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Simulateur ClimateSim - Géosciences


Simulateur ClimateSim - Géosciences

Une nouvelle simulation prédit des températures terrestres moyennes plus élevées d'ici 2050 que les autres modèles

Évolution des incertitudes dans les projections de température moyenne globale reconstruites. Image (c) Géosciences de la nature (2012) doi: 10.1038/ngeo1430

(PhysOrg.com) -- Au cours des dernières années, les chercheurs ont construit une variété de simulations informatiques créées pour prédire le climat de la Terre à l'avenir. Plus récemment, la plupart des modèles ont suggéré qu'au cours des cinquante prochaines années, nous verrons une augmentation moyenne mondiale de la température de peut-être 1 °C. Maintenant, un nouveau groupe de simulations, utilisant la puissance de calcul combinée de milliers d'ordinateurs personnels, indique que ce nombre est trop faible et que nous pourrions voir les températures augmenter jusqu'à 3 ° C, ce qui serait bien sûr une situation beaucoup plus grave. . Les simulations, menées par climateprediction.net en collaboration avec la BBC Climate Change Experiment, ont abouti à des prédictions d'une augmentation de la température allant de 1,4°C à 3,0°C d'ici 2050. La grande équipe impliquée dans le projet a publié ses résultats. dans Géosciences de la nature.

Alors que très peu de scientifiques du climat s'attendent à ce qu'une élévation de 3°C détruise notre mode de vie, un tel changement entraînerait presque certainement des niveaux océaniques beaucoup plus élevés, inondant de manière permanente de nombreuses zones côtières. Beaucoup voient également une augmentation de 2 ° C, comme le point de basculement, ou le point de non-retour, qui pourrait dans un avenir lointain sonner le glas de notre espèce, voire de notre planète. Beaucoup suggèrent qu'une telle augmentation pourrait également avoir un impact profond sur les systèmes météorologiques. Une étude récente menée par une équipe de chercheurs et publiée dans Nature Changement Climatique, les rapports sur les résultats qui suggèrent que les modèles météorologiques récents montrent déjà des signes de changement en raison du réchauffement climatique. Une incidence plus élevée de tornades aux États-Unis, une vague de chaleur en Russie, des inondations au Pakistan, etc. sont tous liés à des températures élevées.

Le nouveau modèle de simulation informatique était une modification de celui déjà utilisé par l'agence météorologique britannique pour prédire les changements de température mondiale. Il a été modifié pour prendre en compte plus précisément les émissions de carbone, la vitesse à laquelle les océans absorbent la chaleur et la chaleur réfléchie dans l'espace par les aérosols dans l'atmosphère. La simulation a ensuite été exécutée plus de 10 000 fois sur des ordinateurs personnels proposés aux utilisateurs d'ordinateurs à domicile, chacun avec des paramètres légèrement différents et chacun couvrant la période de 1920 à 2080. Chaque simulation a également été exécutée avec l'hypothèse que les émissions de carbone continueraient d'être rejetées dans le l'atmosphère au même rythme qu'aujourd'hui. Une fois les données reçues de toutes les simulations, les chercheurs ont rejeté les résultats qui n'avaient pas de sens dans un sens contextuel. Parmi ceux qui restent, aucun n'a montré une augmentation de moins de 1°C par rapport aux températures d'il y a seulement une décennie, tandis que près de 15 % d'entre eux ont montré une augmentation allant jusqu'à 3°C d'ici 2050.

Bien que cette nouvelle simulation ne soit pas la preuve définitive que les températures mondiales augmenteront autant que prévu au cours des trente-huit prochaines années, c'est très certainement un avertissement que nous, en tant qu'espèce, serions en danger si nous ne trouvions pas un moyen arrêter de pomper les émissions de carbone dans l'atmosphère le plus tôt possible.

