Unidad 4 – Modelación climática 4.1. Introducción

Los modelos climáticos intentan simular el comportamiento del SCG. El objetivo final es comprender los procesos físicos, químicos y biológicos claves que gobiernan el clima. A través de la comprensión de este sistema es posible: obtener una descripción más clara de los climas del pasado por comparación con la observación empírica y predecir el futuro cambio climático. Los modelos pueden usarse para simular el clima en una variedad de escalas temporales y espaciales. A veces, uno puede desear estudiar los climas regionales; otras veces, son deseables los modelos climáticos de escala global que simulan el clima de todo el planeta.

Existen tres conjuntos principales de procesos que deben ser considerados al construir un modelo climático:

1) radiativos – la transferencia de radiación a través del sistema climático (por ejemplo, absorción, reflexión);

2) dinámicos – la transferencia vertical y horizontal de energía (por ejemplo, advección, convección, difusión);

3) procesos en la superficie – inclusión de procesos que involucran a tierra/océanos/hielo, y los efectos del albedo, emisividad e intercambios de energía entre la atmósfera y la superficie.

Estos son los procesos fundamentales para el comportamiento del sistema climático, que fueron discutidos en el capitulo 1.

Las leyes básicas y otras relaciones necesarias para modelar el sistema climático son expresadas como una serie de ecuaciones. Estas ecuaciones pueden ser empíricas, basadas en deducciones sobre relaciones observadas en el mundo real, o pueden ser ecuaciones primitivas que representan relaciones teóricas entre variables, o puede ser una combinación de las dos. La resolución de estas ecuaciones usualmente se obtiene por métodos de diferencias finitas; por lo tanto, es importante considerar la resolución del modelo tanto en tiempo y espacio; por ejemplo, el paso temporal del modelo y las escalas horizontales y verticales.

4.2. Simplificando el Sistema Climático

Todos los modelos deben simplificar lo que es un sistema climático muy complejo. Esto es debido, en parte, a la limitada comprensión que existe acerca del SCG, y en parte a las restricciones computacionales. La simplificación puede lograrse en términos de dimensionalidad espacial, resolución espacial y temporal, o por medio de la parametrización de los procesos simulados.

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Los modelos más simples son de orden cero en la dimensión espacial. El estado del SCG se define mediante un único promedio global. Otros modelos (ver la sección 4.4) incluyen una complejidad dimensional siempre en aumento, desde los modelos 1-D, 2-D y finalmente los 3-D. Cualquiera sea la dimensión espacial del modelo, la simplificación adicional tiene lugar en términos de resolución espacial. Existirá un número limitado de, por ejemplo, bandas latitudinales en un modelo 1-D, y un número limitado de puntos de grilla en un modelo 2-D. La resolución temporal de los modelos climáticos varía sustancialmente, desde minutos a años, dependiendo de la naturaleza de los modelos y del problema a investigar.

Para preservar la estabilidad computacional, la resolución espacial y temporal deben estar vinculadas. Esto puede plantear serios problemas cuando interactúan sistemas con diferentes escalas temporales de equilibrio, ya que puede ser necesaria una resolución muy diferente en tiempo y espacio.

La parametrización involucra la inclusión de un proceso como una función simplificada (a veces semi-empírica) más que un calculo explícito a partir de principios básicos. Los fenómenos de una escala menor, tales como las tormentas, por ejemplo, deben ser parametrizados puesto que no es posible tratarlos explícitamente. Otros procesos pueden ser parametrizados para reducir la cantidad de calculo requerida.

Ciertos procesos pueden ser omitidos del modelo si su contribución es despreciable en la escala temporal de interés. Por ejemplo, no es necesario considerar el rol de la circulación en las profundidades del océano si el modelado abarca escalas de tiempo de años a décadas. Algunos modelos pueden manejar transferencias radiativas en gran detalle, pero desprecian o parametrizan el transporte horizontal de energía. Otros pueden proporcionar una representación en 3-D, pero contienen información mucho menos detallada sobre la transferencia radiativa.

Dado su estado de desarrollo, y las limitaciones impuestas por una comprensión incompleta del SCG, más las limitaciones computacionales, los modelos climáticos no pueden aun ser considerados como herramienta de predicción efectiva de los futuros cambios climáticos. De todos modos, sí pueden ofrecer una valiosa visión sobre el funcionamiento del sistema climático, y sobre los procesos que han influido tanto en el clima pasado y presente.

