ndices climatiques mis à l’échelle statistique des modèles climatiques mondiaux du CMIP6 (CanDCS-U6)

ndices climatiques mis à l’échelle statistique des modèles climatiques mondiaux du CMIP6 (CanDCS-U6) La Division de la recherche climatique (DRC) d’Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) et le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) ont déjà produit des scénarios mis à l’échelle statistique et fondés sur des simulations de modèles climatiques qui faisaient partie de la phase 5 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) en 2015. ECCC et le PCIC ont maintenant actualisé les scénarios mis à l’échelle statistique d’après les simulations du CMIP5 avec un nouvel ensemble de scénarios à échelle réduite fondés sur la prochaine génération de projections climatiques de la phase 6 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP6). Cet ensemble de données est appelé Scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – Méthode à une variable du CMIP6 (« Canadian Downscaled Climate Scenarios–Univariate method from CMIP6 »). Les projections climatiques du CMIP6 sont fondées à la fois sur des modèles climatiques mondiaux actualisés et sur de nouveaux scénarios d’émissions appelés « trajectoires socioéconomiques partagées » (SSP, pour « Shared Socioeconomic Pathways »). Des ensembles de données mis à l’échelle statistique ont été produits à l’aide de 26 modèle climatique mondial (MCM) du CMIP6 selon trois scénarios d’émissions différents (c.-à-d. SSP1-2.6, SSP2-4.5 et SSP5-8.5) utilisant la même méthode de mise à l’échelle statistique (la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles (BCCAQv2)) et les mêmes données cibles de réduction d’échelle (NRCANmet) que les scénarios mis à l’échelle statistique du CMIP5. Les résultats des modèles individuels mis à l’échelle statistique peuvent être téléchargés. Les indices climatiques mis à échelle de manière statistique réduite sont disponibles partout au Canada à une résolution spatiale de grille de 10 km pour la période antérieure 1950 2014 et la période 2015 2100 suivant chacun des trois scénarios d’émissions. Un total de 31 indices climatiques avoir été calculée avec de données CanDCS-U6. Les indices climatiques comprennent 27 indices de climdex établis par le Groupe d’experts sur la détection et les indices d’extrêmes climatiques (ETCCDI) et 4 autres indices légèrement modifiés par rapport aux indices de climdex. Ces indices sont calculés à partir des précipitations et des températures quotidiennes obtenues à partir des simulations à échelle réduite et sont obtenus à une résolution temporelle annuelle ou mensuelle, selon les indices. Remarque : les changements projetés par les produits mis à l’échelle sur le plan statistique ne sont pas nécessairement plus crédibles que ceux des résultats du modèle climatique sous-jacent. Souvent, surtout pour les indices fondés sur des seuils absolus, l’écart des projections fondées sur des données mises à l’échelle est plus faible en raison de l’élimination des biais du modèle. Or ce n’est pas le cas pour tous les indices. La mise à l’échelle de la résolution du MCM pour qu’elle soit haute, ce qui est nécessaire pour l’évaluation des répercussions, augmente le niveau de détail spatial et de variabilité temporelle pour mieux correspondre aux observations. Étant donné que ces ajustements dépendent du MCM, les indices qui en résultent pourraient avoir un écart plus grand lorsqu’ils sont calculés à partir de données mises à l’échelle comparativement à ceux qui sont directement calculés à partir des résultats du MCM. Dans ce dernier cas, ce n’est pas la procédure de mise à l’échelle qui rend la projection plus incertaine, il s’agit plutôt d’une plus grande variabilité associée à une échelle spatiale plus haute. Les ensembles de données de modèles individuels et tous les produits dérivés connexes, y compris les ensembles multimodèles, sont assujettis aux conditions d'utilisation (https://pcmdi.llnl.gov/CMIP6/TermsOfUse/TermsOfUse6-1.html) de l'organisation source. 2022-11-22 Environnement et Changement climatique Canada open-ouvert@tbs-sct.gc.ca Nature et environnementClimatChangement climatiqueModèleModélisationAnalyse statistique Scénarios climatiques mis à l’échelle statistique et indices des modèles climatiques mondiaux du CMIP6 (FR)HTML https://scenarios-climatiques.canada.ca/?page=CanDCSU6-notes Scénarios climatiques mis à l’échelle statistique et indices des modèles climatiques mondiaux du CMIP6 (EN)HTML https://climate-scenarios.canada.ca/?page=CanDCSU6-notes Téléchargement des indices climatiques de la CMIP6 mis à l’échelle de manière statistique (FR)NetCDF https://scenarios-climatiques.canada.ca/?page=CanDCSU6-indices Téléchargement des indices climatiques de la CMIP6 mis à l’échelle de manière statistique (EN)NetCDF https://climate-scenarios.canada.ca/?page=CanDCSU6-indices