Abstrait
Une compréhension incomplète de trois aspects du système climatique : la sensibilité au climat d'équilibre, le taux d'absorption de chaleur par les océans et le forçage historique des aérosols et les processus physiques qui les sous-tendent entraînent des incertitudes dans notre évaluation de l'évolution de la température moyenne mondiale au XXIe siècle1, 2. Les explorations de ces incertitudes ont jusqu'à présent reposé sur des approches d'échelle3, 4, de grands ensembles de modèles climatiques simplifiés1, 2, ou de petits ensembles de modèles complexes couplés atmosphère/circulation générale océanique5, 6 qui sous-représentent les incertitudes dans les propriétés clés du système climatique dérivées provenant de sources indépendantes7, 8, 9. Nous présentons ici les résultats d'un ensemble de plusieurs milliers de membres de physique perturbée de simulations de modèles de circulation générale couplés transitoires atmosphère/océan. Nous constatons que les versions de modèles qui reproduisent les changements de température de surface observés au cours des 50 dernières années montrent des augmentations de la température moyenne mondiale de 1,4 1503 et 8201 K d'ici 2050, par rapport à 1961/150 1990, dans un scénario de forçage moyen. Cette fourchette de réchauffement est globalement conforme à l'évaluation d'experts fournie par le quatrième rapport d'évaluation du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat10, mais s'étend vers un réchauffement plus important que celui observé dans les ensembles d'opportunités5 généralement utilisés pour les évaluations d'impact climatique. À partir de nos simulations, nous concluons que le réchauffement d'ici le milieu du XXIe siècle qui est plus fort que les estimations précédentes est cohérent avec les changements de température observés récemment et un scénario de milieu de gamme « pas d'atténuation » pour les émissions de gaz à effet de serre.


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2 Description du modèle, expériences et ensembles de données

2.1 IITM-ESMv2

L'IITM-ESMv2 est un prototype d'un modèle du système Terre avec atmosphère, terre, glace de mer, océan et biogéochimie océanique interactive. La réalisation d'un cadre radiativement équilibré était le défi majeur dans le développement de l'IITM-ESMv2. S'inspirant d'études antérieures (par exemple, Fiedler, 2000, Han et al., 2006), les effets de la dissipation visqueuse de l'énergie cinétique turbulente (TKE) ont d'abord été incorporés dans la composante atmosphérique de l'IITM-ESMv2. Étant donné que la dissipation TKE est une source importante d'énergie thermique, en particulier dans des conditions de vent fort, l'inclusion de cet effet dans l'IITM-ESMv2 a contribué en partie à la réduction du déséquilibre de rayonnement net. Des améliorations substantielles du bilan radiatif sont également associées à une simulation réaliste de la circulation de renversement méridional de l'Atlantique (AMOC), qui est un facteur phénoménologique clé affectant la SST globale et le bilan radiatif net. En fait, des études récentes ont clairement montré que la force de l'AMOC est généralement faible dans les modèles CMIP, ce qui entraîne à son tour des biais de température de surface de la mer froide (SST) dans l'hémisphère nord en raison d'un transport de chaleur océanique réduit vers l'Atlantique Nord et également à distance via les interactions atmosphère-océan (voir Wang et al., 2014, Zhang & Zhao, 2015 ). Il a été constaté que les simulations IITM-ESMv1 affichaient également un AMOC très faible, ainsi qu'un appauvrissement de la glace de mer et un rafraîchissement excessif dans l'Atlantique Nord. Sur la base de ces indications, il a été émis l'hypothèse que l'amélioration de l'AMOC et de la distribution de la glace de mer arctique serait une étape clé pour améliorer le bilan radiatif dans le modèle. Dans cette optique, les simulations de la glace de mer et de l'AMOC ont été considérablement améliorées dans IITM-ESMv2 grâce à des raffinements dans les calculs de flux sur les régions couvertes de glace et également à la mise en œuvre de grilles fractionnaires pour l'échange de flux entre l'atmosphère et d'autres modèles de composants. Aucun ajustement de flux n'est utilisé dans les modèles. L'atmosphère, la terre et la glace de mer échangent des quantités telles que la chaleur et la quantité de mouvement toutes les 10 minutes. Le pas de temps du traceur océanique et du couplage atmosphère-océan est de 2 h. Le couplage océan et glace de mer est également de 2 h.

