền ứng và hầu như không truyền ứng, phụ thuộc vàotrạng thái ban đầu. Trong hệ truyền ứng, hai trạng thái đầu khácnhau đều tiến triển về cùng một trạng thái kết quả A. Hệ khôngtruyền ứng biểu thị động thái ngược lại, có nhiều hơn một trạngthái kết quả (phụ thuộc vào trạng thái ban đầu). Đặc trưng củatrạng thái hầu như không truyền ứng là nó tương tự động tháitruyền ứng đối với một khoảng thời gian nào đó và sau đóchuyển sang trạng thái kết quả thay thế khác

Lorenz Butterfly

Figure 2.10 Mặt căt Poincaré từ mô hình khí hậu đơn giản xây dựng bởiEdward Lorenz vào những năm 1960. Hệ thống khí hậu được đặc trưngbởi ba biến (x, y, z), xác định trạng thái của hệ thống trong không gian bachiều. Động thái hỗn loạn bề ngoài của hệ thống thể hiện ở hình trên bêntrái che đậy cấu trúc rõ ràng khi hệ thống được khảo sát trong cả ba chiều. Vì hệ thống không bao giờ lặp lại chính nó một cách chính xác nên cácđường cũng không bao giờ chồng lên chính nó

Một sô tai liệu tham khảo thêm

http://www-das.uwyo.edu/~geerts/cwx/notes/chap12/nwp_gcm.html

• A key problem in GCM (not NWP) modelling is long-term stability, and sensitivity to small changes in surface conditions or radiation input. The atmosphere may be “almost transitive”. This means that it is neither invariant (i.e. intransitive) nor transitive (1). An “almost transitive” system can flip between alternative patterns. The flipping to and from Ice Age conditions is an example. An increase of solar radiation will lead to a rising temperature, to an extent depending on the amount of ice on the surface; an ice cover will reflect much of the extra radiation away, causing less heating, until eventually the heating is sufficient to melt the ice. Conversely, reduced radiation will lower temperatures more if the surface is free of ice, accelerating the formation of ice. The difference between the reluctance of ice melting and the rapidity towards ice formation leads to “hysteresis”: when there is a difference between the radiation inputs at which ice comes and goes, two distinctly different global mean temperatures can arise under the same intermediate radiation inputs, depending on whether the input was waxing or waning (1)

4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu4.4 Các độ đo độ nhạy mô hình khí hậu• Độ lớn và hướng của độ nhạy của mọi mô hình khí hậu đối

với một tác động cho trước là những đặc điểm rất quantrọng• Khái niệm độ nhạy đối với một tác động có thể hiểu

như mức độ và cách phản ứng lại đối với tác động đó• Ví dụ khi bị tiêm, trẻ con có thể khóc và giãy, còn người

lớn thì không• Trong trường hợp lý tưởng, mô hình khí hậu dùng để dự

báo cần có độ nhạy sao cho tương xứng với quan trắc• Tuy nhiên điều đó không dễ kiểm tra

4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu4.4 Các độ đo độ nhạy mô hình khí hậu• Do đó khi ta tin rằng nhiệt độ dự báo của mô hình tăng trong sự

phản ứng lại với việc tăng CO2 gấp đôi hoặc gấp bốn lần, tamuốn biết các mô hình của Sao Kim, sao có hiệu ứng nhà kínhrất lớn, có chính xác không, hoặc các mô hình của Trái đất cóthể dự báo lại chính xác thời kỳ quá khứ khi nồng độ CO2 vàcác khí nhà kính khác lớn hơn ngày nay rất nhiều

• Trong trường hợp đơn giản như tăng CO2 gấp đôi cũng có mộtloạt các độ đo độ nhạy khí hậu khác nhau như:• Sự phản ứng lại khí hậu tạm thời (transient climate response)• Độ nhạy khí hậu cân bằng (lớp xáo trộn đại dương) (equilibrium

climate sensitivity (mixed layer ocean))• Độ nhạy khí hậu hiệu quả (đại dương dưới sâu) (effective climate

sensitivity)• Độ nhạy khí hậu tương đương (equivalent climate sensitivity)

4. Độ nhạy của các mô hình khí hậu4.4 Các độ đo độ nhạy mô hình khí hậu• Do đó khi ta tin rằng nhiệt độ dự báo của mô hình tăng trong sự

phản ứng lại với việc tăng CO2 gấp đôi hoặc gấp bốn lần, tamuốn biết các mô hình của Sao Kim, sao có hiệu ứng nhà kínhrất lớn, có chính xác không, hoặc các mô hình của Trái đất cóthể dự báo lại chính xác thời kỳ quá khứ khi nồng độ CO2 vàcác khí nhà kính khác lớn hơn ngày nay rất nhiều