La Division de la recherche climatique (DRC) d’Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) et le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) ont déjà produit des scénarios mis à l’échelle statistique et fondés sur des simulations de modèles climatiques qui faisaient partie de la phase 5 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) en 2015. ECCC et le PCIC ont maintenant actualisé les scénarios mis à l’échelle statistique d’après les simulations du CMIP5 avec un nouvel ensemble de scénarios à échelle réduite fondés sur la prochaine génération de projections climatiques de la phase 6 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP6). Cet ensemble de données est appelé Scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – Méthode à une variable du CMIP6 (« Canadian Downscaled Climate Scenarios–Univariate method from CMIP6 »).

Les projections climatiques du CMIP6 sont fondées à la fois sur des modèles climatiques mondiaux actualisés et sur de nouveaux scénarios d’émissions appelés « trajectoires socioéconomiques partagées » (SSP, pour « Shared Socioeconomic Pathways »). Des ensembles de données mis à l’échelle statistique ont été produits à l’aide de 26 modèle climatique mondial (MCM) du CMIP6 selon trois scénarios d’émissions différents (c.-à-d. SSP1-2.6, SSP2-4.5 et SSP5-8.5) utilisant la même méthode de mise à l’échelle statistique (la méthode des analogues avec correction de biais et cartographie des quantiles (BCCAQv2)) et les mêmes données cibles de réduction d’échelle (NRCANmet) que les scénarios mis à l’échelle statistique du CMIP5.

Les résultats des modèles individuels mis à l’échelle statistique peuvent être téléchargés. Les indices climatiques mis à échelle de manière statistique réduite sont disponibles partout au Canada à une résolution spatiale de grille de 10 km pour la période antérieure 1950 2014 et la période 2015 2100 suivant chacun des trois scénarios d’émissions.

Un total de 31 indices climatiques avoir été calculée avec de données CanDCS-U6. Les indices climatiques comprennent 27 indices de climdex établis par le Groupe d’experts sur la détection et les indices d’extrêmes climatiques (ETCCDI) et 4 autres indices légèrement modifiés par rapport aux indices de climdex. Ces indices sont calculés à partir des précipitations et des températures quotidiennes obtenues à partir des simulations à échelle réduite et sont obtenus à une résolution temporelle annuelle ou mensuelle, selon les indices.

Remarque : les changements projetés par les produits mis à l’échelle sur le plan statistique ne sont pas nécessairement plus crédibles que ceux des résultats du modèle climatique sous-jacent. Souvent, surtout pour les indices fondés sur des seuils absolus, l’écart des projections fondées sur des données mises à l’échelle est plus faible en raison de l’élimination des biais du modèle. Or ce n’est pas le cas pour tous les indices. La mise à l’échelle de la résolution du MCM pour qu’elle soit haute, ce qui est nécessaire pour l’évaluation des répercussions, augmente le niveau de détail spatial et de variabilité temporelle pour mieux correspondre aux observations. Étant donné que ces ajustements dépendent du MCM, les indices qui en résultent pourraient avoir un écart plus grand lorsqu’ils sont calculés à partir de données mises à l’échelle comparativement à ceux qui sont directement calculés à partir des résultats du MCM. Dans ce dernier cas, ce n’est pas la procédure de mise à l’échelle qui rend la projection plus incertaine, il s’agit plutôt d’une plus grande variabilité associée à une échelle spatiale plus haute.

Les ensembles de données de modèles individuels et tous les produits dérivés connexes, y compris les ensembles multimodèles, sont assujettis aux conditions d'utilisation (https://pcmdi.llnl.gov/CMIP6/TermsOfUse/TermsOfUse6-1.html) de l'organisation source.

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