Geoscientific Model Development
SCOPUS (2008-2023)SCIE-ISI
1991-959X
1991-9603
Đức
Cơ quản chủ quản: Copernicus Gesellschaft mbH
Lĩnh vực:
Modeling and SimulationEarth and Planetary Sciences (miscellaneous)
Các bài báo tiêu biểu
Tổng quan về thiết kế thí nghiệm và tổ chức của Dự án So sánh Mô hình Liên kết Giai đoạn 6 (CMIP6) Dịch bởi AI Tóm tắt. Bằng cách phối hợp thiết kế và phân phối các mô phỏng mô hình khí hậu toàn cầu về khí hậu trong quá khứ, hiện tại và tương lai, Dự án So sánh Mô hình Liên kết (CMIP) đã trở thành một trong những yếu tố nền tảng của khoa học khí hậu. Tuy nhiên, nhu cầu giải quyết một loạt các câu hỏi khoa học ngày càng mở rộng xuất phát từ nhiều cộng đồng nghiên cứu đã làm cho việc điều chỉnh tổ chức của CMIP là cần thiết. Sau một quá trình tham vấn cộng đồng lâu dài và rộng rãi, một cấu trúc mới và phân quyền hơn đã được thiết lập. Nó bao gồm ba yếu tố chính: (1) một số thí nghiệm chung, DECK (Chẩn đoán, Đánh giá và Đặc trưng khí hậu) và các mô phỏng lịch sử CMIP (1850 - gần hiện tại) sẽ duy trì tính liên tục và giúp ghi lại các đặc điểm cơ bản của các mô hình qua các giai đoạn khác nhau của CMIP; (2) các tiêu chuẩn chung, sự phối hợp, cơ sở hạ tầng và tài liệu sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân phối đầu ra của mô hình và đặc trưng của tập hợp các mô hình; và (3) một tập hợp các Dự án So sánh Mô hình Được CMIP phê duyệt (MIPs) sẽ cụ thể cho một giai đoạn nhất định của CMIP (nay là CMIP6) và sẽ dựa trên DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP để giải quyết một loạt các câu hỏi cụ thể và lấp đầy các khoảng trống khoa học của các giai đoạn CMIP trước. DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP, cùng với việc sử dụng các tiêu chuẩn dữ liệu CMIP, sẽ là thẻ vào cho các mô hình tham gia vào CMIP. Sự tham gia vào các MIPs Được CMIP6 phê duyệt của các nhóm mô hình sẽ tùy thuộc vào quyết định của chính họ và sẽ phụ thuộc vào các lĩnh vực và ưu tiên khoa học của họ. Với những Thách thức Khoa học Lớn trong Chương trình Nghiên cứu Khí hậu Thế giới (WCRP) làm bối cảnh khoa học, CMIP6 sẽ giải quyết ba câu hỏi rộng: – Hệ thống Trái đất phản ứng như thế nào đối với tác động? – Nguồn gốc và hậu quả của các sai lệch mô hình có hệ thống là gì? – Làm thế nào chúng ta có thể đánh giá các thay đổi khí hậu trong tương lai khi xem xét biến đổi khí hậu nội tại, khả năng dự đoán và những bất định trong các kịch bản? Bài báo tổng quan về CMIP6 này trình bày bối cảnh và lý do cho cấu trúc mới của CMIP, cung cấp một mô tả chi tiết về DECK và các mô phỏng lịch sử CMIP6, và bao gồm một giới thiệu ngắn gọn về 21 MIPs Được CMIP6 phê duyệt.
