中亚高分辨率气候预估数据集（1986-2005和2031-2050）-时空三极环境大数据平台

中亚的生态系统脆弱，自然灾害频发，水资源短缺，冰川加速融化，是气候变化敏感区之一。在评估该地区的脆弱性、影响性和适应性时，急需高分辨率的气候预估数据集。为此，我们对来自CMIP5的三个偏差订正后的全球气候模式（MPI-ESM-MR、CCSM4和HadGEM2-ES），在中亚地区开展了9千米的动力降尺度，继而生产了一个中亚高分辨率气候预估数据集，将其命名为HCPD-CA（High-resolution Climate Projection Dataset in Central Asia）。它的历史时段是1986-2005，未来时段是2031-2050，排放情景是RCP4.5。这个数据集有4个静态变量和10个常被用于驱动生态和水文模型的气象要素。静态变量有地形高度（HGT, m）、土地利用类型（LU_INDEX, 21 categories）、陆地水体（LANDMASK, 1代表陆地, 0代表水体）和土壤类型（ISLTYP, 16 categories）。10个气象要素是日降水量（PREC，mm/day）、2米日平均/最高/最低温（T2MEAN/T2MAX/T2MIN，K）、2米日平均相对湿度（RH2MEAN，%）、10米日平均维向和经向风（U10MEAN/V10MEAN，m/s）、日平均向下短波/长波辐射（SWD/LWD，W/m2）和日平均地表气压（PSFC，Pa）。评估结果显示：这个数据产品在描述中亚各个气象要素的平均态上有很高的质量，这保证了其可用性。未来气候变化的主要特征是：升温剧烈（年均温升高1.62-2.02℃），向下短波和长波辐射显著增强，其他气象要素变化很小。HCPD-CA数据集可被用于评估未来气候变化对中亚的多方面影响，特别是在生态和水文系统上。

数据使用方法

静态变量文件的命名规则是：[数据集名称]_[变量名称].nc。例如，HCPD-CA_ISLTYP.nc是数据集HCPD-CA中的土壤类型。气象要素文件的命名规则是：[数据集名称]_[模拟试验名称]_[气象要素名称]_[年份].[时间分辨率].nc。例如，HCPD-CA_WRF_CCSM_COR_T2MAX_2004.mon.nc是数据集HCPD-CA中来自模拟试验WRF_CCSM_COR的2004年月均日最高温数据。
建议使用以下工具对数据进行读写等操作，它们是Climate Data Operators (CDO)、Python的相关模块（如netCDF4、Xarray和Numpy）和NCAR Command Language (NCL)。

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数据的引用

邱源. (2021). 中亚高分辨率气候预估数据集（1986-2005和2031-2050）. 国家青藏高原科学数据中心, 2021. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.271759.
[Qiu, Y. (2021). High-resolution climate projection dataset in Central Asia (1986-2005 and 2031-2050). National Tibetan Plateau Data Center, 2021]

使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献，并进行数据的引用

参考文献

1.Qiu, Y., Feng, J., & Yan, Z. et al. (2021). High-resolution dynamical downscaling for regional climate projection in Central Asia based on bias-corrected multiple GCMs. Clim Dyn. https://doi.org/10.1007/s00382-021-05934-2( 查看 )

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资助项目

泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设专项

国家自然科学院基金面上项目41875134

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数据细节

文件列表
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时间分辨率：Daily
空间分辨率：1km - 10km
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元数据更新时间：2022-01-10