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Ensembles de données à réduction d’échelle statistiques de la CMIP6

Accédez aux résultats statistiquement réduits à l’échelle pour des modèles climatiques de la phase 6 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP6). Les prédicteurs pour la réduction d'échelle statistique et les notes techniques sont aussi disponibles.

Qu’est-ce que la réduction d’échelle? La réduction d’échelle est une méthode qui permet de fournir les données de sortie d’un modèle climatique mondial (MCM) à une résolution spatiale plus fine. Pensez à une vidéo à basse résolution, où il est impossible de voir les détails puisque chaque image est composée d’un faible nombre de gros pixels. La vidéo à haute résolution, elle, permet d’observer le moindre détail des gens et du paysage puisque chaque image est composée de nombreux petits pixels. La réduction d’échelle fonctionne selon un principe semblable : une grille basse résolution composée de quelques gros pixels est convertie en une grille haute résolution faite de nombreux petits pixels. La conversion à une plus haute résolution nous permet de distinguer plus de détails dans l’image ou, dans le cas des modèles, de faire des projections climatiques plus détaillées dans l’espace. Toutefois, il est important de noter qu’une projection mise à l’échelle n’est pas nécessairement meilleure ou plus précise; son utilité vient plutôt du fait qu’elle permet de fournir des informations à une échelle plus pratique pour de nombreuses applications.

Il existe deux méthodes pour réduire l’échelle des données de sortie des modèles climatiques : la réduction statistique et la réduction dynamique. Dans la réduction dynamique, un modèle climatique régional (MCR) fournit des projections à une résolution plus élevée pour une région précise tandis qu’un modèle climatique mondial fournit les données d’entrée et les facteurs du monde extérieur aux limites de cette région. Dans la réduction statistique, comme ici, on dérive une relation statistique entre les données de sortie à une échelle grossière du modèle climatique mondial et les données historiques locales des stations météorologiques afin de produire des projections à plus haute résolution.

Quels ensembles de données sont accessibles? Le premier menu déroulant, ci-dessous, renferme un lien permettant d’accéder aux projections à réduction d’échelle statistique des températures minimales et maximales et des précipitations totales. Les projections suivent les scénarios utilisés dans la phase 6 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP6), c’est-à-dire les voies socioéconomiques partagées (SSP), qui constituent des scénarios de rechange sur la façon dont le monde pourrait évoluer, et la façon dont les émissions de gaz à effet de serre pourraient changer, au cours du siècle à venir.

Le deuxième menu déroulant renferme un lien permettant de télécharger des indices climatiques à réduction d’échelle statistique. Un indice est une valeur quantitative calculée à partir d’ensembles de données climatiques et qui présente des renseignements plus ciblés sur les températures et les précipitations. Certains exemples d’indices climatiques sont le jour le plus chaud de chaque année et le jour le plus sec de chaque année. Vous trouverez ici la liste complète des indices.

De plus, des liens au bas de la page mènent aux prédicteurs quotidiens de la CMIP6. Un prédicteur est une donnée de sortie d’un modèle climatique mondial servant à la réduction d’échelle statistique décrite ci-dessus. Des ensembles de données d’observation, servant eux aussi à la réduction d’échelle statistique, sont également fournis. Au total, les utilisateurs capables d’effectuer leur propre réduction d’échelle statistique disposent de 26 prédicteurs pour le faire.

Les données disponibles à télécharger sont à diverses résolutions :

  • Résolution temporelle : variables climatiques à l'échelle quotidienne
  • Résolution spatiale : environ 10 km
  • Télécharger des données de température et de précipitations

    Les températures et les précipitations propres aux modèles climatiques mondiaux (MCM) mis à l’échelle de manière statistique, appelés Scénarios canadiens mis à l’échelle de manière statistique – Méthode à une variable du CMIP6 (CanDCS-U6), peuvent être téléchargées.

    Veuillez consulter les notes techniques pour de plus amples renseignements.

    De plus, veuillez noter que l’ensemble de données CanDSC-U6 est le même que celui offert par le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) (en anglais seulement).

  • Télécharger les indices climatiques extrêmes

    Téléchargement des indices climatiques mis à l’échelle de manière statistique

    Télécharger la sortie multimodèle à échelle statistiquement réduite des indices climatiques au format NetCDF.

    Veuillez consulter les notes techniques et les définitions pour plus de précisions.

  • Notes techniques sur la méthode statistique de réduction d’échelle

    Les scénarios climatiques mis à l’échelle de manière statistique du CMIP6, appelés Scénarios canadiens mis à l’échelle de manière statistique – Méthode à une variable du CMIP6 (CanDCS-U6), reposent sur la méthode Bias Correction/Constructed Analogues with Quantile Mapping version 2 (BCCAQv2) [analogues avec correction de justesse et cartographie des quantiles, version 2]. Veuillez consulter les notes techniques pour de plus amples renseignements.

    Veuillez consulter le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC) pour obtenir des ensembles de données mis à l’échelle de manière statistique reposant sur d’autres méthodes de réduction d’échelle, comme la méthode de correction de justesse et de désagrégation spatiale (BCSD) et la méthode des analogues avec correction de justesse et cartographie des quantiles (BCCAQ).

    Veuillez noter que l’ensemble de données CanDSC-U6 est le même que celui offert par le PCIC (en anglais seulement).

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