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使用伊比利亚深度学习的CMIP6地球系统和全球气候模型的高分辨率降低
摘要。深度学习（DL）方法最近引起了气候变化社区的关注，因为它采用了一种创新的方法来缩小地球系统和全球气候模型（ES-GCM）的气候变量，而水平的决议仍然太粗糙，无法将区域范围用于本地刻板现象。在耦合模型对比计划第6阶段（CMIP6）的背景下，在范围为0.70至3.75℃的决议中，对克林率变更（IPCC）的第六次评估报告（AR6）进行了ESGCM模拟。在这里，评估了四个卷积神经网络（CNN）档案的降级能力，到伊比利亚半岛上的0.1°，七个CMIP6 ESGCM的分辨率，这是一个已知的气候变化热点，这是由于其未来预测的未来变暖和干燥条件的脆弱性。该研究分为三个阶段：（1）评估四个CNN体系结构在预测平均值，最低和最高温度以及使用ERE5数据训练并与IBERIA01观察数据集进行比较的每日降水方面的性能； （2）使用训练有素的CNN体系结构对CMIP6 ESGCM进行缩小，并进一步评估与Iberia01的合奏； （3）结合基于CNN的降尺度投影的多模型集合，以在伊比利亚半岛上以0.1◦分辨率在整个21世纪的整个21世纪共享共享社会经济途径（SSP）方案。此外，使用ESGCM cli-div>的高分辨率DL降尺合奏的优点在验证和令人满意的性能评估后，DL降尺度的投影证明了与CMIP6 ESGCM合奏的总体一致，以进行温度投影，并符合预计温度和降水变化的符号。
CMIP5和CMIP6下的水文预测
摘要：未来水文条件的预测在很大程度上取决于全球气候模式，但模型性能差异很大。在这项研究中，我们研究了基于耦合模型对比项目（CMIP5和CMIP6）的第五和第六阶段的径流（R），降水（P），蒸发（ET）和土壤水分（ET）和土壤水分（SM）的预计变化，并量化了其预计的年度和季节性变化的不切实际。结果表明，所有四个水文变量均显示出与大多数全球土地相比的增加：CMIP6的年度预测在2080 - 99年间，分别为72％，81％，82％，82％，82％和66％的全球土地面积的占全球土地面积的66％。我们每年从不同来源估算了CMIP6中的不确定性，发现模型不确定性主导了二十一世纪预计的不确定性[76％（R），73％（p），89％（ET），ET）和95％（SM）（2090S），而内部变体的贡献则贡献了时间的贡献。低纬度区域在水文预测中具有最大的不确定性。在CMIP6中，P的预计变化的不确定性最大，最大程度地导致了R的R变化不确定性，而年度量表的贡献为93％，其次是ET和SM。 总体而言，在水文变化和不确定性的组成方面，CMIP5和CMIP6模型的性能相似。 这项研究为全球气候模型中水文组成部分的进一步改善和发展提供了理论参考。在CMIP6中，P的预计变化的不确定性最大，最大程度地导致了R的R变化不确定性，而年度量表的贡献为93％，其次是ET和SM。总体而言，在水文变化和不确定性的组成方面，CMIP5和CMIP6模型的性能相似。这项研究为全球气候模型中水文组成部分的进一步改善和发展提供了理论参考。
从全球到区域预测 - CMIP6的见解
每〜7年，政府间气候变化小组（IPCC）发布评估报告（ARS），这些报告提供了有关有关气候变化，其影响和未来风险的科学，技术和社会经济知识的信息，以及降低气候变化的速度的选择。IPCC在其最新和第六个评估周期中，在物理科学基础上生产了工作组（WG-I）报告（于2021年8月9日发布），《 WG-II关于影响，适应和脆弱性的报告》（2022年2月28日发布），《 WG-III III报告》，《 WG-III III报告》（WG-III III报告），并于4月20日发布，并于4月20日发行，并于4月20日发布（最终发行），并于4月20日发行，（2），2002年，2月20日，2002年，2月20日，2002年，2002年； 2023）。IPCC还间歇性地生产特别报告。也是第六个评估周期的一部分，IPCC提出了气候变化地图集，该地图集在区域提供气候变化信息。尽管这些报告非常有用，可以了解全球和大规模的气候变化，因为它们是基于文献产生的，这些文献主要来自全球气候模型带来的气候变化预测，但它们缺乏足够的粒度来评估区域/地方的气候变化，并将信息用于适应计划。Hence, as a follow up on Singapore's Second National Climate Change Study (V2), Singapore's Third National Climate Change Study (V3) aims to provide high resolution climate change projections for Singapore and the larger SEA region, by dynamically downscaling the coarse resolution global model data, that can be readily used for adaptation planning and thus help safeguard Singapore from the adverse effects of climate change.
