The LARS-WG model integrates 15 cli

The LARS-WG model integrates 15 climate models from the multi-model ensemble used in the IPCC Fourth Assessment Report (AR4) to reduce uncertainty in climate predictions resulting from structural differences in the global climate models, as well as uncertainty due to variations in initial conditions or model parameterizations [15].
The LARS-WG model is still in the development phase and not stable at all times. Lutz et al. [22] compare the latest climate change projections generated for the IPCC report (CMIP5) and projections used in the fourth IPCC assessment (CMIP3); the spread in projections of future glacier extent in Central Asia is similar for both ensembles. Uncertainties in
climate change projections increase with the length of the time horizon. In the near-term (the 2020s), climate model uncertainties play the most important role; while over longer time horizons, uncertainties due to the selection of the emissions scenario become increasingly significant [23].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รุ่น LARS WG รวม 15 แบบจำลองภูมิอากาศจากวงดนตรีหลายแบบที่ใช้ในรายงานผลการประเมิน IPCC สี่ (AR4) เพื่อลดความไม่แน่นอนในการคาดการณ์สภาพภูมิอากาศที่เกิดจากโครงสร้างความแตกต่างแบบจำลองภูมิอากาศโลก เป็นความไม่แน่นอนเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในเงื่อนไขเริ่มต้นหรือรุ่น parameterizations [15]รุ่น LARS WG ยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา และไม่มั่นคงตลอดเวลา Lutz et al. [22] เปรียบเทียบคาดการณ์สภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงล่าสุดที่สร้างขึ้นสำหรับรายงาน IPCC (CMIP5) และประมาณที่ใช้ในการประเมิน IPCC สี่ (CMIP3); การแพร่กระจายในคาดการณ์อนาคตกลาเซียร์ขยายในเอเชียกลางคล้ายกันสำหรับทั้งสองประจักษ์ ไม่แน่นอนสภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงประมาณการที่เพิ่มขึ้นกับความยาวของเส้นขอบฟ้าเวลา ในระยะสั้น (2020s), ความไม่แน่นอนของแบบจำลองภูมิอากาศเล่นบทบาทสำคัญที่สุด ในขณะที่ผ่านฟ้าเวลานาน ความไม่แน่นอนเนื่องจากตัวเลือกของสถานการณ์สมมติปล่อยกลายเป็น สูงมากขึ้นเรื่อย ๆ [23]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่น LARS-WG รวม 15 แบบจำลองสภาพภูมิอากาศจากวงดนตรีหลายรุ่นใน IPCC สี่รายงานการประเมิน (AR4) เพื่อลดความไม่แน่นอนในการคาดการณ์สภาพอากาศที่เกิดจากความแตกต่างของโครงสร้างในแบบจำลองภูมิอากาศทั่วโลกเช่นเดียวกับความไม่แน่นอนเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในครั้งแรก เงื่อนไขหรือ parameterizations รุ่น [15].
รุ่น LARS-WG ยังคงอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาและไม่คงที่ตลอดเวลา Lutz et al, [22] เปรียบเทียบประมาณการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศล่าสุดที่สร้างขึ้นสำหรับ IPCC รายงาน (CMIP5) และประมาณการที่ใช้ในการประเมินสี่ IPCC (CMIP3); การแพร่กระจายในประมาณการของขอบเขตธารน้ำแข็งในอนาคตในเอเชียกลางจะคล้ายกันสำหรับทั้งตระการตา ความไม่แน่นอนใน
การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศเพิ่มขึ้นกับระยะเวลาที่ขอบฟ้า ในระยะใกล้ (2020s) จากความไม่แน่นอนของสภาพภูมิอากาศรูปแบบการเล่นบทบาทที่สำคัญที่สุด; ขณะที่ในช่วงเวลานานโพ้นความไม่แน่นอนเนื่องจากการเลือกของสถานการณ์การปล่อยก๊าซกลายเป็นอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้น [23]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ lars-wg แบบรวม 15 แบบจำลองภูมิอากาศจากหลายรูปแบบทั้งหมดที่ใช้ในรายงาน IPCC ประเมินที่สี่ ( ar4 ) เพื่อลดความไม่แน่นอนในการคาดการณ์สภาพภูมิอากาศที่เกิดจากความแตกต่างทางโครงสร้างในแบบจำลองภูมิอากาศโลก ตลอดจนความไม่แน่นอนเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในเงื่อนไขเริ่มต้นหรือรูปแบบ parameterizations [ 15 ]การ lars-wg แบบยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาและไม่คงที่ตลอดเวลา Lutz et al . [ 22 ] เปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศประมาณการล่าสุดที่สร้างขึ้นสำหรับรายงาน IPCC ( cmip5 ) และประมาณการที่ใช้ในการประเมิน IPCC สี่ ( cmip3 ) ; การแพร่กระจายในประมาณการของขอบเขตธารน้ำแข็งในอนาคตในเอเชียกลางมีลักษณะทั้งตระการตา . ความไม่แน่นอนในภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงเพิ่มขึ้นตามความยาวของเวลาที่ขอบฟ้า ในระยะใกล้ ( คริสต์ทศวรรษ 2010 ) , ความไม่แน่นอนภูมิอากาศแบบมีบทบาทสำคัญมาก ; ในขณะที่เวลาขอบเขต , ความไม่แน่นอนเนื่องจากการปล่อยสถานการณ์เป็นสำคัญยิ่งขึ้น [ 23 ]