最近30从www.hoelymoley.com 2023 - 07 - 10 - t21:23:16z //www.hoelymoley.com/feeds/question/22850 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/rdf //www.hoelymoley.com/q/22850 4 matlabcat //www.hoelymoley.com/users/24395 2021 - 09 - 20 - t13:54:14z 2021 - 09 - 21 - t15:45:18z

< p >我一直看着CMIP6模型输出为“虚”(相对湿度(RH),我发现他们没有按1至100(单位是百分比)。< / p > < p >这是为什么呢?只是一个监督,每个人都知道他们需要设置任何高于100年至100年,或有重大理由不扩展数据?从阅读其他的答案,它可能是由于过度饱和,但给我的印象是,不应该特别普遍。的例子我看着cmip6 1月气候学的值在100年在俄罗斯的大片地区,格陵兰和加拿大。< / p >

//www.hoelymoley.com/questions/22850/why-are-the-cmip6-model-outputs-for-relative-humidity-not-scaled-to-between-1-10/22855 # 22855 4 Deditos //www.hoelymoley.com/users/106 2021 - 09 - 21 - t15:45:18z 2021 - 09 - 21 - t15:45:18z

< p >这是一个功能CMIP5太和CMIP6数据请求纸提到:< / p > < blockquote > < p >…而近地表相对湿度值140%,原则上,要现实点在时间和空间上,许多高值CMIP5存档,代表时间和平均网格单元,很可能是由于加工错误。因此无风险设定在100.001%,归类为<代码>显示> < /代码,与海冰范围的限制有一个健壮的极限100.001% < / p > < /引用> < p > < em > Juckes et al (2020): CMIP6数据请求(DREQ,版本01.00.31)Geosci。模型开发,201 - 224,< a href = " https://doi.org/10.5194/gmd - 13 - 201 - 2020“rel = " nofollow noreferrer " > https://doi.org/10.5194/gmd - 13 - 201 - 2020 < / > < / em > < / p > < p >所以建模中心允许视频数据到100.001%,但是可能很多人没有选择。论文引用< a href = " https://doi.org/10.1002/2017JD026909 " rel = " nofollow noreferrer " > Ruosteenoja et al (2017) < / > CMIP5分析,建议几个原因:< / p > < ul > <李>在一些模型过度饱和来自模型的核心算法李< / > <李>别人他们一直只在创建阶段形成表面空气湿度字段< /李> <李>在几个模型这两个因素都扮演一个角色:一定程度的过度饱和开发了动态计算但过度内相对湿度进一步被放大在构建表面空气湿度字段< /李> <李>等压水平领域[不]代表实际的内在模型数据但从给定的值插值模型混合水平< /李> < / ul > < p >他们也联系了建模组,谁给了各种各样的答案分为三类:< / p > < ul > <李> RH对冰的定义而不是液态水李< / > <李>矛盾在具体湿度和空气温度的确定近地表水平< /李> <李>非线性饱和含湿量作为温度的函数< /李> < / ul > < p >,论文开放存取(我认为),在这些方面值得一读的更多细节。值得指出的是有很多的生产商的螺旋形的特征数据,这是不可避免的,因数量的数据,后期处理链的复杂性和费用的运行模式。得到更好的每一轮,但总是会有奇怪的事情在里面。重要的是做你正在做的事情和查询的东西似乎不正确,而不是把它的表面价值。< / p >

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