Contribuciones radiativas de onda corta y onda larga al calentamiento global bajo el aumento de CO2

Contribuciones de SW y LW a la Acumulación de Energía

Primero consideramos con más detalle la respuesta radiativa global de los MCG CMIP5 a un forzamiento brusco de GEI (4 × CO2) (mostrado en la Fig. 2). La evolución de las anomalías de OLR difiere notablemente entre los MCG (Fig. 2D). Caracterizamos este rango de respuestas por el tiempo (tcross) que tarda OLR en volver a su valor imperturbable*; tcross oscila entre 2 y 231 años, con una media de conjunto de 19 años (ver Fig. 4A).

Para interpretar estos hallazgos, empleamos una linealización comúnmente utilizada del presupuesto de energía global TOA: d(C TS)dt=FSW+FLW+(λSW+λLW)TS,donde TS es la anomalía de temperatura media global de la superficie, y C es la capacidad de calor global dependiente del tiempo. Ec. 1 relaciona la tasa de cambio del contenido de calor global con la tasa de acumulación de energía TOA global, que viene dada por la suma de los forzamientos radiativos SW y LW (FSW y FLW) y las respuestas radiativas (λSWTS y λLWTS) (6). Las anomalías en OLR y ASR pueden expresarse además como asASR = FSW + λSWTS

y-OLR = FLW+λLWTS.

Las retroalimentaciones radiativas (λSW y λLW) se pueden estimar para cada GCM mediante regresión lineal de ASR y OLR (Fig. 2 C y D) con TS (Fig. 2A) durante el período posterior a 4× CO2, en el que el forzamiento radiativo es aproximadamente constante (7, 8). Además, los componentes de LW y SW del forzamiento de CO2 (FLW y FSW) se pueden estimar por la intersección TS=0 de la regresión.† Los valores de forzamiento y retroalimentación para el MCG CMIP5 (Tabla S1) son consistentes con los estimados por Andrews et al. (10).

Como se define por la Ec. 1, la capacidad de calor efectiva C (Fig. 2B) es la acumulación de energía TOA integrada en el tiempo dividida por TS. Durante mucho tiempo se ha reconocido que no existe una capacidad térmica única (o un tiempo de relajación característico) del sistema climático (11). De hecho, C aumenta con el tiempo a medida que el calor penetra por debajo de la capa mixta de la superficie y en el interior del océano (12 ⇓ ⇓ -15). Para los MCG CMIP5, C corresponde a una profundidad oceánica equivalente de 50 m en la primera década después de 4 × CO2 y aumenta con el tiempo, alcanzando una profundidad equivalente de varios cientos de metros después de un siglo (Fig. 2B). La evolución temporal de C junto con los valores de retroalimentación SW y LW y forzamiento permiten una iteración de la Ec. 1 que reproduce con precisión la respuesta de temperatura de la superficie TS de cada GCM (Fig. 2A). ASR y OLR predichos por Ec. 2 están en excelente acuerdo con sus respectivas respuestas después de 4 × CO2 (Fig. 2 C y D) y representan la gran mayoría (99%) de la varianza en tcross a través de los modelos. Por lo tanto, una representación simple de las reacciones climáticas (Ecu. 1 y 2) es todo lo que se necesita para entender la respuesta de la ASR y la OLR bajo el forzamiento de GEI.

