Предложение по исследованию роли озона в изменении климата

Раскрытие ключевой роли стратосферного озона в изменчивости и изменении климата в Северном полушарии ()

1. Краткое изложение предложения

Хотя влияние стратосферного озона на тропосферный климат в Южном полушарии () было тщательно оценено, остаются большие неопределенности в отношении его воздействия на климат Северного полушария (). Арктический озон демонстрирует небольшие долгосрочные тенденции, но большую межгодовую изменчивость и обычно рассматривается как пассивный компонент, которыйреагирует наизменчивость полярных вихрей в стратосфере. Эта точка зрения была оспорена недавними исследованиями, предполагающими, что озон в высоких широтахСеверной Америки также может возвращатьсяв циркуляцию, играя активную роль в изменении климата поверхности. Однако существуют разногласия по поводу причинно-следственной связи между озоном и циркуляцией. Это требует более точной оценки воздействия озона на стратосферно-тропосферное взаимодействие и его роли в предсказуемости. Влияние стратосферного озона на может также распространяться на более длительные временные масштабы. По прогнозам, в 21 веке содержание озона в Арктике превысит исторические уровни, и эта долгосрочная тенденция может также повлиять на будущие климатические прогнозы в результате как динамических, так и радиационных процессов. Более того, недавние исследования задокументировали, что включение интерактивного химического состава озона в моделирование изменения климата может снизить (до 20%) прогнозируемое потепление поверхности: во многом это связано с обратной связью с водяным паром в стратосфере. Однако величина обратной связи зависит от модели, и источник этой неопределенности неясен. Кроме того, существует значительный разброс в прогнозах восстановления озона, динамическое воздействие которого на климат поверхности до сих пор не изучалось. Таким образом, воздействие озона на климат остается в значительной степени неизвестным и подвержено большим неопределенностям из-за сложной взаимосвязи между озоном, циркуляцией и климатом: эти взаимодействия недостаточно хорошо представлены в современных климатических моделях.

Этот проект даст ответы на эти вопросы путем объединения данных наблюдений и иерархии моделей, предоставляя, таким образом, беспрецедентную возможность оценки роли озона в климате во всех временных масштабах. Используя две модели, которые позволяют связывать и разъединять химический состав стратосферного озона, мы оценим влияние озона на изменчивость арктического полярного вихря, связь между стратосферой и тропосферой и климат поверхности, включая его влияние на предсказуемость Североатлантического колебания (), крупнейшего режима изменчивости климата. в Европе. Мы проведем количественную оценку воздействия озона в более длительных временных масштабах, таких как будущее восстановление озона и его воздействие на среднеширотную струю в Северной Атлантике, важную причину штормов над Европой, и свяжем межмодельный разброс в восстановлении озона с неопределенностью в тенденциях циркуляции . Наконец, мы изучим роль озона как радиационной обратной связи в тропосферном климате через его связь со стратосферным водяным паром, используя автономные коды излучения и модели радиационно-конвективного равновесия.

Этот проект обеспечит новое понимание роли стратосферного озона в земной системе благодаря пониманию обратных связей с озоном на основе процесса. В нем будет оценена выгода от точного представления химического состава озона для сезонных и многолетних прогнозов, а также предложены способы улучшения представления этой связи в моделях текущего поколения. Наконец, это будет способствовать уменьшению неопределенности в отношении долгосрочных климатических прогнозов. Результаты этого проекта могут быть использованы для определения экологической политики в будущем и, таким образом, представлять ценность для директивных органов. В этом смысле этот проект поможет программе в выполнении ее миссии по проведению эффективных исследований на благо общества.

2. План исследования

2.1 Текущее состояние исследований в этой области

Благодаря своей высокой эффективности поглощения солнечного излучения и излучения на более длинных волнах, озон в значительной степени определяет радиационный баланс стратосферы (Раманатан и Дикинсон, 1979). Распределение озона в стратосфере может быть изменено изменениями динамики и химического состава ( .,, 2005), и возникающие в результате изменения озона могут вызывать радиационное воздействие ( 1998) и изменения циркуляции в тропосфере ( 2014). Таким образом, связь между озоном, радиацией и атмосферной циркуляцией является важным элементом климатической системы, и надлежащее моделирование этих взаимодействий имеет важное значение для учета ключевых аспектов изменчивости и изменения климата. Тем не менее, из-за вычислительных ограничений большинство климатических моделей на сегодняшний день просто предписывают концентрации озона и, следовательно, не имеют интерактивного озона. Влияние этой связи на климат является предметом данного предложения.

2.1.1 Роль озона в изменчивости климата Северного полушария

Весеннее разрушение озонового слоя в стратосфере Антарктики считается одной из ключевых причин недавних изменений циркуляции в ( , 2014). В то время как влияние стратосферного озона на хорошо изучено, роли озона в климате уделяется меньше внимания. Это связано с небольшим размером арктических озоновых трендов, от которых ожидается незначительное воздействие на приземный климат (ВМО, 2007; 2010;2014). Однако концентрации арктического озона демонстрируют большую межгодовую изменчивость. Примером может служить озоновый минимум марта 2011 года ( , 2011), сравнимый на некоторых высотах (18-20 км) с антарктической озоновой дырой, которая предшествовала аномальным явлениям в тропосфере, таким как смещение к полюсу среднеширотной западной струи и положительная фаза . Эти колебания озона в основном определяются силой стратосферного полярного вихря, который контролирует динамическое поступление озона и химические потери озона ( ., 2008; ., 2016). Однако низкие уровни озона в арктическом озоне приводят к дальнейшему охлаждению и усилению полярного вихря из-за уменьшения поглощения коротковолнового (СВ) излучения, обеспечивая положительную обратную связь между химией и динамикой. При наличии современных стратосферных нагрузок хлора холодные зимы / весны становятся более частыми в течение многих лет с очень низкими концентрациями в Арктике ( ., 2014). В связи с этим возникает вопрос, вносит ли арктический озон активныйвкладв аномалии циркуляции, которые приводят к аномалиям климата на поверхности .

В этом контексте в ряде модельных исследований изучалось влияние арктического озона на приземный климат путем применения моделей общей циркуляции только для атмосферы () со средне-зональными аномалиями озона за 2011 год ( ., 2014) или имитации межгодовой изменчивости наблюдений ( Польвани, 2014). Чтобы получить надежный сигнал в этих исследованиях, были введены аномалии озона, превышающие наблюдаемые ( , 2014), или в сочетании с наблюдаемыми аномалиями температуры поверхности моря за 2011 год ( ., 2014). Аналогичным образом, другое исследование не выявило реакции поверхности на арктические зональные аномалии озона того года ( ., 2014). . Неспособность некоторых СМЖЛ воспроизвести эту взаимосвязь, возможно, может быть связана с использованием ими зонального и среднемесячного воздействия озона, поскольку при этом они не улавливают взаимодействия между озоном и планетарными волнами, которые проявляются в виде продольной асимметрии озона (Альберс и др., 2012). Было показано, что пренебрежение этими асимметриями приводит к более слабой реакции тропосферной циркуляции ( ., 2009; ., 2009), но их роль в наблюдаемой изменчивости арктического озона не изучалась.

