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多种RCP-SSP组合下中国沿海地面相对海平面变化和海岸洪水模拟结果

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国家青藏高原科学数据中心2023-03-27 更新2024-03-01 收录
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https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/1a59b1c0-983a-4eec-bb4a-f6ffc2970517
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资源简介:
数据来源https://doi.org/10.1038/s41467-022-34525-w。通过DIVA模型建模评估获得包含中国沿海不同岸段的相对海平面上升值及组成成分;结合多种气候情景(RCP情景)与人为因素情景(SSP情景、沉降情景、设防情景),定量评估了2010-2100年海平面变化下极值水位对中国土地面积、人口和资产暴露与风险。3种RCP-SSPs组合分别RCP 2.6-SSP1,RCP 4.5-SSP2,RCP 8.5-SSP5。通过不同情景选取和组合,可以对比分析孕灾环境和人为因素变化对评估结果的影响程度。评估结果可为政策制定者提供基础的整体风险信息,并划定沿海高风险区域,定量评估海岸带适应措施的影响。

Data source: https://doi.org/10.1038/s41467-022-34525-w. Relative sea level rise values and their components for different coastal segments along China's coast were obtained through modeling and assessment using the DIVA model. Combining multiple climate scenarios (RCP scenarios) and anthropogenic scenarios including SSP scenarios, subsidence scenarios, and defense scenarios, we quantitatively assessed the exposure and risk of extreme water levels to China's land area, population, and assets under sea level changes from 2010 to 2100. Three RCP-SSP combinations were adopted: RCP 2.6-SSP1, RCP 4.5-SSP2, and RCP 8.5-SSP5. By selecting and combining different scenarios, the influence degrees of disaster-prone environments and anthropogenic factor changes on the assessment results can be comparatively analyzed. The assessment results can provide basic overall risk information for policymakers, delineate high-risk coastal areas, and quantitatively evaluate the impacts of coastal adaptation measures.
提供机构:
方佳毅
创建时间:
2023-03-24
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集基于DIVA模型,模拟了2010-210年中国沿海地区在三种RCP-SSP组合(RCP 2.6-SSP1、RCP 4.5-SSP2、RCP 8.5-SSP5)下的相对海平面变化和海岸洪水风险,定量评估了极值水位对土地面积、人口和资产的暴露与风险。数据集时间分辨率为10-100年,数据大小为6.42 MB,旨在通过对比不同情景,分析气候和人为因素对沿海灾害的影响,为政策制定者提供整体风险信息和高风险区域识别依据。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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