4.3. Modelando la respuesta del clima

El propósito final de un modelo es identificar la probable respuesta del SCG a un cambio en alguno de los parámetros y procesos que controlan el estado del sistema. La respuesta climática ocurre a fin de restablecer el equilibrio dentro del SCG. Por ejemplo, el SCG puede ser perturbado por el forzante radiativo asociado a un incremento del dióxido de carbono (un gas de invernadero) en la atmósfera. El propósito del modelo es, entonces, determinar como el sistema

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climático responderá a esta perturbación, en un intento de restablecer el equilibrio.

La naturaleza del modelo puede ser de dos modos. En modo de equilibrio, no se toman en cuenta los procesos de almacenamiento de energía, los cuales controlan la evolución de la respuesta climática el tiempo. Se supone que la respuesta climática ocurre instantáneamente después de la perturbación del sistema. La inclusión de los procesos de almacenamiento de energía permite que el modelo sea corrido en modo “transitorio”, simulando el desarrollo de la respuesta climática con el tiempo. Generalmente, tanto el modelo de equilibrio como el transitorio deben ser corridos dos veces, una vez en una corrida de control, sin forzantes, luego otra incluyendo los forzantes y la perturbación del sistema climático. (Para una discusión adicional sobre los conceptos de respuestas climáticas de equilibrio y transitorias, el lector puede optar por referirse a la sección 2.7).

La sensibilidad climática y el rol de la retroalimentación son parámetros críticos cualquiera sea la formulación del modelo. En los modelos más complejos, la sensibilidad climática será calculada explícitamente a través de simulaciones de los procesos involucrados. En los modelos más simples, este factor es parametrizado en base al rango de valores sugeridos por los modelos más complejos. Esta aproximación es común en el campo del modelado climático, debido a que la mayoría de los modelos sofisticados están anidados en modelos menos complejos.

Dado el carácter caótico de la dinámica de la evolución del estado de la atmósfera, un efecto intrínsecamente asociado a la no linealidad del sistema, se usa una “predicción por conjuntos” (ensamble forecasting). Si se está haciendo una previsión a seis meses, se realizan 20 a 30 predicciones partiendo de condiciones iniciales diferentes, por ejemplo: desde el día 1 a 20 o del día 30 a 12 UTC. De esta manera es posible estimar el grado de previsibilidad (o sea confiabilidad) de las previsiones numéricas. Estudios teóricos indican que la media de un conjunto tiene una exactitud mayor que los elementos individuales y, en algunos casos, se observa claramente la presencia de elementos “atractivos”, o sea, regímenes climáticos preferenciales asociados a una mejor previsión. En otros casos, se observa que los elementos del conjunto divergen significativamente lo que significa que el grado de previsibilidad es bajo. Las experiencias con modelos climáticos indican que hay regiones que presentan mejor previsibilidad que otras.

4.4. Los modelos climáticos

A menudo, es conveniente clasificar a los modelos climáticos en cuatro categorías principales:

1) modelos de balance de energía (EBMs);

2) modelos de una dimensión, radiativos-convectivos (RCMs)

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3) modelos bidimensionales, estadísticos-dinámicos (SDMs)

4) modelos tridimensionales de circulación general (GCMs)

Estos modelos se incrementan en complejidad, desde el primero hasta el último, según el grado en el cual ellos simulan los procesos individuales y en su resolución temporal y espacial. Los modelos más simples permiten poca interacción entre los procesos primarios, la radiación, la dinámica y los procesos de superficie, mientras los modelos más complejos son completamente interactivos.

No obstante, no siempre es necesario o beneficioso para el análisis elegir invariablemente los modelos más sofisticados. La elección del modelo depende de la naturaleza del análisis. Por ejemplo, los modelos más simples, a diferencia de los 3-D GCMs, pueden ser corridos varias veces en estudios de sensibilidad que testeen la influencia de los supuestos del modelado. Para experimentos de simulación, que requieren un complejo modelado de los procesos físicos, químicos y biológicos inherentes al sistema climático, los modelos más sofisticados pueden ser, en efecto, más apropiados. El costo computacional es siempre un factor importante a considerar cuando se elige un modelo climático.