Se puede obtener información sobre el comportamiento de los MCG considerando los valores de ASR y OLR necesarios para alcanzar el equilibrio de energía TOA (equilibrio) con un forzamiento de GEI impuesto. Si el forzamiento y las retroalimentaciones actuaron solo en el LW (como en la Fig. 1A), la anomalía OLR aumentaría a partir de un valor de −FLW = 0 después de 4× CO2 (Ec. 2), y la acumulación global de energía se vería impulsada por la reducción de la RLL. En la media de varios GCM, sin embargo, hay una retroalimentación positiva sustancial de SW de λSW=0,6 W m−2 K−1, además de la retroalimentación negativa de LW de λLW=-1,7 W m−2 K−1 (Fig. 3A). Como resultado, la ASR aumenta con el calentamiento, contribuyendo a la acumulación de energía global. Además, el λSW positivo amplifica la respuesta de temperatura de equilibrio mediante un factor de ganancia‡ (GλSW) de ∼1.5 relativo a un sistema con retroalimentación de LW solamente, whereGλSW 1 1/(1 + λSW/λLW).El OLR medio de varios GCM debe, por lo tanto, aumentar en 1,5 FLW después de 4× CO2 (de −FLW a 0,5 FLW) para alcanzar el equilibrio (Ec. 2). Por lo tanto, OLR vuelve a su valor imperturbable cuando se ha realizado 1FLW/1,5 FLW≈66% de la respuesta de temperatura de equilibrio. Estimamos esta escala de tiempo a continuación. Si asumimos, por el momento, que el calentamiento durante las primeras décadas se puede aproximar con una capacidad de calor constante C, Ec. 1 se puede resolver fácilmente para la evolución temporal de la temperatura de la superficie, dando Ts=GλSWFLWλLW(e−tt−1),wheret=−CλLW+λSW.De Eq. 4, el 6 66% del cambio de temperatura de equilibrio requerido para que OLR se recupere a valores preindustriales se logrará aproximadamente en el tiempo τ; es decir, tcross es aproximadamente igual a τ en el promedio del conjunto. Si tomamos la media del conjunto de C durante el primer siglo de las simulaciones de 4× CO2 como límite superior de su valor durante las primeras décadas (C≈250 m de la Fig. 2B), luego la Ec. 5 proporciona un límite superior en τ. Para valores de retroalimentación media del conjunto (Tabla S1), la Ec. 5 da τ≈29 y, que está en buen acuerdo con la escala de tiempo de recuperación de OLR media del conjunto CMIP5 tcross=19 y. Para todos los tiempos después de tcross, la energía se pierde a través de la emisión de LW mejorada, y la acumulación de energía se debe únicamente a la ASR mejorada. Por lo tanto, las contribuciones relativas de las anomalías de SW y LW a la acumulación total de energía dependen directamente del tiempo que tarda OLR en regresar y cruzar su valor imperturbable (tcross). En la media de varios GCM, el OLR tarda solo dos décadas en recuperarse, y por lo tanto, la acumulación de energía se debe principalmente a una ASR mejorada.

Entonces, ¿qué establece la amplia gama de tcross en los MCG CMIP5? Mientras que una fracción sustancial del calentamiento de equilibrio se logra dentro de las primeras décadas en todos los MCG (15, 18), debido a la rápida respuesta de los componentes superficiales del sistema climático (12), las respuestas ASR y OLR al calentamiento (y tcross) dependen de las retroalimentaciones SW y LW, que varían sustancialmente (Fig. 3A). La dependencia de tcross de los parámetros de retroalimentación se puede ver explícitamente resolviendo el modelo de retroalimentación lineal para tcross (bajo el supuesto de que FSW = 0). Sustituyendo la Ec. 4 en Ec. 2 e identificando t = tcross como el momento en que OLR = 0 da FLW = FLWGλSW(etcross/τ−1), que tiene la solución tcross=−τ⁡ln (1−1GλSW).

Eq. 6 revela que el tiempo de recuperación de OLR es proporcional a (i) la escala de tiempo de plegado e radiativo τ, que es del orden de varias décadas, y (ii) un factor ln(1-1/GλSW)=ln (- λSW/λLW), que es ≈1 en la media de varios GCM, pero varía en dos órdenes de magnitud a través de los GCM. Una retroalimentación positiva de SW amplifica el calentamiento y, por lo tanto, mejora la respuesta OLR y disminuye la escala de tiempo para la recuperación de OLR. Además, tcross es mucho más sensible a los cambios en λSW que λLW sobre el espacio de parámetros realizado en el GCMs (curvas en la Fig. 3A), sugiriendo que las diferencias entre modelos en tcross están controladas principalmente por variaciones en las retroalimentaciones de SW. Este resultado surge de una asimetría fundamental en la dependencia de OLR de λSW y λLW: un λSW más positivo actúa para amplificar el calentamiento, lo que mejora OLR y disminuye tcross; un λLW menos negativo actúa de manera similar para amplificar el calentamiento, lo que mejora OLR, pero también disminuye la respuesta OLR por cambio de grado TS (Ec. 2), conduciendo en conjunto solo pequeños cambios en tcross.

