有限幅度脉冲响应（FaIR）简单气候模型
项目描述
FaIR
FaIR（有限幅值脉冲响应）气候模型是一个简单的气候模型，或称为模拟器，可用于从广泛的排放或规定的强迫情景中生成全球平均温度预测。
要求
- python 3.8、3.9、3.10、3.11或3.12
安装
从anaconda（推荐）
新功能！从v2.1.4开始，fair在conda-forge上可用
conda install -c conda-forge fair
较老的fair版本（1.6.2+、2.1.0-4）可以从chrisroadmap频道安装
conda install -c chrisroadmap fair==X.Y.Z
从Python包索引
pip install fair
从源代码
请参阅文档
用法
FaIR可以通过温室气体（GHGs）和短期强迫（SLCFs）的排放、GHGs的浓度或有效辐射强迫（ERF）来驱动，同一运行中不同物种可能有不同的输入方法。如果以浓度驱动运行，则排放将被回推。可以定义自定义的GHGs和SLCFs，所有组件都是可选的，允许进行脉冲响应分析等实验，例如针对单一强迫的单次分析或将非CO2物种作为一个综合强迫收集起来。
示例
示例目录包含Jupyter笔记本，其中有一些简单的示例展示了如何运行FaIR和独立能量平衡模型。
如果您想在线尝试，请访问这里。
重要提示：关于校准和约束的说明
FaIR很天真。它会运行你给出的任何气候情景和气候配置。如果你违反了物理定律，FaIR不会阻止你。对于简单的气候模型和复杂的模型一样，垃圾输入导致垃圾输出。更微妙的是，那些使用简单气候模型的 analyses，其中当前变暖（或历史）是错误的，或者气候变暖太慢或太快。至少，在你的结果上绘制历史温度重建图，看看是否看起来正确。
我们已经产生了与IPCC AR6工作组1一致的概率集合，可以用来运行。校准数据可以在这里获得。这些参数集是根据CMIP6模型校准的，在大蒙特卡洛集合中运行，并基于观测和评估的气候指标进行约束。有关如何使用此校准数据集与SSP排放一起运行的示例，请参阅此示例。如果你正在使用FaIR撰写论文，你应该使用这些。一篇描述此方法的论文已提交，但现在请引用Zenodo DOI。
引用
如果你在工作中使用了FaIR，请根据版本引用以下参考文献
- v2.0+: Leach, N. J.，Jenkins, S.，Nicholls, Z.，Smith, C. J.，Lynch, J.，Cain, M.，Walsh, T.，Wu, B.，Tsutsui, J.，和Allen, M. R.：FaIRv2.0.0：一种通用的脉冲响应模型，用于气候不确定性和未来情景探索，地球科学模型发展，14，3007--3036，https://doi.org/10.5194/gmd-14-3007-2021，2021
- v1.1-v1.6：Smith, C. J.，Forster, P. M.，Allen, M.，Leach, N.，Millar, R. J.，Passerello, G. A.，和Regayre, L. A.：FAIR v1.3：一种基于排放的脉冲响应和碳循环模型，地球科学模型发展，https://doi.org/10.5194/gmd-11-2273-2018，2018。
- v1.0（或CO2状态相关脉冲响应函数的概念）：Millar, R. J.，Nicholls, Z. R.，Friedlingstein, P.，和Allen, M. R.：对二氧化碳排放引起的全球近地表空气温度和大气浓度脉冲响应的改进脉冲响应表示，大气化学与物理，17，7213-7228，https://doi.org/10.5194/acp-17-7213-2017，2017。
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