Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Performance evaluation of CMIP6 HighResMIP models in simulating precipitation over Madagascar

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3A10473676" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:10473676 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=eh5_6Bv7Sd" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=eh5_6Bv7Sd</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1002/joc.8153" target="_blank" >10.1002/joc.8153</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Performance evaluation of CMIP6 HighResMIP models in simulating precipitation over Madagascar

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The present study evaluates the performance of high-resolution global climate models derived from Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6 HighResMIP), in simulating rainfall characteristics over Madagascar on an annual and seasonal scales for the period 1981-2014. The models and their ensemble mean are assessed based on two observational datasets sourced from Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Station data version 2 (CHIRPS v2.0) data and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis fifth generation-Land dataset (ERA5) as the references throughout the diverse analyses. A Taylor diagram, accompanied by the Taylor skill score (TSS), is used for the annual and seasonal model-rankings and the overall performance of the models. The best-performing models are EC-Earth3P-HR, ECMWF-IFS-HR, ECMWF-IFS-LR and HadGEM3-GC31-MM. The least-recommended models with remarkable biases are BCC-CSM2-HR, CAMS-CSM1-0, FGOALS-f3-H, MPI-ESM1-2-HR and MPI-ESM1-2-XR. It is worth mentioning that FGOALS-f3-H tends to overestimate rainfall in most analyses, while MPI-ESM1-2-HR and MPI-ESM1-2-XR underestimate it. The findings of this study are of great importance to climatologists and present an opportunity for further investigation of underlying processes responsible for the observed wet/dry biases in order to improve the forecast skills in the models over the study area.

  • Název v anglickém jazyce

    Performance evaluation of CMIP6 HighResMIP models in simulating precipitation over Madagascar

  • Popis výsledku anglicky

    The present study evaluates the performance of high-resolution global climate models derived from Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6 HighResMIP), in simulating rainfall characteristics over Madagascar on an annual and seasonal scales for the period 1981-2014. The models and their ensemble mean are assessed based on two observational datasets sourced from Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Station data version 2 (CHIRPS v2.0) data and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) reanalysis fifth generation-Land dataset (ERA5) as the references throughout the diverse analyses. A Taylor diagram, accompanied by the Taylor skill score (TSS), is used for the annual and seasonal model-rankings and the overall performance of the models. The best-performing models are EC-Earth3P-HR, ECMWF-IFS-HR, ECMWF-IFS-LR and HadGEM3-GC31-MM. The least-recommended models with remarkable biases are BCC-CSM2-HR, CAMS-CSM1-0, FGOALS-f3-H, MPI-ESM1-2-HR and MPI-ESM1-2-XR. It is worth mentioning that FGOALS-f3-H tends to overestimate rainfall in most analyses, while MPI-ESM1-2-HR and MPI-ESM1-2-XR underestimate it. The findings of this study are of great importance to climatologists and present an opportunity for further investigation of underlying processes responsible for the observed wet/dry biases in order to improve the forecast skills in the models over the study area.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10509 - Meteorology and atmospheric sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Climatology

  • ISSN

    0899-8418

  • e-ISSN

    1097-0088

  • Svazek periodika

    43

  • Číslo periodika v rámci svazku

    12

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    21

  • Strana od-do

    5401-5421

  • Kód UT WoS článku

    001014859700001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85162984234