荒川丰田1927
丰田荒川一直是一个领域的领导人大气环流模式(AGCM)
从它开始发展。AGCMs是必不可少的工具,研究全球变暖的预测人为气候变化的后果。raybet雷竞技最新荒川的创造力和非凡的洞察力在大气过程导致了基本贡献AGCMs在几个方面的设计,主要是:1)数值方案适合长模型集成所需的气候研究;raybet雷竞技最新2)云流程建模包括积云参数化;和3)建模的行星边界层(PBL)的过程。他的作品影响了几乎所有的设计数值天气预报和气候预测模型。raybet雷竞技最新
荒川获得他位运筹学理科物理和D.Sc.在东京大学的气象学在1950年和1961年,分别。从1961年到1963年,他访问了加州大学洛杉矶分校和与耶鲁明茨发展Mintz-Arakawa AGCM,第一间是加州大学洛杉矶分校AGCM的几代人。目前版本在每一代(七)已提供给其他机构进行进一步的开发和应用。1965年,荒川加入了加州大学洛杉矶分校的教师,他目前名誉教授和研究教授。
在AGCMs控制方程流体运动的都写在一个格式适合高速计算机的数值积分。长期集成使用的格式是特别重要的,因为不足会导致失真的解决方案和不切实际的放大的动能。荒川设计优雅的数值方案中不切实际的放大不能发生和扭曲等降低。计划保证流属性约束是常数或连续方程的有界仍在相应的表达式数值通过计算机来解决。通过这种方式,他推导出荒川雅可比矩阵在1961年末,跟随多年的家庭AGCMs数值方案的推导。
影响力最广泛的荒川的作品在全球变暖和气候变化的背景下的参数化的AGCMs云对流所产生的影响。raybet雷竞技最新参数化的问题包括制定过程的集体效应不是通过模型来解决网格resolvable-scale预后变量而言,大气环流模型的关键部分。荒川在积云参数化问题中挣扎了好几年。这一突破是在与他的研究生合作韦恩·舒伯特在1970年代初。Arakawa-Schubert参数化的基本原则之间的近似取消(准平衡)是destabi-lization大气的大规模通过对流过程和稳定。荒川和他的几个学生后来改进原来的配方。参数化是今天仍然使用在不同的版本中,包括放松和简化Arakawa-Schubert方案(分别RAS和SAS)。
荒川也作出了重大贡献PBL参数化的过程。这些决定了复杂的大气和地球表面之间的相互作用,因此必须在气候模型正确地表示。raybet雷竞技最新PBL的过程,然而,由湍流输送和混合,AGCMs一般不能显式地解决。此外,PBL可以超过层状云,也很难明确的决心。错误的表面由于误传PBL云影响可以不合逻辑地放大由于反馈,特别是在海洋。
PBL参数化的过程,荒川采用独特的框架基于变量包括深度PBL在模型中,在加州大学洛杉矶分校AGCM成为最低层第4代。PBL深度使用大规模预算的关系,明确预测质量的顶部通过湍流过程可以添加和删除的积云质量流量对于给定大规模PBL以上条件。后者提供的术语可以Arakawa-Schubert积云对流参数化。这样,PBL和积云对流过程之间的相互作用可以被建模。
增加电脑的力量已经挑战了明确的分离可分解的过程,可以高度瞬态,不肯舍弃和参数化的过程,这是附近的一个统计平衡。荒川目前正在统一的配方和减少人工依赖模型的物理网格大小。
参见:气候模型;raybet雷竞技最新气候数据、大气观测;全球变暖。
BIBHoGRAPHY。丰田荒川、环流模式发展:过去、现在和未来,1章和23日(d·a·兰德尔。艾德,学术出版社,2000)。卡洛斯·r·Mechoso Akio荒川,大气环流模型,大气科学百科全书(j . r .霍尔顿,j·派尔和j . a .咖喱。(学术出版社,2003年)。丰田荒川,积云参数化问题:过去、现在和未来(j .气候,2004)。raybet雷竞技最新
c . r . Mechoso加州大学洛杉矶
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