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主要的新GFDL耦合气候和地球系统模型
Q1：关于GFDL建立和改善社会福利的天气，海洋和气候模型的核心优势，GFDL如何利用科学和计算能力的进步来改善其关键模型？有什么优势，差距和新的边界？
GFDL下一代大气模型AM5
的好处： - 切换到RTE+RRTMG框架利用了几十年来的累积发展。- 现代化的基础架构允许灵活性来满足用户限制的需求。- 在GFDL上开发的新的统一参数化（Feng et al。提交的）产生更多的云和降水的物理表示。
2023年全球变暖尖峰是由ElNiño/ ... div>驱动的
表A1：picontrol模型和每月均值表面温度的年数（“ TS”）。仅对于GFDL CM2.1，Flor和CCSM3，由于特别虚假的模型漂移，我们排除了头20年。百年千年的长度漂移对于Δ𝑇）是无关紧要的，因为尖峰被定义为年际变化，并通过降低来解释在ONI中。模型名称实现年度
Webster, M., K. Fisher-Vanden, V. Kumar, R. Lammers, J. Perla, “综合水文、电力系统和经济模型对气候对电力的影响
图：影响的地理分布（GFDL，2097，第 29 周）。蓝色圆圈表示由于水温限制，本周至少有一天无法使用的发电机的地理位置，红线表示出现拥堵的输电线路，红色圆圈表示电力需求未得到满足的地理位置
N.半球海冰范围。年平均
GFDL模拟了冰范围的数学期望，观察到了冰范围1901-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到线性趋势1953-98，Chapman＆Walsh（1993）观察到冰范围1979-97，Parkinson等人。（1999）帕金森等人观察到线性趋势1979-97。（1999）哈德利中心对冰范围数学期望建模
植被/生态系统建模和分析项目
摘要。我们比较了三个生物地理模型（BI0ME2，动态全球植物地理模型（Doly）和映射的大气层土壤系统（MAPS））和三个生物地球化学模型（Biome-BGC（Biome-BGC（5iogeochochecles），Century Centrive Cycles和Terrestrial Ecosystem Modeliation coperiation cosials Coreriatiountious conericious conericious and Coniountious conecorers，比较了三个生物地理学模型（BI0ME2，动态全球植物地理模型（Doly）和映射的大气层土壤系统（MAPS））。我们还比较了这些模型在加倍的CO 2和一系列气候场景下的模拟。在当代条件下，生物地理模型成功模拟了主要植被类型的地理分布，并具有相似的森林面积估计值（占美国群岛的42％至46％），草原（17至27％），稀树草原（15至25％）（15至25％）和灌木丛（14至18％）。生物地球化学模型估计相似的大陆级净初级生产（NPP； 3125至3772 x 10 ^^ GC Yr'^）和总碳存储（108至118 x 10*^ GC），以实现现代条件。在三种通用循环模型（俄勒冈州立大学（OSU），地球物理流体动力学实验室（GFDL）和英国气象办公室（UKMO）产生的双重co 2和相关平衡峰的场景中，所有三个生物地理学模型均显示了整个森林区域的差异（在森林中均均均依赖于3.在3.之间均均依赖于3.之间，这均依赖于3.之间的三个生物地理学模型（UKMO）。由于降水量大大增加，在GFDL方案下，所有三种模型（BI0ME2，Doly和Maps）的唯一一致收益在GFDL方案下。在UKMO，DOLY下的森林区域丢失了森林区域，在UKMO和OSU下的BI0ME2下的森林区域。发生森林面积估计的可变性是因为生物地理模型的水文循环对温度和CO 2的升高具有不同的敏感性。通常，在融合气候变化和升高的CO 2浓度时，生物地理模型产生了广泛的结果。在这些情况下，由生物地球化学模型估计的NPP在2％（具有UKMO气候的Biome-BGC）和35％（具有UKMO气候的TEM）之间增加。总碳存储的变化范围从33％的损失（具有UKMO气候的Biome-BGC）到16％的增长（OSU气候下降）。NPP和碳存储的世纪反应是正面的，并且对Biome-BGC和TEM的响应进行了中间。发生碳循环反应的可变性是因为生物地球化学模型的水文和氮气周期对温度和CO 2的升高具有不同的敏感性。当生物地理模型的植被分布运行时，NPP的范围从没有反应（Biome-BGC具有UKMO气候的所有三种生物地理模型植被）到增加40％（OSU气候的地图植被的TEM）。总碳储存响应范围从39％的降低（具有UKMO气候的MAPS植被）到增加32％（OSU和GFDL气候的地图植被的TEM）。Biome-BGC与MAPS植被的UKMO反应主要是由于森林面积下降和温度引起的水胁迫引起的。TEM与地图植被的OSU和GFDL响应主要是由森林膨胀和温度增强的氮循环引起的。
