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在全球气候变化研究中，CMIP6（第六次耦合模式比较计划）的气候模式是关键工具。以下从研发背景与核心能力角度，解析五类主流模式的技术特点与适用场景。
一、主流模式技术特性
1. CanESM5/CanESM5-1（加拿大环境与气候变化部）
作为加拿大地球系统模拟的主力工具，该模式擅长整合温室气体、气溶胶、土地利用等多物理过程的协同模拟，在全球变暖机理与碳循环研究中应用广泛。CanESM5-1 作为优化版本，通过参数微调进一步提升了模拟稳定性。
官方文献： Swart, N.C. et al. (2019). The Canadian Earth System Model version 5 (CanESM5.0.3) and CanESM5-CanOE (5.1.3). GMD - The Canadian Earth System Model version 5 (CanESM5.0.3)
2. GFDL-ESM4（美国 NOAA 下属 GFDL 实验室）
新一代高精度模式的代表，其核心优势在于深度耦合生物地球化学与物理过程，能精准捕捉气候系统对外部强迫的响应，是碳循环与气候敏感性研究的优选工具。
官方文献： Dunne, J. P. et al. (2020). The GFDL Earth System Model version 4.1 (GFDL-ESM4.1): Model description and simulation characteristics. https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2019MS002015
3. MIROC6（日本东京大学等联合研发）
高分辨率全球气候模式的典型，重点强化大气 - 海洋 - 冰冻圈 - 生物地球化学系统的交互过程模拟，因参与多项 CMIP6 对比实验，在多模式集成研究中表现突出。
官方文献： Tatebe, H. et al. (2019). Description and basic evaluation of simulated mean state, internal variability, and climate sensitivity in MIROC6. ESD - MIROC6 Large Ensemble (MIROC6-LE): experimental design and initial analyses
4. MRI-ESM2-0（日本气象厅气象研究所）
经技术升级的综合性模式，在气溶胶效应、陆面过程及生物地球化学循环模拟上实现突破，广泛服务于区域气候变率与全球变化关联研究。
官方文献： Yukimoto, S. et al. (2019). The Meteorological Research Institute Earth System Model Version 2.0, MRI-ESM2.0—Description and basic evaluation of the physical component. The Meteorological Research Institute Earth System Model Version 2.0, MRI-ESM2.0: Description and Basic Evaluation of the Physical Component
5. NorESM2-LM（挪威气象研究所等）
支持多分辨率配置的北欧主力模式，对北极区域气候系统的模拟能力尤为突出，是北极变暖及全球气候关联研究的重要支撑工具。
官方文献： Seland, . et al. (2020). The Norwegian Earth System Model, NorESM2 – Evaluation of the climate mean state and seasonal cycle. GMD - Overview of the Norwegian Earth System Model (NorESM2) and key climate response of CMIP6 DECK, historical, and scenario simulations
二、实用研究支持
数据获取：ESGF（地球系统网格联盟）官方节点是 CMIP6 模式输出数据的核心获取渠道，提供标准化数据集下载。
文献参考：上述模式的技术文档均为开放获取（OA）文献，可直接通过文中 DOI 链接查阅，建议作为方法学支撑引用。
选型建议：不同模式有不同的物理参数化与模拟侧重点，需结合研究区域（如北极优先 NorESM2）、关键变量（如碳循环侧重 GFDL-ESM4）及实验设计，优先参考模式官方评估报告中的偏差分析。
CMIP6 模式的多样性为气候变化研究提供了多维视角，合理选择需兼顾技术特性与研究目标的匹配度。