Assessment of precipitation and near-surface temperature simulation by CMIP6 models in South America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the performance of 50 global climate models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) in simulating the statistical features of precipitation and air temperature in five subdomains of South America during the historical period (1995–2014). Monthly precipitation and temperature simulations were validated with data from the Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation, the Global Precipitation Climatology Project, and the ERA5 reanalysis. The models’ performance was evaluated using a ranking analysis with statistical metrics such as mean, standard deviation, Pearson’s spatial correlation, annual cycle amplitude, and linear trend. The analyses considered the representation of precipitation and air temperature separately for each subdomain, the representation for all five regions together, and the joint representation of precipitation and air temperature for all five subdomains. In the Brazilian Amazon, the best-performing models were EC-Earth3-Veg, INM-CM4-8, and INMCM5-0 (precipitation), and IPSL-CM6A-LR, MPI-ESM2-0, and IITM-ESM (temperature). In the La Plata Basin, KACE-1-0-G, ACCESS-CM2, and IPSL-CM6A-LR (precipitation), and GFDL-ESM4, TaiESM1, and EC-Earth3-Veg (temperature) yielded the best simulations. In Northeast Brazil, SAM0-UNICON, CESM2, and MCM-UA-1-0 (precipitation), BCC-CSM2-MR, KACE-1-0-G, and CESM2 (temperature) showed the best results. In Argentine Patagonia, the GCMs ACCESS-CM2, ACCESS-ESM1-5 and EC-Earth3-Veg-LR (precipitation), and CAMS-CSM1-0, CMCC-CM2-HR4, and GFDL-ESM4 (temperature) outperformed. Finally, for Southeast Brazil, the models ACCESS-CM2, ACCESS-ESM1-5, and EC-Earth3-Veg-LR (precipitation), and CAMS-CSM1-0, CMCC-CM2-HR4, and GFDL-ESM4 (temperature) yielded the best simulations. The joint evaluation of the regions and variables indicated that the best models are CESM2, TaiESM1, CMCC-CM2-HR4, FIO-ESM-2-0, and MRI-ESM2-0.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».