[논문 리뷰] Planetary boundary layer depth in Global climate models induced biases in surface climatology

Richard Davy, Igor Ezau|arXiv (Cornell University)|2014. 09. 30.

Climate variability and models참고 문헌 20인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 글로벌 기후모델(GCM) 내에서 대류권저층(PBL) 두께 표현의 편향이 시뮬레이션된 표면 기온 변화 추세 및 변동성과 관측치 간의 격차의 주요 원인임을 입증한다. 이는 CMIP5 모델에서 추세 격차의 최대 60%와 변동성 격차의 50%를 차지한다. 저자들은 특히 안정적층화된 북극 조건에서의 PBL 두께 파rameterization의 부정확성이, 강한 외부 힘 변화에 대한 표면 기후 반응을 시뮬레이션하는 데 모델 정밀도를 근본적으로 제한함을 보여준다.

ABSTRACT

The Earth has warmed in the last century with the most rapid warming occurring near the surface in the arctic. This enhanced surface warming in the Arctic is partly because the extra heat is trapped in a thin layer of air near the surface due to the persistent stable-stratification found in this region. The warming of the surface air due to the extra heat depends upon the amount of turbulent mixing in the atmosphere, which is described by the depth of the atmospheric boundary layer (ABL). In this way the depth of the ABL determines the effective response of the surface air temperature to perturbations in the climate forcing. The ABL depth can vary from tens of meters to a few kilometers which presents a challenge for global climate models which cannot resolve the shallower layers. Here we show that the uncertainties in the depth of the ABL can explain up to 60 percent of the difference between the simulated and observed surface air temperature trends and 50 percent of the difference in temperature variability for the Climate Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) ensemble mean. Previously the difference between observed and modeled temperature was thought to be largely due to differences in individual models treatment of large-scale circulation and other factors related to the forcing, such as sea-ice extent. While this can be an important source of uncertainty in climate projections, our results show that it is the representation of the ABL in these models which is the main reason global climate models cannot reproduce the observed spatial and temporal pattern of climate change. This highlights the need for a better description of the stably-stratified ABL in global climate models in order to constrain the current uncertainty in climate variability and projections of climate change in the surface layer.

연구 동기 및 목표

• 글로벌 기후모델(GCM)에서 대류권저층(PBL) 두께 표현이 표면 기온 시뮬레이션의 편향 원인으로서 수행하는 역할을 조사하는 것.
• PBL 두께의 불확실성이 CMIP5 모델에서 관측된 표면 기온 변화 추세 및 변동성과의 격차에 기여하는 정도를 정량화하는 것.
• 모델-관측 격차의 주요 원인이 대규모 순환 또는 강하 요인(예: 해빙 확장)이라는 기존의 가정을 도전하는 것.
• 기후 예측의 불확실성을 줄이기 위해 GCM 내에서 안정적층화된 경계층을 개선한 표현이 필수적임을 강조하는 것.
• PBL 두께가 글로벌 기후모델 전반에서 표면 기후학적 편향의 핵심적이고 이전에 간과되었던 요소임을 입증하는 것.

제안 방법

• 관측 데이터와 비교하여 시뮬레이션된 표면 기온 변화 추세 및 변동성을 분석하기 위해 CMIP5 앙상블 평균 및 개별 모델 출력을 분석하는 것.
• 특히 북극 지역에서 기준 표면 기온 변화 추세 및 변동성을 정의하기 위해 관측 데이터셋을 사용하는 것.
• GCM 내에서 PBL 두께 파rameterization의 민감도 분석을 수행하여 시뮬레이션된 표면 기온 반응에 미치는 영향을 평가하는 것.
• 모델에서 시뮬레이션된 PBL 두께를 관측 또는 재분석 기반 추정치와 비교하여 체계적인 편향을 규명하는 것.
• 회귀 분석 및 분산 분해를 사용하여 모델-관측 간 기온 변화 추세 및 변동성 격차를 PBL 두께의 불확실성에 기여도를 통계적으로 기여도를 분석하는 것.
• PBL 두께가 얕고 난류 혼합 및 열적 안정성에 매우 민감한 북극의 안정적층화 조건에 집중하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 GCM 내에서 정확하지 않은 대류권저층(PBL) 두께가 시뮬레이션된 표면 기온 변화 추세에 얼마나 많은 편향을 초래하는가?
• RQ2 CMIP5 모델 출력과 관측 데이터 간의 관측된 격차 중 PBL 두께의 잘못된 표현으로 기인하는 비율은 어느 정도인가?
• RQ3 왜 글로벌 기후모델은 특히 북극 지역에서 관측된 기후 변화의 공간적·시간적 패턴을 재현하지 못하는가?
• RQ4 안정적층화된 대류권저층(PBL)의 두께가 기후 강하에 대한 표면 기온 반응에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ5 대규모 순환 또는 해빙 확장과 같은 다른 요인들과 비교할 때, PBL 두께의 불확실성이 모델-관측 격차를 이끄는 데 차지하는 역할은 어느 정도인가?

주요 결과

• PBL 두께의 불확실성이 CMIP5 모델에서 시뮬레이션된 표면 기온 변화 추세와 관측된 값 간 격차의 최대 60%를 설명한다.
• PBL 두께의 편향은 모델과 관측치 간 표면 기온 변동성 격차의 약 50%를 차지한다.
• 이 연구는 PBL 두께가 GCM 내에서 표면 기후학적 편향의 주요 원인임을 규명하였으며, 많은 경우에서 대규모 순환 또는 해빙 확장의 영향을 뛰어넘는다.
• 표면 기후가 강화되는 북극 지역에서, 얕고 안정적층화된 PBL은 모델 표현에 매우 민감하여 열 포집 및 기온 반응에 심각한 오류를 초래한다.
• 정확하지 않은 PBL 두께 파rameterization을 가진 모델들은 열의 수직 분포를 제대로 시뮬레이션하지 못해 잘못된 표면 기온 변화 추세를 유도한다.
• 결과적으로, GCM 내에서 안정적층화된 경계층을 개선하는 것이 기후 예측의 불확실성을 줄이고 모델 정밀도를 향상시키기 위해 필수적임을 시사한다.