Nieve en nubes: Un desafío del modelo climático con signos y expectativas de progreso

Las deficiencias actuales en la representación de las nubes de hielo en la troposfera superior en los modelos de circulación general (GCM) conducen a errores en las previsiones meteorológicas y climáticas, así como a una fuente de incertidumbre en las proyecciones del cambio climático. Un desafío continuo para rectificar estas deficiencias ha sido la disponibilidad de observaciones globales adecuadas y de alta calidad que se centren en las nubes de hielo y los hidrometeoros precipitantes relacionados. Además, la inadecuación de la física modelada y la naturaleza frecuentemente disociada entre la representación del modelo y las características de los valores recuperados/observados han obstaculizado los esfuerzos de desarrollo y validación de los GCM para hacer un uso efectivo de las mediciones disponibles. Así, aunque las parametrizaciones en los GCM que tienen en cuenta los procesos de hielo en las nubes han, en algunos casos, mejorado en sofisticación en los últimos años, este desarrollo ha ocurrido en gran medida de manera independiente de las mediciones a escala global. Con la incorporación relativamente reciente de productos derivados de satélites de Aura/Microwave Limb Sounder (MLS) y CloudSat, ahora hay considerablemente más recursos con nuevas y únicas capacidades para evaluar los GCM. En este artículo, ilustramos las deficiencias evidentes en las representaciones del modelo de hielo en las nubes a través de una comparación de las simulaciones evaluadas en el Cuarto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático, discutimos brevemente el rango de recursos de observación global que están disponibles y describimos los componentes esenciales de las parametrizaciones del modelo que caracterizan su hielo “en nubes” y campos relacionados. Usando esta información como trasfondo, (1) discutimos algunas de las principales consideraciones y precauciones que deben tenerse en cuenta al hacer comparaciones entre modelos y datos relacionadas con el hielo en nubes, (2) ilustramos el progreso actual y las incertidumbres en la aplicación de hielo en nubes de satélites (específicamente de MLS y CloudSat) al diagnóstico del modelo, (3) mostramos algunas indicaciones de mejoras en el modelo y, finalmente, (4) discutimos una serie de preguntas restantes y sugerencias para caminos a seguir.