Abstract This study evaluates the performance of precipitation simulated in the historical runs of the Climate Model Intercomparison Project Phase 6 (CMPI6) in capturing the complex spatial and temporal patterns observed over Southwestern South America (SWSA). Precipitation outputs from 14 general circulation models (GCMs) were compared with observations from CRU TS 4.03 database for the period 1901–2014, using a set of statistical metrics, with particular focus in the quantification of the long-term precipitation decline that triggered recent recurrent drought conditions over SWSA. The main features of regional precipitation were adequately captured by the majority of CMIP6 models, although with a wet bias south of 35°S especially along the Andes ranges and in southern Chile, which can exceed 100 mm during the winter rainy season. The magnitude of the long-term precipitation decline was reasonably captured by the different GCMs, but model outputs tend to locate the maximum in precipitation decrease south of the position of the observed trends. The precipitation decline can be linked to the observed positive long-term trend in SLP over the subtropical southeast Pacific Ocean. Nevertheless, only few GCMs were able reproduce the spatial patterns of observed SLP trends. Finally, considering a comprehensive rating index, we selected a subset of five GCMs that best reproduced the climatological features of precipitation and its temporal and spatial changes over the study area, with a brief discussion of implications for the assessment of future precipitation over SWSA.

中文翻译：

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评估 CMIP6 模型模拟南美洲西南部降水的能力：气候特征和长期趋势（1901-2014）

摘要 本研究评估了在气候模式比对项目第 6 阶段 (CMPI6) 的历史运行中模拟的降水在捕捉南美洲西南部 (SWSA) 上观察到的复杂时空模式方面的性能。使用一组统计指标，将 14 个大环流模型 (GCM) 的降水输出与 CRU TS 4.03 数据库中 1901-2014 年期间的观测结果进行了比较，特别关注触发近期反复出现的长期降水下降的量化SWSA 的干旱情况。大多数 CMIP6 模型都充分捕捉了区域降水的主要特征，尽管在 35°S 以南有湿偏，特别是在安第斯山脉和智利南部，在冬季雨季可能超过 100 毫米。不同的 GCM 合理地捕获了长期降水减少的幅度，但模型输出往往将降水减少的最大值定位在观测趋势位置以南。降水量下降可能与在亚热带东南太平洋上空观测到的 SLP 长期正向趋势有关。然而，只有少数 GCM 能够重现观察到的 SLP 趋势的空间模式。最后，考虑到综合评级指数，我们选择了最能再现研究区降水气候特征及其时空变化的五个 GCM 的子集，并简要讨论了对 SWSA 未来降水评估的影响。但模型输出往往位于观测趋势位置以南降水减少的最大值。降水量下降可能与在亚热带东南太平洋上空观测到的 SLP 长期正向趋势有关。然而，只有少数 GCM 能够重现观察到的 SLP 趋势的空间模式。最后，考虑到综合评级指数，我们选择了最能再现研究区降水气候特征及其时空变化的五个 GCM 的子集，并简要讨论了对 SWSA 未来降水评估的影响。但模型输出往往位于观测趋势位置以南降水减少的最大值。降水量下降可能与在亚热带东南太平洋上空观测到的 SLP 长期正向趋势有关。然而，只有少数 GCM 能够重现观察到的 SLP 趋势的空间模式。最后，考虑到综合评级指数，我们选择了最能再现研究区降水气候特征及其时空变化的五个 GCM 的子集，并简要讨论了对 SWSA 未来降水评估的影响。降水量下降可能与在亚热带东南太平洋上空观测到的 SLP 长期正向趋势有关。然而，只有少数 GCM 能够重现观察到的 SLP 趋势的空间模式。最后，考虑到综合评级指数，我们选择了最能再现研究区降水气候特征及其时空变化的五个 GCM 的子集，并简要讨论了对 SWSA 未来降水评估的影响。降水量下降可能与在亚热带东南太平洋上空观测到的 SLP 长期正向趋势有关。然而，只有少数 GCM 能够重现观察到的 SLP 趋势的空间模式。最后，考虑到综合评级指数，我们选择了最能再现研究区降水气候特征及其时空变化的五个 GCM 的子集，并简要讨论了对 SWSA 未来降水评估的影响。