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在CMIP6模型中北极海洋中没有深对流的出现
摘要随着海冰的消失，北极中开放海洋深对流的出现将增强冰的流失。在这里，使用36个先进的气候模型和每个模型最多50个合奏成员，我们表明北极深对流在最强的变暖场景下很少见。到2100年，只有五个模型在对流到对流，而在奔跑中间有11个对流。所有人最深的混合层位于东欧亚盆地。当该区域经过盐分并增加风速时，模型对流；然而，大多数型号都在清新。没有对流的模型具有最强的卤素和最稳定的海冰，但是那些最早失去冰的模型是因为它们强烈变暖的大西洋水 - 没有持久的深度对流：它闭上了本世纪中期。卤素和大西洋水的变化迫切需要在模型中更好地限制。
CMIP6模型中降水偏差的物理学
摘要：有条件的不稳定性和羽毛的浮力驱动潮湿对流，但在模型对流方案中具有多种代表性。垂直热力学结构信息来自大气辐射测量（ARM）位点和重新分析（ERA5），卫星来源的降水（TRMM3B42）以及与羽流浮力相关的诊断方法用于评估气候模型。以前的工作表明，CMIP6模型比其CMIP5对应物更准确地代表潮湿的对流过程。然而，对流发作的某些偏见在CMIP建模工作中仍然存在。我们诊断出每日产量的九个CMIP6模型的队列中诊断这些偏差，从而评估了等效温度，U e和饱和等效温度的条件不稳定性与羽毛模型相比，具有不同混合假设的羽状模型。大多数型号捕获了垂直结构的定性方面，包括与较低的自由对流层高度相当下降，并随着沉积空气的夹带而进行。我们定义了“伪进入”的诊断，该诊断结合了相结合的条件不稳定性，类似于小型建筑物近似值下的夹带会产生的条件不稳定性。这捕获了较大的衰减率（干空气的夹带）和小的饱和度（尽管夹带较高）之间的权衡。此伪进入诊断也是综合浮力开始降水的临界值的合理指标。模型（使用Tiedtke方案的变体的）模型或CAM5的夹带率较低，并且含量较低的模型（例如NASA-GISS）在此诊断中的观察范围内，均位于旁边。
新模型整体揭示了如何强迫不确定性和模型结构改变社区地球系统M
摘要。气候仿真不确定性是由间变异性，模型结构和外部强迫引起的。模型对比子（例如，耦合模型对立面项目； CMIP）和单模大型合奏已提供了对不确定性源的见解。在COSM2（CMIP6-ERA模型）和CESM1（CMIP5-ERA模型）的CESM2（CESM2）进行了大范围。我们将其称为CESM2-LE和CESM1-LE。这些模拟中使用的外部强迫已更改为与其CMIP生成一致。结果，CESM2-LE和CESM1-LE集合之间的差异表示是模型结构和强迫的变化。在这里，我们提出了新的Enble模拟，使我们能够将这些模型结构和强迫差异的影响分开。我们的新CESM2模拟使用CMIP5强制进行与CESM1-LE中使用的模拟进行。我们发现，由于气溶胶对模拟气候的影响，历史强迫不确定性的强烈影响。在历史时期，迫使驱动器减少了CESM2-LE相对于CESM1-LE的全球变暖和海洋热吸收，而CESM1-LE被模型结构的影响所抵消。模型结构和强迫在全球范围内的影响，北极表现出与全球平均值对比的独特信号。
神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联
高度信心，气候变化对陆地，淡水，沿海和开放海洋生态系统造成了不可逆转的损害。在过去的40年中，全球发生了大约0.85 C的变暖，没有足够的缓解策略，全球表面温度将继续升高。人类影响很可能导致全球温度的升高以及极端极端诸如温暖温度的极端事件的升高（IPCC，2022年）。南亚是世界上最脆弱的地区之一，具有气候变化的影响（Sivakumar＆Stefanski，2010年），具有变暖趋势的迹象，并且极端温度极端变暖（IPCC，2022年）。气候变化已被证明会影响粮食生产，使该地区到2030年有粮食短缺，并在将来引起粮食安全问题（Acharya等，2014； Bandara＆Cai，2014）。极端温度，大雨，洪水和干旱会产生负面影响，甚至可能破坏收获（Gornall等，2010）。