Более недавнее исследование, основанное на химико-климатической модели (), выявило прочную взаимосвязь между арктическим озоном и климатом поверхности ( ., 2015). Самое главное, что наблюдательные данные о запаздывающей корреляции между аномалиями арктического озона в марте и температурой поверхности в апреле были задокументированы в . (2017), что подтверждает гипотезу о влиянии арктического озона на климат поверхности Озон в может как реагировать, так и влиять на циркуляцию: эти эффекты являются нелинейными, что затрудняет обнаружение озонового сигнала в приземном климате . Разделение причины и следствия также затруднено, поскольку изменения в стратосферном озоне и полярном вихре имеют схожие поверхностные характеристики. Например, внезапные стратосферные потепления () приводят к появлению поверхностных структур, напоминающих отрицательную фазу ( , 2001; ., 2002; ., 2015; ., 2017): это также наблюдается после положительных аномалий озона ( ., 2017 год). Возможное объяснение заключается в том, что озон модулирует изменчивость полярных вихрей и их влияние на климат поверхности. Окончательное потепление стратосферы () обычно происходит ранней весной, когда арктический озон может оказывать обратное влияние на циркуляцию из-за увеличения солнечной радиации и возникающего в результате нагревания в результате поглощения озона. Правильное моделирование может привести к улучшению навыков прогнозирования в апреле ( ., 2011). Соответственно, влияя на стратосферный зональный средний расход, озон может играть важную роль в динамической связи между стратосферой и и обеспечивать потенциальный источник предсказуемости.

Активная область исследований касается влияния хорошо разрешенной стратосферы на системы прогнозирования ( ., 2015; ., 2016). Аналогичные исследования следует провести для определения связи между озоном и циркуляцией, чтобы количественно оценить навыки прогнозирования, которые можно получить, включив интерактивную химию озона. Для достижения этой цели необходимо провести дополнительную работу по количественной оценке воздействия химического состава озона на полярный вихрь и климат поверхности в субсезонных временных масштабах. Это должно быть сделано путем отделения воздействия озона от циркуляции, что невозможно в . Необходимы новые модельные исследования, позволяющие связывать и выводить озон из циркуляции. Это представляет собой новый и пока еще недокументированный путь, посредством которого стратосфера может влиять на возникновение поверхностных климатических аномалий и экстремальных явлений. Аналогичным образом, нам нужны новые методы для улучшения представления озона и его изменчивости в моделях текущего поколения без интерактивной химии: это может быть достигнуто путем восстановления асимметрии озона на основе динамического состояния полярного вихря.

2.1.2 Влияние восстановления озона на будущие климатические прогнозы в Северном полушарии

В связи с сокращением выбросов озоноразрушающих веществ (ОРВ) после осуществления Монреальского протокола в 1989 году озон уже восстанавливается и достигнет исторических уровней (1955-1975 годы) ко второй половине этого столетия (ВМО 2007; 2010; 2014). В ожидается, что тенденции восстановления озона приведут к ослаблению и смещению западной струи к экватору ( , 2014), противодействуя воздействию парниковых газов (ПГ). Степень отмены зависит от сценария выбросов парниковых газов и будет определять знак тенденций циркуляции рыбы ( ., 2013).

Будущая эволюция стратосферного озона чувствительна как к ОРВ, так и к ПГ. Влияние ОРВ максимизируется в южной полярной шапке ( ., 2015), в то время как ПГ играют большую роль в восстановлении озона в Северной Америке ( ., 2013). По сравнению с периодом 1955-1975 годов прогнозируемые тенденции восстановления для Арктики и Антарктики сопоставимы по величине ( ., 2016). В сценариях экстремальных выбросов парниковых газов прогнозируется, что концентрации озона в высоких широтах превысят исторические уровни, что приведет к так называемому “сверхвосполнению”. Увеличение содержания озона в Арктике в таких сценариях может достигать 80 ДЮ, что составляет ~ 50% от извлечения . Таким образом, восстановление озонового слоя в Арктике может привести к существенным изменениям циркуляции , аналогичным тем, которые были задокументированы для , таким как более теплый стратосферный полярный вихрь, смещение струи к экватору в средних широтах и отрицательный с последствиями для штормовой погоды над Европой. Тем не менее, хотя влияние будущего восстановления озона на тенденции циркуляции хорошо задокументировано, влияние на вообще не поддавалось количественной оценке.

Климатические модели без интерактивной химии предписывают воздействие озона, которое не зависит от сценария выбросов парниковых газов ( ., 2013). При этом они упускают из виду реакцию озона на ПГ, тем самым недооценивая восстановление озонового слоя в Арктике с возможными последствиями для будущих прогнозов. Было показано, что реакция озона на ПГ может действовать как отрицательная обратная связь, приводя к снижению реакции циркуляции на углекислый газ (2) в ( , 2016). Тем не менее, влияние этой обратной связи на все еще нуждается в оценке. В этом контексте требуется дополнительная работа для точной количественной оценки воздействия восстановления озона на проекции поверхности , а также обратных связей между озоном и ПГ. В дополнение к неопределенности, связанной со сценарием, восстановление озона в значительной степени зависит от модели. Разброс в 15-20 ДУ наблюдается как в низких, так и в высоких широтах для сценария 8.5 ( ., 2016), а учетверение 2 может привести к межмодельному разбросу озона, который будет таким же большим, как и сам отклик ( ., 2017,.). Разброс в скоростях восстановления может повлиять на полярную стратосферную температуру и ветер, которые, как было показано, вносят существенный вклад в межмодельный разброс давления на уровне Арктического моря () ( ., 2014). Выявление источников неопределенности в реакции циркуляции на антропогенные воздействия является одной из ключевых проблем в оценках изменения климата (, 2014). Необходима дополнительная работа, чтобы выяснить, представляет ли восстановление озона из-за его воздействия на стратосферную циркуляцию недокументированный источник неопределенности в будущих климатических прогнозах для .

