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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）。
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（
CMIP6中的大气云辐射加热及其对表面变暖的反应
摘要。云 - 放射相互作用是地球气候及其对变化的敏感性的关键。尽管已经详细研究了它们对地球能源预算的影响，但尽管对大气行星的重要性，但它们对大气温度的影响很少受到关注，因此对于区域气候和天气而言。在这里，我们介绍了20 CMIP6（气候模型对比项目的6阶段）模型中大气中垂直分辨的云辐射加热的第一个系统评估，包括与基于卫星的估计值进行比较。我们的分析突出显示了对流层和上部上层和上部的云辐射加热的模型差异以及与云冰过程有关的不确定性。它还说明了我们观察云辐射加热的能力的局限性。毫不奇怪，云辐射加热对表面变暖的反应也不确定。然而，在对流层上的上部，通过当今加热的向上移动可以很好地预测，我们表明，这是由于对流层上层的云辐射加热是空气温度的函数，因此与表面温度脱钩。我们的结果对上流层云的辐射加热具有三个重要含义：它们为其对变暖的反应建立了一个新的无效假设，提供了基于物理学的预测基于当今的观察结果，对其对变暖的反应进行了预测，并强调需要通过将其在当今的气候模拟中改善其代表性，并通过将其组合为obs obs obs the sats-sc sc kmsovecomcycompycioncycompycomesconcycompycompicconconcycompicconconcycompicconconcycompicconconcycompicconconcycompicconconcycomcissing and sat。
使用CMIP6型号预测欧洲复合洪水的驱动因素
摘要当不同的洪水驱动器共发生时，它们会导致复合洪水。尽管复合洪水有潜在的影响，但很少有研究预测洪水驱动因素的联合可能性可能会发生变化。此外，现有的预测可能不是很健壮，因为它们仅基于5至6个气候模型模拟。在这里，我们使用耦合模型对比项目6（CMIP6）的大量模拟，以在中等和高排放场景下的欧洲潮汐量大暴风雨和降水量的关节概率进行项目变化，这是由数据量和高排放的情况下的。我们发现，西北地区的共同概率将增加，而欧洲西南部的大部分地区都会下降。在欧洲平均，到2080年，这些变化的绝对幅度为36％–49％，具体取决于情况。极端风暴潮和降水的关节概率的大规模变化与极端风速和降水的关节概率相似，但是在局部，差异可以超过变化本身。由于内部气候变异性和模型间差异，仅基于5至6个随机选择的CMIP6模型的模拟的预测概率高于10％，其概率基于多个区域的所有CMIP6模拟，尤其是在媒介中的所有区域中，尤其是在二十五世纪和更早的二十一世纪，与预测有差异。因此，我们的结果提供了比以前的预测更强大，更不确定的欧洲复合洪水的变化。
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。
CMIP6偏见的驱动器驱动器。第一部分：北半球 多样性对未来大西洋热带的影响... 北极云对Noresm2气候模型中冰的微物理过程的敏感性 无线电掩盖建模实验（Romex） 季节性气候异常对预期的厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的影响如何？ 大平流层水蒸气的长期气候影响 在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程 2022年气候状态：北极-AMS期刊 通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合 气候变化评估的新热应力指数 北大西洋上从海洋到大气的多年代变化：桥梁的扰动势能 海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性 深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中，发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目（CMIP）的第5阶段改善。在这里，我们通过将仅大气模拟（AMIP6）与历史库型模拟（CMIP6）进行了对比，从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明，冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度（SST）的偏见改变了大气温度梯度，这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中，旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播，该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的，从而减少了潜在的热量。在夏季，中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性，导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时，耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如，北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而，在CMIP6和AMIP6中，其他偏见都显而易见（例如，夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低）与其他过程有关（例如，土地表面温度）。
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
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
被低估的土地热吸收改变了CMIP6气候模型中的全球能量分布
抽象的当前全球变暖导致地球系统吸收热量，该系统分布在气候系统的不同组成部分之间。然而，电流的气候模型提供了与最近观察结果不同的地球系统成分的热量清单和分区估计。在这里，我们通过使用完全耦合的CMIP6接地系统模型实验研究了在变暖下的全球热分布，包括具有深层土地模型组件的MPI -ESM的版本，可容纳更现实的地面热量存储所需的空间。结果表明，足够深的土地模型施加了增加的地下土地热吸收，从而导致地球系统组件之间的热量分配更接近观察性估计。结果与理解地球的热分配有关，并强调地球热清单中陆地散热器的重要性。