CMIP6浓度和智利的温度投影
在智利的气候下评估了耦合模型间比较项目6（CMIP6）下36个新状态的合奏 - 艺术气候模型的抽象降水和近表面温度。分析集中在四个不同的气候子区域：北智利北部，智利中部，巴塔哥尼亚北部和巴塔哥尼亚南部。在每个子区域上，首先，我们评估了整个全球气候模型（GCM）的性能，以在历史时期（1986- 2014年）（1986- 2014年）中的降水和温度观测的栅格数据集，然后分析模型的预测，即对于四个不同的共享社会经济路径（2080-2099）（2080-2099）（2080-2099）。尽管模型的特征是一般湿和温暖的平均偏见，但它们实际上是不同子区域的主要时空气候变异性。但是，对于降水和温度，所有模型均不是所有子区域中最好的。是根据泰勒技能得分定义的最佳性能模型，人们发现所谓的“热模型”可能表现出高估的气候灵敏度，这表明使用这些模型来访问智利未来的气候变化时要谨慎。我们发现，在变化方向上有强大的（90％的模型在变化方向上达成共识）预计中央智利平均降水量减少（〜-20至〜-40％）和北部的巴塔哥尼亚北部（〜-10至10至〜-30％）（〜- 10至〜-30％），在情景SSP585下，在SPSSP245上的变化在SPSSP245上的变化很大。北部智利和南部巴塔哥尼亚南部显示了整个模型中降水的不变变化。然而，未来的近表面温度变暖呈现了整个子区域的高模块间一致性，其中最大的增量发生在安第斯山脉沿线。北部智利在SSP585中显示出最大〜6°C的最大增量，然后是中央智利（最高〜5°C）。北部和南部的巴塔哥尼亚均显示出相应的增量，高达〜4°C。我们还简要讨论了这些未来变化对智利的环境和社会经济含义。
CMIP6 Global ...
摘要：已经观察到并记录了融化池对海冰反照率的影响。在一般循环模型中，池塘现在通过间接诊断治疗（“隐式”方案）或预后的熔体池中参数（“显式”方案）来解释池塘。但是，缺乏研究表明这些方案对模拟北极气候的影响。我们将重点放在使用一般循环模型HadGem3（具有详细的显式池塘方案的少数模型之一）上对此进行纠正。我们确定了融化池对海冰和气候的影响，并结合了冰 - 海洋 - 大气相互作用。我们在三个不同的时期内运行一组恒定的强迫模拟，并在第一次使用机械上不同的池塘方案可能导致非常不同的海冰和气候状态，从而显示出不同的池塘方案。在近乎未来的条件下，一个隐式计划永远不会产生无冰的夏季北极，而典范的计划在35％的年内产生了无冰的北极，并将秋天的北极气温提高5 8至8 8 8 C，我们认为，我们发现气候和近距离的冰层均呈现冰的状态：在冰上呈近距离的情况：参数化，而在工业前时期，较厚的海冰对池塘方案的选择不太敏感。这两种常用的海冰反照率参数中的两种都在工业化前的条件下产生相似的恢复，但是在温暖的气候下，北极海冰，海洋和海洋和大气温度非常不同。因此，海冰模型中物理参数化的变化可能会对模拟的海冰，海洋和大气产生很大的影响。
使用标准化降水蒸散指数（SPEI）
摘要。量化气候变化如何驱动21世纪的干旱是为摩洛哥提供政策和适应计划的优先事项。SPEI干旱指数是根据12个月时间尺度的降水和温度计算得出的，涵盖了9月 - 8月的农业年度，对五个模型进行了2023 - 2019年的五个模型。通过比较SPEI值的平均值和干旱区百分比（光，中度，中度和极端）来获得摩洛哥之间的平均变化。另外，通过比较不同的11年时间范围的干旱特征2023-2033、2034-2044、2045-2055、2056-2066、2067-2077、2078-2077、2078-2088和2089-2099。基于CMIP6模型的SSP2-4.5场景对未来干旱预测的研究表明，摩洛哥在本世纪下半叶的干旱恶化。中度干旱预计将占主导地位，该地区受干旱影响急剧增加，甚至在六年内达到90％。这些结果对于水资源管理中的决策者至关重要，强调需要采取策略来减轻干旱的不利影响，包括有效利用水资源。