2.1.1 Composantes atmosphériques et terrestres

La composante atmosphérique de l'ESMv2 est un modèle spectral de circulation générale, Global Forecast System (GFS, Moorthi et al., 2001 ) basé sur le National Center for Environmental Prediction (NCEP, Saha et al., 2014b ). Le modèle GFS utilisé dans ESMv2 a une troncature spectrale triangulaire de 62 ondes (T62) dans l'horizontale (grille ∼2°) et une différenciation finie dans la verticale avec 64 couches hybrides sigma-pression avec une couche de modèle supérieure s'étendant jusqu'à 0,2 hPa. Le modèle utilise un pas de temps de 1 h pour le rayonnement atmosphérique et de 10 min pour les autres physiques atmosphériques.

  1. Le schéma révisé d'Arakawa-Schubert (SAS) (Han & Pan, 2011) est mis en œuvre pour paramétrer la convection des cumulus profonds.
  2. Au lieu du modèle de glace de mer à deux couches (Wu et al., 2004 ) dans GFS, Sea Ice Simulator (SIS) (Winton, 2000 ) est utilisé pour le calcul du flux sur les régions couvertes de glace.
  3. Implémentation de grilles fractionnaires pour l'échange de flux entre l'atmosphère et d'autres modèles de composants.
  4. Le chauffage par dissipation d'énergie cinétique turbulente (ETK) est inclus dans le modèle.
  5. Modifications temporelles de l'utilisation des terres et de la couverture des terres grâce à l'utilisation de l'ensemble de données sur l'harmonisation de l'utilisation des terres (LUH) (Hurtt et al., 2016 Lawrence et al., 2016). L'ensemble de données LUH fournit des informations sur les terres forestières, les terres cultivées et les pâturages sur une résolution de 0,25° × 0,25°. Suivant la procédure de (Dufresne et al., 2013 ), l'ensemble de données LUH est intégré dans ESMv2.
  6. Les effets radiatifs des aérosols sont inclus dans le Max Planck Institute Aerosol Climatology v2 (MAC-v2, Kinne et al., 2013 Stevens et al., 2016 ).

2.1.2 Composantes océan et glace de mer

Le modèle océanique utilisé dans ESMv2 est le modèle océanique modulaire GFDL version 4p1 (MOM4p1, Griffies et al., 2009 ). Le MOM4p1 est un modèle hydrostatique configuré ici en utilisant l'approximation de Boussinesq et une coordonnée verticale géopotentielle redimensionnée. La résolution zonale est de 1° et la résolution méridienne est de 0,33° entre 10°S et 10°N et devient progressivement 1° vers les pôles de 30°S et 30°N avec 50 niveaux verticaux. Les paramétrisations physiques clés incluent un schéma de couche limite de surface KPP similaire à celui de (Large et al., 1994), qui calcule la diffusivité verticale, la viscosité verticale et le transport non local en fonction de l'écoulement et du forçage de surface. Le module interactif de biogéochimie océanique dans MOM4p1 est également inclus dans ESMv2. Plus de détails sur MOM4p1 sont décrits dans (Griffies et al., 2009).

Le composant de glace de mer d'ESMv2 est le simulateur de glace de mer (SIS, Winton, 2000 ). SIS est un modèle dynamique avec trois couches verticales, une neige et deux glaces, et cinq catégories d'épaisseur de glace. Une description plus détaillée du SIS peut être obtenue auprès de (Delworth et al., 2006 ).

