Contribuição relativa dos processos de feedback para a amplificação do Ártico da mudança de temperatura em MIROC GCM Cite este artigo como: Yoshimori, M. Watanabe, M. Abe-Ouchi, A. et al. Clim Dyn (2017) 42: 1613. doi: 10.1007s00382-013-1875-9 A descoberta de que o aquecimento da superfície no Ártico excede o resto do mundo sob o aquecimento global é uma característica robusta entre os modelos de circulação geral (GCMs). Embora vários mecanismos tenham sido propostos, a quantificação de suas contribuições relativas é uma tarefa importante para entender o comportamento do modelo. Aqui, aplicamos uma técnica de análise de feedback recentemente proposta para um GCM atmosférico sob duas e quatro vezes as concentrações de CO 2 que levam aproximadamente a climas sazonais e anuais sem gelo. A contribuição dos feedbacks para a mudança de temperatura do Ártico é investigada. O aquecimento da superfície no Ártico é contribuído pelo albedo, vapor de água e feedbacks de condensação em larga escala e reduzido pelo feedback de resfriamento evaporativo. O contraste de aquecimento superficial entre o Ártico e as médias globais (AA) é mantido pelo albedo e feedback de resfriamento evaporativo. O último contribui para AA predominantemente por resfriamento das latitudes baixas mais do que o Ártico. O transporte de calor latente para o Ártico aumenta e, portanto, o resfriamento evaporativo mais o feedback de condensação em larga escala contribui positivamente para o AA. Por outro lado, o transporte de energia estática a seco no Ártico diminui e, portanto, o feedback de aquecimento dinâmico contribui negativamente para o AA. Uma contribuição importante é assim feita através de mudanças no ciclo hidrológico e não através do processo de transporte de calor seco. Uma resposta maior perto da superfície do que no alto do Ártico é mantida pelo feedback do albedo, do vapor de água e do aquecimento dinâmico, no qual os retornos de albedo e vapor de água contribuem através do aquecimento da superfície mais do que em alto, e o feedback de aquecimento dinâmico contribui pelo resfriamento Mais alto do que a superfície. Em nossos experimentos, a dinâmica dos oceanos e dos mares desempenha um papel secundário. Mostra-se que um nível diferente de aumento de CO 2 introduz uma diferença latitudinal e sazonal nos feedbacks. Referências Alexeev VA, Langen PL, Bates JR (2005) Amplificação polar do aquecimento da superfície em um aquaplanet em experimentos forçadores de fantasmas sem feedback de gelo marinho. Clim Dyn 24: 655666 CrossRef Google Scholar Alexeev VA, Esau I, Polyakov IV, Byam SJ, Sorokina S (2017) Estrutura vertical do recente aquecimento ártico a partir de dados observados e produtos de reanálise. 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Uma metodologia de clustering de nuvem é aplicada a seis GCMs contemporâneos, a fim de fornecer uma intercomparação detalhada e avaliação dos regimes simulados de nuvem. Ao analisar GCMs no contexto de regimes de nuvem, os processos relacionados a determinados tipos de nuvem são mais prováveis de serem avaliados. Neste artigo, as propriedades médias dos regimes de nuvens globais são avaliadas e a resposta da nuvem às mudanças climáticas é analisada no quadro de regime de nuvem. A maioria dos GCMs são capazes de simular os principais regimes da nuvem, no entanto, nenhum dos modelos analisados tem uma boa representação do cumulus comercial nos trópicos. Os modelos também compartilham uma dificuldade em simular esses regimes com topes de nuvem em níveis médios, com apenas ECHAM5 produzindo um regime de cúmulos tropicais tropicais. A nuvem óptica, alta e alta nos extra-trópicos, tipicamente associada à passagem de sistemas frontais, é simulada consideravelmente com freqüência no modelo ECHAM5. Isso parece ser o resultado do tipo de nuvem que persiste no modelo após as condições meteorológicas associadas aos sistemas frontais terem cessado. A simulação de estratocúmulos no MIROC GCM é muito extensa, resultando em tropics sendo muito reflexivo. A maior parte da resposta da nuvem média global ao CO 2 duplicado nos GCMs é resultado de mudanças nas propriedades radiativas da nuvem dos regimes, em vez de mudanças na freqüência relativa de ocorrência (RFO) dos regimes. A maioria da variância na resposta global da nuvem entre os GCMs surge das diferenças na resposta radiativa da nuvem frontal nos extra-trópicos e da nuvem de estratocúmulos nos trópicos. Esta variância é em grande parte o resultado de RFOs excessivamente elevados de regimes específicos em GCMs específicos. Mostra-se aqui que a avaliação e subsequente melhoria na simulação das propriedades do regime atual tem o potencial de reduzir a variação da resposta global da nuvem e, portanto, a sensibilidade ao clima, entre os GCMs. Para o conjunto de modelos considerados neste estudo, o uso de observações dos regimes de nuvens atuais significativos sugere uma redução potencial na faixa de sensibilidade ao clima em quase um terço. Material suplementar eletrônico A versão on-line deste artigo (doi: 10.1007s00382-007-0232-2) contém material suplementar, que está disponível para usuários autorizados. Material complementar Referências Anderberg MR (1973) Análise de cluster para aplicações. Academic, New York, p 359 Google Scholar Boer GJ, Yu B (2003) Sensibilidade e resposta ao clima. Clim Dyn 20: 415429 Google Scholar Bony S, Dufresne JL (2005) Nuvens de camada de limite marítimo no coração das incertezas de feedback da nuvem em modelos climáticos. 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