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Heute teilen wir mit Ihnen einen globalen Klimamodelldatensatz über 100 km, der gemäß der sechsten Phase des IPCC Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) veröffentlicht wurde, und einen globalen hochauflösenden Klimadatensatz, der von WorldClim veröffentlicht wurde und durch die räumliche Downscaling-Methode gewonnen wurde.Chinas monatlicher Niederschlagsdatensatz mit mehreren Szenarien und mehreren Modellen und einer Auflösung von 1 km von 2021 bis 2100.

Die Daten stammen aus einem Artikel mit dem Titel „1 km monatlicher Temperatur- und Niederschlagsdatensatz für China von 1901 bis 2017“, der von Peng Shouzhang (2019) und anderen Wissenschaftlern in der Zeitschrift Earth System Science Data Set veröffentlicht wurde Quellenpapiere finden Sie auf der Website zum Herunterladen der Originaldaten.

Darunter bezieht sich „Multi-Szenario“ auf die neuesten SSP-RCP-Szenarien, die vom Zwischenstaatlichen Ausschuss für Klimaänderungen (IPCC) veröffentlicht wurden: SSP119, SSP245, SSP585, und „Multi-Modell“ bezieht sich auf die mehr als 20 sechsten RCP-Szenarien Bisher wurden drei GCMs-Modelle im Modell des International Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) veröffentlicht: EC-Earth3, GFDL-ESM4 und MRI-ESM2-0. Lassen Sie es uns im Folgenden im Detail vorstellen:

CMIP ist ein internationales Kooperationsprojekt, das von der Working Group on Coupled Models (WGCM) initiiert und 1995 vom World Climate Research Programme (WCRP) initiiert und organisiert wurde. Sein Zweck besteht darin, vergangene, gegenwärtige und zukünftige Klimaveränderungen zu verstehen, indem Simulationsergebnisse verschiedener globaler Klimamodelle (GCMs) gesammelt und verglichen werden. Bisher hat WGCM sechs Modellvergleichspläne (CMIP1-6) organisiert. Basierend auf den Klimasimulations- und Prognosedaten des CMIP-Programms hat die internationale Wissenschaftsgemeinschaft eine große Anzahl wissenschaftlicher Arbeiten veröffentlicht, die die Erstellung des Bewertungsberichts des Zwischenstaatlichen Gremiums für Klimaänderungen (IPCC) direkt unterstützen. CMIP6 ist das CMIP-Programm, das in den letzten 20 Jahren seit seiner Implementierung an der größten Anzahl von Modellen teilgenommen, die umfassendsten wissenschaftlichen Experimente entworfen und die größte Menge an Simulationsdaten bereitgestellt hat mit Wissenschaftlern aus verschiedenen Ländern und angewandt auf die Wissenschaft des Klimawandels, seine Auswirkungen und Gegenmaßnahmen.

Das Scenario Model Intercomparison Program (ScenarioMIP) von CMIP6 bietet eine Reihe von Szenarien, die Shared Socioeconomic Pathways (SSP) und Representative Concentration Pathways (RCP) kombinieren. Unter ihnen beschreibt SSP die mögliche Entwicklung der zukünftigen Gesellschaft, und SSP1, SSP2, SSP3, SSP4 und SSP5 repräsentieren jeweils fünf Wege der nachhaltigen Entwicklung, der Zwischenentwicklung, der regionalen Wettbewerbsentwicklung, der ungleichmäßigen Entwicklung und der konventionellen Entwicklung. RCP wird verwendet, um zukünftige Treibhausgaskonzentrations- und Strahlungsantriebsszenarien zu beschreiben, wie z. B. RCP2.6, RCP4.5, RCP6 und RCP8.5. Diese Zahlen repräsentieren unterschiedliche Strahlungsantriebsniveaus (ausgedrückt in W/m²).

Die drei SSP-RCP-Szenarien in den dieses Mal geteilten Daten sind: (1) SSP1-1.9: Die Kombination von SSP1 und RCP1.9, das derzeit niedrigste Strahlungsemissionsszenario, hat einen Strahlungsantrieb von etwa 1,9 W/m² im Jahr 2100; (2) SSP2-4.5: Die Kombination aus SSP2 und RCP4.5, ein Szenario mit mittlerem Strahlungsantrieb, wobei sich der Strahlungsantrieb im Jahr 2100 bei etwa 4,5 W/m² stabilisiert; (3) SSP5-8.5: Die Kombination aus SSP5 und RCP8. 5, das zum Szenario mit hohem Antrieb gehört, betragen die Emissionen bis zum Jahr 2100 bis zu 8,5 W/m².

Die drei globalen Klimamodelle (GCMs) sind: (1) EC-Earth3: entwickelt vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) und einer Reihe europäischer Forschungseinrichtungen, mit einer horizontalen Auflösung von 512×256 (2 ) GFDL-ESM4: Entwickelt vom Geofluid Dynamics Laboratory (GFDL) der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), die horizontale Auflösung beträgt 288×180; (3) MRI-ESM2-0: Das zweite, das von der entwickelt wurde Modernes Klimamodell des Japan Meteorological Research Institute (MRI) mit einer horizontalen Auflösung von 320 × 160.

