CMIP及MACA v2气候数据介绍

CMIP5是什么

气候模型比较项目（Climate Model Intercomparison Project，CMIP）是一个分析和比较全球气候模型的框架，以更好地了解现在和预测未来的气候变化。全球气候模型（Global Climate Models，GCMs）是一种模拟全球和区域尺度气候过程的气候模型，包括大气和海洋的总体环流及其与陆地的相互作用、辐射通量、云过程以及包括水文和生物反馈在内的陆地表面过程。CMIP5项目的第五阶段是目前最应用广泛的CMIP项目，包含了来自世界各国40多个全球气候模型的数据。

MACA v2是什么

由于CMIP模型是全球性的，因此通常数据为100-300公里的粗分辨率。多变量自适应构建类比（Multivariate Adaptive Constructed Analogs，MACA）是一种统计方法，用于将粗分辨率的全球气候模型数据降尺度到更高的空间分辨率。MACA降尺度方法从CMIP5中提取20个GCM，并将其降尺度到4公里或6公里分辨率的数据，MACA v2 Metdata数据的分辨率为4公里。其数据变量包括温度、降水、湿度、下行短波太阳辐射以及东风和北风。并且还提供了1950-2005年的历史时期数据和2006-2100年的未来情景模拟数据。

数据降尺度的意义

降尺度是指通过提高大范围、大像素（100-300公里）数据的空间分辨率，使其成为像素较小、覆盖较小的数据（1-50公里）。降尺度过程通常也可以消除模拟GCM气候和现实世界气候之间的偏差（通常称为偏差校正）。降尺度使我们能够在更精细的空间尺度上得到未来气候预测，更能代表一个区域的气候，因此更适用于区域尺度的应用。例如，在流域尺度上识别预测的水文变化比直接从全球环流模型产出中识别这些预测更为合适。总体而言，降尺度使数据在地方和区域一级更加有用。

Climate Toolbox

气候工具箱是一个收集了大约20个网络工具，使用户能够可视化过去和未来预测的气候、农业、野火和水文数据。 https://climatetoolbox.org/

参考链接：

https://www.earthdatascience.org/courses/use-data-open-source-python/hierarchical-data-formats-hdf/intro-to-MACAv2-cmip5-data/

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