climateprediction.net

климатпрогноз.сеть

прогноз климата .net скринсейвер
Разработчик(и)	Оксфордский университет
Первоначальный выпуск	12 сентября 2003 г. ( 2003-09-12 )
Статус разработки	Активный
Операционная система	Кроссплатформенный
Платформа	БОИНК
Лицензия	собственность [1]
Средняя производительность	78,8 терафлопс [2]
Активные пользователи	7,516
Всего пользователей	305 577 [2]
Активные хосты	10,275 [2]
Всего хостов	652,792 [2]
Веб-сайт	www.cpdn.org

climate forecast .net ( CPDN ) — это проект добровольных вычислений для исследования и снижения неопределенностей в моделировании климата . Он нацелен на выполнение этого с помощью запуска сотен тысяч различных моделей (большой климатический ансамбль ) с использованием предоставленного времени простоя обычных персональных компьютеров , что приводит к лучшему пониманию того, как модели подвергаются влиянию небольших изменений во многих параметрах, которые, как известно, влияют на глобальный климат. ^[3]

Проект основан на фреймворке BOINC , где добровольные участники соглашаются запускать некоторые процессы проекта на стороне клиента на своих персональных компьютерах после получения заданий со стороны сервера для обработки.

CPDN, ​​который в основном управляется Оксфордским университетом в Англии , задействовал больше вычислительной мощности и сгенерировал больше данных, чем любой другой проект по моделированию климата. ^[4] На данный момент он произвел более 100 миллионов модельных лет данных. ^[5] По состоянию на июнь 2016 года ^{[обновлять]}насчитывается более 12 000 активных участников из 223 стран с общим кредитом BOINC более 27 миллиардов, что сообщает о 55 терафлопсах (55 триллионах операций в секунду) вычислительной мощности. ^[6]

Целью проекта climate forecast .net является исследование неопределенностей в различных параметризациях, которые должны быть сделаны в современных климатических моделях. ^[7] Модель запускается тысячи раз с небольшими возмущениями различных физических параметров («большой ансамбль »), и проект изучает, как изменяются выходные данные модели. Эти параметры точно не известны, и изменения находятся в пределах того, что субъективно считается правдоподобным диапазоном. Это позволит проекту улучшить понимание того, насколько чувствительны модели к небольшим изменениям, а также к таким вещам, как изменения в цикле углекислого газа и серы . В прошлом оценки изменения климата приходилось делать с использованием одного или, в лучшем случае, очень небольшого ансамбля (десятки, а не тысячи) запусков модели. Используя компьютеры участников, проект сможет улучшить понимание и уверенность в прогнозах изменения климата больше, чем это было бы возможно с использованием суперкомпьютеров, которые в настоящее время доступны ученым.

Эксперимент Climate forecast .net призван помочь «улучшить методы количественной оценки неопределенностей климатических прогнозов и сценариев, включая долгосрочные ансамблевые моделирования с использованием сложных моделей», определенные Межправительственной группой экспертов по изменению климата (МГЭИК) в 2001 году как высокоприоритетные. Надеемся, что эксперимент предоставит лицам, принимающим решения, лучшую научную основу для решения одной из крупнейших потенциальных глобальных проблем 21-го века.

Как показано на графике выше, различные модели имеют довольно широкое распределение результатов с течением времени. Для каждой кривой, справа, есть полоса, показывающая окончательный диапазон температур для соответствующей версии модели. Чем дальше в будущее расширяется модель, тем больше дисперсии между ними. Примерно половина вариации зависит от будущего сценария воздействия климата , а не от неопределенностей в модели. Любое уменьшение этих вариаций, будь то за счет лучших сценариев или улучшений в моделях, желательно. climate forecast .net работает над неопределенностями моделей, а не над сценариями.

В настоящее время ученые могут запускать модели и видеть, что x% моделей нагреваются на y градусов в ответ на z климатических воздействий, но не уверены, является ли x% хорошим представлением вероятности того, что это произойдет в реальном мире. Некоторые модели будут хороши, а некоторые плохи в воспроизведении прошлого климата при заданных прошлых климатических воздействиях и начальных условиях ( ретроспективный анализ ). Имеет смысл доверять моделям, которые хорошо воссоздают прошлое, больше, чем тем, которые плохо. Поэтому модели, которые плохо справляются, будут иметь меньший вес. ^[3]

Различные модели, которые climate forecast .net имеет и будет распространять, подробно описаны ниже в хронологическом порядке. Поэтому любой, кто недавно присоединился, вероятно, будет использовать транзитную связанную модель .

