Un nuevo estudio dirigido por el Dr. Wei y el Dr. Qiao del Primer Instituto de Oceanografía, El Ministerio de Recursos Naturales proporciona una evaluación del desempeño de los modelos CMIP6 recientemente lanzados al simular la desaceleración del calentamiento global observada a principios de la década de 2000. Este estudio revela que la clave para simular y predecir el cambio de temperatura a corto plazo es separar y simular correctamente las dos señales distintas, es decir., la tendencia de calentamiento a largo plazo inducida por el hombre y las variabilidades naturales, especialmente los interanuales, escalas interdecadal y multidecadal. Este trabajo fue publicado en CIENCIA CHINA Ciencias de la Tierra el 15 de abril 2021.

Después del calentamiento sin precedentes durante el último cuarto del siglo XX, el crecimiento de la temperatura de la superficie global se desaceleró inesperadamente durante 1998-2013 a pesar del fuerte aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero; este fenómeno se denomina hiato del calentamiento global, o desaceleración, ser más preciso. La desaceleración del calentamiento global desafía la comprensión científica existente de los mecanismos de cambio de temperatura global, y por lo tanto ha sido uno de los temas más preocupantes en la investigación climática reciente y el debate público.

Sin embargo, los modelos climáticos sofisticados y avanzados en CMIP5 no pudieron simular esta desaceleración del calentamiento. Durante 1998-2013, la mayoría de los modelos presentan una oleada de calentamiento rápido que se desvía en gran medida de la serie temporal de temperatura plana observada. Los modelos sobreestiman considerablemente la tasa de calentamiento observada en el período reciente. IPCC AR5 declaró:"Casi todas las simulaciones históricas de CMIP5 no reproducen la pausa de calentamiento reciente observada". Por lo tanto, Se ha cuestionado la capacidad de simulación y predicción de modelos climáticos sofisticados.

Ahora, los datos del modelo CMIP6 se ​​publican gradualmente desde 2020. Los modelos desarrollados recientemente incluyen una mejor comprensión de los mecanismos de cambio de temperatura global, procesos físicos especialmente más razonables de variabilidades naturales. Se esperan simulaciones exitosas de la desaceleración del calentamiento global en los modelos de nueva generación. A medida que los datos de 28 nuevos modelos estén disponibles, es necesario examinar la capacidad de los modelos CMIP6 para abordar la reciente desaceleración del calentamiento.

Al comparar seis conjuntos de datos de temperatura de la superficie global ampliamente utilizados, un equipo de investigación del Primer Instituto de Oceanografía, El Ministerio de Recursos Naturales evaluó el desempeño de los 28 modelos CMIP6 recientemente lanzados al simular la reciente desaceleración del calentamiento. y descubre que la mayoría de los modelos CMIP6 aún no logran reproducir la desaceleración del calentamiento, aunque presentan algunas mejoras alentadoras en comparación con los modelos CMIP5.

Más lejos, exploraron las posibles razones de la dificultad de los modelos CMIP6 para simular la reciente desaceleración del calentamiento. Revelan que está asociado con las deficiencias de los modelos en la simulación de las distintas señales de cambio de temperatura de la tendencia de calentamiento a largo plazo inducida por el hombre y / o las tres variabilidades naturales cruciales a nivel interanual, interdecadal, y escalas multidecadales.

Este estudio revela que la clave para simular y predecir el cambio de temperatura a corto plazo es separar y simular correctamente las dos señales distintas, es decir., la tendencia de calentamiento a largo plazo inducida por el hombre y las variabilidades naturales, especialmente los interanuales, escalas interdecadal y multidecadal. Esto sugiere que las variabilidades de escala clave requieren más atención en los modelos, considerando sus roles vitales en la modulación del cambio de la tasa de calentamiento en escalas decenales a multidecadales. Este resultado puede proporcionar información importante para la simulación y predicción de cambios climáticos a corto plazo.