CMIP及MACA v2氣候數據介紹
CMIP5是什麼
氣候模型比較項目（Climate Model Intercomparison Project，CMIP）是一個分析和比較全球氣候模型的框架，以更好地瞭解現在和預測未來的氣候變化。全球氣候模型（Global Climate Models，GCMs）是一種模擬全球和區域尺度氣候過程的氣候模型，包括大氣和海洋的總體環流及其與陸地的相互作用、輻射通量、雲過程以及包括水文和生物反饋在內的陸地表面過程。CMIP5項目的第五階段是目前最應用廣泛的CMIP項目，包含了來自世界各國40多個全球氣候模型的數據。
MACA v2是什麼
由於CMIP模型是全球性的，因此通常數據爲100-300公里的粗分辨率。多變量自適應構建類比（Multivariate Adaptive Constructed Analogs，MACA）是一種統計方法，用於將粗分辨率的全球氣候模型數據降尺度到更高的空間分辨率。MACA降尺度方法從CMIP5中提取20個GCM，並將其降尺度到4公里或6公里分辨率的數據，MACA v2 Metdata數據的分辨率爲4公里。其數據變量包括溫度、降水、溼度、下行短波太陽輻射以及東風和北風。並且還提供了1950-2005年的歷史時期數據和2006-2100年的未來情景模擬數據。
數據降尺度的意義
降尺度是指通過提高大範圍、大像素（100-300公里）數據的空間分辨率，使其成爲像素較小、覆蓋較小的數據（1-50公里）。降尺度過程通常也可以消除模擬GCM氣候和現實世界氣候之間的偏差（通常稱爲偏差校正）。降尺度使我們能夠在更精細的空間尺度上得到未來氣候預測，更能代表一個區域的氣候，因此更適用於區域尺度的應用。例如，在流域尺度上識別預測的水文變化比直接從全球環流模型產出中識別這些預測更爲合適。總體而言，降尺度使數據在地方和區域一級更加有用。 
Climate Toolbox
氣候工具箱是一個收集了大約20個網絡工具，使用戶能夠可視化過去和未來預測的氣候、農業、野火和水文數據。https://climatetoolbox.org/
