| Titre | A long-term, 1-km resolution daily meteorological dataset for modeling and mapping permafrost in Canada |
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| Auteur | Zhang, Y ; Qian,
B; Hong, G |
| Source | Atmosphere vol. 11, issue 12, 1363, 2020 p. 1-27, https://doi.org/10.3390/atmos11121363  Accès ouvert |
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| Année | 2020 |
| Séries alt. | Ressources naturelles Canada, Contribution externe 20200726 |
| Éditeur | MDPI |
| Document | publication en série |
| Lang. | anglais |
| DOI | https://doi.org/10.3390/atmos11121363 |
| Media | en ligne; numérique |
| Formats | pdf; html |
| Province | Canada; Colombie-Britannique; Alberta; Saskatchewan; Manitoba; Ontario; Québec; Nouveau-Brunswick; Nouvelle-Écosse; Île-du-Prince-Édouard; Terre-Neuve-et-Labrador; Territoires du Nord-Ouest; Yukon;
Nunavut; Canada |
| SNRC | 1; 2; 3; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 20; 21; 22; 23; 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30; 31; 32; 33; 34; 35; 36; 37; 38; 39; 40; 41; 42; 43; 44; 45; 46; 47; 48; 49; 52; 53; 54; 55; 56; 57; 58; 59; 62; 63; 64; 65;
66; 67; 68; 69; 72; 73; 74; 75; 76; 77; 78; 79; 82; 83; 84; 85; 86; 87; 88; 89; 92; 93; 94; 95; 96; 97; 98; 99; 102; 103; 104; 105; 106; 107; 114O; 114P; 115; 116; 117; 120; 340; 560 |
| Lat/Long OENS | -141.0000 -50.0000 90.0000 41.7500 |
| Sujets | Holocène; pergélisol; météorologie; effets climatiques; établissement de modèles; techniques de cartographie; corrélation; Changement climatique; dégel du pergélisol; Méthodologie; géophysique; géologie
des dépôts meubles/géomorphologie; Nature et environnement; Sciences et technologie; Phanérozoïque; Cénozoïque; Quaternaire |
| Illustrations | séries chronologiques; croquis cartographiques; profils; graphiques; graphique à barres; tableaux |
| Programme | Centre canadien de télédétection Méthodes et applications optiques |
| Diffusé | 2020 12 16 |
| Résumé | (disponible en anglais seulement)
Climate warming is causing permafrost thaw and there is an urgent need to understand the spatial distribution of permafrost and its potential changes with
climate. This study developed a long-term (1901-2100), 1-km resolution daily meteorological dataset (Met1km) for modeling and mapping permafrost at high spatial resolutions in Canada. Met1km includes eight climate variables (daily minimum, maximum,
and mean air temperatures, precipitation, vapor pressure, wind speed, solar radiation, and downward longwave radiation) and is suitable to drive process-based permafrost and other land-surface models. Met1km was developed based on four coarser
gridded meteorological datasets for the historical period. Future values were developed using the output of a new Canadian regional climate model under medium-low and high emission scenarios. These datasets were downscaled to 1-km resolution using
the re-baselining method based on the WorldClim2 dataset as spatial templates. We assessed Met1km by comparing it to climate station observations across Canada and a gridded monthly anomaly time-series dataset. The accuracy of Met1km is similar to or
better than the four coarser gridded datasets. The errors in long-term averages and average seasonal patterns are small. The error occurs mainly in day-to-day fluctuations, thus the error decreases significantly when averaged over 5 to 10 days.
Met1km, as a data generating system, is relatively small in data volume, flexible to use, and easy to update when new or improved source datasets are available. The method can also be used to generate similar datasets for other regions, even for the
entire global landmass. |
| Sommaire | (Résumé en langage clair et simple, non publié)
Le réchauffement climatique provoque le dégel du pergélisol, et il est nécessaire de comprendre la distribution spatiale du pergélisol et ses
changements potentiels avec le climat. Cette étude a développé un ensemble de données météorologiques quotidiennes à long terme (1901 - 2100) et à résolution de 1 km, appelé Met1km, pour la modélisation et la cartographie du pergélisol à haute
résolution spatiale au Canada. Met1km comprend huit variables climatiques (les températures quotidiennes minimales, maximales et moyennes de l'air, les précipitations, la pression de vapeur, la vitesse du vent, le rayonnement solaire et le
rayonnement à grande longueur d'onde descendante) et convient pour alimenter les modèles de pergélisol et d'autres analyses d'impact climatique. Met1km a été développé sur la base de quatre ensembles de données météorologiques à grille plus grossière
pour la période historique. Les valeurs futures ont été développées en utilisant la sortie d'un nouveau modèle climatique régional canadien dans le cadre de scénarios d'émissions moyennes à faibles et élevées. Ces ensembles de données ont été réduits
à une résolution de 1 km en utilisant un ensemble de données mensuelles moyennes sur 31 ans à résolution de 1 km comme modèles spatiaux. Nous avons évalué Met1km en le comparant aux observations des stations climatiques à travers le Canada et à un
ensemble de données chronologiques mensuelles maillées. La précision de Met1km est similaire ou supérieure à celle des quatre ensembles de données à grille plus grossière. Les erreurs dans les moyennes à long terme et les modèles saisonniers moyens
sont faibles. L'erreur se produit principalement dans les fluctuations journalières, ainsi l'erreur diminue de manière significative lorsqu'on fait la moyenne sur 5 à 10 jours. Met1km, en tant que système de génération de données, est relativement
petit en volume de données, flexible à utiliser, et facile à mettre à jour lorsque des jeux de données sources nouveaux ou améliorés sont disponibles. La méthode peut également être utilisée pour générer des ensembles de données similaires pour
d'autres régions, voire pour l'ensemble de la masse continentale mondiale. |
| GEOSCAN ID | 328114 |
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