2.1.3 Влияние химического состава озона на климатические обратные связи

Недавно было высказано предположение, что интерактивная химия озона может привести к значительному (~ 20%) снижению равновесной чувствительности климата, определяемой количественно как реакция потепления поверхности на четырехкратное увеличение концентрации 2 ( ., 2014). Ключевой вклад в радиационную обратную связь вносит водяной пар в стратосфере (). В ответ на повышение уровня 2 озон в тропической нижней стратосфере () уменьшается до 50%, вызывая локальное похолодание на 3-4 К. Это охлаждение обезвоживает воздушные массы, поступающие в стратосферу, снижая концентрации ( ., 2001). Высыхание стратосферы оказывает отрицательное длинноволновое () радиационное воздействие на систему тропосфера / поверхность, уменьшая прогнозируемое потепление поверхности. Эта обратная связь наблюдается во всех недавних исследованиях по интерактивной химии ( ., 2014; ., 2014; ., 2014; ., 2016), но величина сильно варьируется в зависимости от модели. Например, снижение концентраций из-за химического состава озона колеблется от 15% в модели ( ., 2016) до более чем 40% в 3 ( ., 2014) и ( 2017,чел. комм.). Причины такого распространения, а также их последствия для радиационного воздействия в значительной степени неизвестны. Как следствие, влияние интерактивного озона на температуру поверхности в этих моделях также является неопределенным и колеблется от 7-8% (ü ., 2014; ., 2014) до нуля ( ., 2016; ., 2017). Понимание происхождения этого распространения имеет решающее значение для определения того, могут ли обратные связи по химии озона способствовать межмодельному распространению чувствительности климата.

Одним из возможных источников распространения между моделями является температура холодной точки (), поскольку она в значительной степени контролирует скорость обезвоживания и, следовательно, попадание водяного пара в стратосферу ( ., 2013). Необходима дальнейшая работа, чтобы изолировать воздействие распространения озона и на и, в конечном счете, их радиационное воздействие на поверхностный климат в . Улучшенная количественная оценка обратной связи по химическому составу озона является важнейшей задачей для прогресса в понимании роли химического состава озона как источника межмодельного разброса чувствительности климата, о котором сообщается в моделях, включенных в ДО5 МГЭИК.

2.1.4 Научные вопросы, подлежащие рассмотрению

Подводя итог, можно сказать, что необходимо ответить на следующие вопросы:

1) Влияет ли озон на изменчивость климата в Северном полушарии?

2) Каково влияние восстановления озона на прогнозы изменения климата?

3) Каково влияние химического состава озона в качестве радиационной обратной связи?

2.1.5 Текущие проекты в Швейцарии и за рубежом

Несколько проектов по темам, связанным с озоном и изменчивостью климата, осуществляются в рамках Всемирной программы исследований климата (Женева, Швейцария) под эгидой стратосферных процессов и их роли в климате (). Основной проект "Химия-климат" представлен Инициативой / "Химия-климатическая модель" (), созданной для координации оценки и связанных с ней мероприятий с участием . также включает дополнительные программы по атмосферной динамике и предсказуемости, такие как Динамическая изменчивость () и Стратосферная сеть для оценки предсказуемости (). Недавно инициатива также привела к созданию “Базы данных проекта подсезонного и сезонного прогнозирования” (2), направленной на улучшение навыков прогнозирования ( ., 2017). Деятельность предложения по взаимодействию озона, циркуляции и климата хорошо вписывается в эти проекты и поможет объединить исследовательские интересы между каждой из вышеупомянутых программ. Предусматривается тесная синергия с этими мероприятиями за счет обмена данными и активного участия, как подробно описано в разделе 2.3.3.

2.2 Текущее состояние личных исследований

Во время моей аспирантуры в Колумбийском университете я разработал новое направление исследований о роли интерактивной химии озона в реакции климата на внешние воздействия. Предварительные результаты, мотивирующие проект, изложены ниже.

2.2.1 Влияние озона на изменчивость стратосферы

Арктический озон как подвержен влиянию изменчивости стратосферы, так и реагирует на нее, но величину этой обратной связи трудно оценить с помощью и наблюдений. Чтобы решить эту проблему, я недавно выполнил 200-летнее моделирование с помощью модели с текущими уровнями ОРВ и ПГ, сравнивая различные конфигурации химического состава озона, одну с использованиеминтерактивнойстратосферной химии, а другую с использованием “заданного химического состава” ( ., 2014) с фиксированнымклиматологическимозоном, получено в результате интерактивного химического прогона. Таким образом, единственное различие между пробегами заключается в способности озона изменяться в межгодовых временных масштабах и, таким образом, влиять на стратосферные температуры.

В соответствии с их идентичной озоновой климатологией, нет никаких различий в долгосрочной средней температуре между обоими циклами. Однако межгодовая изменчивость температуры в апреле и мае больше в интерактивном режиме озона. Экстремальные холода совпадают с уменьшением содержания озона в Арктике и в интерактивном режиме на несколько градусов холоднее по сравнению с фиксированными пробегами озона (рис. 1). Аналогичный эффект наблюдается и для теплых событий, хотя и меньшей величины. Эти результаты свидетельствуют о том, что интерактивный арктический озон, благодаря своей изменчивости из года в год, увеличивает частоту и величину экстремальных температур в стратосфере поздней весной из-за изменений в поглощении излучения . По соотношению теплового ветра теплые (холодные) экстремумы подразумевают слабый (сильный) стратосферный полярный вихрь, который, возможно, может влиять на климат поверхности через нисходящее распространение аномалий западного потока ( , 2003). Эти результаты подтверждают гипотезу, сформулированную в этом предложении, относительно влияния озона на изменчивость . Однако степень, в которой эта обратная связь может модулировать стратосферно-тропосферную связь и климат поверхности, все еще неясна. Эти интеграции могут быть использованы для решения этой проблемы, как подробно описано в разделе 2.3.

2.2.2 Роль озона в прогнозах изменения климата

Прогнозируется, что стратосферный озон в изменится в ответ на тенденции выбросов парниковых газов и ОРВ; может ли это оказать динамическое влияние на тропосферу? Полезную информацию можно получить из недавних исследований при идеализированных воздействиях парниковых газов, таких как 42 ( , 2016). При наложении озоновой климатологии модель , используемая в этом исследовании, имитирует смещение юго-западной струи в направлении полюса в ответ на 42, в соответствии с моделями 5 ( , 2014). Однако интерактивная химияснижаетэту реакцию из-за реакции озона на 2. Увеличение содержания 2 приводит к уменьшению содержания стратосферного озона в тропиках и увеличению в высоких широтах. Эти озоновые аномалии изменяют меридиональный градиент температуры в тропопаузе, приводя к смещению тропосферной струи к экватору, противодействуя воздействию 2. Это означает, что большая часть моделей 5 (без интерактивной химии) может пренебрегать важной динамической обратной связью между озоном и циркуляцией, возможно, переоценивая смещение в направлении полюса в юго-западной струе.

Предварительная проверка в этих же прогонах, выполненная мной, показывает, что, подобно тому, что происходит в , озон увеличивается в высоких широтах, что приводит к потеплению арктической стратосферы бореальной зимой и весной. Весной вызванное озоном ослабление полярного вихря сильно влияет на характер поверхностной циркуляции, напоминая отрицательное арктическое колебание (АО; см. аномалию , вызванную взаимодействием озона, показанную на рисунке 2). Вызванное 2 увеличение арктического озона в этих интеграциях составляет ~ 50% (рис. 3), аналогично прогнозируемому восстановлению в сценарии 4.5 к 2100 году ( ., 2013). Таким образом, вполне вероятно, что восстановление озона в оказывает значительное и все же недокументированное влияние на реакцию циркуляции парниковых газов в с потенциальными последствиями для долгосрочных тенденций. Однако важно отметить, что эти предварительные результаты основаны на форсировании 42, которое является сильно идеализированным форсированием и не учитывает будущие сокращения ОРВ. Это мотивирует дальнейшую работу по выяснению роли восстановления озона в климате в контексте сценариев изменения климата МГЭИК.

