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narclim-下一代气候模型数据 - adaptnsw
注意：1。由Access1-0和Access1-3 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCMS模拟至2100；由Canesm2 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCM模拟至2099年，这是因为Canesm2 GCM在Narclim1.5生产时未模拟2100。2。天气研究和预测（WRF）模型。3。关于排放场景（SRES）A2的特别报告是“商业 - 常常”方案。4。中度（RCP4.5）的代表性浓度途径（RCP）和很少的（RCP8.5）缓解。5。共享的社会经济途径（SSP）； SSP1-2.6和SSP3-7.0数据可从2024年获得，SSP2-4.5数据可在2025年提供。6。国家环境预测中心（NCEP）； ERA = ECMWF（欧洲中范围天气预报中心）重新分析临时（2015年）和ERA5（2020）。
分析未来的气候变化 - 蓝色 - 尼尔 -
摘要。气候变化已成为当今世界上最具威胁性的问题之一，其全球背景及其对环境和社会经济驱动力的反应。然而，不同的一般循环模型（GCM）和粗空间分辨率之间的巨大不确定性使得直接使用GCM的输出很难，尤其是在区域规模上可持续水管理的尤其是对降低降压技术的需求。This study aims (i) to evalu- ate the comparative performance of two widely used sta- tistical downscaling techniques, namely the Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and the Statistical Downscaling Model (SDSM), and (ii) to down- scale future climate scenarios of precipitation, maximum temperature ( T max ) and minimum temperature ( T min ) of the Upper Blue Nile River basin at finer空间和时间尺度适合进一步的水文影响研究。卡尔和验证结果表明，降尺度技术（LARS-WG和SDSM）均显示出可构成的综合和良好的模拟能力，可以模拟当前的局部气候变量。仅通过同样加权和变化的统计指数的权重进行进一步的定量和定性比较性能评估。评估结果表明，使用CANESM2 CMIP5 GCM的SDSM能够再现更准确的长期平均每月降水量，但Lars-WG在捕获整个数据范围内每天的极端事件和每日预启动的分布方面表现最佳。六个选定的多模型CMIP3 GCM，即HADCM3，GFDL-CM2.1，ECHAM5-OM，CCSM3，MRI-CGCM2.3.2和CSIRO-MK3 GCMS，用于降低缩放的气候