Devido à escassez de observações úteis para orientar o desenvolvimento do modelo, Os modelos de sistemas terrestres freqüentemente erram o alvo na previsão de nuvens tropicais e seus efeitos na entrada e saída de energia na atmosfera. Durante a maior parte das últimas duas décadas, o Departamento de Energia dos Estados Unidos (DOE), Unidade de Pesquisa do Clima para Medição de Radiação Atmosférica (ARM), uma instalação de usuário científico, coletou dados em três locais de superfície no Pacífico Ocidental Tropical (TWP) para melhorar o registro de dados nesta região esparsamente amostrada.

Cientistas do Laboratório Nacional do Noroeste do Pacífico do DOE analisaram os dados do ARM TWP para avaliar os resultados do modelo do sistema terrestre. Eles descobriram que os erros do modelo na nebulosidade dependem da resolução do modelo, o que pode ainda levar a erros na temperatura e umidade ambiente e, por sua vez, feedback nas nuvens.

A convecção da camada limite marinha e as nuvens tropicais - elementos-chave do balanço global de energia e do ciclo da água - continuam sendo uma fonte importante de incerteza na compreensão dos processos de feedback das nuvens tropicais e da sensibilidade climática. e prever mudanças no sistema terrestre.

Os conjuntos de dados ARM TWP de longo prazo fornecem um excelente recurso para avaliar modelos de sistemas terrestres usando abordagens estatísticas e orientadas a processos e para reduzir erros em tratamentos em nuvem. Esta abordagem de medição para modelo pode ser facilmente adaptada para avaliar novos esquemas que estão sendo desenvolvidos para o Modelo de Atmosfera da Comunidade versão 5 (CAM5) ou outros modelos de sistema terrestre.

A convecção úmida atmosférica nos trópicos redistribui o calor, umidade, e momentum globalmente. Gerações recentes de modelos de sistemas terrestres subestimaram a cobertura de nuvens baixas tropicais, mas superestimaram sua espessura e efeitos de resfriamento. Isso é conhecido como "muito poucos, problema de nuvens baixas tropicais muito brilhantes. Compensar este problema ajustando estimativas de diferentes propriedades de nuvens pode reduzir o erro total nas estimativas de orçamento de energia, mas ocultar outros problemas nas representações do modelo.

Os pesquisadores usaram os conjuntos de dados TWP de longo prazo da ARM para avaliar a capacidade do CAM5 de simular os vários tipos de nuvens tropicais (ou seja, convectivo vs. líquido ou estratiforme de gelo), suas variações sazonais e diurnas, e sua influência na radiação de superfície, bem como a dependência de resolução de nuvens modeladas. Aumentos de até 20 por cento na cobertura total de nuvens média anual modelada foram atribuíveis à grande superestimação das nuvens de gelo estratiformes. Simulações de alta resolução reduziram a superestimação de nuvens de gelo, mas aumentou a subestimação de nuvens convectivas e nuvens líquidas de baixo nível. Em comparação com os dados de sondagem meteorológica, o ar mais frio e úmido simulado no modelo também causou superestimação das nuvens em todas as altitudes.

A comparação da ocorrência modelada de nuvens convectivas com as observações do ARM revelou a deficiência do modelo em desencadear convecção profunda com muita frequência, que afeta o transporte vertical de vapor e injeção de líquido e gelo para o ar superior. Este erro se manifestou no ciclo diurno da nuvem fora de fase simulado pelo CAM5, causando a distribuição vertical imprecisa de nuvens estratiformes.