2.2 Intégrations de contrôle

Les intégrations de contrôle préindustrielle (1850) et actuelle (2005) sont réalisées, différant par les gaz traces atmosphériques, les concentrations d'aérosols, l'ensoleillement et la distribution des types de couverture terrestre selon les conditions de 1850 et 2005. Pour chacune des intégrations de contrôle, les concentrations d'aérosols et de gaz traces, l'ensoleillement et la répartition des types de couverture terrestre sont maintenus fixes sans variation interannuelle. Les valeurs spécifiques utilisées pour les gaz à effet de serre bien mélangés et l'irradiance solaire sont répertoriées dans les informations complémentaires du tableau S1. Les distributions tridimensionnelles des aérosols naturels (sel marin et poussière) sont également prescrites et sont identiques dans les deux essais de contrôle de 1850 et de 2005. Les aérosols anthropiques sont supposés être nuls dans la configuration de contrôle de 1850 tandis que des distributions tridimensionnelles sont prescrites pour la simulation de contrôle de 2005 sur la base des données MACv2 (Kinne et al., 2013 Stevens et al., 2016). La pleine profondeur de l'océan mettra plusieurs siècles à s'équilibrer (Stouffer et al., 2006), ce qui n'est pas possible compte tenu des contraintes de ressources actuelles. Par conséquent, comme d'autres modèles (par exemple, Bi et al., 2013 Voldoire et al., 2013), les simulations de spin-up pour l'IITM-ESMv2 sont effectuées pour une longueur abordable qui donne des quasi-équilibres adéquats avant le début du contrôle. simulations. De plus, nous avons également effectué un doublement du CO2 expérimenter par un pourcentage d'augmentation à partir des valeurs de 1850 jusqu'à doubler puis fixer le CO2 valeurs et s'intégrant pour 30 ans de plus. Les aérosols volcaniques sont prescrits pour les valeurs de 1850 dans toutes les expériences.

2.3 Ensembles de données utilisés

Les ensembles de données utilisés pour évaluer les simulations de modèles sont résumés ici. Les champs atmosphériques de la réanalyse ERA-Interim (Dee et al., 2011 ) et les données de précipitations maillées du Département météorologique indien (Rajeevan et al., 2006 ) pour la période 1980-2015 sont utilisés pour l'étude. Les données de précipitations mensuelles maillées de l'imageur à micro-ondes de la mission de mesure des précipitations tropicales (TRMM) (TMI, Huffman et al., 2010) pour la période 1998-2012, Global Precipitation Climatology Project (GPCP, Adler et al., 2003) pour 1979- 2010 sont également utilisés. Nous utilisons les données de température et de salinité du World Ocean Atlas (WOA2009, Locarnini et al., 2010 ), du Hadley Center Sea Ice, et du Sea Surface Temperature and sea-ice concentration data set (HadISST1.1, Rayner et al., 2003) pour la période 1950-2012. Anomalies globales de la température de l'air à la surface obtenues de la National Aeronautics and Space Administration (NASA, Hansen et al., 2006) pour la période 2000-2010, l'étendue de la glace de mer (http://nsidc.org/data/g02135) pour 2001 –2015, Clouds and Earth's Radiation System (CERS) net équilibré Top-of-Atmosphere flux (https://ceres.larc.nasa.gov/products.php?product=EBAF-TOA) et estimations du transport de chaleur méridional de (Trenberth & Caron, 2001 ) sont également utilisés.

Les climatologies pour l'ESMv1 et l'ESMv2 sont calculées sur la base des 50 dernières années de simulation. Les biais simulés pour toute variable sont calculés en soustrayant la valeur observée de la valeur simulée correspondante.


Université de l'Illinois du Nord Département des sciences géographiques et atmosphériques Collège des arts libéraux et des sciences

Je suis un géographe physique de formation générale avec une perspective interdisciplinaire. Je m'intéresse à la géomorphologie terrestre et martienne et aux applications SIG dans divers domaines. Les noyaux intellectuels communs à mes intérêts de recherche sont l'espace et le temps. J'utilise des méthodes de calcul avancées (SIG, télédétection, modélisation informatique, statistiques et apprentissage automatique) et une approche systémique pour étudier divers phénomènes dans lesquels l'espace ou l'emplacement joue un rôle important (par exemple, les réponses hydrologiques des bassins versants aux précipitations et l'accès aux soins de santé) . J'essaie également de déduire des processus passés qui interagissaient en tant que système dynamique basé sur des formes ou des modèles spatiaux actuels (par exemple, l'évolution du relief, la géographie linguistique).

