文献类型：期刊文献

中文题名：基于ETCCDI的中国极端气温指数栅格数据集研发及评估

英文题名：Development of Gridded Dataset of Extreme Temperature Index in China Based on ETCCDI

作者：陈秋沅[1,2];张宇[1,2];刘潇喻[2,3];练秦来[2,3];徐建军[1,4]

机构：[1]广东海洋大学,南海海洋气象研究院,湛江524088;[2]广东海洋大学,海洋与气象学院,近海海洋变化与灾害预警技术实验室,湛江524088;[3]广东海洋大学,陆架及深远海气候、资源与环境广东普通高校重点实验室,湛江524088;[4]广东海洋大学,深圳研究院,深圳518120

年份：2024

卷号：8

期号：1

起止页码：67

中文期刊名：全球变化数据学报（中英文）

外文期刊名：Journal of Global Change Data & Discovery

收录：CSCD_E2023_2024、CSCD

基金：国家自然科学基金(72293604,42130605);深圳市科技创新局(JCYJ20210324131810029)。

语种：中文

中文关键词：气候变化;ETCCDI;极端气候指数;SimmEX

外文关键词：climate change;ETCCDI;extreme climateindex;SimmEX

中文摘要：全球增暖背景下,极端天气和气候事件频发,为了统一不同国家和地区对极端气候事件的定义,世界气象组织(WMO)成立了气候变化检测和指数专家组(ETCCDI),给出了26个具有代表性的极端气温和降水指数,用于规范全球极端气候事件的研究。本文利用中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0),计算了中国区域16个ETCCDI定义的极端气温指数,包括最大日最高气温(TXx)、最小日最高气温(TXn)、最大日最低气温(TNx)、最小日最低气温(TNn)、暖昼百分比(TX90p)、冷昼百分比(TX10p)、暖夜百分比(TN90p)、冷夜百分比(TN10p)、夏日日数(SU)、热夜日数(TR)、冰冻日数(ID)、霜冻日数(FD)、持续暖日日数(WSDI)、持续冷日日数(CSDI)、气温日较差(DTR)和生长期长度(GSL)等。为方便不同学科领域研究者使用,本文采用角距离加权插值方法,将台站数据插值成空间分辨率为0.25°×0.25°的经纬网格数据,存储格式为.NetCDF,时间跨度为1961–2020年,时间分辨率为逐年或逐月,包含16个年数据文件和13个月数据文件,数据总量为1.43 GB,压缩后为353.0 MB。该数据集命名为SimmEX_1961-2020_1.0,可为各类极端气温事件的研究提供数据支撑,同时,在环境、经济、能源等领域也有着广泛的应用前景。

外文摘要：Extreme weather and climatic events are occurring frequently in the context of global warming.To unify the definitions of extreme climate events in different countries and regions,the World Meteorological Organization(WMO)established the Expert Group on Climate Change Detection and Index(ETCCDI),which provides 26 representative extreme temperature and precipitation indices to regulate research on global extreme climate events.This study used the Dataset of daily values of basic meteorological elements of national surface meteorological stations in China(V3.0)to calculate 16 extreme temperature indices defined by ETCCDI in the Chinese region,including the hottest day(TXx),coldest day(TXn),warmest night(TNx),coldest night(TNn),warm days(TX90p),cool days(TX10p),warm nights(TN90p),cool nights(TN10p),summer days(SU),tropical nights(TR),ice days(ID),frost days(FD),warm spell duration index(WSDI),cold spell duration index(CSDI),diurnal temperature range(DTR),and growing season length(GSL).For the convenience of researchers in different disciplinary fields,this study adopted the angular distance weighting(ADW)method to interpolate station data into a spatial resolution of 0.25°×0.25°longitude and latitude grid,stored in.Net CDF format from 1961 to 2020 and with an annual or monthly temporal resolution.The total data amount was 1.43 GB,compressed to 353.0 MB.This dataset was named Simm EX_1961-2020_1.0.In addition to providing data support for the study of various extreme temperature event characteristics,it also has broad application prospects in the fields of the environment,economy,and energy.