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narclim-下一代气候模型数据 - adaptnsw
注意：1。由Access1-0和Access1-3 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCMS模拟至2100；由Canesm2 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCM模拟至2099年，这是因为Canesm2 GCM在Narclim1.5生产时未模拟2100。2。天气研究和预测（WRF）模型。3。关于排放场景（SRES）A2的特别报告是“商业 - 常常”方案。4。中度（RCP4.5）的代表性浓度途径（RCP）和很少的（RCP8.5）缓解。5。共享的社会经济途径（SSP）； SSP1-2.6和SSP3-7.0数据可从2024年获得，SSP2-4.5数据可在2025年提供。6。国家环境预测中心（NCEP）； ERA = ECMWF（欧洲中范围天气预报中心）重新分析临时（2015年）和ERA5（2020）。
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。
2023-2024 年两年期评估计划
评估将重点放在国际移民组织的协调员和秘书处的作用上，这可以看作是联合国移民网络及其在 GCM 内设立的秘书处在区域层面的复制。它将审查与联合国机构和其他利益攸关方协调并包括审查进程在内的支持各国政府实施 GCM 的进展情况。评估还可以着眼于国际移民组织的资源调动和分配，以加强国际移民组织在 GCM 区域参与方面的业务效率和绩效。提出该建议的维也纳区域办事处解释说，迄今为止，在该区域办事处的支持下，已经建立了 15 个国家网络和一个欧洲和中亚区域网络。（2023 年第二学期）5）“评估国际移民组织移民数据战略和国际移民组织全球数据研究所的支持作用” -
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：区域气候模型（RCM）是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是，它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏，涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型（GCM）。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案，仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此，评估其转移性到不同时期，场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务，其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里，我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注，并在这里分别称为完美预后（PP）和模型输出统计量（MOS），遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外，我们还通过可解释的人工智能（XAI）的方法扩展了分析，以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现，两种方法都能够在不同的时期和场景（软传递性）中模仿RCM的某些气候特性，但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式，但MOS结果在某些情况下依赖于GCM，并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差，将仿真函数转移到其他GCM（硬传递性）时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
如何创建气候变化预测？
v3气候预测是按照国际科学界使用的最佳实践来创建的。The key ingredients to produce regional climate change projections using dynamical downscaling are: (a) high-frequency (preferably at least 6-hourly) driving fields (vertical profiles of temperature, winds, and humidity, surface pressure, and sea surface temperature) from the GCMs, and (b) a regional climate model to dynamically downscale the coarse-resolution GCM projections to high-resolution regional and local projections (the need and动力学缩小的方法如图3.1-3.3所示。一旦有关键成分，下一步就是执行产生区域气候变化预测的实际过程。虽然GCM数据是由全球气候建模社区生产的，但V3中使用的区域气候模型是在CCR中内置自定义的。v3，大气变量的投影（温度，降雨，风，湿度等）是使用动力学缩减进行的，而海平面投影是使用基于CMIP6 GCM的数据进行的，通过局部海平面和垂直土地移动信息进一步增强。
在2度变暖时，全球土地气候的样子是什么样的？ 5
与名义CMIP6 GCM预测（1°〜2°空间分辨率）相比，NEX-GDDP数据（0.25°×0.25°）通常提供16至64倍的空间88次信息。在缩小数据中捕获的空间89变化通常是标称GCM 90空间分辨率的函数增加的（图S10,11）。例如，每1°标称GCM的空间分辨率增加，降水的空间CV增加8.2％91（图S11）。另一个值得注意的点92是每个气候变量的空间CV显着差异，并清楚地表明如何在2040年代发生93个异质变化。与其他气候95变量相比，温度，下降的94个长波辐射和SWBGT p95在全球范围内显示出更低的CV。此差异表明温度的广泛且均匀升高，96个向下的长波辐射和SWBGT P95，而其他气候变量的变化预计为空间异质性。98
一个新的框架，用于估计和分解气候预测的不确定性
摘要：通过运行全球气候模型（GCM）获得的气候预测会受到多元化的不利影响。基于分析此类不确定性的方差分析（ANOVA）的现有框架无法包括GCM和内部气候变异性之间的相互作用效应，该效果仅排名为GCM在意义上的主要效应。在这项研究中，提出了三向方差分析框架，并研究了所有主要影响和相互作用。结果表明，尽管总体不确定性（O）主要由主要影响贡献，但反应效应却相当大。特别是在二十一世纪，全球平均值（在网格细胞水平上计算，然后平均，同样在以下）所有主要影响的相对贡献为54％，温度为82％；所有相互作用效应的效果分别为46％和18％。由于三向方差分析无法投资不确定性来源引起的不确定性组成部分，因此通过推断出由不确定性来源引起的不确定性组成部分与主要影响和交互作用效应产生的不确定性组成部分之间的关系得到改善。通过改进的三向方差分析，O分解为由发射方案，GCM（M）和内部气候变异性（V）产生的不确定性组成部分。结果表明，O在二十世纪的降水中主要由M贡献，而在2060年代之前，M造成了M。通过研究V表征的鲁棒性，通过研究V的差异对随附的集合成员的数量进行了研究。V贡献的低估程度大约为降水量为4％，温度平均为1％。
加利福尼亚能源委员会-CA.GOV
David W. Pierce, Daniel R. Cayan, Stefan Rahimi, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work The Localized Constructed Analogs (LOCA) statistical downscaling method (Pierce et al.2014; Pierce等。2015a; Pierce等。2015b）是一种基于模拟的方法，用于降低比例相对粗糙的全球气候模型预测，以更细化的区域预测。在进行这一全球至区域缩减时，LOCA将基于观察的训练数据对区域域进行了两个目的：1）偏置校正； 2）提供一个观察到的天气模式的库，在空间变厚后，与全球气候模型（GCM）日相匹配。我们将后者称为“模式库”。LOCA降尺度方法分为两个步骤：1）从原始GCM网格（通过GCM变化）到常见的0.5x0.5度网格。2）从常见的0.5度网格到最终的细尺度3 km网格。使用了这两个步骤，以便使用来自相同0.5度网格的信息纠正所有模型，即使GCM具有不同的网格分辨率（Pierce等人。2014）。其他方案有时在缩小降低之前将不同的GCM网格插入到一个共同的网格中，但是我们的分析发现，插值可以导致最终降低结果的空间变异性的较差表示。但是，这确实导致了一些问题。在以前的LOCA版本中，例如用于加利福尼亚的第四次气候评估（Pierce等人2018），通常从使用最近的邻居算法网格的观察到的气象站数据获得模式库。（此类例外是从卫星观测中获得的表面向下太阳辐射训练数据。）使用网格的历史观测值对模式库是一种合理的方法，也是必要的方法，因为未来观察到的天气模式不可用。尤其是，未来温暖的气候将降低降雪，可能导致在未来几十年系统地降雪的位置发生变化的表面温度模式。为了解决这一问题，在LOCA版本2（以下哪个介绍）加利福尼亚域中，我们使用了一个混合缩减方案，该方案与动态缩放的GCM天气研究预测（WRF）运行获得的模式库，这些库是偏向于ERA5-WRF-BC 1