Bien sûr, voici un programme Python pour modéliser des équations mathématiques spécifiques au sujet de CCPA (Changement Climatique et Protection de l’Atmosphère) en espagnol, avec un ton scientifique.
« `python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Definir las ecuaciones matemáticas específicas para el CCPA
# Ecuación de la ley de Arrhenius para la concentración de CO2
def concentracion_co2(t):
A = 280 # PPM en 1850
B = 0.029 # % de aumento anual
return A np.exp(B t)
# Ecuación de la relación entre temperatura y concentración de CO2
def temperatura(co2):
T0 = 15 # ºC en 1850
a = 0.03 # K(ppm·K)
return T0 + a (co2 – 280)
# Ecuación de la sensibilidad climática
def sensibilidad_climatica(dT, co2):
lambda_co2 = 0.72 # Wm²(ppm)
return lambda_co2 dT (co2 – 280)
# Función para calcular la temperatura futura
def temperatura_futura(t):
co2_futuro = concentracion_co2(t)
return temperatura(co2_futuro)
# Función para calcular la sensibilidad climática futura
def sensibilidad_climatica_futura(t):
co2_futuro = concentracion_co2(t)
dT = temperatura_futura(t) – 15
return sensibilidad_climatica(dT, co2_futuro)
# Generar valores de tiempo en años
tiempo = np.arange(1850, 2100, 1)
# Calcular la concentración de CO2 y la temperatura futura
co2_futuro = concentracion_co2(tiempo)
temperatura_futura = temperatura_futura(tiempo)
# Calcular la sensibilidad climática futura
sensibilidad_climatica_futura_values = sensibilidad_climatica_futura(tiempo)
# Graficar los resultados
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.plot(tiempo, co2_futuro, label=’Concentración de CO2 (PPM)’)
plt.xlabel(‘Año’)
plt.ylabel(‘Concentración de CO2 (PPM)’)
plt.title(‘Concentración de CO2 con el tiempo’)
plt.grid(True)
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.plot(tiempo, temperatura_futura, label=’Temperatura (ºC)’)
plt.xlabel(‘Año’)
plt.ylabel(‘Temperatura (ºC)’)
plt.title(‘Temperatura futura con el tiempo’)
plt.grid(True)
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.plot(tiempo, sensibilidad_climatica_futura_values, label=’Sensibilidad Climática (Wm²(ppm))’)
plt.xlabel(‘Año’)
plt.ylabel(‘Sensibilidad Climática (Wm²(ppm))’)
plt.title(‘Sensibilidad Climática futura con el tiempo’)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Imprimir resultados
print(f »Concentración de CO2 en el año 2100: {concentracion_co2(2100):.2f} PPM »)
print(f »Temperatura en el año 2100: {temperatura_futura[-1]:.2f} ºC »)
print(f »Sensibilidad Climática en el año 2100: {sensibilidad_climatica_futura_values[-1]:.2f} Wm²(ppm) »)
« `
### Descripción del Programa
Este programa Python modela tres aspectos clave del cambio climático y la protección de la atmósfera (CCPA): la concentración de CO2, la temperatura futura, y la sensibilidad climática.
1. Concentración de CO2: Utiliza la ley de Arrhenius para predecir la concentración de CO2 en el futuro. La ecuación es \( C(t) = A \cdot e^{B \cdot t} \), donde \( A \) es la concentración inicial de CO2 en 1850 y \( B \) es la tasa de aumento anual.
2. Temperatura: Relaciona la temperatura actual con la concentración de CO2 mediante la ecuación \( T(C) = T_0 + a \cdot (C – C_0) \), donde \( T_0 \) es la temperatura inicial en 1850 y \( a \) es un parámetro de sensibilidad.
3. Sensibilidad Climática: Calcula la sensibilidad climática utilizando la fórmula \( S = \lambda_{CO2} \cdot \frac{\Delta T}{C – C_0} \), donde \( \lambda_{CO2} \) es la constante de forzamiento radiativo del CO2.
### Resultados
El programa genera gráficos que muestran la evolución de la concentración de CO2, la temperatura futura y la sensibilidad climática desde 1850 hasta 2100. Además, imprime los valores específicos de