Avaliação do conjunto multi-modelo CMIP6 para índices extremos de clima

Este estudo avalia modelos climáticos globais que participam da fase 6 (CMIP6) do Projeto de Intercomparação de Modelos Acoplados quanto ao seu desempenho na simulação dos índices extremos de clima definidos pela Equipe de Especialistas em Detecção da Mudança Climática e Índices (ETCCDI). Comparamos os padrões climatológicos globais dos índices simulados pelos modelos CMIP6 com aqueles do HadEX3 e quatro conjuntos de reanálise, assim como o conjunto multi-modelo do CMIP5, utilizando erros quadráticos médios para o período de 1981 a 2000. Avaliações regionais são realizadas para 41 sub-regiões, definidas para o Sexto Relatório de Avaliação do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas. Em particular, as médias regionais de desvios são analisadas para os valores de retorno de 20 anos (20RV) das temperaturas do dia mais quente e da noite mais fria (TXx e TNn) e o máximo anual de precipitação diária (RX1day) utilizando uma análise de Valor Extremo Generalizado (GEV). Os resultados mostram que os modelos CMIP6 capturam geralmente os padrões globais e regionais observados de extremos de temperatura, com melhorias limitadas em comparação aos modelos CMIP5. Desvios sistemáticos, como um viés frio em extremos frios sobre regiões de alta latitude, permanecem mesmo em amplitudes maiores. As habilidades dos modelos CMIP6 para os índices de intensidade e frequência de precipitação também são amplamente comparáveis às dos modelos CMIP5, mas as simulações da intensidade de precipitação mostraram melhorias com a redução de desvios secos. Os resultados da análise GEV indicam que os desvios regionais em 20RV de extremos de temperatura são dominados pelo parâmetro de localização GEV (relacionado à intensidade média) com contribuição relativamente pequena dos parâmetros de escala/formato GEV (relacionados à variabilidade interanual). O 20RV simulado de RX1day pelos modelos CMIP6 é caracterizado por desvios secos sobre os trópicos e áreas de faixa de chuvas subtropicais, assim como nos modelos CMIP5, para os quais os desvios tanto nos parâmetros de localização quanto de escala/formato GEV são importantes.