青藏高原过去千年(1000-2000AD)、年分辨率2°空间分辨率气温场数据集(距平值)。本数据集通过古气候数据同化方法产生,同化的模型算子是MPI-ESM-P,观测数据为396条年分辨率的代用资料,同化方法为集合平方根滤波算法(EnSRF)。同化重建的气温场和气温观测资料、代用资料重建的气温具有很好的一致性(平均相关系数>0.6,p-value<0.01)。数据可为研究过去千年青藏高原尺度和区域尺度气温变化提供高质量的基础数据。
2022-01-19
北半球过去千年(1000-2000 AD)、年分辨率、2°空间分辨率气温场数据集(距平值)。本数据集通过古气候数据同化方法产生,同化的模型算子是MPI-ESM-P,观测数据为396条年分辨率的代用资料,同化方法为集合平方根滤波算法(EnSRF)。同化重建的气温场和气温观测资料、代用资料重建的气温具有很好的一致性(平均相关系数>0.6, p-value < 0.01)。数据可为研究过去千年北半球尺度和区域尺度气温变化提供高质量的基础数据。
2021-01-09
使用的气候模式是由英国气象局与英国大学联合开发的快速海- 气耦合模式( FAMOUS). FAMOUS模式中的大气模式水平分辨率为5°×7.5°, 垂直方向有11层; 海洋模式的水平分辨率为2.5°×3.75°, 垂直方向有20层. 大气和海洋每天耦合一次, 无通量调整. 试验包括晚始新世(LE, ~40Ma BP,试验名称orog_40ma_4xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc)和现代(PD, ~0Ma BP,试验名称orog_0ma_4xCO2_sea_3d_**100yr_mean.nc)两组.海陆分布数据主要取自全球海岸线基础数据集(缩写为Gplates, 网址为http://www.gplates.org/), LE试验中对欧洲和亚洲地区参考一些区域地质证据(如Popov等, 2006)进行了适当修正. 对于古地形和古海深主要利用某些地质时期已有的重建结果(Herold等, 2008;Huber和Goldner, 2012), 并参考大量发表的文献进行了综合重建(Liu等, 2017). 重建的地形主要考虑了极地、落基山、安第斯山、青藏高原及其周边山地. LE中主要修正了落基山 (Fan和Carrapa, 2014)和青藏高原(例如, Wang等, 2014; Ding等, 2014; Rowley和Currie, 2006; DeCelles等, 2007; Polissar等, 2009)古地形. 在重建青藏高原古地形时还考虑了其古纬度的变化(Besse等, 1984; Chatterjee等, 2013; Wei等, 2013). 同时, 参考新生代大气CO2变化(Beerling和Royer, 2011), 试验LE中大气CO2浓度取为工业革命前的4倍,试验PD中大气CO2浓度取工业革命前值。所有试验都被积分了1000年,使用了每个试验最后100年的平均结果。
2019-12-16
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