• Classic Slab Model - Оригинальный эксперимент не под BOINC . См. #Оригинальная модель для получения дополнительных сведений. Эта модель используется исключительно для краткого курса OU. ^[8]
• Модель BOINC Slab — то же самое, что и классическая модель Slab, но выпущенная под BOINC .
• Модель термохалинной циркуляции (THC) — исследование того, как может измениться климат в случае уменьшения силы термохалинной циркуляции. Этот эксперимент теперь закрыт для новых участников, поскольку у них достаточно результатов. Это была четырехфазная модель, общая продолжительность которой составляла 60 модельных лет. Первые три фазы были идентичны вышеупомянутым моделям Slab. Четвертая фаза наложила эффекты 50%-ного замедления термохалинной циркуляции путем наложенияизменений SST в северной части Атлантического океана, полученных из других прогонов. ^[9]
• Модель цикла серы - исследование влияния сульфатных аэрозолей на климат. Эксперимент будет моделировать серу в ряде соединений, включая диметилсульфид и сульфатные аэрозоли. ^[10] Этот эксперимент начался в августе 2005 года и был предварительным требованием для Hindcast . Это 5-фазная модель, общая продолжительность которой составляет 75 модельных лет. Временные шаги примерно на 70% длиннее, что делает модель примерно в 2,8 раза длиннее первоначальной модели плиты. ^[11] Хотя несколько моделей все еще обманывают, модели не выпускались с 2006 года ^{. [12]}
• Связанная модель Spin-Up — включение океанических влияний в базовую модель более динамичным и реалистичным способом, чем первоначальная модель Slab. Это было предварительным требованием для Hindcast . Это было выполнено и, как и планировалось, не было публично опубликовано. Были приглашены самые быстрые 200–500 компьютеров, поскольку это 200-летняя модель, и результаты были необходимы к февралю 2006 года для запуска переходной связанной модели .
• Transient coupled Model — включает в себя 80-летний ретроспективный прогноз и 80-летний прогноз . Ретроспективный прогноз должен проверить, насколько хорошо модели воспроизводят климат 1920–2000 годов. ^[13] Он был запущен в феврале 2006 года под брендом BBC Climate Change Experiment и позже также был опубликован на сайте CPDN.
• Seasonal Attribution Project — это модель высокого разрешения для одного модельного года, позволяющая рассмотреть экстремальные осадки. Этот эксперимент намного короче из-за одного модельного года, но в нем в 13,5 раз больше ячеек, а временные шаги составляют всего 10 минут вместо 30. Это дополнительное разрешение означает, что требуется не менее 1,5 гигабайт оперативной памяти . Он использует климатическую модель HadAM3-N144. ^[14]

Майлз Аллен впервые задумался о необходимости создания крупных климатических ансамблей в 1997 году, но об успехе SETI@home узнал только в 1999 году. Первое предложение о финансировании, поданное в апреле 1999 года, было отклонено как совершенно нереалистичное.

После презентации на Всемирной климатической конференции в Гамбурге в сентябре 1999 года и комментария в Nature ^[15] в октябре 1999 года тысячи людей подписались на эту, как предполагалось, готовую к выпуску программу. Лопнувший пузырь доткомов не помог, и проект понял, что им придется выполнять большую часть программирования самостоятельно, а не отдавать на аутсорсинг.

Он был запущен 12 сентября 2003 года, а 13 сентября 2003 года проект превзошел возможности Earth Simulator и стал крупнейшим в мире объектом моделирования климата.

Запуск 2003 года предлагал только «классический» клиент Windows . 26 августа 2004 года был запущен клиент BOINC , который поддерживал клиенты Windows, Linux и Mac OS X. «Классика» будет доступна в течение нескольких лет в поддержку курса Открытого университета . BOINC прекратил распространение классических моделей в пользу моделей цикла серы. Более удобный для пользователя клиент BOINC и веб-сайт под названием GridRepublic, который поддерживает прогнозирование климата .net и другие проекты BOINC, были выпущены в бета-версии в 2006 году.

Эксперимент по замедлению термохалинной циркуляции был запущен в мае 2004 года в рамках классической структуры, чтобы совпасть с фильмом «Послезавтра» . Эту программу все еще можно запустить, но ее больше нельзя загрузить. Научный анализ был описан в диссертации Ника Фолла. Статья о диссертации еще не завершена. Дальнейшие исследования с этой моделью не запланированы.

