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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。
促进气候预测使用的科学指南
总而言之，CMIP6集合没有形成当前气候灵敏度知识的代表性样本，因此，集合平均值和其他统计数据是偏见的。这意味着根据气候灵敏度估计值，CMIP6集合的平均温度变化高于预期。这是所谓的热模型的问题。通过插图，图3显示了温度变化的两个直方图，一个是通过通过其气候灵敏度加权CMIP6集合（SSP5-8.5）中的模型而计算得出的，而另一个则无需加权。我们可以
Jackson，L。C.和Petit，T。Orcid：https：//orcid.org/0000- 0002-7922-9363（2023）CMIP6 MO
Jackson，L。C.和Petit，T。Orcid：https：//orcid.org/0000- 000-0000- 0002-7922-9363（2023）CMIP6模型中北大西洋上的倾覆和水质量转化。气候动力学，60。pp。2871-2891。ISSN 1432-0894 doi：https：//doi.org/10.1007/s00382-022-06448-1，可在https://centaur.acreaur.acre.ac.ac.uk/108608/
物理风险分数和财务影响数据
S＆P全球可持续性1气候变化危害建模使用CMIP6气候模型，这是最新一代的全球气候模型，告知气候变化间室内面板（IPCC）7。最近将来自35个CMIP6模型的温度和降水数据从模型的不同天然空间分辨率下降到均匀的0.25°纬度宽度网格，其中包括NEX-GDDP 8降尺度的CMIP6数据集，构成了可持续性1 Hagard Model的基础。NEX-GDDP数据集进行了历史基线以及四个方案，SSP126，SSP245，SSP370和SSP585；但是，并非所有35个基础CMIP6型号都可以用于所有情况。首先重新处理数据格式，即时间切片的空间图，以在每个网格单元格生成2100年的每日时间序列。模型均值时间序列，该数据构成了可持续性1模型中九种危害中五个的主要驱动因素。
研究人员评估中亚潘杰河流域的气候模型准确性
研究人员使用高分辨率MERRA-2数据以及统计方法来评估耦合模型对比度项目（CMIP5和CMIP6）的性能，以模拟降水，最高温度（TMAX）和最低温度（TMIN）。他们应用了双线性插值将数据集标准化为0.25°×0.25°的分辨率。对于未来的气候预测，除了CMIP5方案外，它们还融合了CMIP6场景。根据Panj River Basin的独特地形特征的适用性选择了总共八个通用循环模型。
Geodata：下载地理数据
Geodata包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 Bio_oracle。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3 CMIP6。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 Bio_oracle。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 CMIP6。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3 CMIP6。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个国家 /地区。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>5庄园。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 crop_calendar_sacks。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。7 crop_monfreda。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 crop_spam。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9高程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8 crop_spam。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9高程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9高程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10个足迹。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 gadm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 div>
气候变化预测的不确定性量化
虽然气候变化预测存在不确定性，但有一些方法可以通过应用约束来减少不确定性范围。例如，用于限制IPCC AR6中气候变化投影的方法之一是使用模拟器。在第4章（第4.2.1节）中突出显示，许多CMIP6模型的气候灵敏度（ECS）为5°C或更高（Zelinka等，2020），远高于CMIP5范围的上值4.5°C。Sherwood等。（2020）将CMIP6模型中EC的可能范围和很可能的范围分别限制为2.5°C -4.0°C和2.0°C -5.0°C。因此，根据Sherwood等人的分析，IPCC采用了使用模拟器来约束温度和所有参数缩放的所有参数的方法。（2020）。
古气候数据对气候模型对过去CO2变化的大规模响应
古气候记录提供了一个测试床，其中可以在大量CO 2变化条件下评估气候模型；但是，这些数据通常在模型开发和评估过程中使用不足。在这里，我们使用一组基于古气候代理观测值的指标来评估过去三个时间段的气候模型。我们发现，最新的CMIP6/pmip4集合的平均值在模拟过去时期的全球平均表面空气温度方面做得非常好，并且对CMIP5/PMIP3进行了改进，这意味着CMIP6/pmip4模型的现代气候敏感性与CMIP6/PMIP4模型的平均值一致。但是，某些模型，特别是那些具有非常高或非常低的气候灵敏度的模型，模拟了古老温度数据不确定性范围之外的古温度；在这方面，与历史记录中的数据相比，古数据可以提供更严格的约束。模型和数据之间在极性放大方面也存在一致性，并且在所有三个时间段内的全球平均温度随着全球平均温度的增加而增加。工作强调了在模型开发和评估周期中使用古气候记录的好处，尤其是在一系列CO 2浓度的筛查模型中，气候敏感性过高或太低。
芬兰供暖和冷却学位日的未来方案
简介。在芬兰，在高发射方案（SSP5-8.5）中预计平均温度将升高近6℃，而在本世纪末，基于28个CMIP6全球气候模型（Ruosteenoja和Jylhä，20211年），在中等发射方案（SS2-4.5）中，将在中等发射方案（SS2-4.5）中升高近4℃。在冬季，温度将比夏季升高。从地理上讲，芬兰北部的温度将比冬季南部芬兰更大。由于变暖，加热和冷却能量需求都会受到影响。基于CMIP3模型的运行，对芬兰进行了气候变化对加热程度日（HDD）和冷却度天数（CDD）的影响（CDD）的先前空间评估（Pirinen等人。2014）。在这里，我们根据CMIP6气候变化方案更新评估。
NASA地球交换全球每日缩小预测（NEX-GDDP-CMIP6）
NEX-GDDP-CMIP6数据集由源自耦合模型对比计划阶段6（CMIP6）进行的一般循环模型（GCM）得出的全局降低气候场景（GCM）[Eyring等。2016]以及四个“ 1”温室气体排放场景，称为共享社会经济途径（SSP）[O'Neill等。2016; Meinshausen等。2020]。CMIP6 GCM运行是为了支持政府间气候变化小组（IPCC AR6）的第六次评估报告。此数据集包括从方案模型运行的缩小投影[O'Neill等。2016; Tebaldi等。2021]每日场景通过地球系统网格联合会产生和分布。该数据集的目的是提供一组全球，高分辨率，偏见的气候变化预测，可用于评估气候变化对对较小规模的气候梯度敏感的过程的影响以及当地地形对气候条件的影响。