Ensembles de données à réduction d’échelle statistiques de la CMIP6
Les scénarios climatiques mis à l’échelle de manière statistique de la phase 5 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) sont également disponibles
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, maximales et moyennes, 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. Les listes complètes des deux types d’indices offerts se trouvent ici (Climdex) et ici (indices agroclimatiques).
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.
Pour accéder aux données et aux ressources faciles à utiliser pour l'adaptation au changement climatique, consultez le site DonnéesClimatiques.ca. Ce site utilise des données produites par Environnement et Changement climatique Canada.
Les données disponibles à télécharger sont à diverses résolutions :
- Résolution temporelle : échelles quotidiennes, mensuelles, saisonnières, annuelles et pluriannuelles
- Résolution spatiale : environ 10 km
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Télécharger des données de température et de précipitations
Il est possible de télécharger les extrants relatifs à la température et aux précipitations des modèles climatiques mondiaux (MCM) statistiquement mis à l’échelle (modèles individuels et ensembles de modèles) des scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthodes univariée (CanDCS-U6) et multivariée (CanDCS-M6) de la CMIP6.
Veuillez consulter les notes techniques pour de plus amples renseignements.
Il faut noter que les ensembles CanDCS-U6 et CanDCS-M6 sont identiques à ceux offerts par le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC).
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Télécharger les indices climatiques extrêmes
Il est possible de télécharger deux types d’indices fondés sur les extrants relatifs à la température et aux précipitations des modèles climatiques mondiaux (MCM) statistiquement mis à l’échelle; ils peuvent provenir de modèles individuels ou d’ensembles de modèles (voir le menu déroulant ci-dessus).
Veuillez consulter les notes techniques et le tableau des définitions des indices Climdex produits par le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC), ainsi que les notes techniques et le tableau des définitions des indices agroclimatiques produits par Environnement et Changement climatique Canada (ECCC).
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Notes techniques sur la méthode statistique de réduction d’échelle
Les scénarios climatiques à échelle statistiquement réduite de la CMIP6, appelés scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode univariée de la CMIP6 (CanDCS-U6) et scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode multivariée de la CMIP6 (CanDCS-M6), sont respectivement fondés sur la procédure de correction des biais et analogues construits avec cartographie des quantiles, version 2 (BCCAQv2) et la méthode multivariée de correction des biais à N dimensions (MBCn). 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).
Prédicteurs pour la réduction d'échelle statistique
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