一种用于校准南极冰盖三维模型的快速粒子方法

我们考虑了理解南极冰盖过去动态并预测其未来动态这一具有科学挑战性且与政策相关的任务。南极冰盖对过去的气候强迫表现出高度非线性的阈值响应。通过人为温室气体排放触发这种阈值响应将导致剧烈且可能快速的海平面上升，对沿海洪水风险产生重大影响。以往的研究结合了冰盖模型和观测信息来校准模型参数。这些研究开辟了重要的新领域，但要么采用了简单的冰盖模型，要么限制了参数数量以便使用更复杂的模型。这些限制主要是由于随着模型计算量增加或参数数量增多，校准带来了计算上的挑战。在此，我们提出一种缓解该问题的方法：一种利用现代高性能计算系统提供的大规模并行化优势的快速序列蒙特卡洛方法。我们使用模拟示例展示了基于样本的方法如何为校准参数的后验分布提供准确的近似。计算时间的大幅减少使我们能够为重要的科学问题提供新见解，例如上新世时期数据和先验参数信息对海平面预测的影响。使用其他校准计算方法（如马尔可夫链蒙特卡洛或基于模拟的方法）在计算上是不可行的。我们还发现，当考虑更多不确定参数时，海平面预测的分布存在显著差异。