天气和气候模型之间的主要区别有很多。在其核心谎言相同的一组基本方程,但从这里有许多差异。
只有天气模型(熟练)预测未来10天左右,而气候模型集成在数百年的时间。这里的主要区别是在气候模型中,我们关心的当和在哪里风暴或前面。在气候模型中,天气,但是你不要关心太多,或者什么时候天气是你正在寻找一个长期(如天气模型在乎飓风在哪里,/它将影响土地,而气候模型可能只关心飓风每年的平均数量,而不是这些风暴的细节)。
其他的差异:
- 空间和时间分辨率
因为气候模型运行更长的未来天气模型,它将有更多的整合步伐为同一时间。这是轻松的通过增加模型步伐,但对于数值稳定性的原因你的步伐越粗越高空间分辨率。因此,总的来说,气候模型运行在更大的时间和空间尺度上的气候模型。粗分辨率可能会迫使更多的气候模型的参数化。例如3公里的天气模型可以明确解决对流,而30公里气候模型当然不会,需要对流参数化。
- 数据同化(DA)
天气和气候模型的使用不同。最大的区别是长DA用于“自旋”模型的初始化时间。天气模型,如果使用DA,你可能只有几大步骤之间相隔几个小时之前开始融入未来的模型。气候模型哒时间可能早在100年达到目前和预测开始。然而:
本公司(DA的气候模型)发生在一些模型的发展阶段,包括参数化的亚格子尺度效应和优化模型。然而,过程不是做系统和当前实际并不认为是“数据同化”。There seems to be a growing realization that DA will have a significant role to play in future climate model development. This is, in part, driven by the need to quantify uncertainty in the model predictions. Nevertheless, there is not a consensus as to how DA should be used in these large-scale climate models. (source:http://www.samsi.info/working-groups/data-assimilation-ipcc-level-models-climate-uq)
- 耦合模型
天气模型可能代表海洋作为一个参数化的表面通量(动量、水分等)或者通过数据同化处理它。气候模型通常几个大气模型的海洋模型和模拟海洋。气候模型实际上通常是套件的模型,所有相互通信。气氛你可能有一个模型,一个用于土壤、海洋,一个用于植被,一个用于化学,等天气模型可能有这些特征,但通常作为参数化。
- 空间覆盖率
天气模型不同的全球模型局部区域模型,这在某些情况下可以非常理想化。气候模型往往是全球性的。这不会改变所涉及的物理,但可以影响方程的具体形式。全球模型将解决在球坐标和许多使用光谱方法。区域气候模式将使用笛卡尔坐标和其他可能使假设简化特定目的的物理模型(如暴风雨天气理想化模型规模可能忽视科里奥利)。
