일기 예측의 초기 이래로, 부산물은 현재 캐스팅하고있었습니다. 바람 방향 및 속도 및 온도 및 압력과 같은 기상 변수의 다양한 관찰을 사용하여“시놉 틱 날씨지도”가 그려졌습니다. 약 1900 년 이래로 이러한지도는 이제 세계 일부 지역, 특히 북유럽 및 인접 대서양에서 제공됩니다.
나중에 컴퓨터와 상위 공기 데이터를 사용할 수있게되었을 때이“분석”프로세스는 최근“0”예측과 수치 기상 예측을위한“0”초기 필드의 관찰 데이터가 구성되었습니다. 이 일련의 맵은 날씨 예측을 매우 잘할 수있는 목적에 도움이되었지만, 기후 목적, 특히 일련의 맵에서 소위 불균일성으로 인해 장기 트렌드를 결정하기위한 기후 목적으로는 덜 강력했습니다. 예측 모델의 변화가 변경 되었기 때문에 관찰 네트워크의 밀도 변화 및 새로운 관찰 플랫폼의 밀도 변화 (특정 위성 기반 제품)의 이용성 변화에 따라 이러한“분석 및 세부 사항에 대한 이용 가능성”.
따라서 시간과 공간에 걸친 변화는 날씨 패턴과 주파수의 변화뿐만 아니라 계측 및 관찰 관행의 변화와 관련이있을 수 있습니다. 변하지 않은 모델을 전체 시간 동안 사용하는 데 약간의 도움이되었습니다.이 제품은 "재 analyses"라고 불립니다. 그러나 지역 및 지역 척도에 대한 불균일성의 근본적인 문제는 여전히 남아 있습니다.
그러나 해외 구조의 유지 보수를 계획 할 때, 환경 스트레스를 견딜 수있는 선박을 설계 할 때, 폭풍우가 발생하는 매우 높은 폭풍 서지 또는 풍력 에너지의 위험을 평가할 때, 지역 상승세의 가변성, 영구 제외 상태, 생태학 및 생물학적주기를 통한 영구 제외 상태, 생태학 및 생물학적주기에 대한 영향의 가변성에 대한 매우 높은 폭풍 서지 또는 풍력 에너지의 잠재력을 평가할 때, 많은 지역의 세밀한 시설에 대한 현실적으로, 유명합니다. 충분히 균질 한 오랜 시간이 필요합니다. 이러한 설명은 관찰 데이터의 부족과 재분석의 지역 규모 불균일으로 인해 관찰에서 직접 구성 할 수 없습니다.
영화 :글로벌 다운 스케일링 (Global Downscaling)에 의해 제공되는 2013 년 중반 폭풍 크리스천과 열대성 폭풍 하야에 대한 설명. Martina Schubert-Frisius와 Frauke Feser가 제공하는 데이터, Felicia Brisc, 기후 시각화 연구소, CEN/CLISAP, 함부르크, 함부르크 대학교 CEN/CLISAP가 편집 한 영화. 추가 정보는 여기에서 찾을 수 있습니다.
여기서“다운 스케일링”이라는 아이디어는 솔루션을 제공합니다. 다운 스케일링은 지역 기상 흐름을 대규모 대기 상태와 해안선 또는 산맥과 같은 지역 및 지역 생리 학적 세부 사항에 의해“조절”하는 것으로 프레임하는 것을 의미합니다. 실제로, 이것은 모델의 대규모 구성 요소를 재 analyses의 필드에 대해 "누드"하여 수행되는 반면, 지역 규모 구성 요소는 전적으로 모델에 남아 있습니다. 제한된 영역 (지역) 대기 모델에 대한 과거의 경험은 대규모 설명의 품질이 충분하다면이 개념이 잘 작동한다는 것을 보여줍니다. 특히, 대규모 상태가 재 analyses에 의해 균질하게 설명 될 때, 지역 역학에 대한 일관되고 동질적인 설명이 생성됩니다.
대규모 성분의 분석의 균질성에 대한 기본 가정은 1960 년 이후 또는 심지어는 NCEP-reanalyses에 대해 북반구의 대부분에 대해 충족되는 것으로 보인다. 남반구의 경우 균질성은 위성 데이터의 출현 이후에만 달성됩니다. 
