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CMI 剽窃、串通和 AI 滥用声明
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NASA地球交换全球每日缩小预测（NEX-GDDP-CMIP6）
NEX-GDDP-CMIP6数据集由源自耦合模型对比计划阶段6（CMIP6）进行的一般循环模型（GCM）得出的全局降低气候场景（GCM）[Eyring等。2016]以及四个“ 1”温室气体排放场景，称为共享社会经济途径（SSP）[O'Neill等。2016; Meinshausen等。2020]。CMIP6 GCM运行是为了支持政府间气候变化小组（IPCC AR6）的第六次评估报告。此数据集包括从方案模型运行的缩小投影[O'Neill等。2016; Tebaldi等。2021]每日场景通过地球系统网格联合会产生和分布。该数据集的目的是提供一组全球，高分辨率，偏见的气候变化预测，可用于评估气候变化对对较小规模的气候梯度敏感的过程的影响以及当地地形对气候条件的影响。
使用潜在的Dirichlet分配评估CMIP6模型的大气循环
气候模型旨在尽可能紧密地表示气候组件的统计特性，包括极端的事件，这些事件可能较少可用。这是由于人为强迫而导致的动态变化的基本要求。为了评估模型如何匹配观测值，我们需要能够选择，处理和评估气候组件的相关动力学特征的算法。必须对大型数据集有效地重申这一点，例如耦合模型对比项目6（CMIP6）发行的数据集。在这项工作中，我们使用潜在的Dirichlet分配（LDA），这是一种最初设计用于自然语言处理的统计软聚类方法，从海平面压力数据中提取天气模式，并评估CMIP6气候模型的动力学与ERA的动力学的近距离，无论是在总体情况下以及在极端温度事件的情况下，均与ERA 5 rean分析。
在新的CMIP6气候模拟合奏中，气候变化对西非作物产量的负面影响较小
粮食不安全是非洲气候变化带来的最大风险之一，那里有90％至95％的非洲粮食生产是雨天，很大一部分人口已经面临慢性饥饿和营养不良。尽管有几项研究发现了在气候变化情景下未来农作物产量损失的有力证据，但农作物和地区之间存在广泛的差异以及大型建模不确定性。这种不足的很大一部分源于气候预测，因为气候模型可能在模拟未来的降水和温度变化方面有所不同，这可能导致未来的作物产生情况。这项工作研究了西非气候变化对西非玉米，小米和高粱作物产量的影响，使用耦合模型对比项目对比项目第五阶段（CMIP5）和新一代来自耦合模型模型库库对间项目的气候模型的预测（CMIP5）（CMIP6）（CMIP6）。我们使用模拟作物建模框架来模拟历史和未来的作物产量，并使用引导技术来评估CMIP5和CMIP6合奏之间作物生产力的预计变化。使用新一代气候模型CMIP6，我们发现CMIP5模拟所示的负作物产量预测大大降低，当大气CO 2浓度在作物模型中所考虑时，也大大增加了作物产量。这种结果突出了在评估该地区气候变化的影响以及最终用户预期适应策略的差异方面仍然存在的巨大不确定性。CMIP5和CMIP6模拟之间作物产量影响的这些差异主要是由于西非温度和沉淀的气候不同。到本世纪末，CMIP6预测在本世纪中叶和较小程度上都显着湿润和凉爽。
北大西洋均值平均状态影响大西洋子午线倾覆循环对北大西洋振荡的循环
摘要：大西洋子午翻转循环（AMOC）在气候中起着重要作用，将热量和盐传输到北大西洋亚北大西洋。AMOC的变异性对大气强迫敏感，尤其是北大西洋振荡（NAO）。由于AMOC观察值很短，因此气候模型是研究AMOC可变性的宝贵工具。然而，气候模型存在已知问题，例如不确定性和系统偏见。进行投资，评估了参与耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段模型的工业前控制实验。在模型的子极平均表面温度和盐度中有一个大但相关的扩散。通过将模型分成温暖的或冷的新鲜的亚极性回旋，表明温暖的 - 咸模型在拉布拉多海中具有较低的海冰盖，因此，在正阳阳性的NAO期间，较大的热量损失。层次也较弱，因此较大的与NAO相关的热量损失也会影响更大的深度。因此，在温暖的模型中，地下密度异常比倾向于冷又新鲜的模型要强得多。当这些异常沿西部边界向南传播，它们建立了一个区域密度梯度异常，从而促进了温暖的咸模型中对NAO的延迟延迟的延迟。这些发现证明了模型的含义是如何在变量之间链接并影响变异性的，这强调了改善模型中北大西洋平均状态的需求。
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
越南CMIP6全球气候模型的绩效评估和排名
