A dataset of high-resolution climate change projections over South America with bias correction

• Published in: Derbyana Vol. 45
• Main Authors: Da Silva Tavares, Priscila, Lopes Pilotto, Isabel, Chan Chou, Sin, Aires Souza, Saulo, Maria Garcia Fonseca, Leila, José Chagas, Diego
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Instituto de Pesquisas Ambientais - SIMA 25.09.2024
• Subjects: Cumulative distribution frequency; Empirical quantile mapping; Eta model; Regional climate model
• ISSN: 2764-1465; 2764-1465
• DOI: 10.69469/derb.v45.821

Accurate and detailed datasets are crucial for assessing climate change impacts. Regional climate models provide high-resolution simulations and are key tools but often exhibit systematic biases. Therefore, this paper presents a dataset derived from bias-corrected Eta regional model simulations and projections driven by four global CMIP5 models. The correction applied to daily precipitation, potential evapotranspiration, actual evapotranspiration, and 2-m air temperature, was conducted on a 0.2° x 0.2° grid over South America. The dataset covers two periods: 1976-2005 (baseline) and 2006-2099 (future) under RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. Empirical quantile mapping was used to adjust the Eta model outputs to better match observational data. This method modified the accumulated probability curves of the Eta model outputs to align with observational curves for both baseline and future climates. Two observational datasets were used for correction and evaluation. The new dataset shows that bias correction significantly reduced the errors in the Eta simulations, especially for the frequent values of precipitation, potential evapotranspiration, and 2-m temperature, and also corrected the annual cycle and frequency distribution of these variables, approaching the observations. The pattern of extreme precipitation indices from the bias-corrected Eta dataset also reduced error. Bias correction was applied to future projections. The comparison against the raw Eta dataset showed that the trends of changes were preserved, but in general, the peaks of the changes were smoothed. As in the raw Eta dataset, the RCP8.5 scenario showed a higher change rate than RCP4.5. This work also revealed the large uncertainty of the observational dataset; some of the remaining errors after the bias correction were mostly due to differences between the two correction and evaluation observational datasets. The described dataset is freely available from the CNPq LattesData repository at the following link: https://doi.org/10.57810/lattesdata/WAVGSL.  Los conjuntos de datos precisos y detallados son cruciales para evaluar los impactos del cambio climático. Los modelos climáticos regionales proporcionan simulaciones de alta resolución y son herramientas esenciales, pero a menudo presentan sesgos sistemáticos. En este contexto, el artículo presenta un conjunto de datos derivado de simulaciones y proyecciones del modelo regional Eta con sesgo corregido, acoplado a cuatro modelos globales del CMIP5. La corrección se aplicó a la precipitación diaria, la evapotranspiración potencial, la evapotranspiración real y la temperatura del aire a 2 m en una rejilla regular de 0,2° x 0,2° sobre América del Sur. El conjunto de datos cubre dos períodos: 1976-2005 (período de referencia) y 2006-2099 (período del clima futuro) bajo los escenarios RCP4.5 y RCP8.5. El método utilizado para la reducción de sesgo consiste en el mapeo cuantílico empírico, que compara las curvas de probabilidad acumulada entre las variables observadas y las simuladas por el modelo climático, tanto para el clima presente como para las proyecciones del clima futuro. El método asume que los errores sistemáticos se reducen al ajustar las curvas de distribución de las simulaciones para coincidir con el mismo nivel de frecuencia de las observaciones. Se emplearon dos conjuntos de datos observacionales distintos: uno para la etapa de corrección y otro para la etapa de evaluación. El conjunto de datos corregido revela una reducción sustancial de los errores en las simulaciones del modelo Eta, particularmente para los valores más frecuentes de precipitación, evapotranspiración potencial y temperatura a 2 metros. La corrección mejoró la representación del ciclo anual y la distribución de frecuencia de estas variables, acercándolas a las observaciones. La corrección de sesgo también contribuyó a la reducción de errores en la representación de los índices de extremos de precipitación. La corrección de sesgo se aplicó a las proyecciones futuras. La comparación con el conjunto de datos bruto de Eta (sin corrección) mostró que las tendencias de cambio se preservaron, pero en general, los picos de cambio se suavizaron. Al igual que en el conjunto de datos bruto de Eta, el escenario RCP8.5 mostró una tasa de cambio mayor que el RCP4.5. Este trabajo también reveló una gran incertidumbre en el conjunto de datos observacionales; algunos de los errores restantes después de la corrección de sesgo se debieron principalmente a diferencias entre los dos conjuntos de datos observacionales utilizados para la corrección y la evaluación. El conjunto de datos descrito está disponible gratuitamente en el repositorio LattesData del CNPq en el siguiente enlace: https://doi.org/10.57810/lattesdata/WAVGSL.  Conjuntos de dados precisos e detalhados são cruciais para avaliar os impactos das mudanças climáticas. Modelos climáticos regionais fornecem simulações de alta resolução e são ferramentas essenciais, mas frequentemente exibem vieses sistemáticos. Assim, este artigo apresenta um conjunto de dados derivado de simulações e projeções do modelo regional Eta com viés corrigido, aninhado a quatro modelos globais do CMIP5. A correção foi aplicada à precipitação diária, evapotranspiração potencial, evapotranspiração real e temperatura do ar de 2 m em ponto de grade regular de 0,2° x 0,2° sobre a América do Sul. O conjunto de dados abrange dois períodos: 1976-2005 (período de referência) e 2006-2099 (período do clima futuro) sob os cenários RCP4.5 e RCP8.5. O método utilizado para redução de viés consiste no mapeamento quantil empírico, que compara as curvas de probabilidade acumulada entre as variáveis observadas e as simuladas pelo modelo climático, tanto para o clima presente quanto para as projeções do clima futuro. O método pressupõe que os erros sistemáticos são reduzidos pelo deslocamento das curvas de distribuição das simulações para o mesmo nível de frequência das observações. Foram empregados dois conjuntos de dados observacionais distintos: um para a etapa de correção e outro para a etapa de avaliação. O conjunto de dados corrigido revela uma redução substancial dos erros nas simulações do modelo Eta, particularmente para os valores mais frequentes de precipitação, evapotranspiração potencial e temperatura a 2 metros. A correção melhorou a representação do ciclo anual e a distribuição de frequência dessas variáveis, aproximando-os das observações. A correção de viés contribuiu também para redução dos erros na representação dos índices de extremos de precipitação. A correção de viés foi aplicada às projeções futuras. A comparação com o conjunto de dados Eta bruto (sem correção) mostrou que as tendências das mudanças foram preservadas, mas, em geral, os picos das mudanças foram suavizados. Assim como no conjunto de dados Eta bruto, o cenário RCP8.5 mostrou uma taxa de mudança maior do que o RCP4.5. Este trabalho também revelou uma grande incerteza do conjunto de dados observacionais; alguns dos erros restantes após a correção de viés foram principalmente devido a diferenças entre os dois conjuntos de dados observacionais de correção e avaliação. O conjunto de dados descrito está disponível gratuitamente no repositório LattesData do CNPq no seguinte link: https://doi.org/10.57810/lattesdata/WAVGSL.