与云的CMIP6模型中的南大洋太阳反射偏见
补充文本S1：在某些情况下，日光或高度反射层可能会在信号上产生噪音，并使两个冷凝水相之间的区别复杂化。结果，像素可以分类为“未定义相”，通常对应于亚零温度下像素中液体和冰颗粒的混合物（Cesana等，2016）。在这项研究中，我们认为这些像素是液体主导的。Calipso-GOCCP云相V2.9的主要局限性与LIDAR衰减有关，这可能会导致对完全减弱的像素的误诊，因为是透明的天空，随后低估了表面附近的垂直云分数（1 km以下，Cesana等人，2016年，1 km以下）。但是，通过使用LiDAR模拟器在模拟中重现了这种低估。Cesana等人描述了本研究中使用的观察不确定性估计值。（2021）。
全球气候变化下太阳能潜力的未来：CMIP6 多模型集合分析
联合国可持续发展目标 (SDG) 强调了利用可再生能源在不损害全球排放目标的情况下增加清洁能源使用量的重要性。本研究探讨了气候变化对近期（2015 年至 2040 年）和远期（2041 年至 2100 年）全球太阳能潜力的影响。评估使用了参与耦合模型比较计划第 6 阶段 (CMIP6) 的五个大气环流模型 (GCM) 模拟的三个不同共享社会经济路径 (SSP) e SSP1-2.6、SSP2-4.5 和 SSP5-8.5 的能源变量。研究发现，北半球秋季印度次大陆和中国的光伏 (PV) 潜力下降了 6% 至 10%（相对于 1981 至 2014 年的气候数据），这可能与季风后云量增加有关。北美和澳大利亚出现了持续下降，而在欧洲，即使在最坏的排放情景 (SSP5-8.5) 下，光伏潜力的预计下降也仅限于北半球冬季，因此不会对未来的光伏电力规划构成真正的威胁。然而，南半球夏季非洲光伏潜力的轻微下降和全球聚光太阳能 (CSP) 的持续下降与早期的研究相矛盾。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
CMIP6模型中的南洋辐射偏置，云补偿错误和平衡气候灵敏度
使用已建立的云聚类方法分析摘要耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）模型。这可以比较模型和观察中的云表示。显示南大洋上层云的模拟已显示出从早期模型中发生的很大变化。分析的CMIP6模型表明，在模拟中比国际卫星云气候项目（ISCCP）观测值更频繁地发生层云，但与云和地球的辐射能量系统（CERES）数据相比还不够明亮。这与“太少，太明亮”的问题形成鲜明对比，后者表征了层状云的先前模型模拟，尤其是在南大洋上。云簇还可以计算模型数据中的均值和补偿短波云辐射效应（SW CRE）错误。补偿错误显示出比平均误差大得多，表明CMIP6模型在其云表示方面仍然有很多改进。确定了南大洋的SW CRE中的平均值和补偿错误之间具有统计学意义的负相关关系。在其他地方观察到这种关系，但仅在南大洋中很重要。这意味着模型调整工作在该区域的云表示中隐藏了偏见。相对于CMIP5模拟， CMIP6模型的气候灵敏度（EC）具有较高的平衡气候灵敏度。CMIP6模型的气候灵敏度（EC）具有较高的平衡气候灵敏度。研究了ECS与SW CRE平均值与补偿错误之间的联系，但没有发现这些变量之间存在关系的证据。