Bartlein Modeling paleoclimates.pdf
本文综述了古气候模拟的研究进展。古气候模拟是理解地球过去气候变化的关键，也是应对当前气候变化问题的重要手段。文章首先介绍了模型解释和数据描述互为补充的重要性，强调了数据、模型在古气候学研究中的协同作用。
核心概念与方法：
- 气候系统组成: 气候系统由大气、海洋、生物圈、水圈和冰冻圈等组成。
- 气候变量分类: 气候变量可分为四类：外部强迫（边界条件）、慢响应变量、快响应变量和子系统变量。外部强迫如太阳辐射，慢响应变量如冰盖，快响应变量则指天气相关的变量，子系统变量指对气候有响应的生态系统。
- 气候模型分类: 根据应用目的可将气候模型分为：时间演化应用、空间格局应用和子系统（过程模型）应用。根据复杂程度可以分为：概念模型、单元模型、中间复杂度地球系统模型（EMICs）、综合模型（耦合环流模型，GCMs），以及最终的地球系统模型（ESMs）。
- 模型综合性: 描述模型包含的气候系统组件数量及其相互作用的程度；显式模拟的气候过程的数量；模拟的时空分辨率。
模型应用：
- 时间演化应用: 模拟气候随时间的变化，例如全球冰量变化或半球温度变化。
- 空间格局应用: 模拟气候的空间分布，如全球或区域气候模型。GCM 和 EBMs 在模拟关键时间点的气候变量方面具有潜力。
- 子系统（过程模型）应用: 模拟单个气候组件或过程的详细功能。
INQUA 会议与发展：
- 1965 年 INQUA 会议对古气候模拟的发展具有重要意义，促进了对气候变化的研究。
- 现代气候变化研究的基础，如美国国家研究委员会的报告，都源于这次会议及其后续发展。
气候变化研究的重点：
- 古气候模拟的案例： 第四纪气候变化研究，如对北大西洋冰盖的模拟。
- LGM 到现在的模拟： 大量模拟了末次冰盛期（LGM）到现在的气候变化，并与古气候数据进行对比。
- 模型与数据对比： 比较模型模拟结果与古气候观测数据，有助于理解气候系统对环境变化的响应，并发现模型和数据中的不足。
- 实验设计： 实验设计需关注边界条件的设置，例如使用灵敏度测试。
未来展望：
- 未来研究将更多地关注数据-模型对比，促进对气候变化机制的深入理解。
- 模型和数据的空间和时间分辨率的匹配是未来研究的重要方向。
- 研究中需要考虑模拟变量与重建变量的差异。
- 对古气候变化，尤其是人类活动导致的变化进行诊断分析。
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