Küresel iklim modellerinde atmosferik sınır tabakasının temsilleri - Representations of the atmospheric boundary layer in global climate models

Küresel iklim modellerinde atmosferik sınır tabakasının temsilleri, geçmiş, şimdiki ve gelecekteki iklimlerin simülasyonlarında rol oynar . Temsil atmosferik sınır tabakası içinde (ABL) küresel iklim modelleri (GDM) ABL içinde farklı fiziksel süreçleri ölçmede güçlükler yüzey tipi, GDM çalıştırılır hangi ABL ve ölçekler etkileyen fiziksel süreçlerle arasındaki ölçek uyumsuzluğu farklılıklarından zor kaynaklanmaktadır ve . Aşağıda açıklanan çeşitli parametreleştirme teknikleri, GCM'ler içindeki ABL temsillerindeki zorluğu ele almaya çalışır.

ABL nedir?

İdealleştirilmiş ABL yapısı

ABL, Dünya'nın troposferinin en alçak kısmı olup, 0 km ila 1.5 km arasındaki irtifa bölgesi hakkında gevşektir . ABL, troposferin Dünya yüzeyiyle günlük döngüsel temastan doğrudan etkilenen tek parçasıdır, bu nedenle ABL, yüzeyden kaynaklanan zorlamalardan doğrudan etkilenir. Bu tür zorlamalar şunları içerir: ısı akışı, nem akışı, konveksiyon, sürtünme, kirletici emisyon ve topografik olarak değiştirilmiş akış. Bu zorlamalara tepki süreleri tipik olarak bir saat veya daha kısadır.

ABL'nin modellenmesi neden bu kadar zor?

Dünya ikliminin doğru simülasyonlarına sahip olmak için GCM'lerde yüzey zorlamaları hesaba katılmalıdır . Ne yazık ki, bu zorlamaları simüle etmede zorluk birkaç nedenden dolayı ortaya çıkmaktadır. İlk olarak, Dünya'nın yüzeyi tek tip değildir. (Genel olarak) toprak, su ve buzdan oluşur ve her yüzey atmosferle farklı şekilde etkileşime girer. İkinci olarak, Dünya yüzeyi ile atmosfer arasındaki zorlamalar için zaman ve mekansal ölçekler, GCM'lerin çalıştırıldığı ölçeklerden çok daha küçük ölçeklerde gerçekleşir. Üçüncüsü, bu süreçlerin birçoğunun doğrudan ölçülmesi zordur. Dolayısıyla, bu zorlamaların sonuç olarak parametreleştirilmesi gerekir .

Genel olarak, Dünya 3 boyutlu bir ızgaraya bölünmüştür. Her bir ilgili fiziksel süreç için prognostik denklemler, her ızgara noktası için çalıştırılır. Oradan, her değişken için ızgara noktası değerleri, daha sonra analiz edilebilecek her ızgara hücresine enterpolasyon yapılır.

GCM'leri açıklayan şematik

GCM'ler için ızgara çözünürlüğü, yatayda 1 ila 5 derece (enlem için yaklaşık 110 ila 550 km, boylam için 110 km'ye kadar) ve dikeyde 10 seviye arasında önemli ölçüde değişir. Izgara çözünürlüğü daha iyi hale getirildikçe modeli çalıştırmak için gereken hesaplama süresi katlanarak artar, çünkü modeli oluşturan çok daha fazla ızgara noktası vardır. Ayrıca, 1 derecelik en yüksek çözünürlükte bile, modele dahil edilen birçok fiziksel işlemin uzamsal ölçekleri hala model çözünürlüğünden çok daha küçüktür.

GCM bulut parametreleştirmeleri

Bulutlar ve konveksiyon genellikle ABL içinde meydana gelen küçük ölçekli süreçlerden kaynaklanır. Ek olarak, bulutlar ve konveksiyon, konveksiyon ABL'nin büyümesine yardımcı olduğundan, ABL'yi serbest atmosferle birleştirmeye yardımcı olur. Ayrıca, ortam yeterince kararsız olduğunda, konveksiyon ABL'yi kapatan sıcaklık inversiyonunu ortadan kaldırmaya yardımcı olabilir. Ayrıca, "bulutlarla ilişkili konvektif hareketler önemli kütle, momentum, ısı ve nem akışları üretir". Bu akıların ayarlandığı ölçekler genellikle GCM ızgaralarından çok daha küçüktür. Ancak bu akışlar genellikle sinoptik akıştan daha fazladır. Bulutların ve konveksiyonun parametreleştirilmesi, GCM ızgaraları ile bulut/konvektif ölçekler arasındaki ölçekleme farklılıklarını ele almayı amaçlar.

