Advertisement

CMIP6情景模式比较计划(ScenarioMIP)概况与评述.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本文档对CMIP6中的情景模式比较计划(ScenarioMIP)进行了全面概述和评价,涵盖未来气候预测的各种情景模型及研究进展。 CMIP6情景模式比较计划(ScenarioMIP)是气候变化研究领域的一项重要组成部分,它隶属于第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)。该计划通过模拟全球气候系统的变化来预测未来气候变化的情景,并帮助科学家及决策者更好地理解这些变化可能带来的影响。特别是,它可以评估不同社会经济发展路径与气候变化之间的相互作用。 ScenarioMIP的主要目标是基于共享社会经济路径(SSP)设计一系列情景预估试验,考虑能源结构、人为排放和土地利用的变化等因素,生成定量的温室气体排放及大气成分变化数据。通过这些情景预估结果,研究者可以探讨未来气候变化对社会经济可能产生的影响。 在CMIP6中,有六个主要综合评估模型(IAM)参与了情景预估试验:AIM、GCAM、IMAGE、MESSAGE-GLOBIOM、REMiND-MAgPIE和WITCH-GLOBIOM。这些模型模拟不同SSP下的全球气候变化情况,并提供了多种可能的气候变化轨迹。 为了实现精确且多样化的研究目标,ScenarioMIP将试验设计分为两个级别:一级(Tier-1)和二级(Tier-2)。其中,核心的一级试验要求至少九个不同的模式成员参与,而二级试验则允许较少数量的参与者。具体情景包括SSP3-7.0等最具代表性的实验。 从应用角度来看,CMIP6中的ScenarioMIP预估为气候变化机理研究提供了关键数据,并支持了减缓和适应气候变化的研究工作。这些情景帮助科学家理解气候变化物理过程以及对社会经济的影响。同时,它们也为政策制定者在应对气候变化时提供科学依据。 通过设计多种情景来展示不同政策选择所带来的气候影响和社会经济风险,CMIP6及其子计划ScenarioMIP展示了全球科学家的集体智慧和协同努力。例如,SSP1至SSP5分别代表可持续发展、中度发展、局部发展、不均衡发展及常规发展的路径。这些情景预估与分析有助于更细致地评估不同社会发展模式对未来气候变化风险的影响。 总之,CMIP6及其ScenarioMIP不仅对学术界有重要意义,也对全球气候变化适应和减缓行动具有深远影响。通过模拟未来不同的变化情景并进行深入分析,它们提升了我们对于气候变化科学的理解,并为制定应对策略提供了宝贵的工具。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CMIP6ScenarioMIP.pdf
    优质
    本文档对CMIP6中的情景模式比较计划(ScenarioMIP)进行了全面概述和评价,涵盖未来气候预测的各种情景模型及研究进展。 CMIP6情景模式比较计划(ScenarioMIP)是气候变化研究领域的一项重要组成部分,它隶属于第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)。该计划通过模拟全球气候系统的变化来预测未来气候变化的情景,并帮助科学家及决策者更好地理解这些变化可能带来的影响。特别是,它可以评估不同社会经济发展路径与气候变化之间的相互作用。 ScenarioMIP的主要目标是基于共享社会经济路径(SSP)设计一系列情景预估试验,考虑能源结构、人为排放和土地利用的变化等因素,生成定量的温室气体排放及大气成分变化数据。通过这些情景预估结果,研究者可以探讨未来气候变化对社会经济可能产生的影响。 在CMIP6中,有六个主要综合评估模型(IAM)参与了情景预估试验:AIM、GCAM、IMAGE、MESSAGE-GLOBIOM、REMiND-MAgPIE和WITCH-GLOBIOM。这些模型模拟不同SSP下的全球气候变化情况,并提供了多种可能的气候变化轨迹。 为了实现精确且多样化的研究目标,ScenarioMIP将试验设计分为两个级别:一级(Tier-1)和二级(Tier-2)。其中,核心的一级试验要求至少九个不同的模式成员参与,而二级试验则允许较少数量的参与者。具体情景包括SSP3-7.0等最具代表性的实验。 从应用角度来看,CMIP6中的ScenarioMIP预估为气候变化机理研究提供了关键数据,并支持了减缓和适应气候变化的研究工作。这些情景帮助科学家理解气候变化物理过程以及对社会经济的影响。同时,它们也为政策制定者在应对气候变化时提供科学依据。 通过设计多种情景来展示不同政策选择所带来的气候影响和社会经济风险,CMIP6及其子计划ScenarioMIP展示了全球科学家的集体智慧和协同努力。例如,SSP1至SSP5分别代表可持续发展、中度发展、局部发展、不均衡发展及常规发展的路径。这些情景预估与分析有助于更细致地评估不同社会发展模式对未来气候变化风险的影响。 总之,CMIP6及其ScenarioMIP不仅对学术界有重要意义,也对全球气候变化适应和减缓行动具有深远影响。通过模拟未来不同的变化情景并进行深入分析,它们提升了我们对于气候变化科学的理解,并为制定应对策略提供了宝贵的工具。
  • csapp.zip在PKU的使用
    优质
    本资料分析了“csapp.zip”文件在PKU(北京大学)的教学和学习中的应用现状,探讨其对学生编程能力的影响及存在的问题。 CSAPP试题包含一些资料,对于准备期末考试的学生来说应该足够充分了!可以参考这些内容,并结合自身情况进行学习!!懂的都懂!!!
