Kraftig nederbörd kan orsaka stora ekonomiska, ekologisk, och förluster av människoliv. Därför, det är avgörande att noggrant modellera och förutsäga kraftiga nederbördshändelser.

Dock, nuvarande globala klimatmodeller (GCM) kämpar för att korrekt modellera tropisk nederbörd, särskilt kraftiga regn. Atmosfärsforskare arbetar med att identifiera och minimera modellbias som uppstår när man försöker modellera storskalig och konvektiv nederbörd.

"Orealistiska konvektiva och storskaliga nederbördskomponenter bidrar i huvudsak till fördomarna av simulerad nederbörd, " sa prof. Yang Jing, en fakultetsmedlem vid Geographical Science-avdelningen vid Beijing Normal University.

Prof. Yang och hennes doktorand HE Sicheng, tillsammans med Bao Qing från Institute of Atmospheric Physics vid den kinesiska vetenskapsakademin, utforskade utmaningarna och hindren för att uppnå realistiska nederbördsmodeller ur perspektivet konvektiv och storskalig nederbörd.

"Även om totala nederbördsbelopp ibland kan simuleras bra, de konvektiva och storskaliga nederbördsväggarna är felaktiga i modellerna, " sa Yang.

För att klargöra statusen för konvektiva och storskaliga nederbördskomponenter inom nuvarande GCM, forskare har omfattande klassificerat 16 CMIP6-modeller med fokus på tropiska kraftiga regn. I de flesta fallen, Resultaten visade att en mycket mer nederbörd löstes från storskalig nederbörd snarare än konvektiva komponenter i CMIP6-modellsimuleringar, vilket inte var realistiskt.

Forskargruppen delade in modellkomponenter i tre distinkta grupper för att bättre bedöma baserat på procentandelen storskalig nederbörd:hela medel-till-lägre troposfäriska våta biaser (60%-80% storskalig nederbörd), våttopp i mitten av troposfären (50 % konvektiv/storskalig nederbörd), och lägre troposfärisk våttopp (90 %-100 % storskalig nederbörd).

Dessa klassificeringar var nära förknippade med den vertikala fördelningen av fukt och moln inom den tropiska atmosfären. Eftersom strålningseffekterna av låga och höga moln är olika, de associerade skillnaderna i vertikala molnfördelningar kan potentiellt orsaka olika klimatsvar, därför betydande osäkerheter i klimatprognoser.

"Den associerade vertikala fördelningen av unika moln orsakar potentiellt olika klimatåterkoppling, antyder att exakta konvektiva/storskaliga nederbördsavskiljare är nödvändiga för tillförlitlig klimatprojektion, " noterade Yang.

Studien publicerades i Framsteg inom atmosfärsvetenskap den 7 maj.