Модель цикла серы была запущена в августе 2005 года. Она заняла больше времени, чем первоначальные модели, из-за пяти фаз вместо трех. Каждый временной шаг также был сложнее.

К ноябрю 2005 года количество завершенных результатов составило 45 914 классических моделей, 3 455 термохалинных моделей, 85 685 моделей BOINC и 352 модели серного цикла. Это составило более 6 миллионов обработанных модельных лет.

В феврале 2006 года проект перешел к более реалистичным климатическим моделям. Был запущен эксперимент BBC Climate Change Experiment ^{[16] , который привлек около 23 000 участников в первый день.} Моделирование переходного климата представило реалистичные океаны. Это позволило эксперименту исследовать изменения в реакции климата по мере изменения климатических воздействий , а не равновесную реакцию на значительное изменение, например, удвоение уровня углекислого газа . Поэтому эксперимент теперь перешел к ретроспективному анализу с 1920 по 2000 год, а также прогнозу с 2000 по 2080 год. Эта модель занимает гораздо больше времени.

BBC дала проекту широкую огласку, за первые три недели в нем приняли участие более 120 000 компьютеров .

В марте 2006 года модель высокого разрешения была выпущена в рамках другого проекта — проекта сезонной атрибуции .

В апреле 2006 года было обнаружено, что у связанных моделей есть проблема с вводом данных. Работа была полезна для другой цели, чем рекламировалось. Пришлось раздать новые модели. ^{[17] [18]}

Первые результаты эксперимента были опубликованы в журнале Nature в январе 2005 года, показывая, что при небольших изменениях параметров в пределах правдоподобных диапазонов модели могут показывать чувствительность климата от менее 2 °C до более 11 °C. ^[19] Более высокая чувствительность климата была оспорена как неправдоподобная. Например, Гэвином Шмидтом (климатическим моделировщиком из Института космических исследований имени Годдарда в Нью-Йорке, NASA). ^[20]

Чувствительность климата определяется как равновесная реакция глобальной средней температуры на удвоение уровня углекислого газа. Текущий уровень углекислого газа составляет около 420 ppm и растет со скоростью 1,8 ppm в год по сравнению с доиндустриальным уровнем в 280 ppm. ^{[ необходима цитата ]}

Чувствительность климата более 5 °C широко признана катастрофической. ^[21] Возможность такой высокой чувствительности, с учетом наблюдений, была подтверждена до эксперимента по прогнозированию климата .net, но «это первый раз, когда GCM дали такое поведение». ^[19]

Даже модели с очень высокой чувствительностью к климату оказались «такими же реалистичными, как и другие современные климатические модели». Тест на реалистичность проводился с помощью теста на среднеквадратичную ошибку. Он не проверяет реалистичность сезонных изменений, и возможно, что более диагностические меры могут наложить более жесткие ограничения на то, что является реалистичным. Разрабатываются улучшенные тесты на реалистичность.

Для эксперимента и цели получения функции распределения вероятностей (pdf) климатических результатов важно получить очень широкий диапазон поведения, даже если только исключить некоторые поведения как нереалистичные. Более крупные наборы моделирования имеют более надежные pdf. Поэтому модели с чувствительностью климата до 11 °C включены, несмотря на их ограниченную точность. Эксперимент с серным циклом, вероятно, расширит диапазон вниз.

В этой статье, опубликованной в Geophysical Review Letters , делается следующий вывод: ^[22]

Когда внутренне согласованное представление источников расхождения данных модели используется для расчета функции плотности вероятности чувствительности климата, 5-й и 95-й процентили составляют 2,2 К и 6,8 К соответственно. Эти результаты чувствительны, особенно верхняя граница, к представлению источников расхождения данных модели.

Существует краткий курс Открытого университета ^[8] и учебные материалы ^[23], доступные для школ, чтобы преподавать предметы, связанные с климатом и моделированием климата. Также имеются учебные материалы, доступные для использования в Key Stage 3/4 Science, A level Physics (Advanced Physics), Key Stage 3/4 Mathematics, Key Stage 3/4 Geography, 21st Century Science, Science for Public Understanding, Use of Mathegraphy, Primary.

Первоначальный эксперимент проводится с HadSM3 , который является атмосферой HadAM3 из модели HadCM3 , но только с "плашевидным" океаном, а не с полным динамическим океаном. Это быстрее (и требует меньше памяти), чем полная модель, но не имеет динамических обратных связей с океаном, которые включены в полные модели сопряжения океана и атмосферы, используемые для прогнозирования изменения климата до 2100 года.