Ma recherche actuelle s'articule autour des trois domaines généraux suivants :

  • Estimer le volume des réseaux de vallées sur Mars et déduire la quantité d'eau nécessaire pour créer les vallées
  • Développement d'outils Web pour améliorer l'apprentissage des élèves en classe : p.
  • Cartographie de la susceptibilité aux glissements de terrain 

Cours fréquemment enseignés

GEOG 101/102 : Enquête de géographie physique
GEOG 303 : Ressources en eau et environnement
GEOG 338 : Géographie de l'Asie
GEOG 359 : Introduction aux Systèmes d'Information Géographique
GEOG 460/560 : télédétection (avec Mace Bentley)
GEOG 492 : Hydrologie
GEOG 493 : Méthodes informatiques et modélisation
GEOG 498A/790A : Séminaire sur les problèmes actuels

Publications représentatives

Luo, W., X. Li, L. Di, T. Stepinski, 2013, “Webservice for Stream Extraction from Digital Elevation Model data,” GéoJournal, doi:10.1007/s10708-013-9502-1, publié en ligne le 15/09/2013.

Luo, W., & T. F. & Stepinski, 2012, “Orientation of valley network on Mars: The role of impact cratering,” Geophysical Research Letters, v. 39, L24201, doi:10.1029/2012GL054087.

Luo, W., T. Whippo, 2012, « Tailles de bassin versant variables pour la méthode du bassin hydrographique flottant en deux étapes (2SFCA), » Santé et place, v. 18, p. 789�, doi:10.1016/j.healthplace.2012.04.002.

Luo, W., D.T. Pederson, 2012, conductivité hydraulique de l'aquifère des hautes plaines réévaluée à l'aide des modèles de drainage de surface, Lettres de recherche géophysique, v. 39, L02402, doi:10.1029/2011GL050200. Arbitré.

Wang, F., Wang, G.,  Hartmann, J., Luo, W., 2011, "Sinification of Zhuang place names in Guangxi, China: a GIS-based spatial analysis approach", Transactions de l'Institut des géographes britanniques, doi: 10.1111/j.1475-5661.2011.00471.x. Arbitré. 

Luo, W., B. Grudzinski et D. Pederson, 2011, “Estimation de la conductivité hydraulique pour le sous-sol martien en fonction des modèles de drainage — Une étude de cas dans le quadrilatère Mare Tyrrhenum,” Géomorphologie, doi:10.1016/j.geomorph.2010.10.018.

Luo, W., B. Grudzinski et D. Pederson, 2010, “Estimation de la conductivité hydraulique à partir des modèles de drainage dérivés d'un DEM - Une étude de cas dans les cascades de l'Oregon,” Géologie, v. 38, n. 4, p. 335�, doi: 10.1130/G30816.1 .

Luo, W., F. Wang,, J. Hartmann, 2010, « Caractéristiques du terrain et toponymes Tai : une analyse SIG de Muang, Chain et Viang », GéoJournal, v. 75, p. 93�, DOI 10.1007/s10708-009-9291-8.

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Kitts, K., W. Luo, W.C. Hung, 2008, "Est-ce qu'il a déjà plu sur Mars ? Une opportunité de développement professionnel pour les enseignants et une réelle opportunité de recherche de la NASA pour les collégiens et lycéens," Le scientifique de la Terre, v. 27,  n. 2, p. 17-20.

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Luo, W., R.E. Arvidson, M. Sultan, R. Becker, M.K. Crombie, N. Sturchio, Z.E. Alfy, 1997, “Processus de sape des eaux souterraines, Désert occidental, Égypte,” Bulletin de la Société géologique d'Amérique, Janvier, v. 109, n. 1, p. 43-62. 

