{"createType":1,"delFlag":false,"description":"HiCPC (High-resolution CMIP6 downscaled daily Climate Projections over China) 数据集为清华大学地球系统科学系罗勇教授团队研制，由CMIP6全球模式经降尺度和误差校正后得到的中国范围的气候预估数据集，包括日降水、地表日平均和最高、最低气温4个变量，涵盖气候模式历史期（1979-2014）和未来（2015-2100） SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5四种情景下的模式降尺度结果。水平空间分辨率为0.1°，时间分辨率为1天（为方便使用，同时提供了逐月数据）。该数据集是以22个CMIP6全球模式为输入，采用改进的日BCSD方法对历史期和未来预测结果进行校正。历史观测资料来自于CMFD高分辨率历史气象数据集。校正后降水均值平均偏差小于0.1 mm/d,气温平均偏差小于0.4℃，较原始模式结果有较大改善。 HiCPC数据集未来将随着更多模型数据的完成而不断扩展，也将持续更新更多的变量（如近地面风、湿度、长短波辐射等）。该数据集为研究人员和政策制定者提供了更细致的空间尺度，帮助其了解未来潜在的气候变化。","doi":"10.11888/Atmos.tpdc.301122","doiType":"1","east":140.0,"fileSize":4581622303503,"id":"842a025c-9683-4509-8ab4-599b3a00ba56","instructions":"HiCPC_daily目录下存放逐日数据，以变量名pr、tas、tasmax、tasmin为目录存放，下一级目录以模式名存放。每个模式目录下存放4个情景的降尺度数据，数据均以标准NETCDF格式存放。文件名为“HiCPC_VARIABLE_MODEL_SSP.nc”，其中MODEL代表模型名称，SSP代表情景，VARIABLE代表变量名称，如：HiCPC_tas_ACCESS-CM2_ssp126.nc。每个数据文件大小约47 G。为了便于传输和下载，每个模式打包存储为ZIP格式，每个压缩包约 30-60 G（原始约90-180 G）。 \nHiCPC_monthly目录下存放逐月数据，以变量名pr、tas、tasmax、tasmin存放，每个变量下一级目录以模式名存放。模式目录下存放4个情景降尺度数据，文件名为“HiCPC_mon_VARIABLE_MODEL_SSP.nc”，如：HiCPC_mon_tas_ACCESS-CM2_ssp126.nc。每个数据文件大小约1.6 G。为了便于传输和下载，每个模式打包存储为ZIP格式，每个压缩包约 1-2 G（原始约3-6G）。 \n数据以NETCDF格式存储，读取方式：该数据及中的所有NETCDF文件可以通过标准的nc处理工具打开，如matlab、python、fortran等，可以通过python、PanoplyWin和arcgis等软件进行展示和制图。","isImportant":false,"isNotice":true,"isPush":false,"isReject":true,"isReminded":false,"isUpdate":true,"journalName":"Scientific Data","language":"zh","license":"1","nameOfSubmittedPaper":"HiCPC: 10-km CMIP6 downscaled daily Climate Projections over China","north":55.0,"projection":"","protectedDescribe":"","reviewEditorId":"42421","reviewEndTime":1710137923000,"reviewStartTime":1730265848000,"sharePolicy":"A","shareType":"online","south":15.0,"spatialResolution":"10km - 100km","status":6,"temporalResolution":"Daily","timeDescription":"1979.1.1-2100.12.31","timeDescriptionEn":"","title":"高分辨率中国CMIP6统计降尺度气候预估数据集1979-2100（HiCPC）","titleEn":"HiCPC: High-resolution CMIP6 downscaled daily climate projections over China 1979-2100","tsCreated":1708609015000,"tsPublish":1730269099000,"tsSubmitted":1730265848000,"tsUpdated":1730265757000,"useTerms":"为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力，请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中（包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果），明确注明数据来源和数据作者。对于转载（二次或多次发布）的数据，作者还须注明原始数据来源。","userId":"56640","west":70.0}