在全球气候变化背景下,极端气候事件频发,对生态环境和人类社会造成了极大的影响。特别是复合型极端气候事件的发生,如气温上升、局部干旱和高温威胁还可能导致春季霜冻的风险增加,给农业生产带来复合连锁效应。研究极端气候事件对准确...在全球气候变化背景下,极端气候事件频发,对生态环境和人类社会造成了极大的影响。特别是复合型极端气候事件的发生,如气温上升、局部干旱和高温威胁还可能导致春季霜冻的风险增加,给农业生产带来复合连锁效应。研究极端气候事件对准确、定量地预测和防范灾害性天气事件,保护生态环境和人民生命财产安全至关重要。然而,由于现有的极端气候指标数据集时空分辨率较低,限制了区域极端气候的影响和评估研究。本研究基于中国地面气象要素驱动数据集(CMFD)和中国近地表气温数据集(CDAT),利用R语言程序包climdex.pcic计算得到了中国1979-2018年0.1°极端气候指标数据集CECID(China Extreme Climate Index Dataset),数据集涵盖了27项极端气候指标。本数据集与现有的极端气候指标数据集HadEX3、CEI_0p25和CECID_0p25相比,除了与时间跨度有关的指标外,大多数指标(如霜冻日数FD、热夜日数TR、中雨日数R10mm、年降水量PRCPTOT)的相关系数在0.7以上,确保了数据的可靠性;其次,数据集的空间分辨率0.1°,明显高于其他同类中国或全球范围的数据集;再次,研究采用的公里级气温与降水数据集,相较于基于站点数据得到的极端气候数据集,在原始数据源上更为可靠;最后,相较于已发布的特定区域数据集,本研究生产的数据集以中国为研究区,可用于中国极端气候发生特征及其对生态系统的影响研究,对防灾减灾、气候变化评估等领域具有实用价值和意义。展开更多
文摘在全球气候变化背景下,极端气候事件频发,对生态环境和人类社会造成了极大的影响。特别是复合型极端气候事件的发生,如气温上升、局部干旱和高温威胁还可能导致春季霜冻的风险增加,给农业生产带来复合连锁效应。研究极端气候事件对准确、定量地预测和防范灾害性天气事件,保护生态环境和人民生命财产安全至关重要。然而,由于现有的极端气候指标数据集时空分辨率较低,限制了区域极端气候的影响和评估研究。本研究基于中国地面气象要素驱动数据集(CMFD)和中国近地表气温数据集(CDAT),利用R语言程序包climdex.pcic计算得到了中国1979-2018年0.1°极端气候指标数据集CECID(China Extreme Climate Index Dataset),数据集涵盖了27项极端气候指标。本数据集与现有的极端气候指标数据集HadEX3、CEI_0p25和CECID_0p25相比,除了与时间跨度有关的指标外,大多数指标(如霜冻日数FD、热夜日数TR、中雨日数R10mm、年降水量PRCPTOT)的相关系数在0.7以上,确保了数据的可靠性;其次,数据集的空间分辨率0.1°,明显高于其他同类中国或全球范围的数据集;再次,研究采用的公里级气温与降水数据集,相较于基于站点数据得到的极端气候数据集,在原始数据源上更为可靠;最后,相较于已发布的特定区域数据集,本研究生产的数据集以中国为研究区,可用于中国极端气候发生特征及其对生态系统的影响研究,对防灾减灾、气候变化评估等领域具有实用价值和意义。
