Comparison of <scp>CMIP6</scp> and <scp>CMIP5</scp> simulations of precipitation in China and the East Asian summer monsoon
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluate and compare the simulation of summer precipitation in China and the East Asian summer monsoon (EASM) by eight climate models from Phase 6 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) and the corresponding eight previous models from CMIP5. Skill metrics are calculated to assess the climatology, interannual variation and linear trends during the time period 1961–2005. The CMIP6 multimodel ensemble (MME) is more skillful than the CMIP5 MME in the spatial correlation and standard deviation ( SD) of the climatological precipitation over Eastern China. All the CMIP6 models improve the skill scores in the climatological pattern of the EASM relative to the previous models of CMIP5, which is related to their smaller sea surface temperature (SST) biases over the Northwestern Pacific Ocean. The models with a higher capability in reproducing the climatological pattern of the EASM tend to have a better skill in simulating summer precipitation over Eastern China. Most (six of eight) of the CMIP6 models have advantages over the previous CMIP5 models in reproducing the interannual anomalous rainfall pattern over Eastern China related to the EASM. Ten of the 16 models partly reproduce the weakening trend of the EASM during 1961–2005. The high‐skill models (GISS‐E2‐H, GISS‐E2‐1‐H) that simulate a clear weakening trend in the EASM also reasonably simulate the negative correlation between the EASM and the SST over Eastern Indian and the Western Pacific Oceans (EIWP). By contrast, the two models (CESM2 and CESM2‐WACCM) that simulate a positive correlation over the EIWP both produce increasing trends in the EASM indices. This indicates the importance of climate models in simulating the relationship between the EASM and the SST over the EIWP. Among the 16 models, only 2 CMIP6 models (BCC‐CSM2‐MR and GISS‐E2‐1‐H) partly reproduce the linear trend of precipitation over Eastern China, featured by the pattern of “southern flood and northern drought.”
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle