XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCMIP6
中亚的气候模型缩减：一种动力学和神经网络方法
摘要。高分辨率气候预测对于估计未来气候变化影响至关重要。通常使用统计和动力学降压方法或两者的混合体来生成输入数据集用于影响建模。在这项研究中，我们采用了区域气候模型6.0版COSMO-CLM（CCLM）版本，探索动态降低一般循环模型（GCM）的好处，从耦合模型对比度对比6（CMIP6）（CMIP6），集中于中部亚洲的气候变化预测（CA）（CA）。The CCLM, at 0.22° horizontal res- olution, is driven by the MPI-ESM1-2-HR GCM (at 1° spa- tial resolution) for the historical period of 1985–2014 and the projection period of 2019–2100 under three Shared Socioe- conomic Pathways (SSPs), namely the SSP1-2.6, SSP3-7.0, and SSP5-8.5方案。使用气候危害组红外降水与站数据（chirps）作为参考，我们评估了整个历史时期由ERA-Interim重新分析驱动的CCLM的绩效。与其驾驶GCM相比，CCLM的附加值在CA的山区很明显，而CA的山区面临着更高的极端降水事件风险。对于夏季，气候沉淀的平均绝对误差和气候沉淀的偏差（mM d-1）的平均误差（mM d-1）减少了5 mm d-1，对于年度值，夏季的平均绝对误差和3 mm d-1的偏差。在冬季，无法减少错误。但是，在CCLM模拟中，极端预紧值的频率提高了。另外，我们采用CCLM来重新调整未来的气候projec-
气候驱动的未来全球湿地范围的预测
抽象的湿地是地球系统的关键组成部分，与各种过程相互作用，例如水文循环，与大气的能量交流以及全球氮和碳周期。预计湿地的未来轨迹不仅会受到直接人类活动的影响，而且还受到气候变化的影响。在这里，我们介绍了我们对湿地范围中气候驱动的全球变化的评估，重点是主要的湿地综合体。我们使用了一种基于地形水文模型（TopModel）的方法和耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）的14个模型的土壤液体水含量预测。我们的分析表明，地中海，中美洲和南美北美的湿地范围持续下降，在21世纪末（2081–2100）SSP370场景下，西部亚马逊盆地的损失率为28％。相反，除了刚果盆地外，中非表现出湿地范围的增加。然而，由于模型之间的变化预测，研究的大多数研究领域（80％）呈现不确定的结果。值得注意的是，我们表明，CMIP6模型中关于高纬度中液态土壤含量的不确定性。通过将我们的重点缩小到10个模型，这似乎更好地代表了永久冻土的融化，我们获得了更好的模型间协议。然后，我们发现整个全球面积的较小下降（<5％），但平均损失超过50°N。特定地区，例如哈德逊湾低地，降低了21％，西伯利亚西伯利亚低地降低了15％。
当地气候变化影响
此外，根据FICLIMA方法，在ICARIA中也进行了统计缩减。对于此过程，将一组59个天气观测与10个CMIP6 GCM一起使用。ERA5-LAND和MAE，偏见或Kolmogorov-Smirnov检验等统计数据用于验证每个位置和模型的方法。那些在过去气候代表的质量和性能过滤器的为1级SSP（1.26、2.45、3.70和5.85）的每个位置的每日分辨率都产生了局部缩小的气候预测。 统计和动力学缩减方法的输出都将有助于比较结果并更好地评估气候预测的固有不确定性。为1级SSP（1.26、2.45、3.70和5.85）的每个位置的每日分辨率都产生了局部缩小的气候预测。统计和动力学缩减方法的输出都将有助于比较结果并更好地评估气候预测的固有不确定性。
碳不平等杀死
研究和技术投入：丹尼尔·霍伦·格林福德（Daniel Horen Greenford）（康科迪亚大学和巴塞罗那大学）构思并协调损害计算，并进行了经济损害计算。Corey Lesk（达特茅斯学院）构思并进行了农业损失计算，并在整个过程中提供了额外的指导。 Donny Seto（Concordia University）进行了CMIP6数据提取和RTCRE计算。 丹尼尔·布雷斯勒（Daniel Bressler）（哥伦比亚大学）提供了碳死亡率成本的国家级别估计。 克里斯·卡拉汉（Stanford University）（斯坦福大学）提供了有关气候损害方法的广泛指导，并计算出历史温度和RTCRE值的人口加权值。 Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。Corey Lesk（达特茅斯学院）构思并进行了农业损失计算，并在整个过程中提供了额外的指导。Donny Seto（Concordia University）进行了CMIP6数据提取和RTCRE计算。丹尼尔·布雷斯勒（Daniel Bressler）（哥伦比亚大学）提供了碳死亡率成本的国家级别估计。克里斯·卡拉汉（Stanford University）（斯坦福大学）提供了有关气候损害方法的广泛指导，并计算出历史温度和RTCRE值的人口加权值。Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。Div> Damon Matthews（Concordia University）提供了有关气候科学和RTCRE方法的指南。
地球系统建模的基线气候变量