GCM bulut parametreleştirmeleri, en az iki bulut türünü hesaba katar: konvektif bulutlar ve büyük ölçekli aşırı doygunluk bulutları. "Büyük ölçekli aşırı doygunluk bulutları, bir ızgara kutusundaki bağıl nem, bazı model seviyelerinde kritik bir değeri aştığında oluşur". Büyük ölçekli aşırı doygunluk bulutlarını hesaba katmanın bir yolu, kritik bağıl nem değerini %80'e ayarlamak ve bağıl nem değerleri %80 veya üzerinde olan ızgara kutularına bulutla kaplı olarak atamaktır. Büyük ölçekli aşırı doygunluk bulutlarını hesaba katmanın bir başka yolu, bulutları sıcaklık değişkenliği yoluyla kıyaslamaktır, çünkü sıcaklığın "bağıl nemin %100'e ulaşmasına neden olduğu her yer bulutla kaplıdır".

Nemli adyabatik ayar şeması

Konvektif bulutlar, üç genel parametrelendirme şemasından birini takip eder. İlk şema nemli adyabatik ayardır. Bu yöntemin ana avantajı basit olmasıdır, çünkü nemli adyabatik atlama oranı aşılırsa, dikey tabaka içindeki nem ve ısı, tabaka içindeki hava doygun olacak şekilde ayarlanır. Sırasıyla, atlama hızı nemli adyabatik atlama hızına ayarlanır, enerji tasarrufu sağlanır, momentum taşımadan fazla nemi dışarı atar. Bu şemanın dezavantajı, gerçek atmosferde gerçekçi olmayan, tüm ızgara kutusunu konvektif bir şekilde hareket etmeye sınırladığı için, konveksiyonu fazla tahmin etmesidir.

Kuo şeması

İkinci şema Kuo parametreleştirmesidir ve nemli adyabatik ayarlama şemasından daha karmaşıktır. Bu şema, konveksiyon için nem kaynağı olarak büyük ölçekli nem yakınsaması ile ilgilidir. Bu şemanın bir zayıflığı konvektif ısıtmadır, çünkü bu parametrelendirme şeması, konveksiyonun bulutlar arasındaki çökme tarafından üretilen ısıtma yerine bulut ve çevre havasını karıştırarak ısıttığını varsayar.

Arakawa-Schubert şeması

Arakawa-Schubert şeması üçüncü şemadır ve en kapsamlı olanıdır. Bu şema, kümülüs bulut/ortam etkileşimlerini, hava/nemin sürüklenmesini ve sürüklenmesini, bulut aşağı akımlarını ve bulutların dışındaki çökmeyi modeller. Ek olarak, bu şema, "büyük ölçekli istikrarsızlık karşısında atmosferi dengeye yakın tutmak için yeterli bir oranda" bulut yayılımı ile yarı-dengeyi varsayar.

türbülans kapatma

Çoğu atmosferik türbülans ABL içinde meydana gelirken, serbest atmosfer büyük ölçüde türbülanssızdır. Bu nedenle, ABL içindeki hareketler için uygun bir muhasebeye sahip olmak için, GCM'ler ABL içindeki türbülansı uygun şekilde hesaba katmalıdır. Bunu yapmak için, GCM'lerin türbülans kapatmasını sağlamanın bir yolu olmalıdır.

Türbülanslı süreçler kabaca üç kategoride birleştirilebilir: ısı akışı, nem akışı ve momentum akışı. Bu akıları hesaplarken, denklemlerden daha fazla bilinmeyen elde edilir, bu da bu denklemlerin doğrudan çözülemeyeceği anlamına gelir. Türbülanslı akıları hesaplamak ve denklemleri kapatmak için daha yüksek mertebeden terimler için parametrelendirmeler yapılmalıdır. Aşağıdaki bölümler, türbülanslı akıları ve türbülans kapanmasını parametreleştirme yöntemlerini açıklamaktadır.

parametreleştirmeler

Yerel ve yerel olmayan kapatma

Türbülanslı akıları parametreleştirmenin iki yöntemi vardır. Birincisi yerel kapatma. Yerel kapanma, uzayda belirli bir noktadaki bilinmeyen türbülans miktarını, aynı noktadaki bilinen niceliklerin değerlerine ve gradyanlarına bağlar. Ek olarak, yerel kapanma, türbülanslı taşımayı moleküler difüzyona benzetir ve genellikle birinci veya ikinci derecedendir.

Türbülanslı akıları parametreleştirmenin ikinci yöntemi yerel olmayan kapatmadır. Türbülans, birçok bireysel girdapların üst üste binmesi nedeniyle yalnızca yerel değerlere ve gradyanlara bağlı değildir. Yerel kapanmadan farklı olarak, yerel olmayan kapanma, uzayda birçok noktada bilinmeyen türbülans miktarlarını bilinen miktarlara bağlar.

