中国1km分辨率SSP119情景(SSP119、SSP245 SSP585),模式逐月降水量数据集(2021-2100)

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此星光明 发表于 2024/12/02 14:55:33 2024/12/02
【摘要】 ​中国1km分辨率SSP119情景EC-Earth3模式逐月降水量数据集(2021-2100)简介该数据集为中国多情景多模式逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km),时间为2021年1月-2100年12月。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>1O0km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Delta空间降...

​中国1km分辨率SSP119情景EC-Earth3模式逐月降水量数据集(2021-2100)

简介

该数据集为中国多情景多模式逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km),时间为2021年1月-2100年12月。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>1O0km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Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。Delta空间降尺度方法已在Peng et l.(2019)中描述，该方法适合气候模式数据的空间降尺度。数据采用IPCC最新发布的SSP情景(SSP119、SSP245 SSP585),且每个情景下包含三个GCMs(EC-Erth3、GFDL-ESM4、MRI-ESM2-0)的气候数据，因而数据集共有9组。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。

摘要

中国1km分辨率SSP119情景EC-Earth3模式逐月降水量数据集提供了从2021年到2100年的具体降水量数据。这个数据集基于EC-Earth3模式，采用SSP119情景，以1km分辨率覆盖了中国的地理区域。

数据集每月提供了中国境内各个1km网格单元的降水量数值。降水量是以毫米为单位表示的，表示每个格网单元每个月的平均降水量。数据集的时间范围为2021年到2100年，覆盖了80年的时间段。

这个数据集对于研究中国的气候变化和水资源管理等方面非常有用。通过分析这个数据集，可以了解未来几十年内中国不同地区的降水情况，帮助做出合理的决策和规划。

需要注意的是，这个数据集基于模型模拟结果，可能存在一定的不确定性。在使用数据时，应该结合其他观测数据和模型验证结果，进行准确性评估和数据的合理解释。同时，由于数据集的分辨率较高，可能需要进行适当的数据处理和空间插值等操作，以满足特定研究需求。

代码

var image = pie.ImageCollection("TPDC/EC_Earth3/SSP119/PRE")
               .filterDate("2021-01-01", "2021-02-01")
               .select(["B1"])
               .mosaic();

var image = pie.ImageCollection("TPDC/GFDL_ESM4/SSP119/PRE")
               .filterDate("2022-01-01", "2022-02-01")
               .select(["B1"])
               .mosaic();

var image == pie.ImageCollection('TPDC/EC_Earth3/SSP585/PRE')
               .filterDate("2022-01-01", "2022-02-01")
               .select(["B1"])
               .mosaic();

var vis = {
    min:0,
    max:100,
    palette: [
        "#ff0000",
        "#ff500d",
        "#ff6e08",
        "#ff8b13",
        "#ffd611",
        "#fff705",
        "#d6e21f",
        "#b5e22e",
        "#3ae237",
        "#86e26f",
        "#3ff38f",
        "#3be285",
        "#32d3ef",
        "#30c8e2",
        "#269db1",
        "#307ef3",
        "#235cb1",
        "#0602ff",
        "#0502e6",
        "#0502ce",
        "#0502b8",
        "#0502a3",
        "#040281",
        "#040274"
      ]
}
Map.addLayer(image, vis, "image");
Map.setCenter(101.533, 38.685, 3);

引用

国家青藏高原科学数据中心

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