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温带子的GCM的新对流方案
温带子纳普的抽象大气表征是系外行星科学的新边界，最近可能对海学世界k2-18 b进行了JWST观察。鉴于亚北极脉冲状态（包括潜在的可居住行星）的广泛条件，大气过程的准确建模对于解释高精度光谱数据至关重要。值得注意的是，对流是一个重要的过程，可以在跨新持久条件下以不同的模式运行。对流在高凝结质量分数（非涂抹大气）或较轻的背景气体（例如在H 2-富有的气氛中的水对流，在后一种情况下可能会弱得多，甚至可以完全关闭。我们提出了一种新的质量升华方案，该方案可以捕获这些变化并在3D常规循环模型（GCM）中使用的广泛参数空间模拟对流。我们验证了两种代表性案例的方案，一种陆地样的气氛和微型新闻氛围。在陆地案例中，考虑到具有地球风格的trappist-1e，该模型在类似地球的对流案例中与地面调节模型几乎相同。在小型新持续情况下，考虑了K2-18 B的批量特性，并假设具有深H2的大气，我们证明了该方案的能力，可以重现非遵循对流。我们发现在大于0.3 bar的压力下发生的对流，动力学结构显示出高纬度的前列喷射。我们的对流方案将有助于对各种外部大气的3D气候建模，并能够进一步探索温带的亚本次大气。
选择CMIP6全球气候模型（GCMS）用于协调的区域气候降尺度实验（CORDEX）在东南ASI上的动力学缩小
摘要。降低全球气候模型（GCMS）的范围是区域尺度上明智的决策所需的关键高分辨率数据。但是，没有选择最合适的GCM的统一方法。在东南亚（海）上，观察结果很少，并且具有较大的不确定性，使GCM选择复杂化，尤其是降雨。为了指导此选择，我们将标准化的基准测试框架选择CMIP6 GCM，以在海上进行Dy-Namical缩小缩小，以解决当前的观测局限性。该框架通过两步过程来识别用途模型：（a）选择在模拟降雨基本特征时满足最低性能要求的模型（例如偏见，规范模式，年度周期和趋势）和（b）从（a）中选择模型，以进一步评估是否捕获了可变性模式的关键降水驱动因素（季风）和远程连接，即厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）和印度洋偶极子（IOD）。GCM通常表现出湿的偏见，尤其是在婚姻大陆的复杂地形上。从第一个步骤进行的评估确定了32个GCM中的19个，这些GCM符合我们在模拟降雨中的最低性能。这些模型还可以同意捕获大气循环和远程连接，并在该地区具有可变性模式，但高估了它们的强度。最终，我们确定了八个GCM，以达到我们的绩效期望。有明显的高 -
全球气候模型和排放场景
全球气候模型（GCM）依赖于描述地球大气，土地和海洋过程的数学方程式。在一起，这些数学方程创建了一个受物理定律束缚的现实世界条件的模型。要通过GCM进行建模实验，地球被分为3D立方体的网格，该模型通过输入排放场景“运行”，这代表了未来的人类活动和温室气体排放的水平。GCM的结果或输出为
气候589：气候建模的艺术（2024年冬季）
会议时间：2024年冬季（从1月/10/2024开始）Mowefr 3：30-5：20pm（有时4:50 pm）1012 EEC（通常每周两次见面两次，有时每周3次，每周3次，以弥补一些损失的时间（旅行，一些较短的婚礼教练）：Christiane jablonowsem jablonowski nigronoveig jablonowski nigronoveig nigronoveig nigronoveig nigh ofernowski nigronoveig nigronoveig nigh nigno of incy nigronoveig nigron。气候和空间科学和工程简短目录描述：该课程通过调查大气通用循环模型（GCM）的设计决策，GCM和Dynamilical Core建模的趋势以及GCM的方式来介绍最新的气候建模技术它是基于动手的GCM建模和数据项目，期刊论文讨论，讲座，共享网络基础结构和计算工具。长描述：1）概要：课程以最新的气候建模技术训练研究生。它调查了大气一般循环模型（GCM）中的许多设计决策，GCM和动态核心建模的趋势以及GCM与地球系统模型（ESM）中的陆地，海洋和冰分的耦合。此外，下一代ESM将需要具有更大的计算功能，具有可交换模型组件的透明软件设计，数据和模型的自我解释（元数据）描述，数据交换的在线网关和门户，云计算功能以及共享的科学协作的在线工作工作。学生将学习如何为气候和天气科学有效地使用现代软件基础架构和高性能计算系统（例如NCAR的DERECHO系统）。该课程将审查和利用各种气候和天气模型（例如社区地球系统模型（CESM）或由国家大气研究中心（NCAR）开发的跨尺度（MPA）的模型，能源部（DOE）Energy Exascale Exascale Exascale Excale地球系统模型（E3SM），或NOAA AAA的统一预测系统（UFS）和计算工具）。2）课程的总体目标：本课程完成后，GCM将不再是黑匣子。将使学生能够就如何在研究中使用GCMS以及GCM的局限性做出明智的决定。学生将接触到现实世界中的GCM和大气科学的软件实践，并将了解GCM设计文献和模型文档。
