Les modèles climatiques mondiaux (MCG) sont devenus de plus en plus importants pour la science du changement climatique et constituent la base de la plupart des études d'impact. Étant donné que les modèles d'impact sont très sensibles aux données climatiques d'entrée, les compétences en GCM sont cruciales pour obtenir de meilleures perspectives à court, moyen et long terme pour la production agricole et la sécurité alimentaire. L'ensemble de la phase 5 du projet d'intercomparaison de modèles couplés (CMIP) est susceptible de sous-tendre la majorité des évaluations d'impact climatique au cours des prochaines années. Nous évaluons 24 simulations CMIP3 et 26 CMIP5 du climat actuel par rapport aux observations climatiques pour cinq régions tropicales, ainsi que les améliorations régionales des compétences des modèles et, par le biais d'une revue de la littérature, les sensibilités des estimations d'impact aux erreurs des modèles. Les moyennes climatologiques des températures moyennes saisonnières représentent des erreurs moyennes entre 1 et 18 ° C (2-130% par rapport à la moyenne), tandis que les précipitations saisonnières et la fréquence des jours humides représentent des erreurs plus importantes, compensant souvent les moyennes observées et la variabilité au-delà de 100%. La variabilité climatique interannuelle simulée dans les MCG mérite une attention particulière, étant donné qu'aucun MCG ne correspond aux observations dans plus de 30 % des zones pour les précipitations mensuelles et la fréquence des jours humides, 50 % pour la plage diurne et 70 % pour les températures moyennes. Nous rapportons des améliorations des compétences climatiques moyennes de 5 à 15 % pour les températures moyennes climatologiques, de 3 à 5 % pour la plage diurne et de 1 à 2 % pour les précipitations. À ces taux d'amélioration, nous estimons qu'au moins 5 à 30 ans de travail du CMIP sont nécessaires pour améliorer les simulations régionales de température et au moins 30 à 50 ans pour les simulations de précipitations, pour que celles-ci soient directement entrées dans les modèles d'impact. Nous concluons avec quelques recommandations pour l'utilisation de CMIP5 dans les études d'impact agricole.

Los modelos climáticos globales (GCM) se han vuelto cada vez más importantes para la ciencia del cambio climático y proporcionan la base para la mayoría de los estudios de impacto. Dado que los modelos de impacto son muy sensibles a los datos climáticos de entrada, la habilidad del GCM es crucial para obtener mejores perspectivas a corto, mediano y largo plazo para la producción agrícola y la seguridad alimentaria. Es probable que el conjunto de fase 5 del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP) sustente la mayoría de las evaluaciones de impacto climático en los próximos años. Evaluamos 24 simulaciones CMIP3 y 26 CMIP5 del clima actual contra las observaciones climáticas para cinco regiones tropicales, así como las mejoras regionales en la habilidad del modelo y, a través de la revisión de la literatura, las sensibilidades de las estimaciones de impacto al error del modelo. Las medias climatológicas de las temperaturas medias estacionales muestran errores medios entre 1 y 18 °C (2-130% con respecto a la media), mientras que las precipitaciones estacionales y la frecuencia de los días húmedos muestran errores mayores, que a menudo compensan las medias observadas y la variabilidad más allá del 100%. La variabilidad climática interanual simulada en los mcg merece especial atención, dado que ningún mcg coincide con lo observado en más del 30% de las áreas para la precipitación mensual y la frecuencia de los días húmedos, el 50% para el rango diurno y el 70% para las temperaturas medias. Reportamos mejoras en la habilidad climática media de 5–15% para las temperaturas medias climatológicas, 3–5% para el rango diurno y 1–2% en la precipitación. A estas tasas de mejora, estimamos que se requieren al menos 5–30 años de trabajo de CMIP para mejorar las simulaciones de temperatura regionales y al menos 30–50 años para las simulaciones de precipitación, para que estas se ingresen directamente en los modelos de impacto. Concluimos con algunas recomendaciones para el uso de CMIP5 en estudios de impacto agrícola.

