ClimaAtmos项目中历史校准数据的获取与处理
背景介绍
在气候建模领域，历史校准数据对于模型验证和参数调整至关重要。CliMA/ClimaAtmos项目需要获取1979年至今的月平均再分析数据，用于模型校准工作。这些数据将存储在sampo系统中，并创建为ClimaArtifact，供后续研究使用。
数据需求分析
项目需要两类关键数据产品：
- 月平均再分析数据
- 按日小时平均的月平均数据(即每月每个小时的平均值)
数据分辨率要求为1度或相近分辨率，包含多个关键气象变量：
表面通量变量
- 平均表面感热通量(SHF)
- 平均表面潜热通量(LHF)
- 短波向上辐射(SW_u)：通过向下短波辐射和净短波辐射计算得到
- 长波向上辐射(LW_u)：通过向下长波辐射和净长波辐射计算得到
大气变量
- 总水汽含量：虽然不用于校准，但有助于模型输出比较
径流数据
- 平均地表径流率
- 平均地下径流率
数据处理方案
数据获取后将分为两个部分存储：
- 大气校准数据文件
- 陆地校准数据文件
其中表面通量变量是两个系统共用的，将存储在陆地数据文件中。这种分离存储方案既考虑了数据使用的便利性，又保持了系统的模块化设计。
技术实现要点
- 数据来源：ECMWF再分析数据集
- 时间范围：1979年至今
- 空间分辨率：约1度
- 时间分辨率：月平均和按小时平均的月数据
- 存储格式：GRIB格式参数
应用价值
这些校准数据将为ClimaAtmos项目提供：
- 模型参数校准基准
- 模型输出验证参考
- 长期气候趋势分析基础
- 不同时间尺度(月、日小时)的模型性能评估
通过系统性地收集和处理这些历史数据，项目团队能够更准确地进行气候模型开发和验证工作，提高模型预测的可靠性和精度。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
