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1英国雷丁大学气象学系国家大气科学中心，2欧元 - 中甲拉尼亚人气候变化中心（CMCC）（CMCC），波洛尼亚，意大利3号地球物理学系，天文学和天体物理学，配置 Institute for Meteorology, Hamburg, Germany 6 Met Office Hadley Centre, Exeter, United Kingdom 7 Alfred Wegener Institute, Bremerhaven, Germany 8 European Centre for Medium Range Weather Forecasting (ECMWF), Reading, United Kingdom 9 Climat, Environnement, Couplages, Incertitudes, CECI, Université de Toulouse, CNRS, Cerfacs, Toulouse,法国
在新的CMIP6气候模拟合奏中，气候变化对西非作物产量的负面影响较小
粮食不安全是非洲气候变化带来的最大风险之一，那里有90％至95％的非洲粮食生产是雨天，很大一部分人口已经面临慢性饥饿和营养不良。尽管有几项研究发现了在气候变化情景下未来农作物产量损失的有力证据，但农作物和地区之间存在广泛的差异以及大型建模不确定性。这种不足的很大一部分源于气候预测，因为气候模型可能在模拟未来的降水和温度变化方面有所不同，这可能导致未来的作物产生情况。这项工作研究了西非气候变化对西非玉米，小米和高粱作物产量的影响，使用耦合模型对比项目对比项目第五阶段（CMIP5）和新一代来自耦合模型模型库库对间项目的气候模型的预测（CMIP5）（CMIP6）（CMIP6）。我们使用模拟作物建模框架来模拟历史和未来的作物产量，并使用引导技术来评估CMIP5和CMIP6合奏之间作物生产力的预计变化。使用新一代气候模型CMIP6，我们发现CMIP5模拟所示的负作物产量预测大大降低，当大气CO 2浓度在作物模型中所考虑时，也大大增加了作物产量。这种结果突出了在评估该地区气候变化的影响以及最终用户预期适应策略的差异方面仍然存在的巨大不确定性。CMIP5和CMIP6模拟之间作物产量影响的这些差异主要是由于西非温度和沉淀的气候不同。到本世纪末，CMIP6预测在本世纪中叶和较小程度上都显着湿润和凉爽。
为什么CMIP6模式集合平均值对北极温度的模拟比全球温度更准确？
摘要：为了对预期的气候变化做出适当的政策响应，需要准确模拟和预测未来的变暖。我们研究了 CMIP6（气候模型比较计划第六阶段）气候模型对全球和北极平均地表气温的模拟。大多数模型高估了观测到的平均全球变暖。在所考虑的 19 个模型中，只有 7 个模拟的全球变暖在 2014-2023 年平均值和 1961-1990 年参考期之间观测到的变暖平均值的 ± 15% 以内。10 个模型高估了全球变暖超过 15%，只有一个模型低估了全球变暖超过 15%。CMIP6 气候模型对北极变暖的模拟比对全球变暖平均值的模拟要好得多。原因是模型对北极变暖的高估和低估分布均匀，而大多数模型高估了全球变暖平均值。8 个模型与观测到的北极变暖的误差在 ± 15% 以内。只有三个模型对全球平均温度和北极温度的模拟准确度在±15%以内。
北大西洋均值平均状态影响大西洋子午线倾覆循环对北大西洋振荡的循环
摘要：大西洋子午翻转循环（AMOC）在气候中起着重要作用，将热量和盐传输到北大西洋亚北大西洋。AMOC的变异性对大气强迫敏感，尤其是北大西洋振荡（NAO）。由于AMOC观察值很短，因此气候模型是研究AMOC可变性的宝贵工具。然而，气候模型存在已知问题，例如不确定性和系统偏见。进行投资，评估了参与耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段模型的工业前控制实验。在模型的子极平均表面温度和盐度中有一个大但相关的扩散。通过将模型分成温暖的或冷的新鲜的亚极性回旋，表明温暖的 - 咸模型在拉布拉多海中具有较低的海冰盖，因此，在正阳阳性的NAO期间，较大的热量损失。层次也较弱，因此较大的与NAO相关的热量损失也会影响更大的深度。因此，在温暖的模型中，地下密度异常比倾向于冷又新鲜的模型要强得多。当这些异常沿西部边界向南传播，它们建立了一个区域密度梯度异常，从而促进了温暖的咸模型中对NAO的延迟延迟的延迟。这些发现证明了模型的含义是如何在变量之间链接并影响变异性的，这强调了改善模型中北大西洋平均状态的需求。
CMIP6偏见的驱动器驱动器。第一部分：北半球
摘要：厄尔尼诺（ElNiño） - 南部振荡（ENSO）影响季节性大西洋热带气旋（TC）活性，通过对TC Genesis重要的环境条件进行影响。然而，未来气候变化对ENSO和大西洋TC之间的电信联系的影响尚不确定，因为预计气候变化会影响ENSO和平均气候状态。我们在热带通道域上使用了天气研究和预测模型，在不同的ENSO条件下，在历史和未来的气候下，在历史和未来的气候下模拟了5-MENT的大西洋TC季节。实验：每月变化的气候学，东部太平洋厄尔尼诺市，中部埃尔·埃尔尼诺尼诺和拉尼娜。与中央太平洋的埃尔尼诺（ElNiño）相比，在东部太平洋期间，历史模拟产生的大西洋TC较少，与观测和其他建模研究一致。对于每个ENSO状态，未来的模拟与大西洋TC产生了类似的远程连接，与历史模拟中一样。特别是，LaNiña继续增强大西洋TC活性，而Elniño继续抑制大西洋TC，与ElNiño中部相比，在东部太平洋地区，埃尔尼诺尼诺（ElNiño）在东部太平洋期间受到更大的抑制作用。我们的结果表明，ENSO将来将对季节性大西洋TC预测有用。In addition, we found a decrease in the Atlantic TC frequency in the future relative to historical regardless of ENSO state, which was associated with a future increase in northern tropical Atlantic vertical wind shear and a future decrease in the zonal tropical Paci fi c sea surface temperature (SST) gradient, correspond- ing to a more El Niño – like mean climate state.
