Analysis of the simulated global temperature using a simple energy balance stochastic model

Abstract

Este trabajo presenta un estudio de la respuesta de la variabilidad simulada de la temperatura global a parametrizaciones estocásticas aditivas y multiplicativas de flujos de calor, junto con una descripción de la variabilidad de largo plazo en términos de procesos autorregresivos simples. Para simular la temperatura global de la Tierra se utilizó un modelo climático de balance de energía promediado globalmente, acoplado a un modelo oceánico termodinámico. Se encontró que procesos autorregresivos simples explican la variabilidad de la temperatura en el caso de parametrizaciones aditivas; sin embargo, en el caso de parametrizaciones multiplicativas, la descripción de la variabilidad de la temperatura involucraría procesos autorregresivos de orden superior, lo cual sugiere la presencia de mecanismos complejos de retroefecto originados por el forzamiento multiplicativo. Asimismo, se encontró que las parametrizaciones multiplicativas produjeron una estructura compleja que emula de manera cercana procesos climáticos observados. Finalmente, se propone un nuevo enfoque para describir la estabilidad de un sistema estocástico general unidimensional en estado estacionario, a través de su función potencial. A partir de una expresión analítica de la función potencial se profundizó en la descripción de un sistema estocástico. ABSTRACTThis work presents a study of the response of the simulated global temperature variability to additive and multiplicative stochastic parameterizations of heat fluxes, along with a description of the long-term variability in terms of simple autoregressive processes. The Earth's global temperature was simulated using a globally averaged energy balance climate model coupled to a thermodynamic ocean model. It was found that simple autoregressive processes explain the temperature variability in the case of additive parameterizations; whereas in the case of multiplicative parameterizations, the description of the temperature variability would involve higher order autoregressive processes, suggesting the presence of complex feedback mechanisms originated by the multiplicative forcing. Also, it was found that multiplicative parameterizations produced a rich structure that emulates closely observed climate processes. Finally, a new approach to describe the stability in the steady state of a general one-dimensional stochastic system, through its potential function, was proposed. From an analytical expression of the potential function, further insight into the description of a stochastic system was provided.