Каждая загруженная модель имеет небольшие различия в различных параметрах модели .

На начальном «калибровочном этапе» продолжительностью 15 модельных лет модель вычисляет «коррекцию потока» — дополнительные потоки между океаном и атмосферой, необходимые для поддержания равновесия модели океана (модель океана не включает течения; эти потоки в некоторой степени заменяют тепло, которое переносилось бы отсутствующими течениями).

В «контрольной фазе» продолжительностью 15 лет температурам океана разрешено меняться. Коррекция потока должна поддерживать модель стабильной, но в некоторых прогонах развивались обратные связи . Существует проверка качества на основе среднегодовых температур, и модели, которые не проходят эту проверку, отбрасываются.

В «фазе двойного CO ₂ » содержание CO ₂ мгновенно удваивается, и модель работает еще 15 лет, что в некоторых случаях не является вполне достаточным модельным временем для установления нового (более теплого) равновесия. На этой фазе некоторые модели, которые давали физически нереалистичные результаты, были снова отброшены.

Проверки контроля качества в фазах контроля и 2*CO ₂ были довольно слабыми: они достаточны для исключения явно нефизических моделей, но не включают (например) тест моделирования сезонного цикла; следовательно, некоторые из пройденных моделей могут все еще быть нереалистичными. Разрабатываются дополнительные меры контроля качества.

Температура в удвоенной фазе CO ₂ экспоненциально экстраполируется для вычисления равновесной температуры. Разница в температуре между этой и контрольной фазой затем дает меру климатической чувствительности этой конкретной версии модели.

Во многих проектах по добровольным вычислениям есть заставки, визуально указывающие на активность приложения, но они обычно не показывают его результаты по мере их вычисления. Напротив, climate forecasting .net не только использует встроенную визуализацию для отображения климата моделируемого мира, но и является интерактивным, что позволяет отображать различные аспекты климата (температуру, осадки и т. д.). Кроме того, существуют другие, более продвинутые программы визуализации, которые позволяют пользователю видеть больше того, что делает модель (обычно путем анализа ранее сгенерированных результатов) и сравнивать различные прогоны и модели.

Визуализация рабочего стола в реальном времени для модели, запущенной в 2003 году, была разработана ^[24] Джереми Уолтоном из NAG , что позволяет пользователям отслеживать ход моделирования по мере изменения облачного покрова и температуры на поверхности земного шара. Другие, более продвинутые программы визуализации, используемые в настоящее время, включают CPView и IDL Advanced Visualisation . Они имеют схожую функциональность. CPView был написан Мартином Сайксом, участником эксперимента. IDL Advanced Visualisation был написан Энди Хипсом из Университета Рединга ( Великобритания ) и модифицирован для работы с версией BOINC компанией Tesella Support Services plc.

Только CPView позволяет вам просматривать необычную диагностику, а не обычную температуру, давление, осадки, снег и облака. ^[25] На карте можно отобразить до 5 наборов данных. Он также имеет более широкий спектр функций, таких как Max, Min, дополнительные функции памяти и другие возможности.

Расширенная визуализация имеет функции для графиков локальных областей и за 1 день, 2 дня и 7 дней, а также более обычные графики сезонных и годовых средних значений (которые делают оба пакета). Также есть графики широта-высота и время-высота.

Размер загружаемого файла CPView намного меньше, и CPView работает с Windows 98 .

По состоянию на декабрь 2008 года не существует инструмента визуализации, который бы работал с новыми моделями CPDN. Ни CPView, ни Advanced Visualisation не были обновлены для отображения данных, собранных из этих моделей. Поэтому пользователи могут визуализировать данные только через заставку.

Эксперимент BBC по изменению климата был проектом BOINC , который проводил Оксфордский университет с несколькими партнерами, включая UK Met Office , BBC , Open University и Reading University . Это транзитная связанная модель проекта climateprediction.net.

К проекту присоединилось множество участников, и более 120 000 человек объединились в команды. ^[26]

Результаты продолжали собирать в течение некоторого времени, а последующая телевизионная программа вышла в эфир в январе 2007 года. 8 марта 2009 года climate forecast .net официально объявил, что эксперимент BBC по изменению климата завершен, прежде чем закрыть проект. ^[27]

• Официальный сайт
• Статистика для climateprediction.net
• Видеозаставка climateprediction.net на YouTube
• "climateprediction.net". Краткое описание проекта BOINC Radio (подкаст).

На Викискладе есть медиафайлы по теме Climateprediction.net.