Ensemble de données météorologiques quotidiennes d’une résolution de 1 km recueillies à long terme pour la modélisation et la cartographie du pergélisol au Canada

© 2020, les auteurs. Licencié MDPI, Bâle, Suisse. Le réchauffement climatique est à l’origine d'un dégel du pergélisol, et il est urgent de comprendre la répartition spatiale du pergélisol et les changements possibles en fonction du climat. Dans le cadre de cette étude, nous avons élaboré un ensemble de données météorologiques quotidiennes à long terme (1901–2100) à une résolution de 1 km (Met1km) pour la modélisation et la cartographie du pergélisol à haute résolution spatiale au Canada. L'ensemble Met1km comprend huit variables climatiques (températures atmosphériques quotidiennes minimale, maximale et moyenne, précipitations, pression de vapeur, vitesse du vent, rayonnement solaire et flux descendant des rayonnements de grande longueur d’onde) et convient à la modélisation du pergélisol et à d’autres modèles de surface terrestre. Met1km a été élaboré à partir de quatre ensembles de données météorologiques maillées plus grossièrement pour la période historique. Les valeurs futures ont été établies à l’aide des résultats d’un nouveau modèle climatique régional canadien et selon des scénarios d’émissions moyennes-faibles ou élevées. Ces ensembles de données ont été réduits à une résolution de 1 km à l’aide de la méthode de redéfinition des bases fondée sur l’ensemble de données WorldClim2 comme modèles spatiaux. Nous avons évalué Met1km en la comparant aux observations des stations climatiques du Canada et à un ensemble de données maillées chronologiques mensuelles d’anomalies. L’exactitude de Met1km est semblable ou supérieure à celle des quatre ensembles de données maillées plus grossières. Les erreurs dans les moyennes à long terme et les tendances saisonnières moyennes sont faibles. L’erreur était principalement associée aux fluctuations quotidiennes, de sorte que l’erreur diminuait considérablement lorsqu'une moyenne était établie sur 5 à 10 jours. Met1km, en tant que système de génération de données, est relativement peu volumineux, souple d’utilisation et facile à mettre à jour lorsque des ensembles de données nouvelles ou améliorées sont disponibles. La méthode peut également être utilisée pour générer des ensembles de données similaires pour d’autres régions, même pour l’ensemble du territoire mondial.