2.2.3 Роль озона как радиационной обратной связи

В дополнение к его воздействию на циркуляцию (2.2.2), озон может также играть важную роль в радиационном воздействии на климат, благодаря его обратной связи с . Это подтверждается ролью озона при различных внешних воздействиях ( , 2016). В этом исследовании,мы количественно оценили реакцию климата на увеличение солнечной радиации, эквивалентное переходу от Минимума Маундера (1600) к настоящему времени. Наиболее важно то, что вызванное ультрафиолетовым излучением увеличение концентрации стратосферного озона приводит к увеличению поглощения СВ-излучения ясного неба, уменьшая падающее СВ на поверхность и, следовательно, реакцию температуры поверхностипримерно на 30%.Следовательно, озон вызывает отрицательную обратную связь с солнечным воздействием.

Подобно тому, что происходит в случае солнечного воздействия, обратная связь, вызванная озоном в случае воздействия 2, отрицательна и, вероятно, опосредована длинноволновым () ( ., 2014). Повышенные уровни 2 вызывают охлаждение в верхних слоях стратосферы и усиление Брюера Добсона, глобальной стратосферной меридиональной циркуляции ( ., 2006; 2010). Как следствие, 2 усиливает образование озона в верхних слоях стратосферы ( , 1982). В усиленный апвеллинг приводит к уменьшению озона и охлаждению этого атмосферного региона, что, в свою очередь, приводит к отрицательному воздействию . Однако влияние этой обратной связи на температуру поверхности зависит от модели ( ., 2016). Чтобы исследовать роль озона в создании распространения, . (2017,.)сравнили четыре различных . Реакция стратосферного озона на 2 в этих моделях устойчива, но величина заметно отличается, даже с противоположными знаковыми изменениями общего содержания озона в столбе (рисунок 3). Возможными причинами межмодельного распространения реакции озона являются различия в тропическом апвеллинге ( ., 2010) или в химическом составе газовой фазы ( , 1982); хотя их точный вклад до сих пор неясен. Разброс в реакции тропического озона приводит к целому ряду оценок радиационного воздействия. Например, реакция озона в низких широтах (30-30) приводит к воздействию тропопаузы с поправкой на стратосферу -0,15 Вт / м2 и -0,5 Вт / м2 для и , соответственно. Эти различия в воздействии значительны и требуют дальнейших исследований источников межмодельного распространения озона. В дополнение к озону, изменения , возникающие в результате интерактивной химии стратосферы, в значительной степени неопределенны и варьируются от 5 в до более чем 10 в . Большее снижение содержания озона в , возможно, приводит к более сильному охлаждению и, следовательно, к большей стратосферной сушке, чем в . Это указывает на как на миротворца в обратной связи между озоном и 2. Однако точная роль озона и в и климате поверхности не может быть проверена при моделировании с помощью интерактивной химии, поскольку озон и взаимосвязаны. Этот проект даст ответы на эти вопросы путем проведения идеализированных модельных исследований, которые изолируют влияние озона и на радиационное воздействие и температуру тропосферы (раздел 2.3).

2.3 Подробный план исследования

В рамках этого проекта мы рассмотрим следующие вопросы:

1) Стратосферный озон как источник внутрисезонной изменчивости климата

2) Стратосферный озон как движущая сила в долгосрочных прогнозах

3) Стратосферный озон как радиационная обратная связь

Рисунок 4.Схема трех основных целей проекта. Несмотря на свою основную роль в радиационном балансе стратосферы, озон в обычно рассматривается как пассивный компонент, на который влияют химический состав галогенов и изменчивость полярных вихрей. Обычный вид представлен толстыми синими и фиолетовыми линиями. Мы предлагаем три новых пути, по которым озон может играть активную роль в климате ; они представлены пунктирными линиями. В рамках проекта будет проведена количественная оценка динамического влияния стратосферного озона на связь тропосферы / стратосферы и климат поверхности в субсезонных (1, красная линия) и многодекадных (2, фиолетовый) временных масштабах, а также радиационной обратной связи, вызванной его связью со стратосферным водяным паром (3, зеленый)..

Концептуально эти три цели и соответствующие им тесно взаимосвязаны. Во-первых, 1 обеспечивает основу для нашего понимания воздействия стратосферного озона на внутрисезонные временные масштабы, исследуя динамические механизмы, посредством которых озон может влиять на циркуляцию в тропосфере. Во-вторых, 2 проверит, могут ли те же динамические процессы, которые были исследованы в 1, повлиять на прогнозы в более длительных временных масштабах. В-третьих, 3 позволит количественно оценить радиационное воздействие, оказываемое долгосрочными изменениями в озоне. Методы, используемые для выполнения , описаны в разделе 2.3.1. Каждая будет разделена на три вида деятельности, которые описаны в разделе 2.3.2.

2.3.1 Методология: модели и наблюдения

Для достижения трех основных целей этого предложения мы объединим иерархию моделей, начиная от полностью связанных моделей земной системы () и заканчивая упрощенными моделями (), а также данными наблюдений () и другими доступными модельными данными ().

а) Полностью связанные модели:

Модель климата сообщества "Вся атмосфера" ()

- это инструмент, на котором основаны предварительные результаты, мотивирующие предложение. Это комплексный , который точно моделирует стратосферно-тропосферную связь ( ., 2013). В своей стандартной конфигурации он имеет интерактивную химию стратосферного озона и будет здесь называться . Модель также может быть запущена без интерактивной стратосферной химии, как “Конкретизированная химия” ( ., 2014), которая будет обозначаться как . В этой конфигурации задаются концентрации озона с сохранением одних и тех же физических параметров, так что различия между обеими версиями могут быть отнесены к интерактивному озону.

Модель связей солнечного климата с озоном ()

Модель была разработана в Швейцарии ( и /). В своей стандартной конфигурации включает в себя комплексную химическую схему (в дальнейшем обозначаемую как “”), решение для газофазных и гетерогенных реакций и адвекцию химических соединений ( ., 2013). хорошо работает во многих отношениях, таких как стратосферная изменчивость, связь между стратосферой и тропосферой и распределение трассеров ( ., 2013; ., 2014). Он также может быть запущен без интерактивной химии (отныне обозначаемой как ), где прописан озон.

