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World File Search System大气模型
GFDL下一代大气模型AM5
的好处： - 切换到RTE+RRTMG框架利用了几十年来的累积发展。- 现代化的基础架构允许灵活性来满足用户限制的需求。- 在GFDL上开发的新的统一参数化（Feng et al。提交的）产生更多的云和降水的物理表示。
Davinci：金星大气模型比较
对贵重气体，化学和成像（Davinci）任务的深度大气维纳斯调查旨在回答关于使用大气下降探针Zephyr的金星起源的长期问题。Zephyr将是第一个探测山地山脉表面高分辨率航拍照片的探测器，它降落在Alpha Regio高地地区，该地区具有最古老的金星表面。Zephyr的下降轨迹决定了Alpha Regio的触地得分，这对于Davinci任务至关重要，取决于金星的大气特性和风。不幸的是，先前任务中金星的大气数据很少。因此，必须考虑从过去的飞行数据中考虑各种大气模型和场景，以预测Zephyr的飞行性能，特别是降落椭圆。为此，这项工作比较了三种大气模型：金星全球参考大气模型（Venus-gram），金星气候数据库（VCD）和由拉尔夫·洛伦兹（Ralph Lorenz）开发的经验风模型用于Davinci轨迹模拟和建模。本文比较了这些大气模型的不同大气特性和风的平均值和变化。此外，这项工作结合了大气特性和金星克的风变化与基于洛伦兹的模型的风，具有更大的压力金星风色散，可以进行更保守的轨迹分析。此外，这项工作依赖于达平奇（Davinci）着陆椭圆的大小作为指标，以衡量轨迹分析将如何与金星大气的大气特性和风变化。
单独的大气模型Aeolus 2.0软件
摘要在这种话语中，我们介绍了一个开源软件包的揭幕，旨在促进与大气模型Aeolus 2.0的互动。这种特殊的迭代作为中间复合物的独立模型。该模型的动力芯是由多层伪透明湿感向热旋转浅水（MCTRSW）模型的基础的。伪透明问题解决问题的任务是由Dedalus算法处理的，该算法以其自旋加权的球形谐波而公认。该模型捕获了垂直整合的电势温度，厚度，水蒸气，降水以及底部形象的复杂影响的时间和空间演化。它全面地表征了对流层下部和上部对流层中的速度场，采用从光滑到粗糙的频谱的分辨率，使能够探索广泛的动态现象，具有不同的细节和精确度。
大气模型在山上太冷了吗？帆场运动的科学和见解
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
大气模型在山上太冷了吗？帆场运动的科学和见解
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
MEPAG VM会议＃18
组研究多年冻土，天体生物学，样品，杜里卡斯特，冰台深度，ISRU，蒸气扩散，水蒸气含量，气候记录，水源和稳定性，大气模型，气候模型和大气逃脱都需要更好地估计这些关键的5米。
基于蛋白质的Josephson Junction
大气和海洋模型基于计算流体动力学。在以下内容中，我们将解释什么是气候模型及其建立方式。本文试图强调这些模型的假设和固有局限性。第一个气候模型是根据天气预报模型开发的。开创性研究中提出的最初的问题[1]是“如果我们在几天内将大气模型整合到时间长的时间内会发生什么？”数值气氛是否达到平衡？，如果是，这个平衡看起来像现实？这些称为通用循环模型（GCM）的大气模型基于Navier -Stokes方程，并在1950年代初开发了[2]，这要归功于计算机的开发。这些模型能够模拟大气气候的大规模循环和基本特征，然后由Manabe和Wetherald [3]用作数字实验室，以评估气候上二氧化碳大气浓度加倍的EFF。值得注意的是，由于
气候预测和Outlook
甲板包括四个基线实验：（a）历史大气模型对比（AMIP，处方SST），（b）前工业耦合的对照模拟（固定CO 2），（c）通过CO 2的突然四倍（（D）由1％/yr Co 2增加的CO 2（d）模拟的仿真，该模拟由CO 2的突然四倍。
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。