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讨论场所Open Thread 帖子首先出现在 Watts Up With That? 上。
来源:与此有关的是什么气候模型及其调整代表的观测结果中与降水相关的不确定性如何？ 这很重要，因为每天 1 毫米的降雨量代表对流层中从潜能到内能的能量转换约为 29 W/m^2。 模型中任何网格盒上方的大气柱在任何时间步长或一段时间内的平均值的建模能量状态的保真度取决于建模的降水量。
参考Held等人2018年《GFDL’s CM4.0气候模型的结构与性能》
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2019MS001829
请参见图 18。这是标题。
“三个历史 CM4.0 模拟（红点）、GFDL 的 CM3 模型（蓝色）和 CM2.1 模型（紫色）、AM4.0 的 AMIP 模拟（绿色）以及 CMIP5 耦合模型组（显示完整分布、25-75% 范围和中值的方框和晶须）中降水量的均方根误差 (RMSE)（以毫米/天为单位）。平均值超过1980-2014 年，偏差是针对 GPCP v2.3 数据集的（Adler 等人，2003 年，2016 年）。”
我的观点：每天 1 毫米的 RMSE 是在一段时间内气候模型预测与 GPCP 数据集之间可以获得的最佳对应关系。
用作参考的数据集的不确定性怎么样？
“全球降水气候学项目 (GPCP) 月度分析产品。GPCP 月度产品通过整合陆地和海洋上的各种卫星数据集以及陆地上的仪表分析，对全球降水进行一致的分析。”
来自 https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.gpcp.html
这是该网页在 2025 年 12 月生成的图。“GPCP 版本 2.3 组合降水数据集每月误差表面降水毫米/天”报告的误差因位置而异，每天为 0.2 到 3.2 毫米。
https://drive.google.com/file/d/15vLrBOk67Wc2yMiifXt87hUw9XZS4Vhg/view?usp=sharing