Tập 9 Số 5 - Trang 1937-1958
Sai số bình phương trung bình (RMSE) hay sai số tuyệt đối trung bình (MAE)? - Lập luận chống lại việc tránh sử dụng RMSE trong tài liệu Dịch bởi AI Tóm tắt. Cả sai số bình phương trung bình (RMSE) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) đều thường được sử dụng trong các nghiên cứu đánh giá mô hình. Willmott và Matsuura (2005) đã đề xuất rằng RMSE không phải là một chỉ số tốt về hiệu suất trung bình của mô hình và có thể là một chỉ báo gây hiểu lầm về sai số trung bình, do đó MAE sẽ là một chỉ số tốt hơn cho mục đích đó. Mặc dù một số lo ngại về việc sử dụng RMSE được Willmott và Matsuura (2005) và Willmott et al. (2009) nêu ra là có cơ sở, sự đề xuất tránh sử dụng RMSE thay vì MAE không phải là giải pháp. Trích dẫn những bài báo đã nói ở trên, nhiều nhà nghiên cứu đã chọn MAE thay vì RMSE để trình bày thống kê đánh giá mô hình của họ khi việc trình bày hoặc thêm các chỉ số RMSE có thể có lợi hơn. Trong ghi chú kỹ thuật này, chúng tôi chứng minh rằng RMSE không mơ hồ trong ý nghĩa của nó, trái ngược với những gì được Willmott et al. (2009) tuyên bố. RMSE thích hợp hơn để đại diện cho hiệu suất của mô hình khi phân phối sai số được kỳ vọng là phân phối Gaussian. Ngoài ra, chúng tôi chỉ ra rằng RMSE thỏa mãn yêu cầu bất đẳng thức tam giác cho một chỉ số đo khoảng cách, trong khi Willmott et al. (2009) chỉ ra rằng các thống kê dựa trên tổng bình phương không thỏa mãn quy tắc này. Cuối cùng, chúng tôi đã thảo luận về một số tình huống mà việc sử dụng RMSE sẽ có lợi hơn. Tuy nhiên, chúng tôi không tranh cãi rằng RMSE ưu việt hơn MAE. Thay vào đó, một sự kết hợp của các chỉ số, bao gồm nhưng chắc chắn không giới hạn ở RMSEs và MAEs, thường cần thiết để đánh giá hiệu suất của mô hình.\n
Tập 7 Số 3 - Trang 1247-1250
#Sai số bình phương trung bình #sai số tuyệt đối trung bình #đánh giá mô hình #phân phối Gaussian #thống kê dựa trên tổng bình phương #bất đẳng thức tam giác #hiệu suất mô hình.
Mô hình phát thải khí và aerosol từ tự nhiên phiên bản 2.1 (MEGAN2.1): khung mô hình mở rộng và cập nhật cho phát thải sinh học Dịch bởi AI Tóm tắt. Mô hình phát thải khí và aerosol từ tự nhiên phiên bản 2.1 (MEGAN2.1) là một khung mô hình nhằm ước lượng lưu lượng các hợp chất sinh học giữa các hệ sinh thái đất và khí quyển bằng cách sử dụng các thuật toán cơ học đơn giản để tính đến các quá trình chủ yếu đã biết kiểm soát phát thải sinh học. Nó có sẵn dưới dạng mã offline và cũng đã được kết hợp vào các mô hình hóa bề mặt đất và hóa học khí quyển. MEGAN2.1 là bản cập nhật từ các phiên bản trước đó, bao gồm MEGAN2.0, được mô tả cho phát thải isoprene bởi Guenther và cộng sự (2006) và MEGAN2.02, được mô tả cho phát thải monoterpene và sesquiterpene bởi Sakulyanontvittaya và cộng sự (2008). Isoprene chiếm khoảng một nửa tổng lượng phát thải hợp chất hữu cơ bay hơi sinh học (BVOC) toàn cầu ước tính 1 Pg (1000 Tg hoặc 10^15 g) sử dụng MEGAN2.1. Methanol, ethanol, acetaldehyde, acetone, α-pinene, β-pinene, t-β-ocimene, limonene, ethene, và propene góp phần thêm khoảng 30% vào lượng phát thải ước tính của MEGAN2.1. Thêm vào đó, 20 hợp chất (chủ yếu là terpenoid) liên quan đến ước tính của MEGAN2.1 về 17% tổng phát thải còn lại, với 3% còn lại phân