Mô hình hóa hệ thống Trái Đất đơn giản, hiệu quả
Hình ảnh của NASA về nồng độ ozone cao vào mùa xuân tại Canada và Bắc Cực.
Hình ảnh: Kurt Severance / Trung tâm nghiên cứu của NASA Langley
Một phương pháp mô hình hóa nhanh hơn, rẻ hơn có thể cải thiện sự hiểu biết của chúng ta về hóa học khí quyển và cung cấp một công cụ hữu ích để đánh giá rủi ro.
Để đánh giá các rủi ro từ xa đối với thực phẩm, nước, năng lượng và các tài nguyên thiên nhiên quan trọng khác, các nhà ra quyết định thường dựa vào các mô hình hóa hệ thống Trái Đất có khả năng tạo ra các dự báo đáng tin cậy về các thay đổi môi trường quy mô khu vực và toàn cầu.
Một thành phần quan trọng của các mô hình như vậy là sự biểu diễn hóa học khí quyển. Mô phỏng khí quyển sử dụng các cơ chế hóa học phức tạp hiện đại hứa hẹn sẽ đưa ra mô phỏng chính xác nhất về hóa học khí quyển. Thật không may các yêu cầu về kích thước vùng mô phỏng, độ phức tạp và các phép tính toán của chúng có xu hướng hạn chế để giảm thời gian khoảng thời gian ngắn và cần một số ít kịch bản để giải thích cho sự không chắc chắn.
Gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu dẫn đầu bởi MIT Joint Program on the Science and Policy of Global Change (Chương trình Hợp tác MIT về Khoa học và Chính sách Thay đổi Toàn cầu) đã đưa ra một chiến lược kết hợp các cơ chế hóa học đã được đơn giản hóa trong các mô phỏng khí quyển có thể phù hợp với các kết quả được tạo ra bởi nhiều cơ chế phức tạp hơn. Nếu được thực hiện trong mô hình hệ thống Trái Đất ba chiều, chiến lược mô hình hóa mới có thể cho phép các nhà khoa học và người ra quyết định thực hiện mô phỏng hóa học khí quyển nhanh, chi phí thấp, có thể thực hiện trong khoảng thời gian dài cùng với một loạt các kịch bản khác nhau. Khả năng mới này có thể cải thiện sự hiểu biết của các nhà khoa học về hóa học khí quyển và cung cấp cho các nhà ra quyết định một công cụ đánh giá rủi ro hữu ích.
Trong một nghiên cứu mới xuất hiện trên tạp chí European Geosciences Union journal Geoscientific Model Development, nhóm nghiên cứu đã tiến hành 3 mô phỏng ozon tầng đối lưu trong 25 năm bằng các cơ chế hóa học ở các mức độ phức tạp khác nhau trong khung mô hình hóa CESM CAM-chem được sử dụng rộng rãi và so sánh kết quả với quan trắc. Họ đã nghiên cứu các điều kiện mà tại đó kết quả mô phỏng bởi các cơ chế hóa học đơn giản hóa này phù hợp với kết quả đầu ra của cơ chế phức tạp nhất. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng, đối với hầu hết các vùng và khoảng thời gian, sự khác biệt trong hóa học ôzôn mô phỏng giữa ba cơ chế này là nhỏ hơn so với sự khác biệt giữa giá trị quan sát và mô hình. Họ đã tìm thấy kết quả tương tự cho mô phỏng carbon monoxide (CO) và nitrous oxide (NO).