2Grib（以二进制形式以常规规则分布的信息）是WMO的WMO标准，用于运营气象数据3ECV（基本气候变量）是变量和相关质量目标的标准列表，用于协调地球观察数据产品。https://gcos.wmo.int/index.php/en/essential-climate-variables 4 https://gcos.wmo.int/en/global-climate-indicators 5此讨论基于ESGF索引的信息，来自ESGF INDEX，8月24日，2023年8月24日。6 CMIP中最近（历史）的全努力实验旨在使模型模拟对当前气候和观察到的气候变化进行评估。7 CMIP6的数据发布仍在进行中，但是随着数据量的扩展，存档中的空白模式仍然存在。
高分辨率模型对比项目（Highresmip）气候模型的北极海冰的过去和未来
摘要。我们检查了六个气候模型的北极海冰性能的过去和预计变化，该模型在耦合模型对比的耦合模型对比ISON项目阶段6（CMIP6）中的高分辨率模型对比项目（HighResmip）中进行了调查。在大雷值中，每个实验都使用参考分辨率结构（与典型的CMIP6运行一致）和更高分辨率的配置进行运行。分析了水平网格分辨率在大气模型组件和海洋模型组件中的作用，在北极海冰覆盖的过去和繁殖变化中。模型输出来自耦合的历史（Hist-1950）和Future（HighreRes-Future）运行，用于描述北极海冰的多模型，多分辨率表示，并评估该分辨率增强原因的系统差异（如果有）。我们的结果表明，海冰覆盖的表示与海洋/大气网格之间没有密切的关系。 Horizontal分辨率的影响取决于所检查的海冰特征和所使用的模型。然而，与大气的重新构造相比，海格的重新构成具有更大的作用，涡流的海洋结构通常可以提供更现实的海冰区和海冰边缘的代表。所有型号都大量的海冰缩小：北极从1950年到2050年损失了近95％的海冰量。基于历史表现的模型选择可能会提高模型预测的准确性，并预测北极最早在2047年将无冰。随着整个海冰的损失，注意到总海冰的空间结构的变化及其在冰层中的划分：边际冰区（MIZ）将在2050年到2050年主导冰盖，这表明向新的海冰制度转移到了更接近Cur-
气候朋友：通过对话ai
1。尽管气候PAL最初会创建用户查询的通用摘要，但此摘要可能包含与分析相关的单词，例如“绘图”或与其他描述符相关的单词，例如年范围。为了帮助变量预测变量关注可变的信息，我们提示GPT专门编写与对话摘要相关的CMIP6变量的描述。2。使用OpenAI的Text-3-Embedding-large-large模型[3]嵌入了每个变量的描述和步骤（1）中产生的描述。我们确定了10个变量的集合，其中最小的余弦距离与步骤（1）描述的描述。3。此候选名单是在与GPT的第二个呼叫中一起提供的，以及原始用户查询和ICL提示，从列表中选择与回答查询最相关的变量。
在海面温度模式中观察到的趋势和模拟趋势之间的广泛一致性
摘要使用七个单模合奏以及两个多模型合奏CMIP5和CMIP6，我们表明，在考虑内部变异性时，观察到的海面温度（SST）模式的趋势在全球范围内保持一致。一些单独的合奏成员模拟了与观察到的大规模SST模式的趋势。观察到的区域趋势位于模型的内部变异范围的外边缘，允许两个非判断性的解释：（a）观察到的趋势是对地球可能行为的异常实现和/或（b）模型在系统上偏见但内部变异性很大，导致了一些与观察结果相匹配的良好匹配。与模型公式或观察数据集的差异相比，内部变异性的现有多年趋势范围更大。
云型的机器学习 - 泰特里 - 观察 -
摘要。气候模型中云反馈的不确定性是未来Climeate预测的主要限制。因此，云模拟的评估和改进对于确保气候模型的准确性至关重要。我们在气候模型中相对于卫星观测值分析了云偏差和云的变化，相对于全球平均值近表面温度（GMST），并将它们与均衡气候灵敏度，瞬态气候响应和云反馈相关联。For this purpose, we develop a supervised deep convolutional artificial neural network for determination of cloud types from low-resolution (2.5 ◦ × 2.5 ◦ ) daily mean top-of-atmosphere shortwave and longwave radiation fields, corresponding to the World Meteorological Organization (WMO) cloud genera recorded by human observers in the Global Telecommunication System (GTS).We train this network on top-of-atmosphere radiation retrieved by the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) and GTS and apply it to the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 and 6 (CMIP5 and CMIP6) model output and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis version 5 (ERA5) and the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications version 2 （Merra-2）Reanalyses。我们比较模型和卫星观测值之间的云类型。我们将偏见与气候灵敏度联系起来，并确定云类型的根平方误差与源自神经网络的均方根误差与模型平衡气候灵敏度（ECS），瞬态气候响应（TCR）和云反馈。模型集合中的这种统计关系有利于具有较高EC，TCR和云反馈的模型。但是，这种关系可能是由于当今偏见和未来预测的云变化之间使用的集合的规模相对较小或解耦。使用ebrupt-4×CO 2 CMIP5和CMIP6实验，我们表明，模拟层状减少和增加的累积云的模型往往具有比模拟层状增加和减小累积云的模型更高的EC，并且这也可以部分解释模型云类型的发生之间的关联。