bổ cho hơn 100 hợp chất. Phát thải của 41 monoterpene và 32 sesquiterpene cùng chiếm khoảng 15% và 3%, tương ứng, trong tổng phát thải BVOC toàn cầu được ước tính. Các loại cây nhiệt đới phủ khoảng 18% bề mặt đất toàn cầu và được ước tính chịu trách nhiệm cho khoảng 80% phát thải terpenoid và khoảng 50% phát thải VOC khác. Các loại cây khác phủ khoảng cùng một khu vực nhưng được ước tính chỉ đóng góp khoảng 10% tổng phát thải. Độ lớn của phát thải ước tính với MEGAN2.1 nằm trong khoảng các ước tính được báo cáo bằng các phương pháp khác và phần lớn sự khác biệt giữa các giá trị báo cáo có thể được quy cho độ che phủ đất và các biến điều khiển khí tượng. Phiên bản offline của mã nguồn MEGAN2.1 và các biến điều khiển có sẵn từ
Tập 5 Số 6 - Trang 1471-1492
Dự án So Sánh Mô Hình Kịch Bản (ScenarioMIP) cho CMIP6 Dịch bởi AI Tóm tắt. Các dự đoán về biến đổi khí hậu trong tương lai đóng vai trò cơ bản trong việc cải thiện sự hiểu biết về hệ thống khí hậu cũng như xác định các rủi ro xã hội và các tùy chọn đáp ứng. Dự án So Sánh Mô Hình Kịch Bản (ScenarioMIP) là hoạt động chính trong Giai đoạn 6 của Dự án So Sánh Mô Hình Ghép (CMIP6) nhằm cung cấp các dự đoán khí hậu đa mô hình dựa trên các kịch bản thay thế về sự phát thải trong tương lai và biến đổi sử dụng đất do các mô hình đánh giá tích hợp tạo ra. Trong bài báo này, chúng tôi mô tả các mục tiêu, thiết kế thử nghiệm của ScenarioMIP và mối quan hệ của nó với các hoạt động khác trong CMIP6. Thiết kế của ScenarioMIP là một thành phần trong một quy trình kịch bản lớn hơn nhằm tạo điều kiện cho một loạt các nghiên cứu tích hợp trong cộng đồng khoa học khí hậu, mô hình đánh giá tích hợp, và tác động, thích ứng và tính dễ bị tổn thương, và sẽ là một phần quan trọng trong cơ sở bằng chứng trong các đánh giá sắp tới của Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC). Đồng thời, nó sẽ cung cấp cơ sở để điều tra một số câu hỏi khoa học và chính sách cụ thể có liên quan đến phân tích dựa trên kịch bản, bao gồm vai trò của các yếu tố tác động cụ thể như sử dụng đất và aerosol, tác động của sự đạt đỉnh và giảm bớt trong các yếu tố tác động, hậu quả của các kịch bản giới hạn sự nóng lên dưới 2 °C, đóng góp tương đối vào sự không chắc chắn từ các kịch bản, các mô hình khí hậu và biến đổi nội bộ, và kết quả của hệ thống khí hậu lâu dài vượt ra ngoài thế kỷ 21. Để phục vụ cho một loạt các cộng đồng khoa học và giải quyết những câu hỏi này, một thiết kế đã được xác định bao gồm tám kịch bản thế kỷ 21 thay thế cho nhau cộng với một tập hợp điều kiện bắt đầu lớn và một bộ các phần mở rộng dài hạn, chia thành hai cấp độ được xác định theo ưu tiên tương đối. Một số kịch bản này cũng sẽ cung cấp cơ sở cho các biến thể dự kiến sẽ được thực hiện trong các MIP khác được CMIP6 chấp thuận để điều tra các câu hỏi liên quan đến các yếu tố tác động cụ thể. Các kịch bản phát thải và sử dụng đất được chi tiết không gian, hài hòa, được tạo ra bằng các mô hình đánh giá tích hợp sẽ được cung cấp cho các nhóm mô hình khí hậu tham gia vào cuối năm 2016, với các mô phỏng mô hình khí hậu được thực hiện trong khung thời gian từ 2017–2018, và đầu ra từ các dự đoán mô hình khí hậu sẽ được cung cấp và phân tích thực hiện trong thời gian từ 2018–2020.