Arvidson, R.E., R. Becker, A. Shanabrook, & 160W. Luo, N. Sturchio, M. Sultan, Z. Lofty, A.M. Mahmoud et Z.E. Alfy, 1994, “Contrôles climatiques, eustatiques et tectoniques sur les dépôts et les reliefs du Quaternaire, Côte de la mer Rouge, Égypte,” Journal of Geophysical Research – Solid Earth, v. 99, n. 6,  p. 12175-12190. 

Hartmann, J.F., W. Luo et V. Sysamouth, 2010, « Tai Participation in the Spread of Rice Agriculture in Asia », dans Rice Origin, Antiquity and History, édité par S. D. Sharma, CRC press, 580p.

Luo, W. & F. Wang, 2003, “Spatial Accessibility to Primary Care and Physician Shortage Area Designation :  A Case Study in Illinois with GIS Approaches,” in Systèmes d'information géographique et applications de santé, édité par R. Skinner et O. Khan., Idea Group Publishing, Hershey, PA, pp 260-278.

Wang, F. et W. Luo, 2005, « Mesures et application d'accessibilité basées sur le SIG, » dans « 160 »Encyclopédie des sciences et technologies de l'information, édité par M. Khosrow-Pour, Idea Group Reference, Hershey, PA, p. 1284-1287.


Météorologie de la Terre en couches

L'atmosphère

Composition atmosphérique, couches de l'atmosphère, couche d'ozone et pression atmosphérique.

Circulation atmosphérique

Les modèles mondiaux de vent, le courant-jet, les modèles mondiaux de vent et les courants océaniques.

Bilan énergétique de la Terre

Méthodes de transfert de chaleur, raisons des saisons, effet de serre et bilan énergétique de la Terre.

Conditions météorologiques

Le cycle de l'eau, les conditions météorologiques, les systèmes de pression, les prévisions, les ouragans et les tornades.

Climat

Climat vs météo, facteurs affectant le climat, zones climatiques mondiales.

Changement climatique

Paléoclimats, El Niño & La Niña, l'occillation nord-atlantique, l'homme et l'effet de serre.

Collège de météorologie

Layered Earth utilise les dernières technologies logicielles grand public que les élèves du collège connaissent déjà, ce qui leur permet d'apprendre et de comprendre facilement les concepts géologiques de base.

Lycée de Météorologie

Layered Earth offre à vos élèves du secondaire un modèle virtuel de la Terre qui peut être mesuré, manipulé et visualisé, afin de mieux comprendre le fonctionnement du système Terre.

Collège de météorologie

Layered Earth College est le compagnon idéal de votre manuel de sciences de la Terre. Les principes et concepts difficiles à visualiser sont illustrés par des simulations interactives et des exercices innovants.


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Résultats de recherche : Contribution à la revue › Article › peer-review

T1 - Un simulateur de transport réactif pour les problèmes de porosité variable

N2 - ReactMiCP, un nouveau simulateur de transport réactif a été développé sur la base du solveur de spéciation semi-lisse SpecMiCP. Sa principale caractéristique est un algorithme de division d'opérateurs itératif séquentiel où les paramètres du modèle macroscopique sont explicitement inclus dans la formulation. Son exactitude, sa robustesse et son efficacité sont testées par rapport au benchmark MoMaS et à deux séries d'expériences en laboratoire de pâte de ciment. Nous montrons qu'un solveur de spéciation robuste est une exigence clé pour de bonnes performances du simulateur de transport réactif. Nous démontrons également qu'un solveur itératif séquentiel doit être préféré aux solveurs non itératifs lors de l'utilisation de la division d'opérateurs. La flexibilité et la vitesse du simulateur sont utilisées pour tester l'influence de la base de données, de la condition initiale et du modèle de coefficient de diffusion pour les simulations de pâte de ciment.

