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在全球变暖水平上评估CMIP6不确定性
IPCC报告和气候变化影响研究通常基于不同的社会经济途径和气候模范来利用气候预测的合奏，这提供了合理的未来气候的时间演变。但是，《巴黎协定》和许多国家和国际承诺都考虑针对未来全球变暖水平的适应和缓解计划。模型的不确定性和场景不确定性通常会影响未来变暖水平的交叉时间和在给定的全球变暖水平上的气候特征。在这项研究中，我们评估了季节性和区域温度和降水促进的多模型多模型CMIP6集合（MME）中的不确定性。，我们表明，如果在特定的全球变暖水平上考虑，区域温度预测的不确定性将大大降低，并且发射方案的影响有限，而GCM敏感性的影响降低了。我们还详细描述了与某些地区GCM的不同行为相关的大型不确定性。
未来的南极气候：中纬度喷气的故事情节加强和转移从CMIP6
摘要：区域气候变化不确定性的主要来源是模拟大气循环响应对全球变暖的响应时的巨大差异。使用耦合模型对比项目（CMIP6）的第六阶段的全球气候模型套件（CMIP6），采用故事情节方法来得出2070 - 99年南极气候变化的物理上合理的情况，根据共享的社会经济途径SSP5-8.5-8.5.5。这些故事情节对应于模拟季节性海冰损失量的差异，并且（i）夏季平流层极性涡流（SPV）崩溃或（ii）冬季SPV加强的延迟，这共同构成了对未来气候变化的反应模式的强大驱动因素。此类变化的组合众所周知可以对南半球中纬度喷射流进行强有力的控制，我们将其量化为共同解释了夏季喷气响应方差的70％，冬季量化了35％。在夏季，对流层喷射流的预期增强和位移在a之间变化； 1和2 m s 2 1增加和； 2 8 - 4 8分别跨故事情节。在两个季节中，射流的更大加强与南极变暖较少相关。相比之下，降水中的反应更加一致，但仍然被大规模动力学削弱。我们发现，南极周围的高纬度降水量的增加对于故事情节的特征更为明显。我们的结果突出了故事情节方法在说明模型不确定性并理解确定预计南极区域气候响应中传播的过程中的实用性。
CMIP6中陆生碳循环的表示
1不来梅大学，环境物理研究所（IUP），德国，德国2号航空中心（DLR），大气层研究所，德国Oberpfaffenhofen，德国3，工程学，数学和物理科学学院巴黎，索邦大学，CNRS，巴黎，法国5 MET办公室Hadley Center，UK 6国家大气科学中心，英国利兹大学7个国家大气科学中心7 Biogeochemical Signals Separtment
“热模型”对加拿大气候服务提供商使用的CMIP6合奏的影响：做全球限制会导致R
摘要：加拿大气候服务提供商提供了耦合模型对比项目（CMIP6）的预测，以帮助为气候变化缓解和适应决策提供信息。CMIP6包括几种“热”气候模型，其对温室气体强制的敏感性超过了从多种证据推断的可能范围。通过将观察性约束应用于CMIP6集团的历史持续率，可以减少政府间气候变化委员会（IPCC）的第六次评估报告（AR6）评估的全球变暖估计。本研究评估了对加拿大的全球限制CMIP6预测是否与不受约束的预测有明显不同。考虑了两个约束：一个删除瞬时气候响应的模型在AR6评估范围之内（TCRlaukeLy），而另一种权重模型以匹配平衡元素灵敏度的评估分布（ECSALL）。这两种约束都比不受约束的团结降低了凉爽和更干燥的预测，在整体范围的上端，高排放场景，世纪末期间和加拿大北部地区的降低最强。在这种情况下，年平均温度的约束预测为2 8 - 3 8 C比无约束的预测凉爽，而每年降水的预测通常为20％ - 干燥40％。在温度极端指数的集合中位数中也检测到明显的差异。基于这些结果，建议考虑区域预测的约束合奏，以避免“热模型”问题。另外，可以以规定的全球变暖级别进行预测，并在全球限制下进行了限制，以告知变暖水平超过超过的时间。
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。
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
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。
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。