印度的人口非常容易受到极端温度的影响，并且热浪严重程度的增加与印度与热有关的死亡率的增加有关（Mazdiyasni等人，2017年）。热浪在过去100年中导致了许多印度死亡（De等，2005）。与印度热浪有关的死亡率在1970年至2019年之间有所增加。与其他极端天气事件相比，热浪的影响每个州有所不同。例如，安得拉邦是受热浪引起的死亡率增加60％的死亡率，随后odi-sha的影响最大，增加了20％（Ray等，2021）。印度的大部分热浪通常发生在季风前季节（4月，5月和6月），可以覆盖该国的大量范围（Pai等，2013）。但是，在夏季（6月，7月和8月，JJA）季节，高温仍然可以持续存在，因此，估计这种情况至关重要，因为在未来情况下可能会发生气候变化。例如，在印度JJA期间积极发生的季风降水也表现出发作日期的时间变化
咨询：CMIP AR7快速轨道V2
启动CMIP6甲板模拟的许多延迟以强制提供。收到大量社区反馈后，CMIP强迫任务团队（强制TT）正在努力解决已知的CMIP7甲板实验强迫问题（1PCTCO2，abrupt-4xco2，Amip，AMIP， *历史， *picontrol， *picontrol， *至少直到2021年12月。正在生成用于测试的预释放版本，并将通过2024年中期的Input4MIPS ESGF项目公开提供。在收到有关这些原型数据的社区反馈（强迫TT，对CMIP的新鲜眼睛和参与建模组）之后，CMIP7甲板数据集将被敲定并冻结在2025年。强制TT从事协调活动，以确保CMIP7甲板到方案连续性。所有强制TT数据都可以在AR7快速实验中更广泛地使用；但是，这些活动的MIP线索负责CMIP7甲板数据集中未涵盖的任何特定于实验的强迫数据要求。长期愿望对甲板强制进行更连续/年度更新，但是，意识到这需要目前尚未确定的支持（CMIP强制时间表 - 当前状态）。
使气候重新分析和CMIP6数据处理简易
气候重新分析和气候投影数据集为研究人员，学生和讲师提供了潜力，可以从20世纪后半叶获得物理知识，全球，时间和空间连续的气候数据，并探索不同的潜在潜在未来气候。尽管这些数据在生物学，环境和社会科学中都具有重要用途，但潜在用户通常会面临处理和访问没有专业知识，设施或帮助的处理和访问无法克服的数据的障碍。因此，在研究和教育社区中，气候重新分析和投射数据目前已实质上不足。为了解决这个问题，我们提出了两个简单的“点击点击”图形用户界面：Google Earth Engine气候工具（Geeclimate），可访问气候重新分析数据产品；和Google Earth Engine CMIP6 Explorer（GeeCe），允许处理和提取CMIP6投影数据，包括创建自定义模型集合的能力。Geeclimt和Geece一起提供了可轻松访问387多个数据的数据，这些数据可以在常用的电子表格（CSV）或栅格（Geotiff）格式中输出，以帮助随后进行平地分析。两个工具中包含的数据包括：20种大气，陆地和海洋重新分析数据产品；根据1950 - 2022年ERA5-Land数据计算出的年度分辨率气候变量（与WorldCLIM相当）的新数据集； 34个模型模拟，SSP2-4.5和SSP5-8.5方案的34个模型模拟的CMIP6气候投影输出。还提供了使用两种工具数据的五个案例研究。新数据产品也可以轻松地添加到工具中，因为它们在Google Earth Engine数据目录中可用。这些表明Geeclimt和Geece是易于扩展的工具，可以删除多个进入的障碍，可以将气候重新分析和投影数据打开到新范围更广泛的用户。
ofr20241008.pdf-在气候模型集合中使用CMIP预测的方法来解决“热模型”问题
所有模型方法 ������农业研耗ECS和TCR筛选 �������农业研耗贝叶斯模型平均平均平均为平均平均平均平均平均平均平均 全球暖化级别 ������农业研磨示例：虚构的金嘴猛禽。结论 ��������������������������������������������������������������������������������6 参考引用 - ������农业研耗词汇表，词汇表 ��������������������������������������������������������������������������������11 附录1. 1. �������农业研耗
