一个高分辨率的、涵盖两千年的北美月度气候数据集（已进行降尺度处理）

《Scientific Data》：A high-resolution, two-millennium monthly downscaled climate dataset for North America

　　

摘要

长期区域气候预测对于验证和实施区域影响评估以及捕捉生态模型中的缓慢变化过程至关重要。地球系统模型（ESM）模拟是气候数据的主要来源，但其较低的分辨率、系统性偏差以及对不确定性的有限表征限制了其应用范围。在这里，我们介绍了DPastCliM-NA，这是一个经过偏差校正的高分辨率（0.2° × 0.2°）月度温度和降水重建数据集，涵盖了过去2000年的北美地区，并附带了明确的不确定性估计。该数据集是通过将MPI-ESM1.2-LR模拟结果与1875–2014年的GHCN-m观测数据集进行统计降尺度处理得到的。降尺度过程采用了主成分回归方法，并通过模型选择策略来防止过拟合。残差中的时空依赖性通过空间误差模型和自回归-移动平均过程得以体现。与原始ESM输出相比，这些重建结果在保留ESM所表示的长期气候趋势和变异性方面有了显著改进。