б) Модели пониженной сложности:

Параллельная автономная передача излучения (ПОРТ)

Модель параллельного автономного переноса излучения () хорошо подходит для расчетов радиационного воздействия с поправкой на стратосферу в тропопаузе ( ., 2013). В качестве входных данных мы будем использовать и от и . В используется фиксированное предположение о динамическом нагреве выше тропопаузы, что позволяет стратосферным температурам регулироваться радиационно. согласуется с эталонными расчетами, сделанными с помощью построчных моделей ( ., 2013), и, таким образом, предоставляет действительный инструмент для целей проекта.

Модель атмосферы сообщества – режим с одной колонкой

Чтобы исследовать радиационное воздействие озона и на температурный профиль тропосферы и (оба они фиксируются в ПОРТУ) и изолировать их от динамики, мы будем использовать приближение радиационно-конвективного равновесия (), как это было сделано в новаторских исследованиях радиационного воздействия озона (например, и Дикинсон, 1979). Это можно сделать в конфигурации “Один столбец” модели атмосферы сообщества (), которая позволяет запускать атмосферную колонну с полной физикой, предписывая озон и в качестве входных данных.

) Наблюдения: повторный анализ и спутниковые композиции

Чтобы оценить межгодовую изменчивость озона с 1979 года по настоящее время, мы объединим повторный анализ и спутниковые данные, включая () данные с трехмерной сеткой для озона и водяного пара из современного ретроспективного анализа для исследований и приложений (; ., 2011); и () новый глобальный спутниковый наблюдательный озоновый продукт, разработанный в ( ., 2017.), Который объединяет гомогенизированные стратосферные данные о воде и озоне (; ., 2016) и глобальные данные о химии озона и связанных с ним следовых газовых данных для стратосферы (; ., 2015), исправляя их предубеждения и артефакты.

) Другие доступные наборы данных моделирования

В качестве эталонного примера для многих анализов будущих прогнозов мы будем использовать доступные выходные данные модели из ансамбля симуляций ( ., 2017). Помимо , мы также будем использовать доступные модели из НАСА и модель - Института Макса Планка, как подробно описано в 2.3.2.

и являются подходящими инструментами для исследования роли взаимодействия озона и климата в системе Земли, поскольку они способны количественно оценить воздействие взаимодействующего озона в сопряженной системе. Использование двух независимых моделей с разной динамикой и физикой будет полезно для проверки достоверности результатов. Комбинация двух связанных моделей (а) и упрощенных кодов (б) позволит нам тщательно разделить роль озона как динамической и радиационной обратной связи и исследовать физические процессы. Наконец, различные наборы данных наблюдений () предоставляют уникальную возможность для изучения изменчивости и экстремальных значений озона, что позволяет провести валидацию и и создать новый набор данных о воздействии озона для моделей .

2.3.2 Задачи, которые должны быть выполнены в рамках проекта

Цель состоит в том, чтобы понять роль стратосферного озона в субсезонной изменчивости , с акцентом на Европу и Северную Америку. Мы изучим, может ли интерактивный озон влиять на стратосферно-тропосферную связь (1.1), предсказуемость (1.2) и механизмы, посредством которых это происходит (через асимметрию озона, 1.3).

1.1: Роль стратосферного озона в стратосферно-тропосферном взаимодействии

Мои предварительные результаты показывают роль интерактивного озона в усилении стратосферной изменчивости в весенний период (2.2.1). В этой статье мы рассмотрим следующий вопрос: влияет ли повышенная изменчивость в стратосфере на связь с тропосферой? Мы рассмотрим этот вопрос путем количественной оценки влияния интерактивного озона на изменчивость полярных вихрей, представленную частотой ВСП и сильных вихревых явлений. В частности, мы оценим роль озона в окончательном потеплении и сроки распада вихрей весной. Во-первых, мы сравним изменчивость озона и со спутниковыми данными. Затем мы проведем количественную оценку воздействия интерактивного озона на северный кольцевой режим (, 2000), включая его величину и стойкость, которые являются полезными показателями для характеристики стратосферно-тропосферного взаимодействия (например, ., 2003). Наконец, будет изучено воздействие интерактивного озона на НАО и его экстремальные значения. На практике мы сравним две пары 200-летних контрольных экспериментов с океаном (названных “”): один с и один с в и , используя современные воздействия ОРВ и ПГ. Использование длительных циклов и постоянных воздействий позволит нам получить достоверную статистику. Предусматривается сотрудничество сдоктором У. Болломдля получения и анализа данных наблюдений за озоном. Более конкретно, мы проверим изменчивость озона в химической версии обеих моделей на основе данных наблюдений, недавно разработанных им ( ., 2017 .). Кроме того, сотрудничество сД. Домейсеном() будет полезно для сравнения данных, полученных в и , с моделированием -, которые использовались ею в исследованиях предсказуемости.

1.2: Стратосферный озон и предсказуемость

Это мероприятие направлено на оценку роли интерактивного озона в предсказуемости на основе воздействия на стратосферно-тропосферную связь, рассмотренную в 1.1. Для достижения этой цели мы будем использовать вероятностный подход, количественно оценивая влияние озона на и на навыки прогнозирования для .  Чтобы количественно оценить способность к прогнозированию, привносимую озоном, мы проведем ретроспективные эксперименты с использованием и за январь-июнь наблюдаемых лет с экстремальными12 мартовскими аномалиями арктического озона, задокументированными в . (2017). Наблюдаемые температуры поверхности моря () будут использоваться в качестве граничных условий, поскольку они являются предшественниками возмущений полярных вихрей ( , 2004). Набор из 20 начальных условий будет создан с использованием подхода “большого ансамбля” ( ., 2015): привлечение 20 участников позволит нам оптимизировать оценку навыков ансамбля в ( ., 2014). Ансамбли, продолжительность которых составляет 6 месяцев, обеспечивают захват полной эволюции, от начала крупных аномалий озона в марте до реакции тропосферы в апреле-мае. Эксперименты по своей конструкции будут использовать интерактивный озон, в то время как будет принудительно использовать фиксированный (климатологический) озон. Навык прогнозирования будет рассчитываться на основе корреляции между моделируемыми и наблюдаемыми полями, как это было сделано в . (2016).Для этой деятельности предусмотрено активное сотрудничество с профессором Д. Домейзеном(). Более конкретно, она предоставит нам данные из модели -, использованной в предыдущих исследованиях предсказуемости ( ., 2015), для многомодельного сравнения корреляции навыков для зимнего и весеннего . Кроме того, мы будем сотрудничать с профессоромС. Соломономв выявлении экстремальных значений озона в данных на основе анализа 2017 (в котором она была соавтором).