云属性及其在低到高气候灵敏度的CMIP模型中的预计变化
摘要。自从第一个耦合模型对比项目版本6（CMIP6）模拟释放以来，讨论最多的主题之一是某些模型的有效气候灵敏度（EC）较高，与以前的CMIP相比，CMIP6中EC值的范围更高。对ECS的重要贡献是云气候反馈。尽管在过去的几十年中，气候模型一直在不断开发和改进，但云的现实代表仍然具有挑战性。云会导致建模的EC中的大型不确定性，因为云属性的预计变化和云反馈也取决于当前的模拟场。在这项研究中，我们研究了总共51 CMIP5和CMIP6模型的云物理和辐射特性的表示。ecs用作简单的指标来对模型进行分组，因为物理云对变暖的敏感性与云反馈密切相关，而云反馈又对EC有很大的贡献。在将来的情景模拟中，ECS组分析了云属性的预测变化。为了帮助解释预计的变化，还分析了历史模拟的模型结果。结果表明，净云辐射效应的差异是对三个模型组中变暖的反应的差异是由一系列云制度而不是单个区域的变化驱动的。在极地区域中，高ECS模型显示，由于变暖，云的净冷却效应的增加较弱，而不是低ECS模型。同时，高ECS模型显示出热带海洋和亚热带层流量区域的云冷却效果的下降，而低ECS模型的变化很小，甚至几乎没有变化。在南大洋上，低-ECS模型比高ECS模型对变暖的净云辐射效应具有更高的灵敏度。
评估几内亚海湾上海面温度的偏置校正GCM CMIP6
摘要：本研究使用ERE5重新分析的SST数据集重新网格重新网格，该数据集具有0.25°×0.25◦历史（1940- 2014年）的空间分辨率（纬度×经度）为0.25°×0.25◦（1940- 2014年），并预测（2015-2100）期。SSP5-8.5场景下的SST模拟是通过八个通用循环模型（GCM）的输出进行的。使用历史（1940- 2015年）和Future（2030-2100）时期的经验分位数映射（EQM）开发了偏置校正的数据集，同时评估了CMIP6模型模拟的每月5个月度观察到的CMIP6模型仿真，以观察到几内亚景点的温度的重新分析数据。总体而言，基于SSP5-8.5的CMIP6模型在2030 - 20100年的未来模拟场景表明，对于几内亚墨西哥湾，SST的预计将增加4.61℃，从2030年的31℃增加到2030年的31℃至2100°C，并在2.6°C in the Western Gog（Sahel）。基于Linux的NCVIEW，雪貂和CDO（气候数据运算符）软件包用于执行进一步的数据重新网格，并评估有关数据的统计功能。此外，ArcGI被用于开发输出图，以可视化GCM的历史和未来输出的空间趋势。相关系数（R）用于评估CMIP6模型的性能，分析显示访问0.1，CAMS CSM 0.2，CSM 0.3，CMCC 0.3和MCM 0.4，表明所有模型在捕获SSTS的气候模式方面都表现出色。CMIP6偏置校正的模型模拟表明，在远处，GOG上的SST变暖会高于近期气候情况。这项研究确认，CMIP6预测可用于与气候和水文影响研究有关的多种评估以及在变暖气候下的缓解措施的制定。
Jackson，L。C.和Petit，T。Orcid：https：//orcid.org/0000- 0002-7922-9363（2023）CMIP6 MO
Jackson，L。C.和Petit，T。Orcid：https：//orcid.org/0000- 000-0000- 0002-7922-9363（2023）CMIP6模型中北大西洋上的倾覆和水质量转化。气候动力学，60。pp。2871-2891。ISSN 1432-0894 doi：https：//doi.org/10.1007/s00382-022-06448-1，可在https://centaur.acreaur.acre.ac.ac.uk/108608/