Phát triển các mô hình khí hậu từ những hiểu biết mới về đại dương

Các nhà nghiên cứu của Đại học Brown đã đưa ra một cái nhìn sâu sắc về cách các mô hình đại dương có độ phân giải cao mô phỏng sự phân tán hỗn loạn trong đại dương toàn cầu. Các nghiên cứu của họ, xuất bản trong “Các bài báo về vật chất”, có thể giúp ích trong việc phát triển các mô hình khí hậu mới, giúp nắm bắt được động lực đại dương tốt hơn.

Cuộc nghiên cứu tập trung vào một dạng hỗn loạn, được gọi là xoáy trung gian, các xoáy đại dương với quy mô từ hàng chục đến hàng trăm kilômét trong khoảng từ một tháng đến một năm. Những loại rìa này có thể chùng xuống từ các dòng ranh giới mạnh như suối Gulf , hoặc hình thành nơi mà nước chảy với nhiệt độ và mật độ khác nhau giao thoa.

Baylor Fox-Kemper – đồng tác giả của nghiên cứu và là phó giáo sư thuộc khoa Trái đất, môi trường và hành tinh của Brown nói rằng: “Bạn có thể nghĩ về những điều này như thời tiết của đại dương” “Giống như những cơn bão trong khí quyển, những chiếc xoáy này giúp phân bố năng lượng, hơi nóng, độ mặn và những thứ khác xung quanh đại dương.

Lý thuyết truyền thống cho thấy sự nhiễu loạn quy mô nhỏ làm tiêu hao năng lượng khi mà một xoáy nước biến mất, nó truyền năng lượng sang các quy mô nhỏ hơn và nhỏ hơn. Nói cách khác, các đường xoáy lớn phân rã thành các đường xoáy nhỏ hơn và nhỏ hơn cho đến khi toàn bộ năng lượng tiêu tan. Lý thuyết được thiết lập khiến các dự đoán trở nên hữu ích và được sử dụng rộng rãi trong động lực học chất lỏng. Vấn đề là nó không áp dụng cho những đường xoáy không đều.

“Lý thuyết này chỉ áp dụng cho các đường xoáy trong các hệ thống ba chiều”, Fox-Kemper nói. “Những đường xoáy không đều phân bố ở quy mô hàng trăm cây số, nhưng đại dương chỉ dài 4 km, làm cho chúng chủ yếu là hai chiều, và chúng ta biết rằng sự phân tán hoạt động khác nhau theo hai chiều hơn là theo ba chiều.”

Fox-Kemper cho biết, thay vì chia nhỏ thành những đường nhỏ hơn và nhỏ hơn, những đường xoáy hai chiều có xu hướng kết hợp thành những đường lớn hơn và lớn hơn.

“Bạn có thể nhìn thấy nó nếu bạn kéo ngón tay của bạn rất nhẹ nhàng từ một bong bóng xà phòng”, ông nói. “Bạn để lại đằng sau vệt nứt ngày càng lớn dần theo thời gian. Những đường xoáy trên đại dương cũng hoạt động theo cùng một cách”.

Việc truyền năng lượng này không được hiểu rõ bằng toán học như việc thu nhỏ sự phân tán. Đó là những gì Fox-Kemper và Brodie Pearson, một nhà nghiên cứu tại Brown, muốn làm việc với nghiên cứu này.

Họ đã sử dụng một mô hình đại dương có độ phân giải cao để chứng minh được khả năng kết hợp các quan sát vệ tinh trực tiếp của hệ thống đại dương toàn cầu. Độ phân giải cao của mô hình có nghĩa là nó có thể mô phỏng các đường xoáy theo thứ tự 100 km. Pearson và Fox-Kemper muốn tìm hiểu chi tiết về cách thức mô hình xử lý sự phân tán các đường xoáy theo các thuật ngữ thống kê.

Fox-Kemper cho biết: “Chúng tôi chạy vòng tuần hoàn đại dương trong năm năm, và chúng tôi đã đo được sự giảm chấn động của năng lượng tại mỗi điểm lưới để xem số liệu thống kê. Họ phát hiện ra rằng sự phân tán kéo theo được biết đến như là sự phân phối loga chuẩn.

“Có một trò đùa rằng nếu bạn có 10 người bình thường trong một căn phòng và Bill Gates bước vào, mọi người đều có trung bình một tỷ đô la – đó là một sự phân bố loga chuẩn”, Fox-Kemper nói. “Nó cho chúng ta biết rằng 90% sự phân tán diễn ra ở 10 phần trăm của đại dương.”

Fox-Kemper lưu ý rằng sự phân tán các đường xoáy 3-D ở mức thấp hơn cũng kéo theo một sự phân bố loga chuẩn. Vì vậy, bất kể động thái ngược lại, “vẫn có một sự chuyển đổi tương đương cho phép bạn dự đoán sự tương quan giữa các hệ thống 2-D và 3-D”.

Các nhà nghiên cứu cho rằng cái nhìn sâu sắc thống kê mới này sẽ hữu ích trong việc phát triển các mô phỏng đại dương hạt thô mà không phải là đắt tiền như trong nghiên cứu này. Sử dụng mô hình này, các nhà nghiên cứu mất hai tháng sử dụng 1.000 bộ vi xử lý để mô phỏng chỉ năm năm chuyển động đại dương.

“Nếu bạn muốn mô phỏng hàng trăm hoặc hàng ngàn năm, hoặc nếu bạn muốn một cái gì đó bạn có thể kết hợp trong một mô hình khí hậu kết hợp động lực đại dương và khí quyển, bạn cần một mô hình hạt thô hoặc chỉ là tính toán không tốt”, Fox-Kemper nói. “Nếu chúng ta hiểu các số liệu thống kê về làm thế nào mà các đường xoáy biến mất, chúng ta có thể biến chúng thành các mô hình hạt thô của chúng ta. Nói cách khác, chúng ta có thể nắm bắt được những ảnh hưởng của các đường xoáy mà không thực sự mô phỏng trực tiếp chúng.”

Kết quả cũng có thể cung cấp các mô hình có độ phân giải cao trong tương lai.

“Biết được điều này làm cho chúng ta có khả năng tìm ra nhiều hơn nếu các mô hình của chúng tôi đang làm đúng và làm thế nào để làm cho chúng trở nên tốt hơn”, Fox-Kemper nói. “Nếu một mô hình không đưa ra sự phân phối chuẩn, thì có lẽ nó đang làm sai.”

Nguồn: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/02/180226152657.htm