Puis-je accéder aux données Worldclim 2.1 CMIP6 en résolution de 30 secondes ?

Comment télécharger les données de cmip6 ?

Les archives complètes des résultats de CMIP6 sont disponibles pour la recherche et le téléchargement via l’un des portails suivants : USA, PCMDI/LLNL (Californie) – https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/ France, IPSL – https://esgf-node.ipsl.upmc.fr/search/cmip6-ipsl/
 

Que sont les données de WorldClim ?

WorldClim est un ensemble de couches climatiques mondiales (grilles climatiques) avec une résolution spatiale d’environ 1 kilomètre carré. Les données peuvent être utilisées pour la cartographie et la modélisation spatiale dans un SIG ou avec d’autres programmes informatiques.
 

Comment citer World Clim ?

Citation : Fick, S.E. et R.J. Hijmans, 2017. WorldClim 2 : nouvelles surfaces climatiques à résolution spatiale de 1 km pour les zones terrestres mondiales.

Comment puis-je télécharger WorldClim ?

Télécharger les données WorldClim Allez sur http://www.worldclim.org/ et suivez les liens vers le jeu de données qui vous intéresse. Dans cet exemple, nous utilisons les données climatiques mondiales actuelles, nous suivrons donc le lien « Current » (http://www.worldclim.org/current/ ).

CMIP6 est-il meilleur que CMIP5 ?

Pour la comparaison individuelle, GFDL-ESM CMIP6 a donné de bons résultats dans presque toutes les variables. Les valeurs KGE de la MME médiane pour les deux CMIP étaient meilleures que la MME moyenne pour toutes les variables, sauf pour les précipitations. Dans le même temps, tant la moyenne que la médiane de MME CMIP6 étaient supérieures à CMIP5 dans toutes les variables.
 

Comment télécharger les données du CRU ?

Les données du CRU sont disponibles au format NetCDF. Les fichiers NetCDF des données CRU peuvent être téléchargés via le navigateur de données pour un jeu de données donné en sélectionnant le fichier « . nc » ou en utilisant le Web Processing Service (WPS) et en sélectionnant WPS comme format de sortie.
 

CMIP5 est-il un MCG ?

CMIP5 implique 20 groupes de recherche en modélisation climatique dans le monde entier avec 40 MCG. Les résultats de CMIP5 comprennent des simulations climatiques historiques pour les années 1850-2005 et des projections climatiques à court terme (jusqu’à environ 2035) et à long terme (jusqu’à 2100 et au-delà) en considérant 4 voies de concentration représentatives (RCP).
 

Qu’est-ce qu’une donnée climatique maillée ?

Le NOAA Monthly U.S. Climate Gridded Dataset (NClimGrid) se compose de quatre variables climatiques dérivées du jeu de données GHCN-D : température maximale, température minimale, température moyenne et précipitations. Chaque fichier fournit des valeurs mensuelles dans une grille de 5×5 lat/lon pour la zone continentale des États-Unis.

Que sont les données CMIP5 ?

La cinquième phase du projet de comparaison de modèles couplés (CMIP5), coordonné par le Programme mondial de recherche sur le climat (PMRC), a produit un ensemble de données multimodèles conçu pour faire progresser nos connaissances sur le climat, sa variabilité et son évolution grâce à l’application de modèles mondiaux du système climatique (Taylor et al. 2012).

Comment puis-je télécharger les données climatiques de chelsa ?

Les téléchargements sont fournis via notre serveur de téléchargement. Vous pouvez y télécharger tous les fichiers manuellement, ou utiliser Cyberduck ou WGET pour télécharger des fichiers en masse. La documentation technique comprenant une description des différents ensembles de données, des variables disponibles et des différentes unités peut également être consultée ici.

Que sont les données CMIP6 ?

CMIP6 représente une expansion substantielle par rapport à CMIP5, en termes de nombre de groupes de modélisation participants, de nombre de scénarios futurs examinés et de nombre d’expériences différentes menées. L’objectif du CMIP est de générer un ensemble de simulations standard que chaque modèle exécutera.
 

Comment télécharger les données ERA5 en Python ?

Utilisez la fonction  » View MARS request  » – cela vous aidera à construire votre propre script Python de l’API CDS pour récupérer les données via l’API CDS. Exemple : Télécharger les données d’analyse au niveau du modèle ERA5 (température) dans la représentation native des harmoniques sphériques au format GRIB. #!/usr/bin/env python import cdsapi c = cdsapi.