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J. Geophys. Res. Atmos.
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Evaluation of the Large EURO-CORDEX Regional Climate Model Ensemble
Journal of Geophysical Research: Atmospheres ( IF 4.4 ) Pub Date : 2020-11-21 , DOI: 10.1029/2019jd032344 Robert Vautard 1 , Nikolay Kadygrov 1 , Carley Iles 2 , Fredrik Boberg 3 , Erasmo Buonomo 4 , Katharina Bülow 5 , Erika Coppola 6 , Lola Corre 7 , Erik Meijgaard 8 , Rita Nogherotto 6 , Marit Sandstad 9 , Clemens Schwingshackl 9 , Samuel Somot 10 , Emma Aalbers 8 , Ole B. Christensen 3 , James M. Ciarlo 6, 11 , Marie‐Estelle Demory 12 , Filippo Giorgi 6 , Daniela Jacob 5 , Richard G. Jones 4 , Klaus Keuler 13 , Erik Kjellström 14 , Geert Lenderink 8 , Guillaume Levavasseur 1 , Grigory Nikulin 14 , Jana Sillmann 9 , Cosimo Solidoro 11 , Silje Lund Sørland 12 , Christian Steger 15 , Claas Teichmann 5 , Kirsten Warrach‐Sagi 16 , Volker Wulfmeyer 16
Journal of Geophysical Research: Atmospheres ( IF 4.4 ) Pub Date : 2020-11-21 , DOI: 10.1029/2019jd032344 Robert Vautard 1 , Nikolay Kadygrov 1 , Carley Iles 2 , Fredrik Boberg 3 , Erasmo Buonomo 4 , Katharina Bülow 5 , Erika Coppola 6 , Lola Corre 7 , Erik Meijgaard 8 , Rita Nogherotto 6 , Marit Sandstad 9 , Clemens Schwingshackl 9 , Samuel Somot 10 , Emma Aalbers 8 , Ole B. Christensen 3 , James M. Ciarlo 6, 11 , Marie‐Estelle Demory 12 , Filippo Giorgi 6 , Daniela Jacob 5 , Richard G. Jones 4 , Klaus Keuler 13 , Erik Kjellström 14 , Geert Lenderink 8 , Guillaume Levavasseur 1 , Grigory Nikulin 14 , Jana Sillmann 9 , Cosimo Solidoro 11 , Silje Lund Sørland 12 , Christian Steger 15 , Claas Teichmann 5 , Kirsten Warrach‐Sagi 16 , Volker Wulfmeyer 16
Affiliation
The use of regional climate model (RCM)-based projections for providing regional climate information in a research and climate service contexts is currently expanding very fast. This has been possible thanks to a considerable effort in developing comprehensive ensembles of RCM projections, especially for Europe, in the EURO-CORDEX community (Jacob et al., 2014, 2020). As of end of 2019, EURO-CORDEX has developed a set of 55 historical and scenario projections (RCP8.5) using 8 driving global climate models (GCMs) and 11 RCMs. This article presents the ensemble including its design. We target the analysis to better characterize the quality of the RCMs by providing an evaluation of these RCM simulations over a number of classical climate variables and extreme and impact-oriented indices for the period 1981–2010. For the main variables, the model simulations generally agree with observations and reanalyses. However, several systematic biases are found as well, with shared responsibilities among RCMs and GCMs: Simulations are overall too cold, too wet, and too windy compared to available observations or reanalyses. Some simulations show strong systematic biases on temperature, others on precipitation or dynamical variables, but none of the models/simulations can be defined as the best or the worst on all criteria. The article aims at supporting a proper use of these simulations within a climate services context.
中文翻译:
大型 EURO-CORDEX 区域气候模式集合的评估
使用基于区域气候模型 (RCM) 的预测在研究和气候服务环境中提供区域气候信息目前正在迅速扩展。这要归功于 EURO-CORDEX 社区在开发 RCM 预测的综合集合方面做出的巨大努力,特别是针对欧洲(Jacob 等人,2014 年,2020 年)。截至 2019 年底,EURO-CORDEX 使用 8 个驱动全球气候模型 (GCM) 和 11 个 RCM 开发了一套 55 个历史和情景预测 (RCP8.5)。本文介绍了该集合,包括其设计。我们的分析目标是通过对 1981-2010 年期间的一些经典气候变量以及极端和以影响为导向的指数对这些 RCM 模拟进行评估,从而更好地表征 RCM 的质量。对于主要变量,模型模拟通常与观察和再分析一致。然而,也发现了一些系统性偏差,这些偏差在 RCM 和 GCM 之间有共同的责任:与可用的观察或重新分析相比,模拟总体上太冷、太湿、风太大。一些模拟在温度上显示出强烈的系统偏差,其他在降水或动态变量上显示出强烈的系统偏差,但没有一个模型/模拟可以被定义为所有标准的最佳或最差。本文旨在支持在气候服务环境中正确使用这些模拟。一些模拟在温度上显示出强烈的系统偏差,其他在降水或动态变量上显示出强烈的系统偏差,但没有一个模型/模拟可以被定义为所有标准的最佳或最差。本文旨在支持在气候服务环境中正确使用这些模拟。一些模拟在温度上显示出强烈的系统偏差,其他在降水或动态变量上显示出强烈的系统偏差,但没有一个模型/模拟可以被定义为所有标准的最佳或最差。本文旨在支持在气候服务环境中正确使用这些模拟。
更新日期:2020-11-21
中文翻译:
大型 EURO-CORDEX 区域气候模式集合的评估
使用基于区域气候模型 (RCM) 的预测在研究和气候服务环境中提供区域气候信息目前正在迅速扩展。这要归功于 EURO-CORDEX 社区在开发 RCM 预测的综合集合方面做出的巨大努力,特别是针对欧洲(Jacob 等人,2014 年,2020 年)。截至 2019 年底,EURO-CORDEX 使用 8 个驱动全球气候模型 (GCM) 和 11 个 RCM 开发了一套 55 个历史和情景预测 (RCP8.5)。本文介绍了该集合,包括其设计。我们的分析目标是通过对 1981-2010 年期间的一些经典气候变量以及极端和以影响为导向的指数对这些 RCM 模拟进行评估,从而更好地表征 RCM 的质量。对于主要变量,模型模拟通常与观察和再分析一致。然而,也发现了一些系统性偏差,这些偏差在 RCM 和 GCM 之间有共同的责任:与可用的观察或重新分析相比,模拟总体上太冷、太湿、风太大。一些模拟在温度上显示出强烈的系统偏差,其他在降水或动态变量上显示出强烈的系统偏差,但没有一个模型/模拟可以被定义为所有标准的最佳或最差。本文旨在支持在气候服务环境中正确使用这些模拟。一些模拟在温度上显示出强烈的系统偏差,其他在降水或动态变量上显示出强烈的系统偏差,但没有一个模型/模拟可以被定义为所有标准的最佳或最差。本文旨在支持在气候服务环境中正确使用这些模拟。一些模拟在温度上显示出强烈的系统偏差,其他在降水或动态变量上显示出强烈的系统偏差,但没有一个模型/模拟可以被定义为所有标准的最佳或最差。本文旨在支持在气候服务环境中正确使用这些模拟。