4.4.1. Modelos de balance de energía

Los modelos de balance energético (EBMs), simulan los dos procesos fundamentales que gobiernan el estado del clima:

a) el balance de radiación global (por ejemplo, entre la radiación solar entrante y la radiación terrestre saliente) (ver sección 1.2.4.) y;

b) la transferencia latitudinal (ecuador–polo) de energía (ver sección 1.2.5.);

Los EBMs son, usualmente, 0-D ó 1-D. En EBMs de 0-D, la Tierra es considerada como un único punto en el espacio y, en este caso, sólo el primer proceso antes mencionado es modelado. En modelos 1-D, la dimensión incluida es la latitud. La temperatura para cada banda de latitud es calculada usando el valor latitudinal apropiado para los diversos parámetros climáticos (albedo, flujo de energía, etc.). La transferencia latitudinal de energía latitudinal es usualmente estimada a partir de una relación lineal empírica basada en la diferencia entre la temperatura latitudinal y el promedio global de temperatura. Otros factores que pueden ser incluidos en la ecuación del modelo son el almacenamiento de energía dependiente del tiempo y el flujo de energía en el océano profundo.

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4.4.2. Modelos radiativos-convectivos

Los modelos radiativos-convectivos (RCMs) son 1-D ó 2-D, siendo la altura la dimensión invariablemente presente. RCMs simulan en detalle la transferencia de energía a través del espesor de la atmósfera, incluyendo:

a) las transformaciones radiativas que ocurren a medida que la energía es absorbida, emitida y dispersada, y;

b) el rol de la convección (la transferencia de energía por medio del movimiento vertical de la atmósfera) en el mantenimiento de la estabilidad.

Los RCMs de 2-D también simulan las transferencias de energía horizontalmente promediadas.

Los RCMs contienen información detallada sobre los flujos de radiación o cascadas energéticas (ver sección 1.2.4.) - los flujos de radiación solar y terrestre - que ocurren a través del espesor de la atmósfera. Considerando parámetros tales como el albedo superficial, la cantidad de nubes y la turbidez atmosférica, se calculan las velocidades de calentamiento de un número de capas atmosféricas, basadas en el desbalance entre la radiación neta en la base y el tope de cada capa. Si el perfil vertical de temperatura (gradiente) excede algún criterio de estabilidad (gradiente crítico), se supone la ocurrencia de convección en algún lugar (mezclamiento vertical del aire) hasta que ese criterio de estabilidad no sea más superado. Este proceso es denominado “el ajuste convectivo”.

Así como con los EBMs, se pueden hacer cálculos dependientes del tiempo (almacenamiento de energía y flujos en el océano profundo), dependiendo de la naturaleza del análisis. Los RCMs son más útiles en el estudio de perturbaciones forzantes que tienen su origen dentro de la atmósfera, tales como el efecto de la contaminación volcánica.

4.4.3. Modelos estadísticos-dinámicos

Los modelos de estadisticos-dinámicos (SDMs) son generalmente 2-D, frecuentemente con una dimensión vertical y una horizontal, aunque se han desarrollado variantes con dos dimensiones horizontales. Los SDMs standard combinan la trasferencia horizontal de energía modelada por los EBMs, con la aproximación radiativa-convectiva de los RCMs. Sin embargo, la transferencia de energía ecuador-polos es simulada de una manera más sofisticada, basada en relaciones teórica y empírica del flujo celular entre latitudes.

Parámetros tales como la velocidad y dirección del viento son modelados por relaciones estadísticas, mientras las leyes de movimiento son usadas para obtener una medida de la difusión de energía, como en un EBM. De ahí la descripción estadística- dinámica. Ellos son particularmente útiles en investigaciones sobre el rol de la transferencia horizontal de energía, y de los procesos que alteran directamente esa transferencia.

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4.4.4. Modelos de circulación general

Los modelos de circulación general (GCMs) representan el intento más sofisticado de simulación del sistema climático. La formulación del modelo 3-D se basa en las leyes fundamentales de la física:

a) conservación de la energía;

b) conservación del momento;

c) conservación de la masa; y

d) la ley de los gases ideales

Estas son las mismas leyes físicas que dieron lugar a la discusión del sistema climático en términos teóricos, en el capitulo 1. Son resueltas una serie de ecuaciones primitivas que describen estas leyes, dando por resultado una estimación del campo de viento, expresado como una función de la temperatura. También son simulados otros procesos tales como la formación de nubes.

