Perpustakaan Digital ITB

Pada studi ini telah dilakukan evaluasi simulasi curah hujan di Benua Maritim (BM) dari Coupled Model Intercomparison Project (CMIPs) yaitu CMIP5 dan CMIP6, dengan penekanan pada penggunaan metrik berbasis temporal, selain metrik berbasis agregasi yang telah digunakan di banyak studi sebelumnya, untuk memperhitungkan sifat non-stasioner error model dan ketidakpastian. Metrik dan indeks dihitung dari keluaran 12 model CMIP5 dan CMIP6 dengan data reanalisis harian ERA-5 sebagai referensi untuk periode historis 1980-2005. Kesepakatan antara model dan observasi dievaluasi dalam hal representasi temporal dan spasial. Secara temporal, distribusi kesalahan curah hujan di atas MC dievaluasi berdasarkan konsistensi kesalahan komponen distribusi curah hujan musiman. Representasi spasial model diperiksa dalam hal kontribusi siklus tahunan dan semi-tahunan, serta variabilit iklim termasuk Madden-Julian Oscillation (MJO), Indian Ocean Dipole (IOD) dan El Nino Southern Oscillation (ENSO). Analisis harmonik dan metode Regresi Linier Multivariat digunakan dalam analisis ini. Representasi model keseluruhan dinilai dengan metode penjumlahan ranking, yang menjumlahkan ranking setiap metrik dalam grup metrik pertama dan kedua. Hasil evaluasi temporal menunjukkan bahwa peningkatan representasi curah hujan hanya terjadi pada 6 dari 12 model CMIP6. Selain itu, representasi spasial dari fenomena kunci lebih baik pada model CMIP5 jika dievaluasi dengan metrik individu. Namun, berdasarkan metrik spasial keseluruhan, tiga model peringkat teratas adalah GFDL-CM4 (CMIP6), CNRM-CM5 (CMIP5), dan NorESM2-LM (CMIP6), menunjukkan bahwa model CMIP6 memiliki kinerja metrik yang lebih konsisten. Hasil ini mengonfirmasi bahwa model CMIP6 tidak selalu berkinerja lebih baik dalam merepresentasikan curah hujan observasi di BM, dibandingkan dengan model di CMIP5. Selanjutnya, metrik statistik non-agregat yang digunakan dalam penelitian ini mengungkapkan karakteristik non-stasioner dari error model, yang sebagian besar dipengaruhi oleh variabilitas antar tahunan yang terkait dengan ENSO. Meskipun belum dipelajari secara menyeluruh, peningkatan representasi pada model CMIP6 dapat terjadi ketika terdapat peningkatan resolusi horizontal dan/atau vertikal dengan modifikasi moderat dalam parameterisasi model. Ini menyiratkan bahwa model dari CMIP5 dan CMIP6 dapat digunakan untuk analisis praktis proyeksi iklim, sementara pengembangan model di masa depan perlu mempertimbangkan aspek kinerja model yang lebih luas seperti representasi curah hujan di berbagai wilayah.