Perspectives on CMIP5 model performance in the Nile River headwaters regions.
Perspectives on CMIP5 model performance in the Nile River headwaters regions.
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DOI：
10.1002/joc.4284
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发表时间：
2015-11-30
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zaitchik, Benjamin F.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bhattacharjee, Partha S.;Zaitchik, Benjamin F.
对全球气候模型（GCM）的性能进行排名是一项非常困难的工作。多模型比较研究几乎总是表明，每个模型相对于其他模型都有优点和缺点，并且对于许多目的，多模型集合平均值比任何单个模型都能提供更好的估计。然而，在东非等地区，模型之间对21世纪降水变化的幅度或迹象几乎没有共识，多模型集合平均方法对气候预测的适应规划几乎没有价值。在这里，我们考虑了几种可能的框架模型评估和排名，并根据每个框架评估参与第五次耦合模型相互比较项目（CMIP5）的模型子集的性能差异。我们的测试案例是尼罗河源头地区的降水。我们发现，有一个小的一致性，在相对性能的模型框架的基础上的降水量和季节性，年际降水变率，降水遥相关，大陆尺度气候模式。这些分析为哪些GCM最有可能为特定应用提供有意义的结果提供了一些指导，但他们警告说，任何为尼罗河流域选择"最佳表现" GCM的努力都必须仔细考虑GCM的选择目的。
Ranking the performance of global climate models (GCMs) is a notoriously difficult exercise. Multi‐model comparison studies nearly always show that each model has strengths and weaknesses relative to others, and for many purposes the multi‐model ensemble mean delivers better estimates than any individual model. Nevertheless, in regions like East Africa, where there is little consensus between models on the magnitude or sign of 21st century precipitation change, the multi‐model ensemble mean approach to climate projection provides little value for adaptation planning. Here, we consider several possible frameworks for model evaluation and ranking, and assess the differences in performance of a subset of models participating in the 5th Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) according to each framework. Our test case is precipitation in the Nile River headwaters regions. We find that there is little consistency in the relative performance of models across frameworks based on amount and seasonality of precipitation, interannual precipitation variability, precipitation teleconnections, and continental scale climate patterns. These analyses offer some guidance on which GCMs are most likely to provide meaningful results for specific applications, but they caution that any effort to select ‘best performing’ GCMs for the Nile River basin must carefully consider the purposes for which GCMs are being selected.
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影响因子：
3.8
作者：
Block, Paul;Rajagopalan, Balaji
通讯作者：
Rajagopalan, Balaji
影响因子：
3.4
作者：
Anyah, R. O.;Semazzi, F. H. M.
通讯作者：
Semazzi, F. H. M.
DOI：
10.1098/rsta.2004.1474
发表时间：
2005-01-15
影响因子：
5
作者：
Black, E
通讯作者：
Black, E
影响因子：
4.6
作者：
Brands, S.;Herrera, S.;Gutierrez, J. M.
通讯作者：
Gutierrez, J. M.
DOI：
10.1002/joc.3711
发表时间：
2014-03-15
期刊：
INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY
影响因子：
--
作者：
Harris, I.;Jones, P. D.;Lister, D. H.
通讯作者：
Lister, D. H.