  • 及六大设原则.pdf
    优质
    本PDF深入浅出地介绍了软件开发中的设计模式概念及其重要性,并详细解析了六大核心设计原则,帮助读者理解如何运用这些原则优化代码结构和提高系统灵活性。 设计模式介绍与6大设计原则详解 本段落将深入探讨软件开发中的设计模式及其背后的六大核心设计原则。通过理解这些概念,开发者可以更好地构建灵活、可维护的代码结构,提高软件系统的质量和效率。 首先,我们将简要回顾常见的几种设计模式,并解释它们在实际项目中的应用价值。接着,会详细介绍单一职责原则(SRP)、开放封闭原则(OCP)、里氏替换原则(LSP)等六大核心设计原则,以及如何利用这些原则来指导日常的编码实践。通过案例分析和代码示例,帮助读者加深对每个概念的理解,并在实际工作中灵活运用。 最后,文章还会讨论一些常见的反模式及其解决方案,旨在引导开发者避免落入陷阱、提高开发效率的同时保证软件质量。希望通过对设计模式与核心原则的学习探讨能够为广大的程序员提供有价值的参考信息,在实践中取得更好的成果。
  • 23种设、应用范围、喻、UML图)
    优质
    本书全面解析了软件开发中常见的23种设计模式,涵盖每种模式的基本概念、适用场景、生动比喻以及详细的UML类图,帮助读者深入理解并灵活运用这些经典的设计原则。 本段落介绍了23种设计模式的相关内容,包括每种模式的简介、适用范围、比喻以及UML图示。这些设计模式旨在提供解决软件开发中常见问题的有效方案,并通过具体的类比帮助理解其应用场景。此外,文中还使用了统一建模语言(UML)来展示各种设计模式的具体实现方式和结构关系。
  • 网络规-网络规
    优质
    《网络规划与设计概述》一书深入浅出地介绍了构建高效能网络系统所需的知识和技能,包括需求分析、架构设计及实施策略等关键环节。 网络规划与设计 这段文字已经进行了处理,去掉了所有不必要的联系信息和其他链接。保留了原有的核心内容和意思不变。
  • MVS算法的
    优质
    本文对多种MVS(多视图 stereo)算法进行详细比较和全面评估,旨在为研究者提供选择合适算法的参考依据。 Seitz的论文《多视图立体重建算法的比较与评估》发表于2006年,探讨了不同多视图立体重建技术之间的差异,并对其性能进行了全面评价。该研究为计算机视觉领域提供了有价值的见解,特别是在三维场景建模方面。
  • Python中三种典型的内存泄漏
    优质
    本文将详细介绍在Python编程语言中常见的三种内存泄漏情形,帮助开发者理解并避免这些潜在问题。 虽然Python具有自动垃圾回收机制,但并不能因此忽视内存泄漏的问题。本段落总结了三种常见的内存泄漏场景。 第一种是由于使用大整数导致的内存泄漏问题。如果将内存泄漏定义为只申请不释放的话,在Python中可以利用整型数据类型能够表示任意大小数字的特点来实现一行代码完成内存泄露,例如:`i = 1024 ** 1024 ** 1024` 第二种场景是由于循环引用导致的内存泄漏。在Python里,垃圾回收机制依赖于对象的引用计数器;如果一个对象的引用数量不为零,则该对象不会被自动释放和回收。可以使用sys.getrefcount来获取给定对象当前的引用计数值。
  • C#设下的拟电压
    优质
