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CMIP6的用户指导aotearoa new ...
共形立方大气模型（CCAM）是用于在CMIP6投影中降低缩放的主要动力学模型。虽然降尺度的焦点放在新西兰，但CCAM是一种基于全球物理的模型，具有拉伸的网格配置。这可以在新西兰和更广泛的南太平洋地区增强水平空间分辨率。在扩展域上的增强和无缝的网格分辨率可以在暴风雨到达新西兰之前有助于代表风暴，并提供对投影变化的更多见解。在历史时期（1960- 2014年）和各种共享的社会经济途径（2015-2099年），使用CCAM使用CMIP6的六种全球气候模型均使用CCAM缩减。最终偏置校正的产品是在新西兰的5公里网格上提供的。
偏差校正下降的CMIP6输出
图1-1：基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1：使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2：比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1：VCSN的Tasmin的年度气候，偏置校正CCAM输出，Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2：VCSN累积降水的年度气候，偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出，Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3：tasmax的VCSN的冬季气候，偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4：偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5：VCSN的TXX年度气候，偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6：VCSN一天的最高强度降雨的年度气候，偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7：Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出，相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8：夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9：历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10：偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1：线性间隔节点，对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2：从分布中绘制的虚拟数据，参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3：虚拟数据，参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4：与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5：在SSP370场景下，访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6：在SSP370方案下，Mahanga站上的气候变化信号，强调了EQM对趋势的通胀影响，而没有明确的趋势保存。
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-
土壤碳浓缩和CMIP6地球系统模型中的碳气候反馈
摘要。实现气候目标需要缓解气候变化，也需要理解土地和海洋碳系统的反应。在这种情况下，全球土壤碳库存及其对环境变化的反应是关键。本文量化了CMIP6中的地球系统模型（ESMS），量化了由于大气CO 2的变化以及气候变化而导致的全球土壤反馈。一种标准方法用于计算碳含量反馈，此处将其定义为土壤碳浓缩（βS）和碳气候（γs）反馈参数，这些反馈参数也被分解为驱动土壤碳变化的过程。对CO 2的敏感性显示为占主导地位的土壤碳的变化至少达到大气CO 2的两倍。但是，发现土壤碳对气候变化的敏感性在较高的大气CO 2浓度下成为越来越重要的不确定性来源。
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。
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。
OMIP 和 SPEEDWELL CLIMATE 达成合作，共同开发可再生能源指数，用于场外交易风险转移
OMIP、伊比利亚能源衍生品交易所、Speedwell Climate 和 Speedwell Settlement Services Limited 是气候风险转移市场相关数据和结算服务的领先提供商，它们已达成协议，制定新的可再生能源指数，以应对西班牙和葡萄牙太阳能和风能生产商面临的风险。可再生能源量化指数提供了一种管理可再生能源生产相关风险的创新方法。它们将先进的太阳能和风能发电量模型与日前参考价格相结合。这些指数以 Speedwell 的国家和地区模型量指数以及 OMIP 价格数据为基础。这些基准将可再生能源发电（风能和太阳能）与不同时间段（月、季度、季节等）的现货价格波动相结合，使用户能够通过场外市场的市场工具转移风险。这对于对冲蚕食和塑造风险特别有用。这些指数与可再生能源生产商、电力购买协议 (PPA) 买家和卖家、资产持有者和投资者息息相关，它们提供了一种确保收入稳定、获得融资和支持可再生能源在市场上发展的手段。通过这项新协议，所有 OMIP 成员都将获得一系列新指数，这些指数将有助于对冲他们的业务。此外，这有望增加伊比利亚能源市场的流动性。关于这项新协议，OMIP 首席运营官 Jorge Simão 表示：“我们对这一新合作伙伴关系感到非常高兴。在 OMIP，我们一直在寻求开发新产品以满足我们贸易成员的需求。在面临诸多挑战的能源行业，如果我们想要实现欧洲为未来几年设定的脱碳目标，这些类型的指数对于确保我们实现这些目标至关重要。”关于这项协议，Speedwell Climate 联合首席执行官 Michael Moreno 表示：“我们很高兴与 OMIP 合作，扩大可再生能源生产商可以应对的风险范围。多年来，Speedwell 专有的风能和太阳能发电指数帮助市场参与者对冲发电量风险（即发电量）。现在，通过与 OMIP 的合作，我们能够帮助市场解决与发电量和价格相关的困难，从而对冲实现的价格和捕获率。我们知道，这些问题在伊比利亚半岛尤为突出。”
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
微电网激励计划 (MIP) 手册
必要时，微电网可以成为独立的能源，并在大型电网发生断电时独立供电。断电可能是计划内或计划外的，发生断电的原因多种多样，包括恶劣天气、野火、公共安全断电 (PSPS) 或其他安全或可靠性原因。当微电网在断电期间与大型电网断开连接时，它会保持通电状态。1 这称为孤岛模式。但是，大多数时候，微电网都处于蓝天模式。在这种情况下，大型电网在正常条件下运行，如果微电网边界内的资源在蓝天条件下被授权与电网互连，它们可以与电网并行发电和储存能源，并参与区域能源市场。