Nature Scientific Data: Ежедневный глобальный набор данных высокого разрешения, полученных с помощью статистического даунскейлинга моделей CMIP6, для анализа воздействия на климат
Большое число исторических и прогностических оценок доступно из глобальных климатических моделей, но они, как правило, имеют грубое разрешение, что ограничивает их эффективность для оценки изменений климата в местном масштабе и сопутствующих воздействий. Авторы используют новую статистическую модель даунскейлинга, способную воспроизводить экстремальные события, «Построенные аналоги с коррекцией смещения с переупорядочением квантильных карт» (BCCAQ), чтобы уменьшить масштаб ежедневных осадков, температуры воздуха, максимальной и минимальной температуры, скорости ветра, атмосферного давления и относительной влажности по данным 18 моделей общей циркуляции из CMIP6. BCCAQ откалибрована с использованием эталонных наборов данных высокого разрешения и показала хорошие результаты в устранении систематической ошибки из моделей общей циркуляции и воспроизведении экстремальных событий. Глобальные уменьшенные данные доступны в Центре анализа данных окружающей среды (https://doi.org/10.5285/c107618f1db34801bb88a1e927b82317) за исторический (1981–2014 гг.) и будущий (2015–2100 гг.) периоды с разрешением 0,25° и ежедневным временным шагом по трём общим социально-экономическим путям (SSP2-4.5, SSP5-3.4-OS и SSP5-8.5). Этот новый набор климатических данных будет полезен для оценки будущих изменений и изменчивости климата, а также для разработки моделей оценки воздействия с высоким разрешением.
