En raison de la rareté des observations utiles pour guider le développement du modèle, Les modèles du système terrestre ratent souvent la cible en prédisant les nuages ​​tropicaux et leurs effets sur l'énergie entrante et sortante dans l'atmosphère. Pendant la majeure partie des deux dernières décennies, le département américain de l'Énergie (DOE) Atmospheric Radiation Measurement (ARM) Climate Research Facility, une installation scientifique pour les utilisateurs, ont collecté des données sur trois sites de surface dans le Pacifique occidental tropical (TWP) pour améliorer l'enregistrement des données dans cette région peu échantillonnée.

Les scientifiques du Pacific Northwest National Laboratory du DOE ont analysé les données ARM TWP pour évaluer les résultats du modèle du système terrestre. Ils ont constaté que les erreurs de modèle dans la nébulosité dépendent de la résolution du modèle, ce qui peut en outre conduire à des erreurs de température et d'humidité ambiantes et, à son tour, retour d'information sur les nuages.

La convection de la couche limite marine et les nuages ​​​​tropicaux - éléments clés du bilan énergétique mondial et du cycle de l'eau - restent une source importante d'incertitude dans la compréhension des processus de rétroaction des nuages ​​tropicaux et de la sensibilité climatique, et prédire les changements du système terrestre.

Les ensembles de données ARM TWP à long terme constituent une excellente ressource pour évaluer les modèles du système terrestre à l'aide d'approches statistiques et orientées processus et pour réduire les erreurs dans les traitements des nuages. Cette approche de la mesure au modèle peut être facilement adaptée pour évaluer de nouveaux schémas en cours d'élaboration pour le modèle d'atmosphère communautaire version 5 (CAM5) ou d'autres modèles du système terrestre.

La convection humide atmosphérique sous les tropiques redistribue la chaleur, humidité, et dynamique à l'échelle mondiale. Les générations récentes de modèles du système Terre ont sous-estimé la couverture des nuages ​​bas tropicaux mais surestimé leur épaisseur et leurs effets de refroidissement. C'est ce qu'on appelle le "trop ​​peu, Trop brillant" problème de nuages ​​bas tropicaux. Compenser ce problème en ajustant les estimations des différentes propriétés des nuages ​​peut réduire l'erreur totale dans les estimations du budget énergétique, mais masquer d'autres problèmes dans les représentations du modèle.

Les chercheurs ont utilisé les ensembles de données TWP à long terme d'ARM pour évaluer la capacité de CAM5 à simuler les différents types de nuages ​​tropicaux (c. convectif vs liquide ou glace stratiforme), leurs variations saisonnières et diurnes, et leur influence sur le rayonnement de surface, ainsi que la dépendance à la résolution des nuages ​​modélisés. Des augmentations allant jusqu'à 20 pour cent de la couverture nuageuse totale moyenne annuelle modélisée étaient attribuables à la grande surestimation des nuages ​​de glace stratiformes. Des simulations à plus haute résolution ont réduit la surestimation des nuages ​​de glace, mais a augmenté la sous-estimation des nuages ​​convectifs et des nuages ​​liquides de basse altitude. Par rapport aux données des sondages météorologiques, l'air plus frais et plus humide simulé dans le modèle a également provoqué une surestimation des nuages ​​à toutes les altitudes.

La comparaison de l'occurrence modélisée des nuages ​​​​convectifs avec les observations ARM a révélé l'insuffisance du modèle à déclencher trop souvent la convection profonde, ce qui affecte le transport vertical de vapeur et l'injection de liquide et de glace vers l'air supérieur. Cette erreur s'est manifestée dans le cycle diurne des nuages ​​déphasés simulé par CAM5, causant la distribution verticale imprécise des nuages ​​stratiformes.