Modelos
Los Modelos de Circulación Global (GCM) son herramientas computacionales que reproducen los procesos del sistema climático. Resuelven las ecuaciones fundamentales de las leyes y principios de la física que rigen los procesos en cada componente del sistema climático global, como los intercambios de energía y de masa, mediante métodos numéricos (Hartmann and Edwards 2011). Para hacer eso, los GCM consideran un espacio tridimensional discretizado en una cuadrícula, así como la evolución temporal. En cada punto de la cuadrícula, se representan los valores de las variables del modelo y se resuelven las ecuaciones fundamentales, obteniendo valores de las variables meteorológicas para un cierto instante en el futuro. Los GCM son la herramienta más avanzada actualmente disponible para comprender la variabilidad y el cambio del clima, evaluar sus efectos y predecir el clima y el clima.
Una deficiencia de la discretización espacial es que en el sistema climático real hay algunos procesos que ocurren en escalas más pequeñas, como algunos involucrados en la formación de nubes. Para abordar este problema, algunos de estos procesos a pequeña escala están parametrizados. Sin embargo, la parametrización precisa de estos procesos es uno de los aspectos más desafiantes de la modelización del clima, ya que es una fuente importante de incertidumbre para los MCG.
Los GCM están compuestos por diferentes módulos, cada uno de los cuales reproduce los procesos de cada componente del sistema climático. Los componentes principales son los GCM atmosféricos (AGCM) y los GCM oceánicos (OGCM). Estos modelos están acoplados para formar un GCM completamente acoplado. Los GCM acoplados también suelen denominarse CGCM o AOGCM, debido al acoplamiento entre un AGCM y un OGCM. En esta Tesis, el acrónimo GCM se usa para referirse por defecto a los GCM acoplados.
Los modelos climáticos requieren un conjunto de condiciones iniciales y límites para integrar adecuadamente las ecuaciones fundamentales. Las condiciones iniciales describen el estado del sistema climático en el instante inicial de la simulación y dependen del espacio. Las condiciones de los límites evolucionan en el tiempo y proporcionan al modelo información del sistema climático que puede no incluirse explícitamente en el modelo (por ejemplo, distribución de vegetación, topografía, concentraciones de dióxido de carbono, aerosoles, etc.). Las condiciones de contorno que se requieren dependen del tipo de modelo utilizado. Por ejemplo, los GCM acoplados necesitan datos como la evolución de la irradiancia solar producida por el forzamiento radiativo, la topografía de los continentes, la batimetría de los océanos y algunas características de la cobertura terrestre. Mientras que los modelos desacoplados necesitan incorporar información del resto de los componentes del sistema climático. Por ejemplo, los AGCM requieren entradas del estado del océano y la cubierta de hielo que se imponen como condiciones de frontera.
Las condiciones iniciales y de límites precisas son esenciales para la comprensión del clima futuro mediante el uso de simulaciones GCM (Flato et al. 2013). Un uso de los GCM es hacer predicciones o pronósticos climáticos para estimar la evolución real del clima en el futuro cercano y los medios de simulaciones a corto plazo (Kirtman et al. 2013, Sanchez et al. 2016). Por lo tanto, una buena habilidad de este tipo de simulaciones requiere un conjunto detallado de datos de observación de calidad que describan las condiciones climáticas al inicio del experimento de modelado. A su vez, las simulaciones a largo plazo realizadas con GCM se utilizan para hacer proyecciones climáticas futuras en escalas de tiempo prolongadas, como decadal a multidecadal. Estas proyecciones climáticas apuntan a comprender los cambios a largo plazo del sistema climático, que dependen de la respuesta climática a la evolución de los forzamientos externos en el tiempo. Por lo tanto, tales proyecciones son esencialmente un problema de condición límite, que requiere buena información sobre todos los factores que impulsan los cambios climáticos a lo largo del tiempo (Meehl et al. 2009).
Los GCM tienen sesgos que promueven grandes incertidumbres en sus simulaciones. Se han informado varios sesgos diferentes en numerosos estudios. Uno es el llamado doble ZACT, que produce una precipitación excesiva y se asocia con una TSM ecuatorial simulada que es más fría que en las observaciones, especialmente en la cuenca del Pacífico (Mechoso et al. 1995, Lin et al. 2007, Li et al. 2014, Oueslati et al. 2015). En la cuenca del Atlántico, la TSM tropical simulada es más cálida que la observada (Richter et al. 2008). Este sesgo está asociado con otro en la ZCIT en este sector, cuya posición media anual simulada se desplaza ligeramente hacia el sur con respecto a las observaciones (Richter et al. 2008, Richter et al. 2014, Richter et al. 2015, Wahl et al. 2011). También los sesgos en la fuerza de la AMOC se han asociado con errores en el estado medio de la SST global (Wang et al. 2014). El origen de estos sesgos es complejo y aún es un tema importante de investigación que apunta a mejorar el rendimiento de los modelos (Luo et al. 2005, Li et al. 2014, Menary et al. 2015, Richter et al. 2015).
