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数字模型（GCMs），表示大气、海洋、低温层和土地表面的物理过程，是当前仿真全球气候系统对温室气体增浓响应的最先进手段。然而，更简单的模型同样用于气候响应的全球和区域平均估算，可能仅有大气环流模型（GCMs）能与嵌套的（Nested）区域模型一同有潜力提供区域气候变化地理上和物理上的一致性估算，这些区域气候变化是影响分析所必需的，因此要满足标准2。

GCMs通过全球3维网格描述气候，一般以250~600km水平分辨率、10~20个大气垂直图层，有时在大洋上达到30个图层。因此，这些图层的分辨率相对于大多数影响评价的暴露单元要粗糙的多，故而仅部分达到标准3。此外，许多物理过程，比如与云有关的物理过程，也在更小的尺度范围内发生，并且不能被正确的模拟。反而，物理过程的已知属性可通过参数化的技术手段在更大尺度上得到平均。这就是未来气候的GCM仿真结果的不确定性来源之一。其他来源与模型核心的不同反馈机制的仿真结果有关，例如，水蒸气和增温、云和辐射、大洋循环和冰雪反照率。因此，GCM可能对同一驱动仿真得出不同的响应，这仅是因为一定过程和反馈的方式是模拟得出的。

然而，响应的这些差别通常如标准1所表述的气候敏感性范围相一致，不太可能满足标准4关于区域预测的不确定性范围。甚至所有可获取的GCM实验选择都不能保证一个典型的范围，这由于GCM本身还无法描述的不确定性，尤其在未来大气组分估算的变动方面。