    本项目运用C#编程语言及设计模式技术,构建了一个高度模仿真实硬件性能的虚拟电压比较器系统。该模拟器能够准确地再现实际电子设备中电压比较器的行为与特性,并通过图形用户界面展示其工作状态,为电路设计者提供便捷高效的测试平台。 7.6 模拟电压比较器 P2.3 000~111 VO1P LI_VC1P_SEL<2:0> P2.5 P3.2 P3.3 P3.4 P3.5 P3.6 P0.1 P2.3 0000~ 1100 VO1N LI_VC1N_SEL<3:0> P2.5 P3.2 P3.3 P3.4 P3.5 P3.6 P0.1 Res_div Ref of ADC VCC decoder I_VC_DIV_1<5:0> resout 温度传感器 BGR1.2V ADC REF LDO LO_VC1_OUT I_bias<0> 00~11 AI_VC_IBN2U AI_VC_IBN1U AI_VC_IBN120N AI_VC_IBN30N LI_VC1BIAS_SEL<1:0> LI_VC_REF2P5_SEL 0~1 电压比较器中断 输出结果中断选择 CA_OUT TM0 Gate TM1 Gate
  • FisherBayes的识别分类器
    优质
    本文深入探讨了Fisher和Bayes两种经典方法在模式识别分类任务中的应用及差异,分析其优劣并提供实际案例支持。 在MATLAB中实现的模式识别分类器包括Fisher与Bayes分类器,用于区分男女性别。
  • 率抽样率抽样特点的.docx
    优质
    本文档探讨了概率抽样和非概率抽样的主要特征,并对其优缺点进行了详细对比分析。适合研究方法学习者参考。 概率抽样与非概率抽样的特点及其适用场景各有不同。 **一、比较概率抽样和非概率抽样的特点** 1. **概率抽样** - 特点:每个样本单位被选中的机会是已知的,且可以计算。 - 优点:结果具有代表性;能够进行统计推断;误差估计较为准确。 - 缺点:实施成本较高。 2. **非概率抽样** - 特点:不遵循随机原则选取样本单位。 - 优点:操作简便、快捷,适用于对总体情况的初步了解或探索性研究; - 缺点:结果缺乏代表性;难以进行统计推断和误差估计。 **二、适用场景** - **概率抽样适合的情况** 当需要保证调查结果具有代表性和能够对总体情况进行准确估算时。例如,在市场调研中,如果想要通过样本数据来预测整个市场的销售情况,则应使用概率抽样的方法。 - **非概率抽样适合的情况** 在资源有限或研究目的主要是探索性、描述性的场景下较为适用。比如进行社区健康状况的初步调查时,可以采用方便取样的方式快速获取信息。 **三、分层抽样、系统抽样和整群抽样的区别** - **分层抽样:** 将总体分成若干互不重叠的部分(即“层次”),然后从每个部分中独立抽取样本。 - **系统抽样:** 按照一定的规则或间隔来选择样本,如每隔固定的N个单位选取一个作为样本。 - **整群抽样:** 把整个群体视为单一的单元进行随机抽取。 **四、直方图与条形图的区别** 1. 直方图主要用于展示连续性变量的数据分布情况; 2. 条形图则适用于分类数据或离散数值之间的对比分析。两者在视觉上有所区别:直方图中的柱子没有间隙,而条形图的各个矩形之间通常留有空隙。 **五、重复抽样与不重复抽样的差异** - 在进行样本均值分布的标准差计算时: - 不重复抽样(无放回)情况下,总体中每个元素只能被选一次; - 而在可重复的情况下,每次抽取后都会将该个体重新放入总体内。 **六、估计量评价标准** 主要包括:一致性、有效性及无偏性等。 **七、参数估计与假设检验的关系** - 参数估计旨在通过样本信息来推断未知的总体参数; - 假设检验则是依据统计原理对所做出的关于总体特征的具体声明进行验证。 **八、假设检验步骤** 通常包括:提出原假设和备择假设;选择适当的检验方法并确定显著性水平α;计算相应的测试统计量值;作出结论。