在全球化学输运模型中进行灵敏度分析的正确方法

Question

在我的理解中，在Global Chemical Transport Models中，初始条件是通过旋转模型或通过之前的模拟来提供的。但是，我能把我为基线模拟准备的相同初始条件也用于敏感性分析吗?

例如:我正试图看到2010年地表臭氧的变化。我在2009年初至2010年底进行基线模拟，2009年为spin-up期。

然后，为了看到人为排放的变化，我关闭了人为排放源，并想要模拟2010年的人为排放。在这种情况下，我可以使用我从基线模拟准备的初始条件值，还是我必须从一开始旋转?

Answer 1

欢迎来到ES。

我在化学运输模型方面没有经验，所以我的回答将更多地是“一般条款”，我很乐意看到更具体的答案。

话虽如此，根据我对陆地表面和水文模型的经验，旋转上升期在很大程度上是模型和应用特定的。在某些应用中，对于复杂的大型流域的水文分析，模型的自旋上升周期也可能需要数年的模拟。这需要稳定模型用来模拟地表和地下水文之间复杂相互作用的所有“水库”。使用“太短”的旋转周期会严重影响结果，但什么是“太短”取决于你的模型。

因此，对你的问题的排序答案是:“越长越好”，但这也取决于你的模型的复杂性和你需要投入到旋转启动期的计算时间(即，如果你的模型需要一周来模拟一个月，那么我不建议你使用一年的旋转启动期……)

因此，如果情况并非如此，而且你的模型相当快，我会复制你为2009年准备的数据作为“假”2008年的输入，并从2008年到2010年运行模拟。看看你的模型的输出，然后，你会发现是否有一些奇怪的趋势，你可以将其归因于超越“假”2008年的旋转。如果这还不够，你还可以使用2007年的相同数据，以此类推。

其他信息在这里．

编辑:我刚刚意识到昨天我只回答了你问题的一部分。我的歉意。

对于你在评论中提到的问题，我想回答一下:

所以这意味着即使我采用2009年的初始条件，我仍然需要旋转模型，如果我做一些其他的分析(如灵敏度)?我不能直接使用2009年基线模拟的初始条件在灵敏度模拟中，而不是再次旋转，特别是如果旋转时间非常长，我想节省计算时间?

这取决于你分析的系统的惯性。这是非常不可能的(至少，对我来说，记住，我不熟悉这些模型)，你可以得到一个系统，将稳定在不同的条件下(如去除人为排放)，只模拟一年。

这个例子来自开放存取水文模型的用户指南(LISFLOOD文档，从这里开始)：

为了更好地理解初始模型状态对模拟结果的影响，让我们从一个简单的示例开始。下图为3个LISFLOOD对上层土壤水分的模拟。在第一个模拟中，假定土壤最初完全饱和。在第二种情况下，假定土壤完全干燥(即残余水分含量)。最后，进行了第三次模拟，假定初始土壤含水量介于这两个极端值之间。

因此，系统的这一部分(表层土壤水分)，在大约150-200天内明显稳定下来。在这段时间之后，初始条件(有或没有自旋)基本上是不相关的。

如果你去分析其他变量:

相反，系统的这一部分需要大约2000天才能稳定下来。这意味着在这个特定的应用程序中适当地初始化这个特定的模型对于在“短”(本例中<2000天)模拟中获得可靠的结果是至关重要的。

现在，想象你的系统在排放水平(从你的问题中所举的例子)发生冲击后具有一定的惯性来稳定:如果你的情况与第一张图中的情况类似，一年的自旋上升就足够了，而比较第二年有和没有人为排放将会或多或少地提供一些信息。如果您的系统像图2中那样响应缓慢，那么即使您提出的旋转上升，结果也将是完全错误的。