Tập 9 Số 9 - Trang 3461-3482
GLEAM v3: bay hơi từ mặt đất và độ ẩm đất trong vùng rễ dựa trên dữ liệu vệ tinh Dịch bởi AI Tóm tắt. Mô hình Bay hơi Đất Toàn cầu Amsterdam (GLEAM) là một tập hợp các thuật toán dành cho việc ước lượng bay hơi trên đất và độ ẩm đất trong vùng rễ từ dữ liệu vệ tinh. Kể từ khi phát triển vào năm 2011, mô hình này đã được chỉnh sửa định kỳ, nhằm tối ưu hóa việc kết hợp các biến địa vật lý mới quan sát từ vệ tinh, và cải thiện việc mô phỏng các quá trình vật lý. Trong nghiên cứu này, phiên bản tiếp theo của mô hình này (v3) được trình bày. Các thay đổi chính so với phiên bản trước bao gồm (1) một công thức điều chỉnh lại áp lực bay hơi, (2) thuật toán thoát nước được tối ưu hóa, và (3) một hệ thống đồng bộ hóa dữ liệu độ ẩm đất mới. GLEAM v3 được sử dụng để sản xuất ba bộ dữ liệu mới về bay hơi trên đất và độ ẩm đất trong vùng rễ, bao gồm một bộ dữ liệu 36 năm kéo dài từ 1980 đến 2015, được gọi là v3a (dựa trên độ ẩm đất quan sát từ vệ tinh, độ sâu quang học thực vật và tương đương nước tuyết, nhiệt độ không khí tái phân tích và bức xạ, cùng với một sản phẩm mưa đa nguồn), và hai bộ dữ liệu dựa trên vệ tinh. Hai bộ dữ liệu sau chia sẻ phần lớn các yếu tố kiểm soát của chúng, ngoại trừ độ sâu quang học thực vật và độ ẩm đất, được dựa trên các quan sát từ các cảm biến vi sóng thụ động và chủ động khoảng C- và L-band (Sáng kiến Biến đổi Khí hậu của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu, ESA CCI) cho bộ dữ liệu v3b (từ 2003-2015) và các quan sát từ vệ tinh Độ ẩm và Độ mặn Đại dương (SMOS) trong bộ dữ liệu v3c (từ 2011-2015). Tại đây, ba bộ dữ liệu này được mô tả chi tiết, so sánh với các bộ dữ liệu tương tự được tạo ra bằng phiên bản trước của GLEAM (v2), và được xác nhận so với các phép đo từ 91 tháp covarience quay và 2325 cảm biến độ ẩm đất trên một loạt hệ sinh thái đa dạng. Các kết quả chỉ ra rằng chất lượng độ ẩm đất v3 tốt hơn đáng kể so với v2: hệ số tương quan trung bình so với các phép đo độ ẩm đất bề mặt tại chỗ tăng từ 0.61 lên 0.64 trong trường hợp của bộ dữ liệu v3a và sự biểu diễn độ ẩm đất trong lớp thứ hai cũng được cải thiện, với các hệ số tương quan tăng từ 0.47 lên 0.53. Cải thiện tương tự được quan sát đối với các bộ dữ liệu v3b và c. Mặc dù có sự khác biệt khu vực, chất lượng của các luồng bay hơi vẫn tương tự như phiên bản trước của GLEAM, với các hệ số tương quan trung bình so với các phép đo covarience quay dao động từ 0.78 đến 0.81 cho các bộ dữ liệu khác nhau. Các bộ dữ liệu toàn cầu về bay hơi trên đất và độ ẩm đất trong vùng rễ này hiện đã có sẵn công khai tại www.GLEAM.eu và có thể được sử dụng cho các ứng dụng thủy văn quy mô lớn, các nghiên cứu khí hậu, hoặc nghiên cứu về phản hồi giữa đất và khí quyển.
Tập 10 Số 5 - Trang 1903-1925
Kho dữ liệu Lửa từ NCAR (FINN): một mô hình toàn cầu có độ phân giải cao để ước lượng khí thải từ việc đốt mở Dịch bởi AI Tóm tắt. Kho dữ liệu Lửa từ phiên bản NCAR 1.0 (FINNv1) cung cấp ước tính hàng ngày với độ phân giải 1 km về khí trace và các hạt phát thải từ việc đốt mở biomass, bao gồm cháy rừng, lửa nông nghiệp và đốt theo quy định, không bao gồm việc sử dụng nhiên liệu sinh học và đốt rác thải. Các yếu tố phát thải được sử dụng trong các phép tính đã được cập nhật với dữ liệu gần đây, đặc biệt là đối với các hợp chất hữu cơ không chứa methane (NMOC). Các ước tính phát thải NMOC toàn cầu hàng năm الناتج lên tới 5 lần hơn một số ước tính trước đây. Các hồ sơ phân loại hóa học, cần thiết để phân bổ tổng số ước tính phát thải NMOC cho các loài tổng hợp để sử dụng trong các mô hình vận chuyển hóa học, được cung cấp cho ba cơ chế hóa học được sử dụng rộng rãi: SAPRC99, GEOS-CHEM và MOZART-4. Sử dụng các hồ sơ này, FINNv1 cũng cung cấp các ước tính toàn cầu về các hợp chất hữu cơ quan trọng, bao gồm formaldehyde và methanol. Sự không chắc chắn trong các ước tính phát thải phát sinh từ một số bước phương pháp. Việc sử dụng các điểm nóng về hỏa hoạn, khu vực bị cháy, bản đồ che phủ đất, các ước tính tiêu thụ biomass và các yếu tố phát thải đều làm gia tăng lỗi trong các ước tính mô hình. Sự không chắc chắn trong các ước tính phát thải FINNv1 khoảng 2 lần; nhưng, các ước tính toàn cầu phù hợp khá tốt với các kho dữ liệu toàn cầu khác về phát thải từ đốt biomass cho CO, CO2, và các loài khác với các yếu tố phát thải ít biến đổi hơn. Các ước tính phát thải FINNv1 đã được phát triển đặc biệt để mô hình hóa hóa học khí quyển và chất lượng không khí trong một khung thống nhất từ quy mô địa phương đến toàn cầu. Sản phẩm này độc đáo vì độ phân giải không gian và thời gian cao, phạm vi toàn cầu và số lượng các loài được ước tính. FINNv1 có thể được sử dụng cho cả các ứng dụng mô hình dự đoán và hồi cứu hoặc gần thời gian thực, và kết quả đang được đánh giá nghiêm túc với các mô hình và quan sát bất cứ khi nào có thể.
