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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。
QP6542/15飞利浦的脸和身体
Philips Oneblade拥有一项革命性的技术，设计用于面部美容。它可以剃光头发。其双重保护系统 - 滑行涂层与圆形尖端相结合 - 使剃须更容易舒适。其剃须技术具有快速移动的切割器（每分钟12,000 x），因此即使在更长的头发上也是有效的。
可连接条 /内部驱动程序IP65（LBI 65）< / div>
安装紧急备份将使连接的固定装置调低到将在没有线路电压的情况下运行90分钟的水平。对于连接到墙壁变暗器的固定装置，紧急备份将覆盖当前的昏暗设置，并在选定的瓦数下提供90分钟的最大照明。可以连接的LBI数量由我们提供的每个备用瓦数列出的“最大灯具功率负载”确定。灯具功率负载正在引用固定装置消耗的功率量；这是通过每个固定装置的FlexWATT设置选择的。使用多个固定装置时，将加在一起以获得总功率负载。
使用潜在的Dirichlet分配评估CMIP6模型的大气循环
气候模型旨在尽可能紧密地表示气候组件的统计特性，包括极端的事件，这些事件可能较少可用。这是由于人为强迫而导致的动态变化的基本要求。为了评估模型如何匹配观测值，我们需要能够选择，处理和评估气候组件的相关动力学特征的算法。必须对大型数据集有效地重申这一点，例如耦合模型对比项目6（CMIP6）发行的数据集。在这项工作中，我们使用潜在的Dirichlet分配（LDA），这是一种最初设计用于自然语言处理的统计软聚类方法，从海平面压力数据中提取天气模式，并评估CMIP6气候模型的动力学与ERA的动力学的近距离，无论是在总体情况下以及在极端温度事件的情况下，均与ERA 5 rean分析。
在新的CMIP6气候模拟合奏中，气候变化对西非作物产量的负面影响较小
粮食不安全是非洲气候变化带来的最大风险之一，那里有90％至95％的非洲粮食生产是雨天，很大一部分人口已经面临慢性饥饿和营养不良。尽管有几项研究发现了在气候变化情景下未来农作物产量损失的有力证据，但农作物和地区之间存在广泛的差异以及大型建模不确定性。这种不足的很大一部分源于气候预测，因为气候模型可能在模拟未来的降水和温度变化方面有所不同，这可能导致未来的作物产生情况。这项工作研究了西非气候变化对西非玉米，小米和高粱作物产量的影响，使用耦合模型对比项目对比项目第五阶段（CMIP5）和新一代来自耦合模型模型库库对间项目的气候模型的预测（CMIP5）（CMIP6）（CMIP6）。我们使用模拟作物建模框架来模拟历史和未来的作物产量，并使用引导技术来评估CMIP5和CMIP6合奏之间作物生产力的预计变化。使用新一代气候模型CMIP6，我们发现CMIP5模拟所示的负作物产量预测大大降低，当大气CO 2浓度在作物模型中所考虑时，也大大增加了作物产量。这种结果突出了在评估该地区气候变化的影响以及最终用户预期适应策略的差异方面仍然存在的巨大不确定性。CMIP5和CMIP6模拟之间作物产量影响的这些差异主要是由于西非温度和沉淀的气候不同。到本世纪末，CMIP6预测在本世纪中叶和较小程度上都显着湿润和凉爽。
北大西洋均值平均状态影响大西洋子午线倾覆循环对北大西洋振荡的循环
摘要：大西洋子午翻转循环（AMOC）在气候中起着重要作用，将热量和盐传输到北大西洋亚北大西洋。AMOC的变异性对大气强迫敏感，尤其是北大西洋振荡（NAO）。由于AMOC观察值很短，因此气候模型是研究AMOC可变性的宝贵工具。然而，气候模型存在已知问题，例如不确定性和系统偏见。进行投资，评估了参与耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段模型的工业前控制实验。在模型的子极平均表面温度和盐度中有一个大但相关的扩散。通过将模型分成温暖的或冷的新鲜的亚极性回旋，表明温暖的 - 咸模型在拉布拉多海中具有较低的海冰盖，因此，在正阳阳性的NAO期间，较大的热量损失。层次也较弱，因此较大的与NAO相关的热量损失也会影响更大的深度。因此，在温暖的模型中，地下密度异常比倾向于冷又新鲜的模型要强得多。当这些异常沿西部边界向南传播，它们建立了一个区域密度梯度异常，从而促进了温暖的咸模型中对NAO的延迟延迟的延迟。这些发现证明了模型的含义是如何在变量之间链接并影响变异性的，这强调了改善模型中北大西洋平均状态的需求。
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
