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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