已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Improving simulations of extreme precipitation events in China by the CMIP6 global climate models through statistical downscaling

缩小尺度 气候学 降水 环境科学 中国 气象学 气候模式 气候变化 地质学 地理 海洋学 考古
作者
Jinge Zhang,Chunxiang Li,Xiaobin Zhang,Tianbao Zhao
出处
期刊:Atmospheric Research [Elsevier]
卷期号:303: 107344-107344 被引量:26
标识
DOI:10.1016/j.atmosres.2024.107344
摘要

The recently released NASA Earth Exchange Global Daily Downscaled Projections (NEX-GDDP) dataset is a high-resolution daily downscaled dataset derived from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) model simulations. We comprehensively evaluated the performance of the NEX-GDDP dataset in simulating the characteristics of the climatological precipitation and extreme precipitation events across China from 1960 to 2014. We present here the projected changes in precipitation at the end of the 21st century (2070–2099) with respect to a reference period (1985–2014). We compared the NEX-GDDP dataset with both a state-of-the-art gauge data analysis system and the CMIP6 global climate models. The NEX-GDDP dataset significantly outperformed the CMIP6 simulations in replicating the climatological patterns of precipitation. It showed a closer alignment with the observed data, as evidenced by notably increased correlation coefficients and reduced model-relative errors. The NEX-GDDP dataset exceled in accurately reproducing the spatial distribution of indices of extreme precipitation, surpassing the performance of the CMIP6 simulations. The projections show an increased frequency of heavy precipitation under higher emission scenarios in both datasets, with the CMIP6 simulations consistently estimating a higher probability of heavy rain than the NEX-GDDP dataset.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
体贴以筠完成签到 ,获得积分10
3秒前
5秒前
二三语逢山外山完成签到 ,获得积分10
5秒前
那行laxg发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
JamesPei应助威斯基采纳,获得10
8秒前
10秒前
Lucas应助susan采纳,获得10
12秒前
13秒前
科研通AI6.3应助潇洒从阳采纳,获得10
13秒前
薛建伟完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
www发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
传奇3应助YUELAI采纳,获得10
18秒前
朴素的啤酒完成签到,获得积分10
20秒前
个性画笔发布了新的文献求助10
20秒前
蓝胖子完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
23秒前
DrW完成签到,获得积分0
28秒前
susan发布了新的文献求助10
29秒前
30秒前
30秒前
潇洒从阳发布了新的文献求助10
30秒前
少一点西红柿完成签到 ,获得积分10
31秒前
大个应助德文喵采纳,获得10
31秒前
31秒前
la发布了新的文献求助10
33秒前
智商还在加载完成签到,获得积分10
33秒前
领导范儿应助张三采纳,获得10
34秒前
37秒前
小周发布了新的文献求助10
42秒前
打打应助JazzWon采纳,获得10
43秒前
wanci应助南烟采纳,获得10
46秒前
48秒前
威斯基发布了新的文献求助10
48秒前
49秒前
50秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Propeller Design 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6012170
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7566168
关于积分的说明 16138708
捐赠科研通 5159142
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2762966
邀请新用户注册赠送积分活动 1741984
关于科研通互助平台的介绍 1633854