Para computar las variables atmosféricas básicas en cada punto de grilla se requiere el almacenamiento, recuperación, recálculo y re-almacenado de 105 números en cada paso temporal. Puesto que los modelos contienen miles de puntos de grilla, los GCMs son cumputacionalmente caros. Sin embargo, siendo 3-D, ellos pueden proporcionar una representación razonablemente precisa del clima planetario y, al contrario de los modelos mas simples, pueden simular procesos a escala continental y global (por ejemplo, los efectos de las cadenas montañosas sobre la circulación atmosférica) en detalle. No obstante, la mayoría de los GCMs no son aptos para simular fenómenos meteorológicos de escala sinóptica (regional), tales como tormentas tropicales las que juegan un papel importante en la transferencia latitudinal de energía y de momento. La resolución espacial de los GCMs es también limitada en la dimensión vertical. Consecuentemente, deben parametrizarse muchos procesos de la capa límite.

Hasta unos años atrás, la mayoría de los GCMs sólo modelaban la componente atmosférica del sistema climático y, por lo tanto, han sido de índole de equilibrio. En los últimos años, se han desarrollado una nuevo grupo de GCMs transitorios que acoplan el océano con la atmósfera, en un intento por simular más exactamente al sistema climático. Tales modelos acoplados crean mayores dificultades computacionales porque las componentes “océano” y “atmósfera” responden en escalas de tiempo muy diferentes.

Resumiendo, los GCMs puede ser considerados para simular razonablemente el clima a escala continental y global, pero son poco confiables para detalles regionales.

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4.4.5. Modelos climáticos regionales

Para crear simulaciones del clima global de la tierra, mediante el uso de GCMs son necesarias computadoras muy grandes operando en forma continua por muy largos períodos de tiempo. A medida que se van incluyendo más detalles del sistema climático (p.ej. circulación oceánica, dinámica del océano–hielo, vegetación, etc.) en los modelos climáticos, esta carga computacional se hace aun más severa. Al mismo tiempo, la resolución gruesa de los GCMs no les permite simular condiciones climáticas locales que impactan, digamos, detalles de las nevadas en áreas montañosas que son importantes para la recarga de embalses, o variaciones climáticas en regiones vulnerables por inundaciones, o el clima de las regiones costeras. En efecto, los modelos globales de baja resolución no incluyen el estado de Florida en la masa terrestre de América del Norte, ver esquema en la figura de abajo (CM2 – es un modelo de circulación de 2ª generación).

Una alternativa a los modelos globales es un modelo climático regional. Como su nombre lo indica, un Modelo Regional del Clima (RCM) no intenta simular el globo entero sino solo una porción de éste. Los modelos regionales usan las mismas leyes básicas de la física descriptas en términos de ecuaciones matemáticas como los modelos globales. Los modelos regionales tienen sus ventajas y desventajas. En el lado positivo, los modelos regionales cubren áreas más pequeñas de manera que tienen mayor resolución espacial para el mismo número de puntos de grillado en un modelo global. Ver figuras en página siguiente. Esto permite una mejor resolución de zonas costeras y montañosas, por ejemplo, donde una distancia de 50 km puede significar un cambio dramático en el clima. También significa que sistemas meteorológicos de menor escala, como huracanes, brisas, etc, se resuelven mejor.

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En el lado negativo, los modelos regionales, debido a que no se extienden sobre el globo entero deben depender de información provista en los bordes laterales a fin de simular climas para el interior del dominio del modelo. Por lo tanto, los modelos regionales intentando simular climas futuros para una región geográfica particular, deben depender de modelos climáticos globales, presumiblemente corridos a resolución gruesa, para darles la condiciones límites laterales a intervalos regulares (digamos 6 horas) de manera que el modelo regional pueda crear los detalles del clima regional en su dominio. Por lo tanto, los modelos regionales no reemplazan los modelos globales sino que son capaces de suministrar un valor agregado a las simulaciones hechas con los modelos globales.