1.3: Роль асимметрии озона и динамически согласованного воздействия озона

Предыдущие исследования по реакции тропосферы на наблюдаемые озоновые аномалии все наложили профили среднего значения по зонам, которые не согласуются с наблюдениями (например, ., 2014). Например, событие разрушения озонового слоя в Арктике в 2011 году было продольно асимметричным. Более того, данные о воздействии озона ниже 100 ГПа в являются неточными: в Арктике это хорошо видно в стратосфере и, таким образом, может повлиять на результаты других исследований с использованием . Эта деятельность направлена на изучение влияния продольной асимметрии озона на циркуляцию, используя более точные данные наблюдений для построения озоновых воздействий для моделей , а также новый метод получения динамически согласованного озона.

Во-первых, мы будем использовать наборы данных наблюдений за озоном от . (2017, подп.), чтобы построить среднее по зонам (2-) и 3- воздействие озона за (14) лет в . (2017). Затем мы будем моделировать период с января по июнь каждого года, используя наблюдаемые и сравнивая два ансамбля по 20 членов в каждом; один накладывает 3-, а другой использует 2- аномалии озона из наблюдательного продукта, разработанного в .

Можно усомниться в том, действительно ли интерактивная химия озона, со всеми ее высокими вычислительными затратами, действительно необходима для улавливания наблюдаемых асимметрий озона. Мы предлагаем новаторский новый метод расчета асимметрии озона в моделях , основанный на методе -картирования ( ., 2005). Масштабируя озон с помощью на каждом временном шаге модели, стандартную двумерную климатологию (которая обычно применяется в моделях ) можно сделать “динамически” согласующейся с динамикой модели. Это может быть важно в ситуациях, когда полярный вихрь сильно смещен относительно географического полюса, например, зимой / весной 2011 года. Этот метод обеспечивает способ моделирования связи между озоном и циркуляцией без необходимости включать всесторонний химический анализ, что приводит к значительному сокращению необходимых вычислительных ресурсов. Этот метод будет протестирован в двух сериях 30-летних экспериментов с определенной климатологией ; один с масштабированным озоном () и один с простым 2-мерным озоном.

Деятельность 1.3 хорошо подходит для выполненияаспирантомв рамках диссертации. Анализ и построение трехмерного воздействия на озон будут выполнены с использованием набора данных наблюдений, разработанного в (. .). На этапе внедрения и тестирования модели предусмотрено сотрудничество с докторомЭ. Розановым,участником , участвующим в разработке .

Стратосферный озон как движущая сила в долгосрочных прогнозах циркуляции

Основная цель этой РГ - понять важность озона и его обратных связей с реакцией циркуляции на изменение климата, сосредоточив внимание на динамических аспектах, которые являются ключевыми для поверхностного климата Северной Атлантики, таких как . Будут рассмотрены следующие вопросы: Влияет ли будущее восстановление озона на проекции поверхности в ? Способствует ли озон неопределенности в изменении климата регионального масштаба? Во-первых, мы изучим влияние восстановления озона на будущие тенденции циркуляции, оценив влияние восстановления благодаря Монреальскому протоколу на будущие тенденции циркуляции, а также роль ПГ в реагировании на озон (РГ2.1). Наконец, мы рассмотрим влияние межмодельного разброса в восстановлении озона на проекции поверхности (2.2).

2.1: Влияние восстановления озона на будущие прогнозы

Будущее восстановление озона будет происходить в основном в результате успешного регулирования выбросов ОРВ в соответствии с Монреальским протоколом, а также из-за влияния парниковых газов.  Эта деятельность позволит количественно оценить влияние Монреальского протокола и выбросов парниковых газов на озоновые тенденции, а также влияние этих озоновых тенденций на климат поверхности .

Во-первых, мы сравним сценарии изменения климата для 21-го века, выполненные с учетом и без учета будущих сокращений ОРВ. Для этого мы проанализируем существующий многомодельный ансамбль, выполненный в рамках проекта ( ., 2017). В качестве эталона мы будем использовать ансамбль “-2”, основанный на сценарии 1 для ОРВ и 6.0 для парниковых газов. Этот ансамбль будет сравниваться для каждой из участвующих 20 моделей с “-2-2000”. Этот сценарий форсирования идентичен “-2”, за исключением коэффициентов поверхностного смешивания ОРВ, которые зафиксированы на уровне 2000 года. Поскольку оба ансамбля были запущены с использованием интерактивной химии, их сравнение позволит количественно оценить влияние восстановления озона, вызванного ОРВ, на прогнозируемые тенденции циркуляции . Более того, наличие большого числа моделей (20) позволит нам выявлять надежные ответы и оценивать межмодельную неопределенность в восстановлении озона.

Во-вторых, мы выделим влияние парниковых газов на озон и их влияние на циркуляцию, сопоставив будущие прогнозы с интерактивными химическими данными с прогонами, налагающими набор данных / ( ., 2011). Этот набор данных был подготовлен только для сценария 1 ( ., 2013) и, таким образом, будет несовместим со сценариями с высоким содержанием парниковых газов, такими как 8.5. Таким образом, разница между прогонами с интерактивной химией и этими интеграциями позволит количественно оценить реакцию озона на ПГ и его роль в проекциях . Мы будем использовать интерактивные прогоны химии для сценария -2-8.5, выполненные с помощью и , которые доступны в .. Они будут сравниваться с двумя ансамблями из 3 участников, использующими форсирование 8.5 в и , выполненными с использованием набора данных / .Для этой деятельности требуется сотрудничество с доктором Э.Розановым. Более конкретно, он предоставит нам данные из более старой версии (1), которые будут полезны для сравнения с и .

2.2: Роль озона как источника неопределенности в будущих прогнозах

Скорость восстановления озона при моделировании с использованием интерактивной химии зависит от модели. В этом документе мы дадим количественную оценку текущей степени неопределенности и ее последствий для будущих прогнозов. Мы рассмотрим этот вопрос, используя интерактивные прогоны химии из базы данных для сценария 8.5. Во-первых, анализ, проведенный для 20 моделей, включенных в в 2.1, предоставит нам ряд прогнозов восстановления озона для 21-го века. Затем наибольшая и наименьшая скорости восстановления озона будут использоваться для управления набором ансамблей из 3 человек с использованием и . Сравнение будущих прогнозов, полученных для нижнего (обозначаемого как МАЛЫЙ) и верхнего (БОЛЬШОГО) концов восстановления озона, позволит нам оценить степень неопределенности в прогнозах, которая может быть отнесена на счет восстановления озона.. .В рамках этой деятельности предусмотрено сотрудничество с профессором Д.Во. Более конкретно, он предоставит смоделированные данные восстановления озона с использованием различных воздействий парниковых газов в модели ( ., 2009), которые будут сравниваться с и . Это будет полезно для дальнейшей количественной оценки неопределенности моделей в показателях восстановления.

Стратосферный озон как радиационная обратная связь

Как только мы установим динамическое воздействие озона (1 и 2), мы рассмотрим радиационные эффекты реакции озона на большое воздействие парниковых газов, такое как 42, включая причины межмодельных различий в реакции озона (3.1), связь со стратосферным водяным паром (3.2), и радиационное воздействие стратосферного озона и водяного пара на температуры тропосферы (3.3).

