기후 모델 조정의 예술과 과학

초록 파라미터 추정 프로세스는 선택한 관측 집합을 목표로 하는 수치 모델링의 필수적인 측면입니다. 이 프로세스는 기후 모델링 커뮤니티에서 보통 조정(tuning)이라고 불립니다. 기후 모델에서는 관련된 물리적 프로세스의 다양성과 복잡성, 그리고 공간적 및 시간적 범위를 아우르는 상호작용이 일련의 근사 하위 모델로 요약되어야 합니다. 대부분의 하위 모델은 불확실한 파라미터에 의존합니다. 조정은 관측된 기후의 측면과 일치하도록 전반적인 해결 방안을 가져오기 위해 이러한 파라미터의 값을 조정하는 것으로 구성됩니다. 조정은 과학적 문제가 있는 기후 모델링의 필수적인 측면이며, 아마도 모델 개발자 커뮤니티 외부에서 충분히 홍보되지 않았을 것입니다. 기후 모델 최적화는 조정 방법이 모델 결과를 의도하지 않은 방식으로 제약하는지, 그리고 이것이 기후 예측에 대한 우리의 신뢰에 영향을 미치는지에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 여기서는 모델 조정의 정의와 이론을 제시하고, 특정 방법론적 측면을 검토하며, 현재 기후 모델에서 사용되는 조정 접근 방식의 다양성을 조사합니다. 또한 기후 모델 조정에서 소위 객관적 방법을 적용하는 데 따른 도전과 기회를 논의합니다. 우리는 조정 방법론이 기후 모델의 근본적인 결과, 예를 들어 기후 감수성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 논의합니다. 이 기사는 기후 모델 조정 프로세스를 보다 투명하게 만드는 추천 사항으로 결론을 맺습니다.