4.4.6. Un ejemplo actual de modelos climáticos operativos

A modo de ejemplo consideraremos el conjunto de modelos que se utilizan en uno de los grandes centros de predicción del mundo, el Hadley Centre, en el Reino Unido.

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Los modelos climáticos computados en uso para la mayoría del trabajo en el Hadley Centre son representaciones tridimensionales de las principales componentes del sistema climático. Ellos son corrido en las supercomputadoras Cray T3E de la Oficina Meteorológica del Reino Unido. Los modelos son usados en diferentes configuraciones

Atmósfera Química

atmosférica

Superficie terrestre

Modelo de atmósfera 3D

(AGCM)

Modelo regional del clima (RCM)

Océano Modelo de océano 3D (OGCM)

AGCM más

océano “en

bloque”

Ciclo del carbono

Modelo acoplado atmósfera–

océano (AOGCM) = AGCM más

OGCM

Modelos de circulación general de la atmósfera

Los (AGCMs) consisten de una representación tridimensional de la atmósfera acoplada a la superficie terrestre y la criosfera. Un AGCM es similar a un modelo usado para la predicción numérica del tiempo, pero debido a que tiene que producir proyecciones para décadas o siglos antes que días usa un grado mas grueso de detalle. Los AGCM tienen que estar provistos con datos de temperaturas de la superficie del mar y cobertura de hielo marino. De aquí un AGCM por si mismo no puede usarse para predicción climática porque no puede indicar cómo cambiarán las condiciones sobre el océano. Los AGCMs son útiles para estudiar procesos atmosféricos, la variabilidad del clima y su respuesta a cambios en las temperaturas de la superficie del mar.

Modelos AGCMs acoplados a un océano “en bloque”

Este tipo de modelo predice cambios en la temperatura de la superficie del mar y el hielo marino tratando al océano como si fuera una capa de agua de profundidad constante (típicamente 50 metros) siendo especificados los transportes de calor dentro del océano y permaneciendo constantes mientras cambia el clima. Esta clase de modelo es útil para simular como sería el clima para cierto contenido fijo de dióxido de carbono, pero no puede usarse para predecir la tasa del cambio del clima porque está determinada en gran medida por los procesos en el interior del océano.

Modelos de circulación general del océano

Un OGCM es el equivalente de un AGCM; es una representación tridimensional del océano y el hielo marino. OOGCMs son útiles en si mismo para estudiar la circulación oceánica, los procesos interiores y la variabilidad, pero son dependientes de que se les suministren datos sobre la temperatura de la superficie del aire y otras propiedades atmosféricas

Modelos del ciclo de carbono

El ciclo de carbono terrestre está modelado dentro del esquema de la superficie terrestre del AGCM y el ciclo del carbono marino dentro del OGCM. El modelo del ciclo del carbono es necesario con el fin de capturar varias

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realimentaciones climáticas importantes en la concentración del dióxido de carbono, por ejemplo la fertilización del crecimiento de plantas por dióxido de carbono y la liberación o exhalación de dióxido de carbono por los océanos.

Modelos de química atmosférica

El Hadley Centre ha desarrollado un modelo tridimensional de química atmosférica global llamado STOCHEM. El esquema químico está diseñado para incluir los principales agentes responsables para la producción y destrucción de ozono y metano en la baja atmósfera.

Modelos de acoplados de circulación general atmósfera-océano (AOGCMs)

Estos son los modelos más complejos en uso, consistentes de un AGCM acoplado a un OGCM. Algunos modelos recientes incluyen también la biosfera, el ciclo del carbono y la química atmosférica. Los AOGCMs pueden usarse para la predicción y la tasa de variación del cambio climático futuro. También son usados para estudiar la variabilidad y los procesos físicos del sistema del clima acoplado. Los modelos del clima global típicamente tienen una resolución de uno pocos cientos de kilómetros. Las proyecciones del clima del Hadley Centre hacen uso del HadCM2, desarrollado en 1994 y su sucesor, el HadCM3, ambos AOGCMs, este último desarrollado en 1998. Se han conducido experimentos de gases invernadero con los AOGCMs especificando las concentraciones atmosféricas de los gases, pero si se incluye el modelo del ciclo del carbono, el AOGCM puede predecir cambios en la concentración del dióxido de carbono, dadas las emisiones de carbono en la atmósfera. Esto fue hecho por primera vez en el Hadley Centre en 1999. Similarmente, un AOGCM acoplado a un modelo de química atmosférica es capaz de predecir cambios en la concentración de otros constituyentes atmosféricos en respuesta al cambio del clima y a las cambiantes emisiones de varios gases. Otra información disponible de las simulaciones del HadCM3 incluyen la circulación termohalina, ventilación, mezclamiento vertical, y la variabilidad decádica en el océano. Recientemente se ha desarrollado en el Hadley Centre un modelo acoplado del clima con una resolución oceánica que permite remolinos, a fin de representar mejor importantes procesos oceánicos.

