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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.
评估CMIP6地球系统中的全球火灾模拟...
1国际气候与环境科学中心，大气物理研究所，中国科学院，北京，北京，100029，中国2，中国2号地理与环境科学系，读书大学，雷丁大学，RG6 6AB，英国3号，英国3号，耶鲁大学，纽黑文，纽黑文，New Haven，New Haven，ct 06511，美国4个州钥匙实验室，用于综合氛围，并进行杂种综合氛围。中国科学院物理学，北京，100029，中国5大气，气候和地球科学司，西北地区西北国家实验室，华盛顿州里奇兰市99354，美国6 Norce Norce Norwegian Research Center和Bjerknes Center for Bergen Center for Bergen，伯格宾，伯格尼，5838，Norway Norway Nerway Centerniquiquiquiquiquiquique，Dequiquiquique te Recuouse te re use ter te uooter te ter te ter ter te uooter， Météo-France，CNRS，Toulouse，31000，法国8瑞典气象与水文研究所（SMHI）（SMHI），Norrköping，60176，瑞典9 Karen Clark＆Company，波士顿，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02116，美国10号，美国科学和技术学院，诺维利亚科学和技术部，Norwem and Ecosement and Ecosement and Ecomention and 7419。隆德大学，隆德，22362，瑞典12气候和全球动力学实验室，国家大气研究中心，博尔德，CO 80305，美国
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。
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。
CMIP6的用户指导aotearoa new ...
共形立方大气模型（CCAM）是用于在CMIP6投影中降低缩放的主要动力学模型。虽然降尺度的焦点放在新西兰，但CCAM是一种基于全球物理的模型，具有拉伸的网格配置。这可以在新西兰和更广泛的南太平洋地区增强水平空间分辨率。在扩展域上的增强和无缝的网格分辨率可以在暴风雨到达新西兰之前有助于代表风暴，并提供对投影变化的更多见解。在历史时期（1960- 2014年）和各种共享的社会经济途径（2015-2099年），使用CCAM使用CMIP6的六种全球气候模型均使用CCAM缩减。最终偏置校正的产品是在新西兰的5公里网格上提供的。
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
土壤碳浓缩和CMIP6地球系统模型中的碳气候反馈
摘要。实现气候目标需要缓解气候变化，也需要理解土地和海洋碳系统的反应。在这种情况下，全球土壤碳库存及其对环境变化的反应是关键。本文量化了CMIP6中的地球系统模型（ESMS），量化了由于大气CO 2的变化以及气候变化而导致的全球土壤反馈。一种标准方法用于计算碳含量反馈，此处将其定义为土壤碳浓缩（βS）和碳气候（γs）反馈参数，这些反馈参数也被分解为驱动土壤碳变化的过程。对CO 2的敏感性显示为占主导地位的土壤碳的变化至少达到大气CO 2的两倍。但是，发现土壤碳对气候变化的敏感性在较高的大气CO 2浓度下成为越来越重要的不确定性来源。
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。