Sie können auf Schlüsselwörter im offiziellen Konto antworten 267 Holen Sie sich diese Daten kostenlos!Sie müssen den Artikel nicht weiterleiten, sondern erhalten ihn direkt!Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Einführung in die Daten:

01 Datenvorschau

Nehmen wir als Beispiel die Niederschlagsdaten im Januar 2021 im SSP119-Szenario EC-Earth3-Modus zur Vorschau:

02 Datendetails

Datenquellen:

Die Daten stammen aus Daten, die Peng Shouzhang auf der Plattform des National Tibetan Plateau Scientific Data Center unter folgender Adresse geteilt hat:

https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/a9cd4a09-51a9-433b-9540-0376c6134cf6

Dateneinführung:

Bei diesem Datensatz handelt es sich um einen globalen Klimamodelldatensatz über 100 km (https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6), der im Rahmen des IPCC Coupled Model Intercomparison Program Phase 6 (CMIP6) veröffentlicht und von WorldClim The veröffentlicht wurde Der hochauflösende Klimadatensatz (http://www.worldclim.org/) wurde durch Verkleinerung der Region China mithilfe der Delta-Spatial-Downscaling-Methode erstellt.

Die Daten zeigen:

(1) Die drei SSP-RCP-Klimaszenarien (SSP119, SSP245, SSP585) dieser Daten umfassen jeweils drei GCMs-Klimamodelle (EC-Earth3, GFDL-ESM4, MRI-ESM2-0), sodass der Datensatz insgesamt 9 Gruppen. Jeder Datensatz speichert alle 2 Jahre insgesamt 80 Jahre von 2021 bis 2100 als NC-Datei (jede Datei enthält 24 Bänder und jedes Band enthält die Niederschlagsdaten des Monats), also 40 NC Dateien, Zeitsequenznummern Es ist 1-40, und die Seriennummer 1 steht für 2021.1-2022.12 usw., sodass insgesamt 9x40 = 360 NC-Dateien vorhanden sind.

(2) Das Dateinamensformat lautet „GCM_SSP_pre-30s-time sequence number.nc“, GCM steht für den Namen des Klimamodells, SSP steht für den Namen des Klimaszenarios und 30s steht für 30 Sekunden (d. h. 0,0083333°). Am Beispiel der Datei „EC-Earth3_ssp119_pre-30s-1.nc“ stellt sie die monatlichen Niederschlagsdaten mit einer Auflösung von 1 km von 2021.1 bis 2022.12 dar, herunterskaliert durch das EC-Earth3-Klimamodell unter dem SSP1-1.9-Szenario.

Datei Format:

NC-Format

Datenraumbereich:

Festlandteile Chinas (ausgenommen Inseln und Riffe im Südchinesischen Meer sowie andere Gebiete)

Räumliche Auflösung:

0,0083333° (ca. 1 km)

Datenjahr：

2021–2100 (Monat für Monat)

Dateneinheit：

0,1 mm

Datei Format:

NC-Format

Datenreferenz:

PENG Shouzhang. Monatlicher Niederschlagsdatensatz mit mehreren Szenarien und mehreren Modellen in China von 2021 bis 2100. National Tibetan Plateau Scientific Data Center, 10.11866/db.loess.2021.002[PENG Shouzhang.1 km Multi-Szenario und Multi- Modellmonatliche Niederschlagsdaten für China im Zeitraum 2021-2100.National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center,10.11866/db.loess.2021.002]

Artikelzitat:

1.Peng, SZ, Ding, YX, Liu, WZ, & Li, Z. (2019). 1 km monatlicher Temperatur- und Niederschlagsdatensatz für China von 1901 bis 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019

2.Peng, SZ, Ding, YX, Wen, ZM, Chen, YM, Cao, Y., & Ren, JY (2017). Räumlich-zeitliche Veränderung und Trendanalyse der potenziellen Evapotranspiration über dem Lössplateau in China im Zeitraum 2011-2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183-194.

https://doi.org/10.1016/j.agrformat.2016.11.129

3.Ding, YX, & Peng, SZ (2020). Räumlich-zeitliche Trends und Zuordnung der Dürre in China von 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.

4.Ding, YX, Peng, SZ (2021). Räumlich-zeitliche Veränderung und Zuordnung der potenziellen Evapotranspiration über China von 1901 bis 2100. Theoretische und angewandte Klimatologie. https://doi.org/10.1007/s00704-021-03625-w

Wenn Sie Datennutzungsanforderungen haben, laden Sie diese bitte entsprechend den Anforderungen der offiziellen Plattform herunter. Weitere Datendetails finden Sie auf der offiziellen Website!

03 Formatkonvertierung

Die von der Original-Website bereitgestellten Daten liegen im nc-Format vor. Viele Schüler wissen nicht, wie sie die Daten in diesem Format verarbeiten sollen. Der Einfachheit halber erfahren Sie im Folgenden, wie Sie die Datei im nc-Format öffnen und in ein Raster konvertieren (.tif)-Format.

1. Suchen Sie in der ArcGIS-Software nach dem Werkzeug „NetCDF-Raster-Layer erstellen“ und öffnen Sie es.

2. Laden Sie die NC-Datei, die sich im Bild unten an der Position 1 befindet. Es ist wichtig zu beachten, dass der Pfad hier ein englischer Pfad sein muss und keine chinesischen Schriftzeichen im Pfad enthalten sein dürfen! Wenn es sich um einen englischen Pfad handelt, wird das Dialogfeld in 2 im Bild unten standardmäßig ausgefüllt. Es sind keine weiteren Anpassungen erforderlich, klicken Sie einfach unten auf OK!

3. Durch die oben genannten Vorgänge können wir die NC-Datei in ArcGIS öffnen, wie unten gezeigt:

4. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Ebenennamen und klicken Sie auf „Eigenschaften“. Suchen Sie nach dem Öffnen der Layer-Eigenschaften nach NetCDF und wählen Sie dann den Layer aus, den Sie visualisieren möchten, indem Sie auf den Dimensionswert klicken. Klicken Sie abschließend mit der rechten Maustaste auf die Datei und exportieren Sie sie in eine Datei im TIF-Format!

04 Datenerfassung