Modelos regionales del clima

El cambio del clima local está influido en gran medida por factores locales tal como las montañas, que no están bien representadas en los modelos globales debido a su resolución gruesa. Modelos de más alta resolución no pueden ser usados prácticamente para la simulación global de largos períodos de tiempo. Para superar esto, se construyen modelos del clima regional, con una alta resolución (típicamente 50 km) para áreas limitadas y corrido para más cortos períodos de tiempo (20 años más o menos). Los RCM toman su entrada en los límites y en las condiciones de la superficie del mar a partir de los AOGCMs. El Hadley Centre ha corrido RCBMs para tres regiones, Europa, el subcontinente Indio y la parte sur de África, y ha desarrollado RCM para ser corridos en PC

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para cada región como parte de un sistema de modelado del clima regional, PRECIS.

Seguidamente se muestran algunos ejemplos de salidas de los modelos mencionados.

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4.5. Confianza y validación

Si bien los modelos climáticos sirven de ayuda en la comprensión de los procesos que controlan y perturban el clima, la confianza depositada en tales modelos debe ser siempre cuestionada. Críticamente, debería recordarse que todos los modelos climáticos representan una simplificación del sistema climático, el cual últimamente ha demostrado ser demasiado complejo para ser modelado.

Dado que muchos de los procesos que son modelados ocurren en escalas de tiempo tan largas que resulta imposible verificar los resultados de los modelos con observaciones globales reales, es también discutible que el modelado climático sea, en algunos aspectos, filosóficamente puesto bajo sospecha. El desempeño de los modelos puede ser verificado mediante simulaciones de procesos de escala de tiempo más corta, pero el desempeño de corto plazo no necesariamente refleja exactitud en un lapso mayor.

En consecuencia, los modelos climáticos deben ser usados con precaución y sus resultados interpretados con debido cuidado. Se deben agregar márgenes de incertidumbre a cualquier proyección hecha con modelos. Estos márgenes pueden deducirse de la comparación de los resultados de diversos experimentos con modelos o a través de estudios de sensibilidad, en los que las suposiciones claves son alteradas para determinar el rol que ellas juegan en la respuesta climática final.

La validación de los modelos climáticos (verificación con datos reales) constituye el único test objetivo de el rendimiento del modelo. En cuanto a los GCMs, los ejercicios de validación han revelado un número de deficiencias en sus simulaciones de las condiciones actuales:

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a) las temperaturas estratosféricas modeladas tienden a ser más bajas que las observaciones instrumentales equivalentes;

b) los vientos del oeste de latitudes medias modelados tienden a ser demasiado fuertes; los del este, demasiado débiles;

c) los sistemas de baja presión sub-polares derivados de modelos tienden a ser demasiado profundos y desplazados hacia el este, en invierno, y;

d) la variabilidad de un día a otro es menor que en el mundo real.

Finalmente, se ha observado que algunos modelos adolecen de “sesgos” climáticos. El clima de base cambia a medida que avanza el proceso de simulación, a pesar de la ausencia de cualquier forzante climático.

4.6. Conclusión

A lo largo de la historia del modelado climático, la división entre éste y los estudios observacionales ha atentado contra el desarrollo de ambos. La unión de estas disciplinas teóricas y empíricas, con el propósito de testear tanto la precisión de los modelos como la comprensión ganada a partir de los datos observacionales, solo ha sido aplicada recientemente. Muchas de las discrepancias entre el modelo climático y el mundo real es el resultado de esta división. Tal división debe ser sorteada si se desean lograr pronósticos certeros de los climas futuros.

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