VCP24事实说明书 - 维多利亚时代的气候预测2024与维多利亚州先前的气候预测相比如何？
以及来自广泛的GCM的报告，VCP19包括6个GCM的区域缩减结果。csiro将这些GCMS缩小为VCP19的维多利亚州约5公里。vcp24结合了来自更广泛的全球和区域模型的更多GCM的区域缩小，每种排放场景总共有32个区域缩小的模拟。这包括〜4公里的决议，从新南威尔士州政府的Narclim2.0项目6上进行了澳大利亚东南部的区域缩减。它还包括来自昆士兰州政府和澳大利亚气候服务局的国家规模〜10-20公里，这是气象局，CSIRO局之间的合作伙伴关系，澳大利亚统计局和地球科学局澳大利亚澳大利亚7。这种多模型方法与澳大利亚政府出版的澳大利亚气候预测路线图的目标保持一致。8，它允许与新兴的国家和州预测更大的可比性，这些预测利用了一些相同的建模。
分析未来的气候变化 - 蓝色 - 尼尔 -
摘要。气候变化已成为当今世界上最具威胁性的问题之一，其全球背景及其对环境和社会经济驱动力的反应。然而，不同的一般循环模型（GCM）和粗空间分辨率之间的巨大不确定性使得直接使用GCM的输出很难，尤其是在区域规模上可持续水管理的尤其是对降低降压技术的需求。This study aims (i) to evalu- ate the comparative performance of two widely used sta- tistical downscaling techniques, namely the Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and the Statistical Downscaling Model (SDSM), and (ii) to down- scale future climate scenarios of precipitation, maximum temperature ( T max ) and minimum temperature ( T min ) of the Upper Blue Nile River basin at finer空间和时间尺度适合进一步的水文影响研究。卡尔和验证结果表明，降尺度技术（LARS-WG和SDSM）均显示出可构成的综合和良好的模拟能力，可以模拟当前的局部气候变量。仅通过同样加权和变化的统计指数的权重进行进一步的定量和定性比较性能评估。评估结果表明，使用CANESM2 CMIP5 GCM的SDSM能够再现更准确的长期平均每月降水量，但Lars-WG在捕获整个数据范围内每天的极端事件和每日预启动的分布方面表现最佳。六个选定的多模型CMIP3 GCM，即HADCM3，GFDL-CM2.1，ECHAM5-OM，CCSM3，MRI-CGCM2.3.2和CSIRO-MK3 GCMS，用于降低缩放的气候
利用机器学习，以准确处理一般循环模型中重叠的不透明度物种
要了解系外行星和棕色矮人的高精度观察结果，我们需要详细且复杂的一般循环模型（GCM），这些模型（GCM）结合了水动力学，化学和辐射。在这项研究中，我们专门研究了GCMS中化学和辐射之间的耦合，并比较了相关化学中不同化学物种在相关性假设中混合的不同方法，当无法假设平衡化学时。我们提出了一种基于DeepSet（DS）的快速机器学习方法，该方法有效地结合了单个相关性-K的不相差（K-table）。我们与其他已发表的方法（例如自适应等效灭绝（AEE））以及与重新融资和求职（RORR）的随机重叠一起评估了DS方法。我们将这些混合方法集成到我们的GCM（Expert/MitGCM）中，并评估了它们的准确性和性能，以热木星HD 209458 b的示例。我们的发现表明，DS方法既适合GCM使用率准确又有效，而RORR太慢了。此外，我们观察到AEE的准确性取决于其特定的实现，并可能在实现辐射转移解决方案收敛时引入数值问题。然后，我们在简化的化学不平衡情况下应用了DS混合方法，在那里我们建模了Tio和Vo的雨水，并确认TIO和VO的雨水会阻碍平流层的形成。为了进一步加快GCM中一致的不平衡化学计算的发展，我们提供了文档和代码，用于将DS混合方法与相关-K辐射传递求解器耦合。DS方法已进行了广泛的测试，足以适合GCM。但是，可能需要加速大气检索的其他方法。
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。
执行摘要 - 气象服务新加坡
V3研究包括一份利益相关者报告和随附的技术报告。利益相关者报告提供了针对不同受众量的V3关键发现的简洁概述。这包括新加坡政府机构和参与下游影响研究，政策制定和适应计划的东南亚对应者。它还为高等教育及其他地区的当地研究人员以及对气候变化和可持续性感兴趣的公众设计。为了全面的理解，该技术报告深入研究了V3的方法论，全球气候模型（GCMS）的全球和区域预测，GCM的评估和子选择，SINGV-RCM的设置，降低尺度模拟的评估，偏置调整，偏见调整，机构气候变化的预测以及SEA级别的Singapore和Singapore和Singapore和Singapore和Singapore和广阔的区域。请参阅第2章介绍有关更多详细信息。