基于CMIP5情景模拟的ETCCDI极端温度指数数据集
杨赤
北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院，北京100875
DOI:10.3974/geodb.2017.02.09.V1
出版时间:2017年3月
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关键词：
气候极值,ETCCDI指数,CMIP5,半参数分位数回归
摘要:
作者运用来自CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）官方数据门户网站（https://pcmdi.llnl.gov/projects/cmip5/）的19个全球气候模式（GCM）输出的日最高气温（tasmax）和日最低气温（tasmin）数据，应用Yang和Xu（Atmospheric Science Letters, 2017, DOI: 10.1002/asl.724.）提出的半参数分位数回归方法（Quantile Regression Method，QRM），针对4种温室气体排放情景（历史、RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5），重新计算了6个ETCCDI（Expert Team on Climate Change Detection and Indices， http://wcrp-climate.org/etccdi）百分位极端温度指数（TN10p、TN90p、TX10p、TX90p、CSDI和WSDI），得到基于CMIP5情景模拟的ETCCDI极端温度指数数据集。与CLIMDEX（http://www.climdex.org）指数计算结果比较，QRM计算结果具有消除了日温度序列自相关的影响，以及使用统一算法的优势。数据集包括19个模式在4种情景下的6个指数的年值数据，以及TN10p、TN90p、TX10p、TX90p四个指数的月值数据（CMCC-CM、CMCC-CMS和HadGEM2-CC模式的RCP2.6情景数据缺失）。历史情景时期从模式各自的起始年到2005年，RCP情景时期为2006-2100年。数据空间分辨率与各自模式输出的空间分辨率相一致。数据存储为*.nc（NetCDF）格式。原始数据量39GB（压缩后4.78GB）。（为便于比较，作者绘制了该数据集的全球平均时间序列和相应的CLIMDEX结果对比图）
基金项目：
中华人民共和国教育部（2012LZD12）
数据引用方式：
杨赤. 基于CMIP5情景模拟的ETCCDI极端温度指数数据集[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2017. https://doi.org/10.3974/geodb.2017.02.09.V1.
数据下载:
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数据名 |
数据大小 |
操作 |
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BNU-ESM.zip |
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CMCC-CMS.zip |
163799.14KB |
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CMCC-CM_2.zip |
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CNRM-CM5.zip |
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MIROC5.zip |
349985.61KB |
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MPI-ESM-LR.zip |
210296.45KB |
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MPI-ESM-MR.zip |
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| 20 |
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350181.38KB |
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MRI-CGCM3_2.zip |
266830.88KB |
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| 22 |
NorESM1-M.zip |
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| 23 |
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28.76KB |
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