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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-
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。
向WCRP联合科学委员会Clivar
been granted an extension to the end of 2025, to complete important activities of its four working groups (WG) that were delayed during the pandemic and for them to collectively write a synthesis review paper: - WG1 on Coordinated GCM experiments (CoEx) is actively working on experiments based on 5 models (CESM2, NorCPM, SINTEX-F2, MIROC6, ACCESS-CM2) that are planned to be completed and分析于2024年，输出将在ESGF上发布。实验设计的论文正在为GMD期刊做准备。在新奥尔良的2024年海洋科学举行了一个联排屋活动，以告知社区实验的地位。- WG2关于概念和中间复杂性模型和统计方法的实验（理想化的GCM）和代码（线性逆模型，跨模型，跨囊蛋白补偿振荡器）可供社区提供。- WG3关于观察结果正在撰写有关Pantropical观察系统的评论文章，并计划就此主题参与OOPC。-WG4古代代理人将与WG3合作在其审查文章中合作，其中包括有关海水δ18O观察的部分，与我们的前Clivar Water同位素工作组进行了协调。
物理热力学模型中的机器学习方法
对混合物的热力学特性的了解对于化学工程至关重要。然而，混合物的纯粹组合多样性使得无法实验研究每种相关混合物，从而使可靠的词典方法是必不可少的。组分组方法（GCM）被广泛用于此目的。最完善的GCM是预测液体混合物中的效率系数的UNIFAC。自1975年引入[3]以来，它已不断修订和改进[15、4、12、16、5、17]，并在基本上所有过程模拟器中实施，强调了其持久的相关性和成功。我们使用最新发布的UNIFAC [17]，在此标记为Unifac 1.0，作为参考。uniFAC 1.0将组件分解为结构组，将其应用于给定的混合物需要成对相互作用参数（a），对于发生的主组M和N的每个二元组合。ever，由于缺乏直接拟合的实验数据，在某些情况下，所有组对组的相互作用参数缺少56％的组，在某些情况下，由于有挑战性的拟合过程，这会严重阻碍unifac 1.0的适用性（单个丢失的相关参数会阻止使用该模型）。未知的MN可以使用基于COSMO的预测方法或原子相互作用参数的人工训练数据来估算MN。然而，两种方法都产生不可靠的结果，并且无法与实验蒸气液平衡（VLE）数据相匹配[13]。在这项工作中，我们介绍了一种基于机器学习的GCM相互作用参数的新方法。该方法基于以下想法：配对参数可以视为方形矩阵的元素和
评估全球气候模型用于能量分析
由于可再生能源产生，能源存储，电气最终用途以及极端天气事件的频率不断增加，能源，气候和天气之间的相互作用变得越来越复杂。能源系统分析通常依赖气象输入来估计可再生能源的产生和能源需求；但是，这些投入很少代表未来气候变化的估计影响。气候模型和可公开可用的气候变化数据集可用于此目的，但是从无数可用模型和数据集中选择的输入是一个细微的主观过程。在这项工作中，我们评估了来自耦合模型比较项目阶段6（CMIP6）的各种全球气候模型（GCM）的数据集。我们对他们的技能进行了评估，以了解其历史气候和对两种气候变化情景气候变化的未来预测的比较。我们介绍了不同气候和能源系统区域的结果，并在随附的软件存储库中包括交互式数字。先前的工作已经进行了类似的GCM评估，但是没有一个提出了用于全面的能源系统分析的变量和指标，包括对能源需求，热冷却，水力发电，水的可用性，太阳能产生和风能产生的影响。我们专注于直接影响这些能源系统组件的GCM输出气象变量，包括可以驱动网格弹性事件的极值表示。这项工作的目的不是为给定的分析推荐最佳的气候模型和数据集，而是提供参考以促进随后工作中的气候模型和场景的选择。
![arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9d15cac181c360859687f326fefb237d55bfa250.webp)
arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日
背景。下一代望远镜的选址是在望远镜首次发射前的几十年选定的。选址通常基于近期的测量结果，但该测量结果太短，无法解释观测条件的长期变化，例如由人为气候变化引起的变化。因此，对于典型寿命为 30 年的天文设施，了解气候演变以优化观测时间至关重要。目标。在本研究中，我们分析了八个站点的天文观测条件趋势。大多数站点要么已经拥有提供现场天气参数测量的望远镜，要么是下一代望远镜的候选地。为了精细地表示地形，我们使用高分辨率模型比对项目提供的最高分辨率全球气候模型 (GCM) 集合，该集合是欧盟“地平线 2020 PRIMAVERA”项目的一部分。方法。我们评估了仅大气和耦合的 PRIMAVERA GCM 历史模拟，并与现场测量和欧洲中期天气预报中心 1979-2014 年期间的第五代大气再分析 (ERA5) 进行了比较。然后使用 PRIMAVERA 未来气候模拟分析 2015-2050 年期间当前场地条件变化的预测。结果。在大多数站点，我们发现 PRIMAVERA GCM 在温度、比湿和可降水蒸气方面与现场观测和 ERA5 相比具有良好的一致性。PRIMAVERA 模拟这些变量的能力提高了对其预测的信心。对于这些变量，模型集合预测所有站点都呈上升趋势，这将导致天文观测条件与当前条件相比逐渐变差。另一方面，预测相对湿度、云量或天文观测没有显著趋势，与观测和重新分析相比，PRIMAVERA 不能很好地模拟这些变量。因此，这些预测的信心不大。结论。我们的研究结果表明，气候变化将对天文观测的质量产生负面影响，并可能增加因场地条件恶劣而造成的时间损失。我们强调，天文学家在选址和监测过程中必须纳入长期气候预测。我们表明高分辨率 GCM 可用于分析气候变化对下一代望远镜场地特征的影响。
通过随机控制对扩散模型进行微调：...
积累的证据支持我们的管道论文中的解释：减少人造的气溶胶增加了地球的能量不平衡，并加速了过去十年的全球变暖。气候灵敏度和气溶胶强迫，物理上独立的数量是由联合国IPCC气候评估绑定在一起的，这些评估依赖于全球气候模型（GCM），并且无法测量气溶胶强迫的气候。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。 保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。 所需的动作和时间尺度是不确定的。 对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。 需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。 ，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。所需的动作和时间尺度是不确定的。对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。
印度尼西亚提议的Mentarang Induk水力发电项目的水文风险管理
Stantec重新建立了Mentarang流域的降雨跑模型，以产生长期流量。由于观察到更新的模型校准的较长时期，该模型的性能得到了显着提高。这为Mentarang大坝站点的流量提供了更好的了解。Stantec还使用耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）的三个广泛推荐的全球循环模型（GCM）进行了气候变化评估。评估表明，在三种选定的气候模型的平均合奏中，与1990 - 2014年的基线周期相比，未来流量将增加10％至15％。储层操作，并结合了储层控制规则和生成的最新流量。未来流的预计增加表明MIHEP的功率输出提高。但是，应考虑到GCM在预测未来的降水和河流流动方面具有很高的不确定性，应考虑这些发现。
温度，CO，O2和O中的O分布
Gabriella Gilli，Thomas Navarro，Sebastien Lebonnois，Diogo Quirino，Vasco Silva等。VENUS上大气层在令人困惑的过渡区域中揭示了GCM：温度，CO，O2和O分布。第14届Europlanet科学大会2020年，2020年9月，在线，未知地区。pp.EPSC2020-353，10.5194/epsc2020-353。INSU-04421368