“Cơ chế hóa học đơn giản hóa nhất mà chúng tôi đã thử nghiệm, được gọi là Siêu nhanh, chạy nhanh gấp ba lần so với cơ chế phức tạp nhất (MOZART-4) trong khi hầu hết ra cùng một kết quả,” Benjamin Brown-Steiner, tác giả chính của nghiên cứu và cựu postdoc của MIT Joint Program and Department of Earth, Atmospheric and Planetary Sciences (EAPS) (Chương trình chung của MIT và Khoa học Trái đất, Khí quyển và Hành tinh (EAPS)). “Mức độ hiệu quả này có thể cho phép các nhà khoa học nghiên cứu một khía cạnh của hóa học khí quyển trong suốt thế kỷ 21, chạy mô hình đơn giản trong 100 năm và xác minh tính chính xác của nó bằng cách chạy mô hình phức tạp ở đầu, giữa và cuối thế kỷ này. ”
Brown-Steiner và các cộng sự của ông cũng khám phá cách sử dụng đồng thời các cơ chế hóa học với độ phức tạp khác nhau có thể giúp chúng ta hiểu thêm về hóa học khí quyển ở các mức độ khác nhau. Họ xác định rằng các nhà khoa học có thể thực hiện tuần tự các nghiên cứu hóa học khí quyển bằng cách phát triển các mô phỏng bao gồm cả cơ chế hóa học phức tạp và đơn giản hóa. Trong các mô phỏng như vậy, các cơ chế phức tạp sẽ cung cấp một biểu diễn đầy đủ hơn về các quá trình hóa học khí quyển phức tạp, và các cơ chế đơn giản hóa sẽ mô phỏng hiệu quả với khoảng thời gian dài hơn để hiểu rõ hơn về vai trò của sự biến đổi các yếu tố khí tượng và các nguyên nhân gây ra sai khác.
Brown-Steiner cho biết: “Bằng cách ghi nhận các kết quả được tạo ra bởi các cơ chế đơn giản hóa và phức tạp phân ra tại vùng, mùa hoặc khoảng thời gian cụ thể, bạn có thể xác định vị trí và khi nào yêu cầu mô phỏng hóa học phức tạp hơn và tăng độ phức tạp của mô hình.
Đó là một chiến lược mô hình hóa, hứa hẹn nâng cao sự hiểu biết của cả các nhà khoa học về khí quyển của trái đất và khả năng đánh giá các chính sách môi trường, các nhà nghiên cứu cho biết.
Noelle Selin, đồng tác giả của nghiên cứu, phó giáo sư thuộc MIT’s Institute for Data, Systems and Society and EAPS (Viện dữ liệu, hệ thống và xã hội và EAPS), cho biết: “Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy rằng các mô hình phức tạp hơn không phải lúc nào cũng hữu ích hơn cho việc ra quyết định. Các nhà nghiên cứu cần phải suy nghĩ nghiêm túc về việc liệu các phương pháp đơn giản hóa và hiệu quả như thế này có thể có thông tin như nhau với chi phí thấp hơn không.”
Cuối cùng, nghiên cứu có thể đưa ra các cơ chế hóa học khí quyển đơn giản hóa trong khung mô hình hóa hệ thống Trái Đất ba chiều. Khả năng này sẽ giúp các nhà khoa học và người ra quyết định mô phỏng dài hạn, tập hợp lớn (bao gồm nhiều kịch bản để đại diện cho một loạt các sự không chắc chắn trong các tham số mô hình hóa chính) mô phỏng 3-D của bầu khí quyển Trái Đất trong một khoảng thời gian hợp lý.
Ronald Prinn, giáo sư EAPS và đồng giám đốc chương trình, cho biết: “Hiện tại chúng tôi mô phỏng aerosol sulfat, ozone và những chất đóng góp quan trọng khác vào bức xạ cưỡng bức của các mô hình Trái Đất hai chiều mà chúng không đưa ra cấp độ chính xác như mong muốn.
“Cuối cùng, chúng tôi muốn đưa các cơ chế hóa học đơn giản hóa vào các mô hình ba chiều và chạy các cụm [nhiều kịch bản], nhưng khi chúng tôi đưa vào các quá trình hóa học 3-D đầy đủ, thời gian máy tính trở nên không thể tin được”, Prinn nói thêm. “Nghiên cứu này cho thấy rằng đối với tính toán bức xạ, kết hợp một cơ chế hóa học đơn giản hóa trong một hệ thống mô hình có thể nhận được sự đồng thuận đáng tin cậy giữa các cơ chế hóa học đơn giản hóa, cơ chế hóa học phức tạp và tập dữ liệu quan sát mặt đất”.
Source: news.mit.edu