K-teorisi

K-teorisi (girdap yayılım/viskozite teorisi) bir yerel kapatma şeklidir ve yüzey tabakası içindeki ana birinci dereceden kapatma şemasıdır. K-teorisi, moleküler viskozite ile benzer bir kavramı takip eder, çünkü bir miktarın türbülanslı akısı, uzamsal gradyanla orantılıdır ve K girdap viskozitesi/yayılımıdır. K-teorisi güçlüdür, çünkü niceliklerin akışı, ortalama niceliklerin yükseklikle çarpılan gradyanına doğrudan bağlanabilir. K-teorisinin arkasındaki fikir, türbülansın gradyanları ortadan kaldırması ve onların aşağı doğru net bir miktar akışı yaratmasıdır. gradyanlar. Yani K pozitiftir.

	türbülanslı akı	Gradyan
$\tau _{x}=$	$-\rho {\overline {u'w'}}=$	$\rho K_{m}\mathrm {d} {\overline {u}}/\mathrm {d} z$
$\tau _{y}=$	$-\rho {\overline {v'w'}}=$	$\rho K_{m}\mathrm {d} {\overline {v}}/\mathrm {d} z$
$H_{v}=$	$\rho \,C_{p}{\overline {w'\theta '}}=$	$-\rho K_{H}\mathrm {d} {\overline {\theta }}/\mathrm {d} z$
${\görüntüleme stili E=}$	$\rho {\overline {w'q'}}=$	$-\rho K_{w}\mathrm {d} {\overline {q}}/\mathrm {d} z$

Girdap yayılım/viskozite denklemleri yukarıdaki tabloda gösterilmiştir. K _m girdap viskozitesini temsil ederken, K _H ve K _W sırasıyla ısı ve nemin girdap yayılımını temsil eder. τ _X ve τ _y , x ve y yönlerinde Reynolds stres (akısı) temsil eder, * H _v türbülanslı ısı akısı temsil eder, ve E, türbülanslı nem akı temsil eder. ρ havanın yoğunluğudur, u', v' ve w' hız bozulmalarıdır ve θ' ve q' potansiyel sıcaklık ve nem bozulmalarıdır. K ile ilgili diğer önemli noktalar:

Akış laminer olduğunda K = 0
yüzeyde K = 0
TKE (türbülanslı kinetik enerji) arttıkça K artar
K statik kararlılıkla değişir
K negatif değildir, gradyan aşağı akan türbülanslı akılarla

Girdap yayılım diyagramı

K-teorisi, statik olarak kararlı ortamlara uygulanmış olsa da, ağırlıklı olarak mekanik olarak oluşturulan türbülansın olduğu statik olarak nötr ortamlarda en iyi şekilde uygulanır. Sağdaki şekil, sıcaklık akışının kararlı bir ortamda nasıl çalıştığını gösterir. Sabit bir ortamda bir parsel yukarı doğru yer değiştiriyorsa, w' pozitif 0'dır ve θ' ortalama θ'den büyüktür. Yani w'θ' sıfırdan büyüktür. Tersine, bir parsel aşağı doğru kaydırıldığında, w' negatif ve θ' negatiftir.

Modelin dikey çözünürlüğüne bağlı olarak, ABL içindeki çeşitli akıları hesaba katmak için K-teorisi kullanılabilir. Ek olarak, kaldırma kuvvetine dayalı türbülansı açıklayan bir karşı-gradyan terimi uygulanırsa, K-teorisi karışık katman içindeki kararsız koşullarda uygulanabilir.

Toplu aerodinamik formüller

K-teorisine bir alternatif olarak, ABL akıları toplu aerodinamik formüllerin kullanımıyla açıklanabilir.

Aerodinamik formüller C kullanımı kütle _d , Cı- _h , ve C _q C _d sürükleme katsayısı, C _{, H} , ısı değişimi (aktarma) katsayısı, ve Cı- _q nem değişimi (aktarma) katsayısıdır. Bu katsayıların her biri, 10m'deki ortalama rüzgar hızı ve yüzeyde ve 10m'deki ortalama potansiyel sıcaklık ve nem gibi bilinen değişkenlerin fonksiyonlarıdır. Ek olarak, bu katsayıların her biri stabiliteye göre değişir. Bilinen değişkenlerden değişim katsayıları kolayca hesaplanabilir ve böylece akılar da kolayca hesaplanabilir. Aşağıdaki resim , sürtünme hızı olarak u _* ile değişim katsayılarını ve akıları hesaplamak için kullanılan denklemleri göstermektedir .

Languages

In other projects