3.1: Понимание источников неопределенности в отношении озона

Эта деятельность направлена на количественную оценку вклада динамического (т.е. тропического апвеллинга) и химического состава газовой фазы в межмодельный разброс в реакции озона на ПГ (см. Рис. 3). Это будет сделано путем объединения “свободного хода” () и “Заданной динамики” () (например, ., 2011) и , принудительно с помощью 8.5. Прогоны определят полную (химическую и динамическую) реакцию и уже доступны в базе данных . Интеграция будет состоять из 100-летних пробегов 8.5 с метеорологическими полями, смягченными в направлении идентичного профиля ветра, полученного путем усреднения по динамическим полям в пробегах обеих моделей. Следовательно, будет учитывать только роль химии в возникновении различий в реакции на озон между и .

3.2: О роли водяного пара в радиационной обратной связи

В этой работе будет изучена роль водяного пара в стратосфере в химической обратной связи путем оценки радиационного воздействия, вызванного изменениями и озона, а также его влияния на температуру тропосферы. Для этого мы сначала представим наблюдательную оценку связи озона и , изучив их совместную изменчивость в в данных наблюдений, разработанных в . Это также будет использоваться в качестве эталона для проверки и и понимания различий в принудительном ответе.В этой деятельности предполагается сотрудничество с доктором У. Боллом, поскольку его спутниковые данные по озону в сочетании с -2 будут использоваться для анализа межгодовой изменчивости озона и в регионе .

Чтобы количественно оценить изменения , вызванные взаимодействующим озоном, мы вычислим разницу в между экспериментами 42 с и . Эти изменения в в сочетании с озоном будут введены в для получения скорректированного радиационного воздействия для обеих моделей (, ), чтобы обеспечить количественную оценку радиационной обратной связи. Во-вторых, мы изучим реакцию тропосферных температур на радиационное возмущение, вызванное возмущениями и озона. Эта информация не может быть извлечена в моделях или наблюдениях, поскольку озон, стратосферный апвеллинг и тесно связаны, что затрудняет выявление четкой причинно-следственной связи. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы предлагаем использовать приближение в . На практике это будет сделано путем проведения 4-месячных экспериментов с мошенничеством, вызванных изменениями озона и , вызванными интерактивной химией (т. Е. Разница между химией и ) в и . Воздействие озона и водяного пара на будет оценено путем моделирования реакции температуры тропосферы в тропических атмосферных условиях. Затем эти расчеты будут повторены для атмосферных колонок в , чтобы оценить степень, в которой радиационная обратная связь с озоном может (радиационно) влиять на климат поверхности .

План управления ресурсами и данными высокопроизводительных вычислений

Моделирование, разработанное для проекта, обобщено в таблице внутри каждого из . В общей сложности мы проведем1690модельных лет с использованием и2090лет с использованием , в общей сложности9и11симуляций для двух моделей соответственно. Основываясь на вычислительных затратах (разрешение 2 градуса) на и других высокопроизводительных вычислениях () по всей Европе, мы оцениваем, что170 для всех интеграций потребуется в общей сложности ~ 170 дней вычислений. Что касается , использование горизонтального разрешения 42, как в ., (2014), потребовало бы ~190дней вычислений. Обе оценки могут быть уменьшены на 50% при параллельном запуске ансамблей, что сокращает общее время вычислений до ~ 170 дней, что составляет ~ 15% от общей продолжительности проекта. Построение граничных условий, включая воздействие озона для , и начальных условий, займет 10 месяцев, что соответствует 1 месяцу для каждой пары симуляций и (обратите внимание, что в обеих моделях будут применены одинаковые файлы воздействия), что составляет в общей сложности 15-20% от общее время жизненного цикла проекта. Мы также будем использовать существующие наборы данных, такие как , и другие прогоны, которые ранее выполнялись мной. Оставшееся время в проекте (65-70%) будет посвящено анализу и публикации результатов. Таким образом, своевременное выполнение всех предложенных задач вполне выполнимо.

Все эксперименты будут проводиться в Швейцарском национальном суперкомпьютерном центре (“ ” или – см. ://.. /). Кластер “-”, расположенный в , является одним из самых мощных объектов в мире и аналогичен Национальному центру атмосферных исследований, расположенному в Боулдере (США). Он предоставляет доступ к учреждениям по всей Швейцарии, включая , и предоставляет ассигнования на проекты в области наук о Земле. Самое главное, что и , и уже были ранее перенесены на этот кластер и, таким образом, работают, что позволяет нам проводить эксперименты без каких-либо задержек. Необработанный результат всех модельных симуляций, по оценкам, занимает 61 Тб, который будет уменьшен до 10 Тб после постобработки. Эти данные будут сохранены в системе хранения, которая будет приобретена за средства проекта в . Наиболее актуальные выходные данные, включая прогнозы на 21 век, будут доступны исследователям по всей Швейцарии и Европе с помощью -серверов, предлагаемых / , в соответствии с политикой соответствия требованиям к данным . Поступая таким образом, полученные данные могут быть использованы научным сообществом, повышая видимость и результативность этого проекта. В частности, данные моделирования, полученные в ходе деятельности проекта, будут представлять интерес для сообщества, участвующего в инициативе Всемирной программы исследований климата (). Данные проекта о предсказуемости могут быть полезны для инициатив 2 и .

2.3.4 Риски, связанные с проектом, и альтернативные стратегии

Риски, связанные с деятельностью предложения, считаются очень низкими. Это связано с доступностью спутниковых данных по озону (разработанных в ), что позволяет избежать логистических и технических проблем, связанных со сбором данных наблюдений. Более того, моделирование будет проводиться с использованием научных кодексов (например, и ), которые были научно подтверждены ( ., 2013; ., 2013). Эти коды уже действуют в кластере , что снижает риск задержек при создании моделей моделирования. Модели пониженной сложности (например, и ) являются частью дистрибутива , который включает . Таким образом, наличие действующей версии на обеспечивает возможность использования этих кодов. Наконец, данные находятся в Британском центре атмосферных данных, расположенном в Великобритании, к которому я уже получил доступ: это обеспечивает немедленную доступность этих данных.

2.3.5 Роль каждого члена команды и сотрудничество

Команда будет состоять из меня в качестве главного исследователя (), одного аспиранта, одного руководителя группы (доктора Т. Питера, ) и пяти сотрудников: доктораЭ. Розанова(), профессора. Д.Домейзен(), д-р У.Болл(), проф. С.Соломон(Массачусетский технологический институт) и проф. Д.Во(Университет Дж. Хопкинса). Как ИП проекта, я буду обеспечивать своевременное выполнение каждого из результатов проекта. Проект (1.3) представляет собой значительный прогресс в нашем понимании взаимодействия между полярным вихрем и озоном через асимметрию озона. Цели диссертации достаточно четки, чтобы быть выполненными независимо от основного предложения. Более того, задачи моделирования не полагаются на входные данные из других . Таким образом, осуществимость проекта, наряду с моим руководством, обеспечит успешное и своевременное завершение докторской диссертации.