2024年9月 - Youngji Joh-普林斯顿大学
2023年AGU年会，加利福尼亚州旧金山，美国2023年EGU年会，奥地利维也纳，奥地利2023 US-CMS9车间，美国新泽西州普林斯顿，美国2023年OAR-GFDL会议（内部），美国新泽西州，美国2022年，美国2022年，北部，北韩国，韩国，2022年OAR-gfdl-gured oar-gfdl egun Meeting（Internal）。奥地利维也纳，奥地利2022年CIMES审查会议，新泽西州，美国新泽西州2022 Clivar Clivar与社会相关的多年气候预测预测研讨会，公司，美国2022年海洋科学年度会议，Virtual 2022 GFDL GFDL午餐时间会议，新泽西州，美国2021年，美国2021年2021年，美国2021年物理传播症状，nsf＆n. nsf和2020 202. Virtual 2020海洋科学年度会议，加利福尼亚州圣地亚哥，美国2018年PICES年会，日本横滨，日本2018年PICES /ICES早期职业科学家会议灌木丛，商，商，2016 PICS 2016 PICS年度会议，加利福尼亚州圣地亚哥，美国2013 PICES 2013 PICS年度会议，加拿大NANAIMO，加拿大，加拿大加拿大韩国韩国春季韩国，韩国韩国，韩国，韩国jeju < /div>
2024年与气候相关财务的SAIC工作队
USDA- SAIC运行其他机构的森林服务数据，以利用SAIC开发并维护一个地理空间和表格数据存储库和技术平台，称为企业数据仓库（EDW），属于US Forest Service（USFS），USDA机构。EDW数据通过多个服务发布，该平台提供了集成USFS数据的工具，以进行分析和报告，内部和外部地图服务以及使数据可访问的其他代理应用程序。SAIC确保定期刷新EDW数据，该数据是从可信赖和权威的记录系统中绘制的，并且数据已被USFS批准或符合普遍接受的参考标准。EDW具有数百个数据集，这些数据集涵盖了数十个数据集主题。NOAA- SAIC提高了NOAA预测气候变化的能力，即气候变化的政府间小组客观地评估科学界的研究和研究，以更好地预测全球气候变化和设定目标。这些实验室中主要是NOAA的地球物理动力学实验室（GFDL），SAIC支持数据管理，高性能计算，编程，AI和建模工作。SEIC科学家正在增强GFDL的气候模拟代码，并提供计算见解，以更好地模拟极其复杂的大气相互作用。SAIC执行无数任务，包括开发气候模型，执行模拟实验，可视化模拟结果并提供仿真数据。我们的核心建模框架使研究科学家可以整合GFDL的大气和海洋学模型，以进行更好的预测工作。NASA- SAIC帮助NASA查看来自海洋线索的线索，Sky Saic可以帮助NASA跟踪和监视从海洋深处到天空中的云层，以了解气候趋势。我们的科学家帮助该机构了解海洋中的浮游植物种群告诉我们碳排放的转变。他们还使用地形和计算机算法来了解侵蚀的影响如何影响地球表面。并且他们读取云图案和气流，以帮助NASA破译变化的天空，并为最坏的情况做准备。
全球甲烷评估
AFFILIATIONS Duke University: Drew Shindell, Yuqiang Zhang, Karl Seltzer, Muye Ru, Rithik Castelino, Krista Stark, Jared Junkin, Gray Li, Alex Glick NASA Goddard Institute for Space Studies/Columbia University: Greg Faluvegi Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL): Vaishali Naik, Larry Horowitz, Jian He National Center for Atmospheric Research (NCAR): Jean-Francois Lamarque Nagoya University: Kengo Sudo University of Reading: William J. Collins Stockholm Environment Institute (SEI): Johan Kuylenstierna, Chris Malley, Eleni Michalopoulou Colorado State University, Fort Collins: A. R. Ravishankara International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA): Lena霍格伦德 - 伊萨克森荷兰环境评估局（PBL）：Mathijs Harmsen气候和清洁空气联盟（CCAC）：Nathan Borgford-Parnell