AB - ReactMiCP, un nouveau simulateur de transport réactif a été développé sur la base du solveur de spéciation semi-lisse SpecMiCP. Sa principale caractéristique est un algorithme de division d'opérateurs itératif séquentiel où les paramètres du modèle macroscopique sont explicitement inclus dans la formulation. Son exactitude, sa robustesse et son efficacité sont testées par rapport au benchmark MoMaS et à deux séries d'expériences en laboratoire de pâte de ciment. Nous montrons qu'un solveur de spéciation robuste est une exigence clé pour de bonnes performances du simulateur de transport réactif. Nous démontrons également qu'un solveur itératif séquentiel doit être préféré aux solveurs non itératifs lors de l'utilisation de la division d'opérateurs. La flexibilité et la vitesse du simulateur sont utilisées pour tester l'influence de la base de données, de la condition initiale et du modèle de coefficient de diffusion pour les simulations de pâte de ciment.


Destination Earth : Simulation de superordinateur pour soutenir les objectifs de neutralité climatique de l'Europe

Pour soutenir ses efforts pour devenir climatiquement neutre d'ici 2050, l'Union européenne a lancé une initiative Destination Earth pour construire une simulation numérique détaillée de la planète qui aidera les scientifiques à cartographier l'évolution du climat et les événements météorologiques extrêmes avec une grande précision.

Le projet d'une décennie créera un jumeau numérique de la Terre, rendu à l'échelle d'un kilomètre et basé sur des données d'observation continuellement mises à jour provenant de capteurs climatiques, atmosphériques et météorologiques, ainsi que sur des mesures des impacts environnementaux des activités humaines.

Dirigé par l'Agence spatiale européenne, le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme et l'Organisation européenne pour l'exploitation de satellites météorologiques, le projet de jumeau numérique devrait nécessiter un système avec 20 000 GPU pour fonctionner à pleine échelle, ont écrit les chercheurs dans un document stratégique publié dans Science informatique de la nature .

Les informations de la simulation permettront aux scientifiques de développer et de tester des scénarios, éclairant les décisions politiques et la planification du développement durable. Baptisé DestinE, le modèle pourrait être utilisé pour évaluer le risque de sécheresse, surveiller l'élévation du niveau de la mer et suivre les changements dans les régions polaires. Il sera également utilisé pour des stratégies concernant l'approvisionnement en nourriture et en eau, ainsi que pour des initiatives d'énergie renouvelable, notamment des parcs éoliens et des centrales solaires.

« Si vous prévoyez une digue de deux mètres de haut aux Pays-Bas, par exemple, je peux parcourir les données de mon jumeau numérique et vérifier si la digue protégera probablement toujours contre les événements extrêmes attendus en 2050 », a déclaré Peter Bauer, deputy director for Research at the European Centre for Medium-​Range Weather Forecasts and co-​initiator of Destination Earth.

Unlike traditional climate models, which represent large-scale processes and neglect the finer details essential for precise weather forecasts, the digital twin model will bring together both, enabling high-resolution simulations of the entire climate and weather system.

The researchers plan to harness AI to help process data, represent uncertain processes, accelerate simulations, and filter out key insights from the data. The main digital modeling platform is aimed to be operational by 2023, with the digital twin fully developed and running by 2027.

“Destination Earth is a key initiative for Europe’s twin digital and green transitions,” said Thomas Skordas, the European Commission’s director for digital excellence and science infrastructure. “It will greatly enhance our ability to produce climate models with unprecedented detail and reliability, allowing policy-makers to anticipate and mitigate the effects of climate change, saving lives and alleviating economic consequences in cases of natural disasters.”


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ClimateSim Simulator - Geosciences

Geostatistical SIMulation for the homogenisation and interpolation of CLImate data

gsimcli is a method to homogenise climate data using geostatistical stochastic simulation methods.

It is presented here as an open source Python project. Some of its modules are intended to serve as useful libraries for other projects.

gsimcli is implemented using Direct Sequential Simulation (DSS) [1]. The method description and its application have already been published [2].

This research project is hosted at NOVA IMS (Lisbon, Portugal) and it is funded by the "Fundação para a Ciência e Tecnologia" (FCT), Portugal, through the research project PTDC/GEO-MET/4026/2012. See the approval and funding notice.

The outcomes of this project also include three peer-reviewed papers published in scientific journals. See the complete list of the Project Publications below.

