pj Climate and Atmospheric Science: Экстремальные температуры и осадки в Европе в мельчайших деталях: преимущества и ограничения даунскейлинга в климатических моделях
Климатические экстремумы в Европе становятся всё более частыми и суровыми, что повышает потребность в надёжной региональной климатической информации для поддержки готовности и адаптации. Для этой цели широко используются продукты даунскейлинга климатических моделей (ДКМ). Однако их точность по отношению к глобальным климатическим моделям (global climate models, GCM) и наблюдениям остаётся неопределённой, особенно в отношении экстремальных значений. Авторы оценили ансамбли ДКМ (EURO-CORDEX, NEX-GDDP-CMIP6, GDPCIR) по сравнению с GCM (CMIP5, CMIP6) и наборами данных реанализа (ERA5, GMFD), используя в качестве эталона сеточные данные наблюдений (E-OBS). Точность моделей оценивалась для средних и экстремальных значений температуры и осадков по всей Европе с использованием дополнительных показателей, которые количественно определяют точность распределения, точечное соответствие, а также величину и направление смещения. Результаты показывают, что даунскейлинг может добавить детали и повысить точность моделируемых климатических переменных в Европе. Статистически детализированные и скорректированные по смещению продукты NEX-GDDP-CMIP6 и GDPCIR в целом превосходят свою исходную модель общей циркуляции атмосферы по средним и экстремальным значениям температуры, а также по средним значениям осадков, в то время как прирост по экстремальным осадкам ограничен. По сравнению с E-OBS, ансамбль динамического даунскейлинга EURO-CORDEX демонстрирует некоторые сильные региональные смещения, особенно по температуре. Ни один набор данных не показывает наилучших результатов во всех регионах. В целом, точность снижается в районах со сложным рельефом (горы и побережья). Неопределённость эталонных данных наблюдений ещё больше усложняет оценку. Полученные результаты подчёркивают как ценность, так и ограничения даунскейлинга в моделировании климата: хотя ДКМ предоставляет критически важную информацию в мелком масштабе, его надёжность зависит от переменных и региона, при этом экстремальные осадки и условия в сложном рельефе остаются особенно сложными для учёта.
