Perbandingan beberapa MSU CMIP6 baru – Beragampengetahuan

Kami menambahkan beberapa model CMIP6 ke perbandingan pembaruan MSU kami.

setelah pembaruan tahunan Saya mendapatkan saran diagnostik terkait MSU untuk beberapa (setidaknya 24) versi CMIP6 Poe-Shadley dkk (2022) Atas perkenan Ben Santer, ini sedikit berbeda dari yang kami tunjukkan untuk CMIP5, di mana diagnosisnya adalah TMT modifikasi tropis (selanjutnya disebut Fu et al., 2004), yang lebih mewakili troposfer tengah daripada diagnosis TMT klasik melalui modulasi menggunakan catatan stratosfer yang lebih rendah (mis. ).

Data ini untuk skenario historis dan SSP3-70 (simulasi 135) untuk wilayah 20ºS-20ºN. Hal ini memungkinkan kami memberikan perbandingan yang dapat diperbarui dengan diagnostik suhu satelit yang sebanding dari RSS v4, UAH v6, dan NOAA. STAR v5 yang baru. perbandingan CMIP6 sebelumnya, saya akan memplot rangkaian waktu pengamatan terhadap seluruh ansambel dan ansambel yang disaring oleh respons iklim transien (TCR), seperti yang kami rekomendasikan di Housefather dkk (2022)dan merencanakan deret waktu dan histogram tren.

Dua hal yang jelas: Pertama, pita generasi ke-24 secara keseluruhan menghangat lebih cepat daripada yang terlihat jelas. Namun histogram menunjukkan bahwa ansambel sangat miring dengan ansambel 53 anggota dari CanESM5/CanESM5-CanOE. (hijau di histogram) yang sayangnya suhunya sangat tinggi. Sensitivitas Cuaca (ECS 5.6ºC, TCR 2.7ºC) TCR Screened ensemble (hanya mencakup 15 model dengan 1.4ºC < TCR < 2.2ºC) berwarna merah dan mendekati pengamatan dalam hal tren, tetapi hanya 7. Replika (dari 6 replika) dari 53 replika hanya memiliki tren internal. ketidakpastian pengamatan

Pemilihan model CMIP6 di atas tidak mencakup rentang konfigurasi model GISS ganda yang kami lihat. Casa dan tim (2023)Karena ini adalah band yang dirancang sangat berbeda. Saya akan memplot serupa (45 simulasi), dan perhatikan bahwa ini adalah metode universal untuk produk TMT yang dimodifikasi (untuk skenario sebelumnya dan SSP2-45 pasca-2014). (Resolusi vertikal atas model elemen interaktif) dan beberapa aspek ketidakpastian kekuatan. (khususnya untuk aerosol dan ozon) serta variasi kondisi awal. (‘cuaca’) yang kita kenal

Seperti disebutkan di atas, perangkat GISS sedikit berbeda dari pengamatan. Saya telah menyertakan garis untuk ansambel rata-rata AMIP (merah) (simulasi yang menggunakan suhu permukaan laut yang diamati sebagai pemaksaan tambahan), yang menunjukkan bahwa spesifisitas variabilitas antar tahunan dan tren yang diamati dapat dicocokkan. dari El Nino dan La Nina bersamaan. Sedangkan untuk tren 1979-2022, seri GISS lebih mendekati pengamatan daripada 24 pilihan model yang ditunjukkan di atas. Secara khusus, simulasi GISS-E2.2, yang semuanya berada dalam ketidakstabilan propagasi pengamatan.

Tujuan latihan ini adalah pertama-tama menyertakan CMIP6 dalam perbandingan. Meskipun kami tahu ini adalah grup yang lebih sulit untuk dikerjakan karena penyebarannya yang luas, Ada banyak (dan tidak realistis) perbedaan kepekaan terhadap cuaca. Inti dari penekanan upaya model GISS di sini adalah untuk menunjukkan bahwa kami mulai melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam hal Pita CMIP masih merupakan ‘pita peluang’, tetapi kami dapat mendekonstruksinya lebih lanjut melalui pita untuk memisahkan berbagai jenis sensitivitas. yang mungkin tegak lurus dengan apa yang mungkin sebelumnya Dan membuat perbedaan pada banyak perbandingan pengamatan, bukan hanya catatan STOU.

merujuk

1. S. Po-Chedley, J.T. Fasullo, N. Siler, ZM Labe, EA Barnes, CJW Bonfils, dan BD Santer, “Variasi Internal dan Memaksa Model Pengaruh Satelit dalam Tingkat Pemanasan Lokal.” panas dan lembab”, Prosiding National Academy of Sciences.Edisi 119, 2022.

2. Q. Fu, CM Johanson, S.G. Warren, dan D.J. Seidel, “Kontribusi pendinginan stratosfer terhadap tren suhu troposfer yang disimpulkan oleh satelit”, alamEdisi 429, hlm. 55-58, 2004.

3. Z. Hausfather, K. Marvel, G. A. Schmidt, J. W. Nielsen-Gammon, dan M. Zelinka, “Simulasi Iklim: Mengenali Masalah ‘Model Panas'”, alamEdisi 605, halaman 26-29, 2022

4. MC Casas, GA Schmidt, RL Miller, C. Orbe, K. Tsigaridis, LS Nazarenko, SE Bauer, and DT Shindell, Perbedaan yang diamati dalam pengambilan satelit suhu atmosfer menggunakan GISS ModelE”, Jurnal Penelitian Geofisika: AtmosferEdisi 128, 2022.