This software is no longer being developed. Of course, development may continue in any fork.

The latest and last version is available in the master branch.

The Issues page lists the tasks and ideas that were not implemented and/or completed, as well as known limitations. Those may be a source of ideas for any eventual future development.

The documentation (user manual) is hosted at readthedocs.org: http://gsimcli.readthedocs.org

Browse and post issues and contributions [here] (https://github.com/iled/gsimcli/issues).

    : 2.7 : 1.8 or higher 0.17.1 or higher only the binary (newDSSintelRelease) only for *nix systems
  • See requirements.txt for the complete list of dependencies

[1]: Soares, Amílcar. Direct Sequential Simulation and Cosimulation. Mathematical Geology 33, no. 8 (2001): 911-926. http://link.springer.com/article/10.1023/A:1012246006212.

[2]: Costa, AC, and A Soares. Homogenization of Climate Data: Review and New Perspectives Using Geostatistics. Mathematical Geosciences 41, no. 3 (November 28, 2009): 291-305. doi:10.1007/s11004-008-9203-3.

Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., Henriques, R. (2016) gsimcli: a geostatistical procedure for the homogenisation of climatic time series. International Journal of Climatology. doi: 10.1002/joc.4929

Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., Henriques, R., Soares, A. (2016) Detection of inhomogeneities in precipitation time series in Portugal using direct sequential simulation. Atmospheric Research 171, 147–158. doi: 10.1016/j.atmosres.2015.11.014

Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., (2015) Review and discussion of homogenisation methods for climate data.. Physics and Chemistry of the Earth 94, 167 - 179. doi: 10.1016/j.pce.2015.08.007

Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., Soares, A. (2015). Establishment of detection and correction parameters for a geostatistical homogenisation approach. Procedia Environmental Sciences, 27, 83-88. doi: 10.1016/j.proenv.2015.07.115

Caineta, J., Ribeiro, S., Soares, A., Costa, A. C. (2015). Workflow for the homogenisation of climate data using geostatistical simulation. In: Conference Proceedings of the 15th SGEM GeoConference on Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing. Albena, Bulgaria, 16-25 June 2015, Vol. 1, pp. 921-929.

Ribeiro, S., Caineta, J., Costa, A. C., Henriques, R. (2015). Analysing the detection and correction parameters in the homogenisation of climate data series using gsimcli. In: F. Bacao, M. Y. Santos, M. Painho (Eds.), The 18th AGILE International Conference on Geographic Information Science, Lisbon, Portugal, 9-12 June 2015.

Caineta, J., Ribeiro, S., Henriques, R., Costa, A. C. (2015). A Package for the homogenisation of climate data using geostatistical simulation. In: GEOProcessing 2015: The Seventh International Conference on Advanced Geographic Information Systems, Applications, and Services, Lisbon, Portugal, 22-27 February 2015.

Caineta, J., Ribeiro, S., Henriques, R., Soares, A., Costa, A. C. (2014). Benchmarking a geostatistical procedure for the homogenisation of annual precipitation series. In: Geophysical Research Abstracts, Vol. 16, EGU2014-7605, European Geosciences Union General Assembly 2014. (Vienna, Austria, 27 April –2 May 2014)

Caineta, J., Ribeiro, S., Costa, A. C., Henriques, R., Soares, A. (2014). Inhomogeneities detection in annual precipitation time series in Portugal using direct sequential simulation. In: Geophysical Research Abstracts, Vol. 16, EGU2014-7849, European Geosciences Union General Assembly 2014. (Vienna, Austria, 27 April –2 May 2014)

Ribeiro, S., Caineta, J., Henriques, R., Soares, A., Costa, A. C. (2014). Advantages and applicability of commonly used homogenisation methods for climate data. In: Geophysical Research Abstracts, Vol. 16, EGU2014-7725, European Geosciences Union General Assembly 2014. (Vienna, Austria, 27 April –2 May 2014)


Voir la vidéo: LanduseSim: Basic Tutorial - Land UseCover Change Modeling Urban Growth Simulation (Octobre 2021).