Ensembles multimodèles CMIP5 de projections de température

Ensembles multimodèles CMIP5 de projections de température Des ensembles multimodèles de températures moyennes (°C) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir des projections de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de températures moyennes mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100. Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques. 2022-02-22 Environnement et Changement climatique Canada ec.ccds.info-info.dscc.ec@canada.ca Nature et environnementSciences et technologieprojections; climat; changement climatique; percentiles; ensembles; modèle climatique; température; CMIP5Temps et climatFournir des services et des produits d'information sur le climatApprofondir les connaissances scientifiques et formuler de nouvelles méthodes de recherche le climat et le changement climatiqueInternationaleClimatChangement climatique Voir le dépôt de donnéesHTML https://dd.weather.gc.ca/climate/cmip5 Voir le dépôt de donnéesHTML https://dd.meteo.gc.ca/climate/cmip5 Visualiseur de données climatiquesHTML https://climate-viewer.canada.ca/climate-maps.html Visualiseur de données climatiquesHTML https://visualiseur-climatique.canada.ca/cartes-climatiques.html Outil d’extraction de donnees climatiquesHTML https://climate-change.canada.ca/climate-data/#/cmip5-data GeoMet WMS (EN)WMS https://geo.weather.gc.ca/geomet-climate?service=WMS&version=1.3.0&request=GetCapabilities GeoMet WMS (FR)WMS https://geo.weather.gc.ca/geomet-climate?lang=fr&service=WMS&version=1.3.0&request=GetCapabilities GeoMet WCS (EN)GeoTIF https://geo.weather.gc.ca/geomet-climate?service=WCS&version=2.0.1&request=GetCapabilities GeoMet WCS (FR)GeoTIF https://geo.weather.gc.ca/geomet-climate?lang=fr&service=WCS&version=2.0.1&request=GetCapabilities Données et scénarios climatiques canadiens ENNetCDF https://climate-scenarios.canada.ca/index.php?page=main Données et scénarios climatiques canadiens FRNetCDF https://scenarios-climatiques.canada.ca/index.php?page=main Data Collection MethodologyPDF http://data.ec.gc.ca/data/climate/scientificknowledge/cmip5-multi-model-ensembles-of-temperature-projections/CMIP5_-_READ_ME_Technical_Doc_EN.pdf Data Collection MethodologyPDF http://data.ec.gc.ca/data/climate/scientificknowledge/cmip5-multi-model-ensembles-of-temperature-projections/CMIP5_-_READ_ME_Technical_Doc_FR.pdf Voir le Dépôt de données d'ECCC (Anglais)HTML http://data.ec.gc.ca/data/climate/scientificknowledge/cmip5-multi-model-ensembles-of-temperature-projections Voir le Dépôt de données d'ECCC (Français)HTML http://data.ec.gc.ca/data/climate/scientificknowledge/cmip5-multi-model-ensembles-of-temperature-projections?lang=fr

Des ensembles multimodèles de températures moyennes (°C) ont été générés pour la période 1901-2100 à partir des projections de 29 modèles climatiques mondiaux de la phase 5 du Projet d’intercomparaison des modèles couplés (CMIP5). Plus précisément, les 5e, 25e, 50e, 75e et 95e percentiles des ensembles de températures moyennes mensuels, saisonniers et annuels sont accessibles pour la période historique 1901-2005 et pour les scénarios d’émissions RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 couvrant la période 2006-2100.

Remarque : Les projections peuvent varier d’un modèle climatique à l’autre en raison des différences dans la façon de représenter les processus du système terrestre. Toutefois, il a été démontré dans la littérature scientifique récente que l’utilisation d’une méthode faisant intervenir des ensembles multimodèles permettrait vraisemblablement d’obtenir de meilleurs résultats en matière de projection des changements climatiques.

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