Прогресс и выполнение всего проекта будут контролироваться докторомТ. Питером() в качестве руководителя группы. Он является бывшим главой департамента наук об экологических системах в , а с 1997 года является членом научной руководящей группы Всемирной программы исследований климата . Его исследовательскими интересами являются аэрозольная химия и химико-климатические взаимодействия, и он опубликовал влиятельные статьи в этих областях. Предполагается тесное взаимодействие с другими исследовательскими группами . Например, профессорД. Домейзен() и ее группа по атмосферной предсказуемости будут сотрудничать в мероприятиях, посвященных озону и . Она поделится полезной информацией благодаря своему опыту в области стратосферно-тропосферного взаимодействия и предсказуемости. Тесное сотрудничество сдоктором У.Боллом() будет полезно для анализа набора данных наблюдений по озону, разработанного им самим. Наконец, сотрудничество с докторомЭ. Розановым() будет полезно для задач моделирования . Он играл активную роль в нескольких проектах по оценке озона и взаимному сопоставлению. Доктор Розанов обладает большим опытом тестирования параметризации в и будет сотрудничать в реализации метода масштабирования .

Часть проекта будет выполнена с привлечением внешних сотрудников, таких как профессорС. Соломон(Массачусетский технологический институт) иД. Во(Дж. Хопкинс). Профессор С.Соломонбыл ведущим автором -4 и является соавтором недавних работ, мотивирующих этот проект, таких как ., (2015) и . (2017). Профессор Д.Во.был одним из ключевых участников взаимных сравнений , таких как (2010). Сотрудничество с этими учеными станет ценным вкладом в проект, благодаря их готовности делиться данными, полученными в результате моделирования моделей, и их пониманию взаимодействия озона и климата.

2.4 График и основные этапы

График каждого из мероприятий в течение 48 месяцев (16 кварталов) займет в общей сложности 6 кварталов (квартал) и, по прогнозам, будет завершен к третьему кварталу (2 квартал) года 2. Основной обязанностью аспиранта будет 1.3. Его / ее работа будет первоначально согласована с другими видами деятельности 1 из-за тематического дублирования (озон и предсказуемость). Для завершения работы над 1 потребуется 1,5 года, в значительной степени из-за вычислительных ресурсов, необходимых для проекта по предсказуемости (1.2). Деятельность 2 начнется в 3 квартале 2 года и займет один полный год (из-за наличия данных ). Время завершения работы над РГ2 согласовано с шестым докладом МГЭИК. Обратите внимание, что сценарии , введенные в экспериментах 2, совместимы со сценариями, введенными в модели 6 ( ., 2016): это гарантирует, что результаты 2 могут быть экстраполированы на модели, участвующие в -6. Результаты по прогнозам для станут доступны, пока отчет МГЭИК все еще находится на стадии разработки, и, таким образом, они будут доступны для внесения вклада в окончательный отчет (который запланирован на 2021 год). 3 начнется в 4 квартале 3-го года и завершится в 4 квартале 4-го года. Как и в случае с 2, ожидается, что он будет завершен в течение одного года из-за доступности данных и низкой сложности необходимых идеализированных расчетов.

2.5 Актуальность и воздействие

Проект позволит по-новому взглянуть на роль стратосферного озона в климате благодаря его связи с динамикой атмосферы и радиацией. Нынешнее поколение атмосферных моделей пренебрегает этими процессами сопряжения, поэтому последствия для Европы и, в более общем плане, для климата Северной Америки неясны. В рамках проекта будет проведена оценка преимуществ точного представления взаимодействий озона и климата для сезонных прогнозов осадков и ветровых режимов в Северной Америке. Мы также предлагаем новые способы улучшения представления этой связи, основанные на простом масштабировании климатологии озона, без необходимости во всеобъемлющей схеме химического состава атмосферы. Разъясняя роль озона в климате поверхности , мы также предлагаем механизмы, посредством которых стратосфера может влиять на климат поверхности, что является одной из ключевых целей деятельности ВПИК / СПАРК. Наконец, оценивая будущее восстановление озона и его динамическое и радиационное воздействие, этот проект будет способствовать лучшему пониманию источников неопределенности в долгосрочных климатических прогнозах. . Поскольку динамические аспекты изменения климата оказывают сильное влияние на региональный климат, проект также является шагом вперед в сужении существующих неопределенностей в прогнозах регионального масштаба в Северной Америке с потенциальными последствиями для планирования экстремальных погодных условий.

Результаты этого проекта будут иметь значение для сообществ разработчиков моделей, участвующих в . По этой причине предусмотрена публикация рукописей, соответствующих каждому из направлений деятельности РГ. Они будут представлены в рецензируемые журналы по наукам о Земле, такие как , , и . В этом проекте рассматриваются самые актуальные вопросы в области наук о земной системе, и, следовательно, можно ожидать высоких результатов. Таким образом, предусмотрена их публикация в ведущих журналах, таких как и . В заключительном обзорном документе, который будет представлен в , будут обобщены результаты проекта и другие соответствующие недавние исследования о роли озона в изменении климата.  Активное участие в подготовке шестой оценки озона ВМО, а также ДО6 МГЭИК, которые запланированы на 2020 и 2021 годы, соответственно. Каждое из мероприятий будет представлено на крупных конференциях в Европе и Северной Америке, включая ежегодные собрания Европейского геофизического союза и Американского геофизического союза, а также тематические семинары, такие как , - и генеральная ассамблея . Чтобы повысить узнаваемость в рамках швейцарской научной сети, мы также стремимся принять участие во встрече . Наконец, мы создадим веб-сайт, посвященный исключительно информированию о результатах, полученных в рамках проекта (например, .-. )

Неопределенность, связанная с изменением климата, представляет собой серьезную концептуальную проблему для директивных органов в процессе принятия решений, поскольку они больше не могут быть уверены в отдельных прогнозах будущего. Часть неопределенности проистекает из процессов, которые плохо ограничены в моделях, таких как взаимодействие озона и климата. Таким образом, результаты этого проекта будут способствовать улучшению сезонных климатических прогнозов и будущих климатических прогнозов на региональном уровне. Мы приведем новые ограничения на неопределенность сезонных прогнозов арктического озона. Используя информацию, полученную в ходе экспериментов с ретроспективным анализом, и методику масштабирования фотоэлектрических данных, мы также можем построить статистико-динамическую модель для сезонного прогнозирования содержания озона над Европой и Арктикой: это может предложить прямое применение научных знаний, лежащих в основе этого проекта, для широкой общественности. Выявление источников неопределенности в восстановлении озона может быть полезным для мониторинга арктического и тропического озона, а также для определения будущей экологической политики, направленной на надежную охрану озонового слоя.