• Trong trường hợp đơn giản như tăng CO2 gấp đôi cũng có mộtloạt các độ đo độ nhạy khí hậu khác nhau như:• Phản ứng khí hậu tạm thời (transient climate response)• Độ nhạy khí hậu cân bằng (lớp xáo trộn đại dương) (equilibrium

climate sensitivity (mixed layer ocean))• Độ nhạy khí hậu hiệu quả (đại dương dưới sâu) (effective climate

sensitivity)• Độ nhạy khí hậu tương đương (equivalent climate sensitivity)

• Hình 2.11 Ba hình viênphân chứa ba độ đokhác nhau của độ nhạykhí hậu mô hình theoIPCC TAR. Những độnhạy này (biểu thị bởiđộ dài của các bánkính) là: (1) Phản ứngkhí hậu tạm thời; (2) Độ nhạy khí hậu cânbằng, và (3) Độ nhạykhí hậu hiệu quả. Bêntrong mỗi vành các độđo là có thể so sánhđược nhưng giữa vànhviệc so sánh là khônghợp lệ

5. Tham số hóa các quá trình khí hậu• Hệ thống khí hậu là hệ vật lý/hóa học/sinh học có vô số bậc tự

do• Mọi cố gắng mô hình hóa một hệ quá phức tạp như vậy là đầy

nguy hiểm• Đáng tiếc là ta cần biểu diễn một phần riêng biệt hoặc thông

thường hơn là nhiều phần riêng biệt của hệ thống phức tạpbằng các biểu thức toán học không chính xác hoặc bán thựcnghiệm

• Tồi tệ hơn là cần bỏ qua hoàn toàn nhiều bộ phận của hệ phứctạp và quá phức tạp

• Quá trình biểu diễn không chính xác hoặc bán thực nghiệm nàyđược gọi là tham số hóa

• Tham số hóa có thể có nhiều dạng

5. Tham số hóa các quá trình khí hậu• Dạng đơn giản nhất là không làm gì cả trong đó một quá trình

hoặc một nhóm các quá trình được bỏ qua• Việc quyết định bỏ qua này chỉ có thể thực hiện sau khi xem xét

tỷ mỷ tầm quan trọng của chúng đối với những quá trình khácsẽ được mô hình hóa

• Tham sô hoa có thê se tiết kiệm thời gian tính toán nhờ đơngiản hóa hợp lý một số quá trình hoặc bỏ qua những quá trìnhcó ảnh hưởng ít đến khí hậu ở qui mô của mô hình

• Những quá trình được xử lý theo cách đó sẽ được đưa vào đểcải tiến trong những phiên bản sau của mô hình

• Việc chỉ rõ đặc điểm khí hậu, mà thường là trung bình quan trắc, là một dạng tham số hóa được sử dụng rộng rãi trong hầu hếtcác mô hình khí hậu

5. Tham số hóa các quá trình khí hậu• Dạng đơn giản nhất là không làm gì cả trong đó một quá trình

hoặc một nhóm các quá trình được bỏ qua• Vào những năm 1970 người ta đã đưa vào nhiệt độ đại dương

(có biến động mùa) và trong một vài mô hình này mây mây cũngđã được đưa vào

• Ngày nay hầu hết các mô hình đã đưa vào các tính chất của bềmặt đất và một vài mô hình cho phép đất hoặc thực vật biến đổitrong sự phản ứng lại với tác động khí hậu

• Các sơ đồ tham số hóa tiên tiến nhất có chứng minh lý thuyếtđúng đắn

• Chẳng hạn, trong một vài mô hình động lực trung bình vĩ hướnghai chiều, các thông lượng nhiệt và động lượng được tham sốhóa qua lý thuyết tà áp (trong đó thông lượng xoáy có quan hệvới gradient nhiệt độ kinh hướng)

• Một ví dụ khác là sự truyền bức xạ trong điều kiện trời quang

5. Tham số hóa các quá trình khí hậu5.1 Tương tác trong hệ thống khí hậu• Sự tương tác giữa các quá trình trong mọi mô hình rất quan

trọng. Khái niệm quan trọng nhất trong mô hình hóa khí hậu làtầm quan trọng tương đối của các quá trình và cách thức màcác quá trình khác nhau kết nối với nhau là hàm phụ thuộcmạnh vào không – thời gian sẽ được mô hình hóa

• Việc thiết lập một hệ thống có khả năng nhạy cảm với tham sốhóa hay không được sử dụng cho một quá trình cụ thể thườngphụ thuộc vào thời gian phản ứng lại của đặc điểm này so vớinhững đặc điểm tương tác khác

• Sẽ vô nghĩa khi đưa vào các sơ đồ tham số hóa quá phức tạphoặc quá khác biệt nếu nó được xây dựng cho các quá trình cóqui mô không-thời gian khác với của mô hình

Figure 2.12 The importance of different temporal scales changes as a function of the type of model. The domain in which the model simulates the behaviour of the system is called ‘prognosis’. It is expected that processes which fluctuate very rapidly compared with the prognostic time-scales will contribute only small random variability to the model predictions, while processes which fluctuate very slowly compared with the prognostic time-scale can be assumed to be constant. Two types of model are illustrated: an EMIC and a coupled ocean atmosphere general circulation model