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。
“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。
选择CMIP6全球气候模型（GCMS）用于协调的区域气候降尺度实验（CORDEX）在东南ASI上的动力学缩小
摘要。降低全球气候模型（GCMS）的范围是区域尺度上明智的决策所需的关键高分辨率数据。但是，没有选择最合适的GCM的统一方法。在东南亚（海）上，观察结果很少，并且具有较大的不确定性，使GCM选择复杂化，尤其是降雨。为了指导此选择，我们将标准化的基准测试框架选择CMIP6 GCM，以在海上进行Dy-Namical缩小缩小，以解决当前的观测局限性。该框架通过两步过程来识别用途模型：（a）选择在模拟降雨基本特征时满足最低性能要求的模型（例如偏见，规范模式，年度周期和趋势）和（b）从（a）中选择模型，以进一步评估是否捕获了可变性模式的关键降水驱动因素（季风）和远程连接，即厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）和印度洋偶极子（IOD）。GCM通常表现出湿的偏见，尤其是在婚姻大陆的复杂地形上。从第一个步骤进行的评估确定了32个GCM中的19个，这些GCM符合我们在模拟降雨中的最低性能。这些模型还可以同意捕获大气循环和远程连接，并在该地区具有可变性模式，但高估了它们的强度。最终，我们确定了八个GCM，以达到我们的绩效期望。有明显的高 -
在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测
摘要。我们提出了可解释的深度学习技术，用于重建南亚palaeomonsoon雨 - 在过去的500年中，降落了，利用了南部和东亚的长期仪器降水记录和长期的乐器降水记录和古环境数据集以建立两种类型的模型：密集的Neu-neu-neu-ral网络（“区域模型”）和卷积神经网络（“区域模型”和Neural neveral newursal nevental alsal neveral alsal and anns（Cnns）。该区域模型是在七个区域降雨数据集上进行的，虽然它们具有衰落的阶级变异性和显着的干旱，但它们低估了年际变化。CNN旨在说明预测因子和目标中的空间关系，在重建降雨表和产生强大的时空重建方面表现出更高的技能。19世纪和20世纪的特征是季风的年间变异性明显，但较早的时期的特征是衰老到百年纪念的振荡。多年代干旱发生在17世纪中叶和19世纪中期，而18世纪的大部分时间（尤其是本世纪初）的特征是季风降水高于平均水平。极端的干旱往往集中在印度南部和西部，并且经常与记录的饥荒共同进行。大型体积喷发后的几年通常以明显弱的季风标记，但与ElNiño-Southern振荡（ENSO）的关系的符号和强度在百年纪念时间尺度上有所不同。通过应用解释性技术，我们表明模型同时利用了局部氢气候和天气尺度的动力学关系。我们对印度夏季季风的历史变化的发现，并强调了古气候重建中深度学习技术的潜力。
为新一代CMIP6驱动的Euro-Cordex区域气候模拟提供了改进的框架
摘要：协调的区域缩减实验（CORDEX）是一项协调的国际活动，它与覆盖世界所有土地地区的域进行了区域气候模拟的集合。这些合奏由包括科学界，决策者以及公共和私营部门的利益相关者在内的广泛从业者使用。他们还为气候变化评估报告的政府间小组提供了科学基础。随着下一阶段的发布，CMIP6-Cordex数据集有望在未来几年内填充社区存储库，并具有更新的最新区域气候数据，该数据将进一步支持国家和地区社区，并为其气候适应和缓解策略提供信息。此处介绍的协议重点介绍了欧洲领域（Euro-Cordex）。它采用涵盖所有14个全球域的国际Cordex协议作为模板。但是，它在特定领域的国际协议上扩展；将历史和预计的气溶胶趋势与CMIP6全球气候模型一致地融入区域模型中，以更好地比较全球趋势与区域趋势；产生更多的气候变量，以更好地支持部门气候影响评估；并考虑了Cordex旗舰试点研究中最新的科学发展，从而更好地评估了与区域气候相关的过程和现象（例如，土地利用变化，气溶胶，对流和城市环境）。在这里，我们总结了导致新的模拟协议的科学分析，并突出了我们在新一代地区气候合奏中期望的进步。