A pesar de sus muchas simplificaciones, la Ec. 6 proporciona una estimación razonable de tcross simulada por el GCMs, explicando el 66% de la varianza entre modelos (Fig. 3A). En particular, captura ampliamente el corto tiempo de recuperación de OLR en los modelos CMIP5 con valores λSW grandes y positivos y el largo tiempo de recuperación de OLR en los modelos con un λSW cercano a cero. Sin embargo, hay algunas excepciones notables, donde la Ec. 6 predice un tcross sustancialmente más pequeño de lo que se realiza. tcross está infravalorado en estos modelos porque aún no hemos tenido en cuenta el componente SW del forzamiento de CO2, que es sustancial en unos pocos MCG debido a los rápidos ajustes de nubes que se producen en escalas de tiempo más rápidas que los cambios de temperatura de la superficie. De forma análoga al caso de retroalimentación de SW discutido anteriormente, el forzamiento de SW amplifica la respuesta de temperatura de equilibrio mediante un factor de ganancia de forzamiento de SW, GFSW, en relación con el sistema con forzamiento de LW solamente:GFSW 1 1+FSWFLW.

Un forzamiento SW positivo amplifica el calentamiento, mejorando la respuesta OLR y disminuyendo tcross, mientras que un forzamiento SW negativo reduce el calentamiento, disminuyendo la respuesta OLR y aumentando tcross. La inclusión de los efectos de las retroalimentaciones SW y el forzamiento juntos proporciona una extensión simple de la ecualización. 6, donde las ganancias son multiplicativas (Texto SI):tcross=−τ⁡ln(1−1GλSW GFSW).En la media de varios GCM, FSW es relativamente pequeña (Tabla S1), dando GFSW≈1.1 y modificando tcross poco de lo predicho por la Ec. 6. Sin embargo, en algunos modelos, el FSW es una fracción sustancial del forzamiento total de CO2 (Fig. 3B), y por lo tanto, tiene un gran impacto en tcross. Si se tiene en cuenta el FSW, la Ec. 8 proporciona una excelente estimación de tcross simulada por el GCMs, explicando el 78% de la varianza entre los modelos.

Si se utiliza un valor constante τ≈29 y en la Ec. 8, se puede visualizar la dependencia de tcross de las ganancias de retroalimentación y forzamiento (curvas en la Fig. 3B). tcross tiene pendientes muy pronunciadas en la región donde el producto de GλSW y GFSW se aproxima a uno, lo que conduce a una distribución bimodal de tcross, con OLR volviendo a valores imperturbables en un par de décadas o en escalas de tiempo de más de un siglo. Aunque GλSW y GFSW contribuyen por igual a tcross, GλSW varía en mayor medida que GFSW en todos los MCG. Por lo tanto, es la retroalimentación SW la que controla más fuertemente el rango de tcross y las contribuciones relativas de OLR y ASR a la acumulación de energía global. Sin embargo, en modelos con un FSW suficientemente negativo (GFSW<0), tcross puede ser del orden de los siglos, incluso con un λSW grande y positivo (GλSW>0). En general, el OLR se recupera en escalas de tiempo de siglos en modelos con retroalimentaciones de SW débiles o forzamiento de SW débil (o negativo), y el OLR se recupera en escalas de tiempo de varias décadas en modelos con retroalimentaciones de SW moderadas y forzamiento de SW. Este resultado se puede ver aún más variando solo λSW y FSW en el modelo de retroalimentación lineal (Ec. 1) y estableciendo λLW, FLW y C iguales a sus valores medios de conjunto. Los valores predichos de tcross están en excelente concordancia (R2 = 0,98) con los simulados por el MCG (Fig. 4A), excepto para dos modelos con C mucho mayor que el valor medio del conjunto. Es importante destacar que permitir que solo λSW y FSW varíen entre modelos es suficiente para capturar la clara separación entre (i) esos modelos con tcross del orden de los siglos (círculos negros en la Fig. 4A), donde la acumulación de energía global está dominada por OLR reducido, y (ii) aquellos modelos con tcross en el orden de décadas (círculos de colores en la Fig. 4A), donde la acumulación de energía global está dominada por la ASR mejorada y se opone a la OLR mejorada.

