CMIP6数据处理方法与典型案例分析
国际耦合模式比较计划进入新的阶段——第六阶段（CMIP6），这将为气候变化研究领域提供更丰富的全球气候模式数据。相比于 CMIP5，CMIP6 模式有两个主要的特点：一是 CMIP6 考虑的过程更为复杂，很多模式实现了大气化学过程的双向耦合；二是大气和海洋模式的分辨率显著提高，其中大气模式的最高水平分辨率可达到全球25km。除此，CMIP5 的 RCP 情景只考虑了未来100年达到稳定CO2浓度以及相应辐射强迫的目标，并没有针对特定的社会发展路径，而CMIP6中的新的共享社会经济路径充分考虑了这一点，提供了更加多样化的排放情景，可以对减缓适应研究以及区域气候预估提供更加合理的模拟结果，因此在很大程度上弥补了CMIP5中RCP情景的不足。
在国际耦合模式比较计划中，GCM 为构建气候变化提供了全球大尺度的信息，但是在针对区域尺度开展气候研究时，相对较低的分辨率信息对区域气候变化预估产生较大偏差.降尺度方法在将大尺度信息转化为区域尺度上发挥着重要作用，包括动力降尺度、统计降尺度以及二者相结合的方法等。
CMIP6月数据（500G+）
包含变量：温压湿风辐射降水
包含情景：historical、ssp126、ssp245、ssp370、ssp585
CMIP6日数据（1.8T+）
包含变量：温压湿风辐射降水
包含情景：historical、ssp126、ssp245、ssp370、ssp585
全球VIPPHEN物候数据（40G+）
时间：1981-2014，年数据
空间分辨率：5.6km
ERA5-LAND陆面再分析数据（5T左右）
时间：1951.1.1-2021.12.31 时间分辨率：hourly
空间分辨率：0.1°（等角lonlat投影+wgs84）
包含11个变量：温度、气压、辐射、蒸发、降水、湿度【详情见数据说明文件】
数据获取方式查看链接：
