【数据分享】2021-2100年中国1km分辨率多情景多模式逐月降水量数据集

今天我们给大家分享一份根据IPCC耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）发布的全球>100 km气候模式数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过空间降尺度方法得到的2021-2100年中国1km分辨率多情景多模式逐月降水量数据集。

数据来源于Peng Shouzhang（2019）等学者在期刊Earth System Science Data上的一篇名为《1km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017》（1901年至2017年中国1公里月气温和降水量数据集）等几篇论文，具体的数据来源论文请见原数据下载网站。

其中，“多情景”指的是政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新发布的SSP-RCP情景：SSP119、SSP245、SSP585，“多模式”指的是目前已发布的二十余个第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）模式中的3个GCMs模式：EC-Earth3、GFDL-ESM4、MRI-ESM2-0。下面来具体介绍一下：

CMIP是由世界气候研究计划（WCRP）于1995年发起和组织的耦合模式工作组（WGCM）发起的一个国际合作项目。其目的是通过收集和比较各种全球气候模型（GCMs）的模拟结果，以理解过去的、现在的和未来的气候变化。迄今为止,WGCM先后组织了6次模式比较计划（CMIP1—6)。基于CMIP计划的气候变化模拟和预估数据,国际科学界发表了大量学术论文,直接支撑了政府间气候变化专门委员会（IPCC）评估报告的撰写。CMIP6是CMIP计划实施20多年来参与的模式数量最多、设计的科学试验最为完善、所提供的模拟数据最为庞大的一次，其所有气候模式的输出的结果都将共享给各国科学家，并应用于气候变化科学、影响、对策中。

CMIP6的情景模式比较计划（ScenarioMIP）提供了一组共享社会经济路径（SSP）与代表性浓度路径（RCP）结合的情景。其中，SSP描述了未来社会的可能发展，SSP1、SSP2、SSP3、SSP4 和 SSP5 分别代表了可持续发展、中间发展、区域竞争发展、不均衡发展和常规发展5种路径。RCP则用于描述未来温室气体浓度和辐射强迫的情景，如RCP2.6、RCP4.5、RCP6和RCP8.5，这些数字代表了不同的辐射强迫水平（以W/m²表示）。

此次分享数据中的三个SSP-RCP情景为：（1）SSP1-1.9：SSP1与RCP1.9的组合，目前最低的辐射排放情景，其辐射强迫在2100年达到约1.9 W/m²；（2）SSP2-4.5：SSP2与RCP4.5的组合，中等辐射强迫情景，在2100年辐射强迫稳定在约4.5W/m²；（3）SSP5-8.5：SSP5与RCP8.5的组合，属于高强迫情景，至2100年排放高至8.5 W/m²。

三个全球气候模型（GCMs）为：（1）EC-Earth3：由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和一系列欧洲研究机构合作开发，水平分辨率512×256；（2）GFDL-ESM4：由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的地球流体动力学实验室（GFDL）开发，水平分辨率288×180；（3）MRI-ESM2-0：由日本气象研究所（MRI）开发的第二代气候模型，水平分辨率320×160。

大家可以在公众号回复关键词 267 免费获取该数据！无需转发文章，直接获取！以下为数据的详细介绍：

01 数据预览

我们以SSP119情境EC-Earth3模式下2021年1月的降水数据为例来预览一下：

02 数据详情

数据来源：

数据来源自彭守璋在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的数据，网址为：

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

数据介绍：

该数据集是根据IPCC耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）发布的全球>100 km气候模式数据集（https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmip/wgcm-cmip6）以及WorldClim发布的高分辨率气候数据集（http://www.worldclim.org/），通过Delta空间降尺度方法在中国地区降尺度生成的。

数据说明：

（1）本数据的三个SSP-RCP气候情景（SSP119、SSP245、SSP585）各包含三个GCMs气候模式（EC-Earth3、GFDL-ESM4、MRI-ESM2-0），因而数据集共有9组，每一组数据将2021-2100年共80年按每2年存储为一个nc文件（每个文件里有24个波段，每个波段包含当月的降水量数据），即40个nc文件，时间序号为1-40，序号1表示2021.1-2022.12，以此类推，所以共有9x40=360个nc文件。

（2）文件命名格式为“GCM_SSP_pre-30s-时间序号.nc”，GCM表示气候模式名称，SSP表示气候情景名称，30s表示30秒（即0.0083333°）。以“EC-Earth3_ssp119_pre-30s-1.nc”文件为例，表示SSP1-1.9情景下EC-Earth3气候模式降尺度的1公里分辨率2021.1-2022.12逐月降水数据。

数据格式：

nc格式

数据空间范围：

中国主要陆地部分（不含南海岛礁等区域）

空间分辨率：

0.0083333°（约1km）

数据年份：

2021-2100年（逐月）

数据单位：

0.1mm

数据格式：

nc格式

数据引用：

彭守璋.2021-2100年中国1km分辨率多情景多模式逐月降水量数据集.国家青藏高原科学数据中心,10.11866/db.loess.2021.002[PENG Shouzhang.1 km multi-scenario and multi-model monthly precipitation data for China in 2021-2100.National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center,10.11866/db.loess.2021.002]

文章引用：

1.Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019

2.Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011-2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183-194.

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

3.Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.

4.Ding, Y.X., Peng, S.Z. (2021). Spatiotemporal change and attribution of potential evapotranspiration over China from 1901 to 2100. Theoretical and Applied Climatology. https://doi.org/10.1007/s00704-021-03625-w

如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行下载和引用，更多数据详情可以查看官网获悉！

03 格式转化

原始网站提供的数据为nc格式，有很多同学对于这种格式的数据，不知道应该如何处理，为方便大家使用，以下为利用ArcGIS软件打开nc格式文件并转化为栅格（.tif）格式的教程：

1.在ArcGIS软件里面搜索“创建NetCDF栅格图层”工具，并打开。