Global climate models (GCMs) have become increasingly important for climate change science and provide the basis for most impact studies. Since impact models are highly sensitive to input climate data, GCM skill is crucial for getting better short-, medium- and long-term outlooks for agricultural production and food security. The Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) phase 5 ensemble is likely to underpin the majority of climate impact assessments over the next few years. We assess 24 CMIP3 and 26 CMIP5 simulations of present climate against climate observations for five tropical regions, as well as regional improvements in model skill and, through literature review, the sensitivities of impact estimates to model error. Climatological means of seasonal mean temperatures depict mean errors between 1 and 18 ° C (2–130% with respect to mean), whereas seasonal precipitation and wet-day frequency depict larger errors, often offsetting observed means and variability beyond 100%. Simulated interannual climate variability in GCMs warrants particular attention, given that no single GCM matches observations in more than 30% of the areas for monthly precipitation and wet-day frequency, 50% for diurnal range and 70% for mean temperatures. We report improvements in mean climate skill of 5–15% for climatological mean temperatures, 3–5% for diurnal range and 1–2% in precipitation. At these improvement rates, we estimate that at least 5–30 years of CMIP work is required to improve regional temperature simulations and at least 30–50 years for precipitation simulations, for these to be directly input into impact models. We conclude with some recommendations for the use of CMIP5 in agricultural impact studies.

أصبحت نماذج المناخ العالمي (GCMs) ذات أهمية متزايدة لعلوم تغير المناخ وتوفر الأساس لمعظم دراسات التأثير. نظرًا لأن نماذج التأثير حساسة للغاية لإدخال البيانات المناخية، فإن مهارة GCM ضرورية للحصول على توقعات أفضل على المدى القصير والمتوسط والطويل للإنتاج الزراعي والأمن الغذائي. من المرجح أن تدعم مجموعة المرحلة الخامسة من مشروع المقارنة بين النماذج المقترنة (CMIP) غالبية تقييمات التأثير المناخي على مدى السنوات القليلة المقبلة. نقوم بتقييم 24 محاكاة CMIP3 و 26 CMIP5 للمناخ الحالي مقابل ملاحظات المناخ لخمس مناطق استوائية، بالإضافة إلى التحسينات الإقليمية في مهارة النموذج، ومن خلال مراجعة الأدبيات، وحساسيات تقديرات التأثير لنمذجة الخطأ. تصور المتوسطات المناخية لمتوسط درجات الحرارة الموسمية أخطاء متوسطة تتراوح بين 1 و 18 درجة مئوية (2-130 ٪ فيما يتعلق بالمتوسط)، في حين أن هطول الأمطار الموسمي وتردد اليوم الرطب يصور أخطاء أكبر، وغالبًا ما تعوض الوسائل المرصودة والتباين الذي يتجاوز 100 ٪. تستدعي محاكاة تقلبات المناخ بين السنوات في GCMs اهتمامًا خاصًا، نظرًا لأنه لا يوجد GCM واحد يطابق الملاحظات في أكثر من 30 ٪ من المناطق لهطول الأمطار الشهرية وتردد اليوم الرطب، و 50 ٪ للنطاق النهاري و 70 ٪ لدرجات الحرارة المتوسطة. نبلغ عن تحسينات في متوسط المهارة المناخية بنسبة 5-15 ٪ لدرجات الحرارة المتوسطة المناخية، و 3-5 ٪ للنطاق النهاري و 1-2 ٪ في هطول الأمطار. بمعدلات التحسن هذه، نقدر أن هناك حاجة إلى ما لا يقل عن 5–30 عامًا من العمل في CMIP لتحسين محاكاة درجة الحرارة الإقليمية وما لا يقل عن 30–50 عامًا لمحاكاة هطول الأمطار، حتى يتم إدخالها مباشرة في نماذج التأثير. نختتم ببعض التوصيات لاستخدام CMIP5 في دراسات الأثر الزراعي.