东非统计降尺度气候数据集(1961-2005年)

对于世界许多地区，当前的气候变化预测仅能从全球气候模型（GCMs）获得，其空间分辨率较粗，不能直接用于区域和地方尺度的风险评估和适应研究。风险评估研究需要高分辨率的气候数据来驱动风险评估模型。为了克服这一数据挑战，我们利用从埃塞俄比亚国家气象局和国际数据库获得的 211 个站的观测日数据，生成了针对埃塞俄比亚、肯尼亚和坦桑尼亚的站点气候预测（降水量和最高及最低气温）。此外，还使用了从国家环境预测中心再分析数据（1961–2005）和第二代加拿大地球系统模型（CanESM2，1961–2100）中推导出的 26 个大规模气候变量。通过建立大规模和地方尺度气候变量之间的统计关系，统计降尺度模型（SDSM）被用于生成所需的高分辨率气候预测。 预测因子被分析超过 16458 次，我们为当前（1961–2005）和未来（2006–2100，在 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 下）的气候提供了 20 个集合。