Le jeu de données univariées des scénarios climatiques canadiens à échelle réduite pour CMIP5 (phase 5 du projet de comparaison des modèles couplés) est un nouvel ensemble de scénarios à échelle réduite basés sur la dernière génération de projections climatiques de CMIP5. Les projections climatiques CMIP5 sont basées sur des modèles climatiques globaux et des scénarios d’émissions de gaz à effet de serre appelés “Profils représentatifs d’évolution de concentration” ou « Representative Concentration Pathways » (RCP)1 .
Des ensembles de données statistiquement réduites sont fournis à partir de 24 modèles climatiques globaux issus de CMIP5 (voir ci-dessous), dans le cadre de trois scénarios d’émissions différents (c’est-à-dire RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5) en utilisant la méthode de réduction d’échelle (BCCAQv2) 2,3 avec (NRCANmet)4 comme données cibles de réduction d’échelle.
Des valeurs annuelles sont disponibles pour plus de 30 indices différents basés sur la température et les précipitations, tandis que des valeurs saisonnières et mensuelles sont disponibles pour certains de ces indices. Des données quotidiennes pour les températures maximales et minimales ainsi que les précipitations sont également fournies. Toutes les données sont disponibles pour l’ensemble du Canada à une résolution spatiale de ~6x10km pour la période historique de 1950-2005 et pour la période de 2006-2100 suivant chacun des trois scénarios d’émissions. Les valeurs de changement sont calculées par rapport à la période de référence de 1971-2000.
Des ensembles multimodèles statistiquement réduits ont été construits à partir des résultats de 24 modèles climatiques globaux issus de CMIP6, disponibles aux nœuds de données du Earth System Grid Federation (ESGF) (voir ci-dessous).
La méthode de correction de biais/construction d’analogues, avec reclassification des quantiles, version 2 (BCCAQv2) a été appliquée, en utilisant le (NRCANmet) comme jeu de données cible.
Tous les calculs ultérieurs de l’indice climatique ont été effectués à l’aide de la bibliothèque Python « xclim ».
Tableau 2. Liste des modèles climatiques globaux CMIP5 utilisés dans l’ensemble CanDCS-U5.
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Cannon, A. J., Sobie, S. R. et Murdock, T. Q. (2015). Bias correction of GCM precipitation by quantile mapping : How well do methods preserve changes in quantiles and extremes ? Journal of Climate, 28(17), 6938-6959. https://doi.org/10.1175/jcli-d-14-00754.1
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McKenney, D. W., Hutchinson, M. F., Papadopol, P., Lawrence, K., Pedlar, J., Campbell, K., Milewska, E., Hopkinson, R. F., Price, D., & Owen, T. (2011). Customized spatial climate models for North America. Bulletin of the American Meteorological Society, 92(12), 1611–1622. https://doi.org/10.1175/2011bams3132.1
Ce projet a été réalisé avec l’appui de :