Tập 4 Số 3 - Trang 625-641
Nghiên cứu phát thải khí và aerosol phản ứng nhân tạo từ Hệ thống Dữ liệu Phát thải Cộng đồng (CEDS) giai đoạn lịch sử (1750–2014) Dịch bởi AI Tóm tắt. Chúng tôi giới thiệu một tập dữ liệu mới về các khí phản ứng hóa học nhân tạo hàng năm (1750–2014) (CO, CH4, NH3, NOx, SO2, NMVOCs), hạt carbon (carbon đen - BC, và carbon hữu cơ - OC), và CO2 được phát triển với Hệ thống Dữ liệu Phát thải Cộng đồng (CEDS). Chúng tôi cải thiện các bảng kê hiện có với một phương pháp luận nhất quán và có thể tái lập hơn, áp dụng cho tất cả các loại phát thải, những yếu tố phát thải được cập nhật, và các ước tính gần đây đến năm 2014. Hệ thống dữ liệu dựa trên các tập dữ liệu tiêu thụ năng lượng hiện có, cùng với các bảng kê theo vùng và quốc gia để tạo ra xu hướng trong những thập kỷ gần đây. Tất cả các loại phát thải được ước tính một cách nhất quán bằng cách sử dụng cùng một dữ liệu hoạt động trong tất cả các giai đoạn thời gian. Các số liệu phát thải được cung cấp hàng năm ở cấp độ quốc gia và ngành công nghiệp và được phân chia theo tháng trong năm. Những ước tính này có thể so sánh với, nhưng thường thì hơi cao hơn một chút so với, các bảng kê toàn cầu hiện có. Các số liệu phát thải trong những năm gần đây có độ không chắc chắn cao hơn, đặc biệt ở các khu vực thu nhập thấp và trung bình, nơi mà các bảng kê phát thải theo quốc gia ít được cung cấp hơn. Công việc trong tương lai sẽ bao gồm việc tinh chỉnh và cập nhật những ước tính phát thải này, ước tính độ không chắc chắn trong phát thải, và xuất bản hệ thống dưới dạng phần mềm mã nguồn mở.
Tập 11 Số 1 - Trang 369-408
#khí phản ứng hóa học #hạt carbon #phát thải nhân tạo #Hệ thống Dữ liệu Phát thải Cộng đồng (CEDS) #dữ liệu lịch sử #ước tính phát thải
MIROC-ESM 2010: mô tả mô hình và kết quả cơ bản của các thí nghiệm CMIP5-20c3m Dịch bởi AI Tóm tắt. Một mô hình hệ thống trái đất (MIROC-ESM 2010) được mô tả đầy đủ về từng thành phần mô hình và các tương tác của chúng. Kết quả cho mô phỏng lịch sử CMIP5 (Dự án so sánh mô hình tích hợp pha 5) được trình bày nhằm thể hiện hiệu suất của mô hình từ nhiều góc độ: khí quyển, đại dương, băng biển, bề mặt đất, hóa sinh đại dương và đất, cũng như hóa học khí quyển và các hạt aerosol. Phiên bản MIROC-ESM kết hợp hóa học khí quyển (MIROC-ESM-CHEM 2010) tái tạo khá chính xác các biến động tạm thời trong nhiệt độ không khí bề mặt cho giai đoạn 1850–2005, cũng như khí hậu hiện tại cho gió và nhiệt độ trung bình theo vùng từ bề mặt đến tầng bình lưu. Sự tiến hóa lịch sử và phân bố toàn cầu của tầng ozone và lượng aerosol trong tầng đối lưu được mô hình giả lập khá hợp lý dựa trên các phát thải lịch sử của các precursor trong các Đường dẫn nồng độ đại diện (RCP). Phân bố các tham số hóa sinh đất và biển được mô phỏng phù hợp với các quan sát gần đây, điều này khuyến khích việc sử dụng mô hình để dự đoán các biến đổi toàn cầu trong tương lai.
