气候模型
使用定量方法来模拟重要气候驱动因素的相互作用
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气候模型（climate model）是研究气候的主要理论体系，根据研究的实际需要，陆续产生了大量不同种类的模型，如：数值气候模型和定性（非数值）模型，相关研究为人类了解地球气候以及人类如何影响气候奠定了基础。[3][2]
数值气候模型使用定量方法来模拟气候重要驱动因素的相互作用，包括大气、海洋、陆地表面和冰。它们用于各种目的，从气候系统动力学研究到未来气候预测。气候模型也可能是定性（非数值）模型，也可以是对可能的未来进行描述，描述性的模型，例如：统计动力模型考虑纬圈平均，对大型涡旋输送参数化，用来研究不同物理因子如二氧化碳、太阳常数等的作用。[4][5][2]
定量气候模型将来自太阳的入射能量视为短波电磁辐射，主要是可见光和短波（近）红外线，以及出射的长波（远）红外线电磁辐射。不平衡会导致温度变化。定量模型的复杂性各不相同。[4][6]例如，一个简单的辐射传热模型将地球视为一个点并平均输出能量，这可以垂直扩展（辐射对流模型）和/或水平扩展。耦合的大气-海洋-海冰全球气候模型解决了质量和能量转移以及辐射交换的完整方程。此外，其他 类型的建模可以在地球系统模型中相互关联，例如土地利用，使研究人员能够预测气候和生态系统之间的相互作用，定量模型的复杂程度各不相同。例如，简单的辐射热传递模型将地球视为一个单一的点，并平均输出能量（辐射-对流模型），耦合的大气-海洋-海冰全球气候模式提出了质量和能量传输和辐射交换的完整方程。[4][6][2][5]
1975年，真锅淑郎（Syukuro Manabe）和克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann）合作发表的研究成果构建了理想海陆分布的大气-海洋耦合模型并指出全球变暖伴有极地强化现象和全球水循环的增强。2021年诺贝尔物理学奖一半授予美籍日裔气象学家真锅淑郎（Syukuro Manabe）、德国科学家克劳斯·哈塞尔曼（Klaus Hasselmann）以表彰他们“对我们理解复杂物理系统的开创性贡献”，另一半授予意大利理论物理学家乔治·帕里西（Giorgio Parisi），以表彰他“发现了从原子到行星尺度的物理系统中无序和波动的相互作用”。[3][7]