气候变化正在全球发生，并在整个地球上产生了许多影响（Arias等人2021）。为了进行气候变化影响评估，并为特定地区设计有效的响应策略，为该地区产生未来的气候预测是先决条件。在全球范围内的气候预测通常基于耦合模型对比项目（CMIP）下的全球气候模型（GCM）的产出。CMIP第6阶段的模型结果（CMIP6）（Eyring等人2016）对最近的第六次评估报告（AR6）显着贡献了气候变化小组（IPCC）（IPCC 2021）。虽然CMIP6 GCM在代表世界各地的历史气候方面表现出足够的表现（例如Seneviratne＆Hauser 2020; Srivastava等。2020; Xin等。2020; Hong等。2021），它们仍然表现出由不同来源引起的系统和区域特异性偏见。例如，CMIP6模型中的偏见可以归因于其海面温度的表示（Wang等人2021; Tong等。2022; Rajendran等。2022），大气循环（Richter＆Tokinaga 2020; Wang等人2021），陆地大气相互作用（Abdelmoaty等人2021; Li等。2021），云过程（Cesana＆del Genio 2021; Wang等人2021）和其他因素。此外，在一个区域中表现良好的模型可能不一定在另一个区域表现良好。2022）。因此，最初已经进行了针对特定区域的单个CMIP6模型的性能进行排名的研究（Papalexiou等人。2020; Anil等。2021; Desmet＆NGO-DUC 2022; Gebresellase等。值得注意的是，以下称为DN22的Desmet＆Ngo-Duc（2022）已开发出一种新颖的方法来对CMIP6模型进行对东南亚的模型。越南是受气候变化和海平面上升的强烈影响的国家之一（Dasgupta等人2007;自然资源与环境部2020）。 近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。 使用统计学（2007;自然资源与环境部2020）。近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。使用统计学（
气候科学的模拟和存储的计算和能源成本：CMIP6
1巴塞罗那超级计算中心，PlaçaD'EusebiGüell，1-3，08034，巴塞罗那，西班牙2德国气候计算中心，Bundestraße45a，20146年，汉堡，德国3 Max Planck Institute，Hofgartenstr。8, 80539 Munich, Germany 4 Institut Pierre-Simon Laplace, 11 Bd d'Alembert, 78280 Guyancourt, France 5 Euro-Mediterranean Center on Climate Change, Via della Libertà, 12, 30121 Venice, Italy 6 Swedish Meteorological and Hydrological Institute, 601 76 Norrköping, Sweden 7 Norwegian Research Centre, Nygårdsgaten 112, 5008 Bergen, Norway 8 National Centre for Atmospheric Science, Fairbairn House, 71–75 Clarendon Rd, Woodhouse, Leeds LS2 9PH, United Kingdom 9 Royal Netherlands Meteorological Institute, Utrechtseweg 297, 3731 GA De Bilt, the Netherlands 10 European Center for Advanced Research and Training in Scientific Computing, 42 av。Gaspard Coriolis，31100法国图卢兹，法国1111气象官，菲茨罗伊路，埃克塞特，德文郡，德文郡，EX1 3PB，英国12个国家海洋与大气管理局，康德斯大街1401号，西北1401号，5128室，华盛顿室，华盛顿特区20230，美国13号高级梅多斯环境机构，霍尔特·霍尔特·霍尔，普林多特，普林多特·普林多特， 08544-1003，美国14加泰罗尼亚研究与高级研究机构，PasseigLluís公司23，08010西班牙巴塞罗那
CMIP7的方案模型对比项目
框1：表征场景可能性的术语，通常使用许多术语来描述场景的可能性。严格来说，鉴于潜在的未来数量众多，因此可以预测实现未来的情况的可能性准确地预测了未来的未来。我们在这里参考了一个场景的可能性，该方案近似许多关键输出变量（例如强迫）。一个合理的场景包含一系列发生的结果，这些结果的发生可能性不可忽略（参见（Carter等，2007 :)）因此，令人难以置信的情景的发生可能会忽略不计。合理性是一种主观判断，可以基于许多标准。因此，将其与可行性的相关概念进行比较是有用的。可行性通常用于描述发生行动的潜力，因此与从给定的行动过程中得出的方案更加紧密相关。然而，尽管这两个术语之间存在细微的差异，但在对合理性做出判断时，我们可以借用IPCC评估中确定的可行性的多个维度：地球物理，技术，经济，社会文化和制度性（Brutschin et al。，2021; Riahi et al。等，2018b）。换句话说，要使方案是合理的，应该根据上述5个维度可行。文献中有时使用的其他方案描述符包括可能的方案，其中包括一系列结果，这些结果的发生可能性是非零的，因此可能是或可能不可能的。可能（或可能的）场景具有基于当前趋势的知识以及对未来发展和行动的共同期望的可能性相对较高的可能性。222