Tập 4 Số 4 - Trang 845-872
Mô hình Mô phỏng Môi trường Đất Liên hợp Vương quốc Anh (JULES), mô tả mô hình - Phần 2: Flux carbon và động lực học thực vật Dịch bởi AI Tóm tắt. Mô hình Mô phỏng Môi trường Đất Liên hợp Vương quốc Anh (JULES) là một mô hình dựa trên quy trình mô phỏng các dòng chảy carbon, nước, năng lượng và động lượng giữa bề mặt đất và bầu khí quyển. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh vai trò quan trọng của bề mặt đất trong chức năng của Hệ thống Trái Đất. Các phiên bản khác nhau của JULES đã được sử dụng để định lượng các tác động của biến đổi khí hậu, nồng độ carbon dioxide trong khí quyển tăng, sự thay đổi của các hạt khí quyển và ozone tầng đối lưu, cũng như phản ứng của các phát thải methane từ đất ngập nước trước biến đổi khí hậu đối với bể chứa carbon trên đất. Bài báo này mô tả sự củng cố các tiến bộ trong mô hình hóa các dòng chảy và kho carbon, cả trong thực vật và đất, trong phiên bản 2.2 của JULES. Các tính năng bao gồm một sơ đồ vòm đa tầng cho việc hấp thụ ánh sáng, bao gồm một sơ đồ thâm nhập ánh sáng mặt trời, một sơ đồ liên kết giữa quá trình quang hợp lá và độ dẫn khí của khí khổng, biểu diễn các tác động của ozone lên sinh lý học lá, và mô tả các phát thải methane từ đất ngập nước. JULES thể hiện việc phân bổ carbon, tăng trưởng và động lực học quần thể của năm loại chức năng thực vật. Quá trình trao đổi carbon từ các mô thực vật sống được đưa vào một mô hình carbon đất 4 bể. Những mô tả dựa trên quy trình của các quá trình sinh thái chính và các dòng khí vi trace trong JULES có nghĩa là mô hình cộng đồng này rất phù hợp để sử dụng trong chu trình carbon, biến đổi khí hậu và các nghiên cứu tác động, hoặc ở chế độ độc lập, hoặc như một thành phần đất của một mô hình hệ thống trái đất liên kết.
Tập 4 Số 3 - Trang 701-722
The Canadian Earth System Model version 5 (CanESM5.0.3)Abstract. The Canadian Earth System Model version 5 (CanESM5) is a global
model developed to simulate historical climate change and variability, to
make centennial-scale projections of future climate, and to produce
initialized seasonal and decadal predictions. This paper describes the model
components and their coupling, as well as various aspects of model
development, including tuning, optimization, and a reproducibility strategy.
We also document the stability of the model using a long control simulation,
quantify the model's ability to reproduce large-scale features of the
historical climate, and evaluate the response of the model to external
forcing. CanESM5 is comprised of three-dimensional atmosphere (T63 spectral
resolution equivalent roughly to 2.8∘) and ocean (nominally 1∘) general
circulation models, a sea-ice model, a land surface scheme, and explicit
land and ocean carbon cycle models. The model features relatively coarse
resolution and high throughput, which facilitates the production of large
ensembles. CanESM5 has a notably higher equilibrium climate sensitivity
(5.6 K) than its predecessor, CanESM2 (3.7 K), which we briefly discuss, along
with simulated changes over the historical period. CanESM5 simulations
contribute to the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6)
and will be employed for climate science and service applications in Canada.
Tập 12 Số 11 - Trang 4823-4873