다양한 연구에서, 지역 및 국소 세부 사항을 설명 할 때이 절차의 추가 가치는 대형 구속 조건 (“Spectraludging”)을 구현하는 지역 대기 모델을 사용하여 입증되었습니다. 2008 년 Yoshimura와 Kanamitsu는이 제한 방법을 글로벌 모델로 구현할 것을 제안 했으며이 접근법의 잠재력을 보여주었습니다. 우리는 요시무라와 카나미츠의 예를 따랐으며 고해상도 글로벌 기후 모델 echam6 (T255L95-수평 필드는 총 Wavenumber 255까지 구형 고조파로 확장되어 약 55km의 그리드 포인트 거리에 해당합니다. [데이터는 공개적으로 제공됩니다] 세부 사항은 Schubert-Frisius et al. (2017).
우리의 최근 논문 (Von Storch et al., 2017)에서 우리는 중앙 시베리아, 보하이 및 황색 해, 남서부 아프리카 및 남해 대서양과 같은 지역 데이터 범위가 줄어들거나없는 여러 지역에서 지역 역학에 대한이 글로벌 분석의 성능을 평가했습니다. 제한된 기간 동안 글로벌 시뮬레이션의 출력을 사용 가능한 데이터와 비교하여 만족스러운 결과를 발견했습니다. 또한, 지역 시뮬레이션의 출력과 비교 (유사한 공간 해상도)는 관찰 된 변동성을 재현하는 기술을 산출했습니다. 우리의 사례는 기후 상태의 공간적으로 상세한 재구성과 최근 30 ~ 60 년 동안의 변화가 세계 중반 및 아열대 지역에 대한 기존 관측 데이터에 균질하게 보충 정보를 추가 함을 보여줍니다.
.우리는 연구에서 다음과 같은 일반적인 결론을 도출합니다.
- 지역 변동성에 대한 글로벌 균질 한 설명은 대규모 변동성 및 지역 생리 학적 세부 사항을 처리하여 구성 할 수 있습니다. 이것은 글로벌 모델로 수행 할 수 있습니다.
- 현대 컴퓨터 자원은 약 50km의 그리드 해상도에 대한 시뮬레이션을 허용하며, 향후 예측할 수있는이 하한은 20 ~ 10km로 내려갑니다.
- 따라서 그러한 결의안으로 지역 모델을 사용해야 할 필요성은 줄어 듭니다. 그러나 대기 대류에 대한 명시적인 설명이있는 시뮬레이션의 경우 7 세 이상의 그리드 해상도가 필요합니다. 지역 모델도 예측 가능한 미래에도 필요합니다. 이것은 특히 도시 대기업의 기후에 대한 연구를위한 것입니다.
- 동적 다운 스케일링의 접근 방식은 지역 자체에서 국소 관찰 증거가 없거나 거의없는 지역의 과거 지역 변동성을 설명 할 수 있습니다.
- 미래의 지역 기후 변화의 시나리오를 구성하기 위해이 방법이 적용될 수 있습니다.
- 이 절차의 성공의 근본적인 제약은 대규모 변동성의 동질성입니다. 이 동질성이 손상되면 다운 스케일링 노력으로 강력한 부가 가치가 예상되지 않습니다.
참조
- Feser, F., B. Rockel, H. von Storch, J. Winterfeldt 및 M. Zahn, 2011 :지역 기후 모델은 가치를 더합니다. 황소. 아머. 유성. Soc. 92 :1181–1192
- Schubert-Frisius, M., F. Feser, H. von Storch 및 S. Rast, 2017 :글로벌 동적 다운 스케일링을위한 최적의 스펙트럼 누드. 월. wea. 개정판 , doi :https://journals.ametsoc.org/action/cookiebesent
- von Storch, H., F. Feser, B. Geyer, K. Klehmet, 李德磊 (Li D.), B. Rockel, M. Schubert-Frisius, N. Tim 및 E. Zorita, 2017 :국소 데이터없이 지역 재분해-다운 스케일링 라칭 패러다임을 이용합니다. j. 지구리. 해안 - 대기 , doi :10.1002/2016JD026332, 초기 온라인
- Yoshimura K, Kanamitsu M (2008) 글로벌 재분석의 역동적 인 글로벌 다운 스케일링. Mon Weather Rev 136 :2983–2998. doi :10.1175/2008mwr2281.1
이 연구, 국소 데이터가없는 지역 재분석 :다운 스케일링 패러다임 활용은 최근 Journal of Geophysical Research :Atmosperes 에 발표되었습니다. . 자신의 개인 웹 사이트 인 Academia.edu 및 ResearchGate를 통해 저자 Hans von Storch에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