Con estos conocimientos en mente, volvemos a los roles relativos de ASR y OLR en la conducción de la acumulación de energía global bajo el escenario de aumento de CO2 del 1% por año, donde las concentraciones de GEI aumentan lentamente con el tiempo, como en la naturaleza, en lugar de cuadruplicarse abruptamente. Para cuantificar los roles relativos de ASR mejorado y OLR reducido en la acumulación transitoria de energía, definimos la relación de acumulación de energía SW (SWEAR) como la relación de acumulación de energía integrada en el tiempo a través de ASR mejorado con el desequilibrio radiativo neto integrado en el tiempo (ASR-OLR) durante los 140 años de las simulaciones de CO2 al 1%: SWEAR=∫ASRdt∫(ASR-OLR)dt.Los valores de JURAMENTO varían considerablemente entre los MCG (Fig. 4B), de casi cero (energía acumulada principalmente por OLR reducido) a casi tres (energía acumulada por ASR mejorado y perdida por OLR mejorado). JURAR entre 0 y 1 indica acumulación de energía a través de OLR mejorado y OLR reducido, mientras que JURAR por encima de 0,5 indica que el ASR contribuye a más de la mitad de la acumulación de energía global. En la media de varios GCM, el SWEAR es 1.1, lo que indica que el OLR cambia poco y que la acumulación neta de energía se logra completamente mediante un ASR mejorado (Fig. 1D).

Este rango de comportamiento de MCG bajo forzamiento de GEI en aumento lento sigue directamente del rango de escalas de tiempo de recuperación de RLL identificadas anteriormente bajo un cambio abrupto en los GEI, que, a su vez, se establece por diferencias intermodales en las retroalimentaciones y forzamiento de SW. De hecho, el modelo de retroalimentación lineal (Ecu. 1 y 2 con parámetros estimados a partir de 4× CO2 como se describió anteriormente) iterados hacia adelante por debajo del 1% de CO2 captura la respuesta ASR y OLR de varios GCM (líneas discontinuas en la Fig. 1D) y sus variaciones entre modelos. El modelo de retroalimentación lineal, por lo tanto, también captura la varianza inter-GCM en SWEAR (95%), donde la gran mayoría (85%) de la varianza inter-GCM se puede explicar variando λSW y FSW solamente (con λLW, FLW y C ajustados a sus medias de conjunto como se indica arriba) (Fig. 4B).

Fig. 4B muestra una clara separación entre los modelos con SWEAR ≤0,5 (dominado por OLR) y los modelos con SWEAR ≥1 (dominado por ASR). Además, los modelos con SWEAR ≤0,5 son aquellos con tcross del orden de los siglos (Fig. 4B, círculos negros), y los modelos con SWEAR ≥1 son los mismos que los modelos con tcross del orden de décadas (Fig. 4B, círculos de colores). Esta fuerte dependencia de SWEAR en tcross se puede entender considerando la respuesta al 1% de CO2 como la superposición de muchas respuestas a un forzamiento instantáneo de CO2, cada una iniciada en un momento diferente. Más formalmente, el tiempo (tramp) en el que OLR vuelve a su valor imperturbable en respuesta a un aumento lineal en el forzamiento de CO2 se puede aproximar mediante (Texto SI)tramp=τ1−1GλSW GFSW=tetcross/τ.Para modelos con tcross del orden de décadas, tRAMP también está del orden de décadas, y SWEAR es grande. Para modelos con tcross del orden de un siglo, tRAMP es del orden de varios siglos, y SWEAR es pequeño. En total, tcross explica el 83% de la variación inter-GCM en SWEAR.