【地球系统模型】社区地球系统模式(CESM)概述

社区地球系统模式(CESM)概述

社区地球系统模式(Community Earth System Model, CESM)是一种用于模拟地球气候和环境变化的综合性模型。它由美国国家大气研究中心(NCAR)开发,旨在帮助科学家理解气候系统的各个组成部分及其相互作用。

主要特点
1、多组件系统:
CESM包括多个相互关联的组件,如大气、海洋、陆地和冰盖。各组件可以独立运行,也可以协同工作,提供全面的气候模拟。

2、模块化设计:
每个组件都是模块化的,允许研究人员根据需要替换或升级特定的模块,以适应不同的研究需求和科学问题。

3、高分辨率模拟:
CESM能够进行高分辨率的空间和时间模拟,为气候变化的影响提供更为精确的预测。

4、耦合系统:
各组件之间通过物理和化学过程进行耦合,模拟了气候系统的复杂交互。例如,海洋温度变化会影响大气环流,而陆地植被变化又会影响碳循环。

5、多种应用:
CESM可用于气候预测、气候变化影响评估、生态系统建模等研究领域。

CESM简介

社区地球系统模式(CESM)的官方网站-CESM
在这里插入图片描述

CESM2 简介

Community Earth System Model 2 (CESM2) 是CESM的最新版本,代表了气候建模领域的重要进展。CESM2包括多个科学组件和基础设施方面的重大改进,使其在模拟地球系统的复杂性和精确性方面达到了新的高度。

社区地球系统模式(CESM)的官方网站-Community Earth System Model 2 (CESM2)

在这里插入图片描述

模型组件:

CESM2包括以下主要组件,每个组件都有独立的模块和功能:

  • 大气组件: Community Atmosphere Model (CAM)
  • 陆地组件: Community Land Model (CLM)
  • 海洋组件: Parallel Ocean Program (POP)
  • 冰川组件: Community Ice Sheet Model (CISM)
  • 海冰组件: Community Sea Ice Model (CSIM)
  • 河流径流组件: 模拟陆地径流的流入海洋过程
  • 波浪模型组件: 描述海洋波浪动力学

此外,CESM2还包含一个用于耦合所有组件的通用基础设施模块 CIME (Common Infrastructure for Modeling the Earth)。

CESM2 相较 CESM 的改进

CESM2在科学性能和技术架构方面进行了大量改进,总结如下:

1. 科学改进

  • 更高的模拟精度:
    改进了物理过程的描述,包括更先进的大气和海洋过程参数化方案。
    提升了对气溶胶、温室气体和其他化学物质的计算精度。
    增强了极地地区(如海冰、冰川)的模拟能力。

  • 支持更多实验和数据分析:
    CESM2专门为CMIP6(第六次国际耦合模式比较计划)实验进行了优化,包括多种模拟实验的标准化支持。
    提供了更广泛的气候情景分析选项,如未来气候预测、极端天气模拟等。

  • 改进的组件模型:
    大气模型(CAM6): 引入了新的湍流、云和降水模拟方案。
    陆地模型(CLM5): 增强了植被、土壤碳循环和地表能量平衡的模拟。
    海洋模型(POP2): 提高了海洋环流和热盐输送的精度。
    冰盖模型(CISM2.1): 提升了冰盖动态和融化过程的模拟能力。

2. 基础设施改进

  • 耦合框架优化:
    使用了新的CIME基础框架,改进了组件通信的性能和稳定性。
    提供更高效的并行处理能力,支持在高性能计算平台上运行。

  • 新网格配置:
    新增了多种网格分辨率,支持灵活选择以适应不同的研究需求。
    改进了网格耦合的适配性,减少了计算误差。

  • 数据管理和后处理:
    增强了数据生成、存储和分析的工具支持。
    提供了并行Python工具,简化了输出数据的后处理流程。

3. 用户支持与易用性

  • 文档与教程:
    提供了详细的在线文档和快速入门指南(Quickstart Guides),帮助新用户快速上手。
    包括运行CESM2、设置实验案例、进行数据后处理的分步说明。

  • 社区支持:
    提供了用户支持论坛(DiscussCESM Forums),便于用户提问、交流和解决问题。
    提供了面向初学者的教程和工作坊活动。

4. 计算性能优化

  • 支持多种计算平台:
    优化了在中型至大型Linux集群上的性能。
    提供了跨平台兼容性,支持NCAR的专用高性能计算机以及其他受支持的计算环境。

  • 并行I/O改进:
    使用改进的并行I/O库(PIO),显著提升了数据读取和写入的效率。
    支持更大规模的数据处理(输入数据超过20TB)。

参考