CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)是国际耦合模式比较计划的英文缩写。近些年来，CMIP逐渐发展成为以“推动模式发展和增进对地球气候系统的科学理解”为目标的庞大计划。CMIP6是CMIP计划实施20多年来参与的模式数量最多、设计的科学试验最为完善、所提供的模拟数据最为庞大的一次。
CMIP6凝练出七大迫切需要解决的、并有望在未来5-10年取得显著进步的科学问题，包括：
根据以上问题着重于回答以下三大科学问题：
CMIP6的试验设计包括三个层次。
DECK试验
第一层，DECK试验：这是最为核心的试验，DECK的含义是气候诊断、评估和描述（Diagnostic, Evaluation and Characterization of Klima;Klima为Climate的希腊语)。DECK试验是CMIP计划的“准入证”，任何气候模式只要完成DECK试验并把数据国际共享，即可称参加了CMIP计划。
DECK包含了4组基准试验,分别是AMIP试验、工业革命前参照试验（piControl)、4倍CO2突增试验（abrupt-4xCO2)、CO2浓度每年增加1%的强迫试验（1pctCO2）。
AMIP和piControl试验是评估大气模式和耦合模式性能的基础,也是其他CMIP6试验的基准。 AMIP试验利用1979年以来的观测海温和海冰作为边界条件来驱动大气环流模式。 piControl试验是把外强迫（温室气体、太阳辐射、气溶胶、土地利用等）维持在1850年的水平下驱动全球耦合模式进行500年以上的长期积分。
abrupt-4xCO2和1pctCO2试验是从piControl试验的某个时间点开始启动，在理想二氧化碳强迫下的气候变化敏感性试验。 abrupt-4xCO2试验通过与piControl比较，用来研究二氧化碳的辐射强迫以及估算平衡态气候敏感度。 1pctCO2试验用来估计在海洋热吸收下的瞬态气候响应，若利用含有碳循环的地球系统模式来完成该组试验,则可以估算累计碳排放的瞬态气候响应。
历史气候模拟试验
第二层，历史气候模拟试验（Historical)：它是CMIP6的“准入证”,任何气候模式只要完成了该试验并把数据国际共享,即可称参加了CMIP6计划。
Historical试验也从piControl试验的某个时间点启动，在基于观测的、随时间变化的各种外强迫驱动下进行1850年以来的历史气候模拟。该试验用来评估模式对气候变化的模拟能力，包括气候变率的大小和百年尺度的趋势，还被用来分析气候模式的辐射强迫和敏感性与观测记录的一致性；同时，它与piControl试验一道是进行气候变化检测归因的参考基准试验。
数值试验
第三层，模式比较子计划：环绕上述两级核心试验,在最外层是CMIP6批准的MIPs,总计有23个,其中19个MIPs计划有自己专门设计的数值试验。具体计划列表如下
happy科研公众号曾经介绍了3个比较计划：情景模式比较计划（ScenarioMIP）、年代际气候预测计划（DCPP）、高分辨率模式比较计划（HighResMIP），感兴趣的移步：
总结来自于happy科研
总算到了今天的重头戏了，就是如何使用python高效便捷的下载数据。 要用到的就是acccmip6，官网链接：https://github.com/TaufiqHassan/acccmip6
安装acccmip6模块
目前应该只支持Linux系统
查看可下载的模式
目前已有102个模型的输出结果可下载了：
数据搜索
所有搜索都可以使用，该命令需在命令行模式下输入，具体包含下面几个参数：
具体使用示例如下： acccmip6 -o S -m MIROC6 -v vas -f mon -r atmos
下载数据
下载数据的命令都以开头，后面添加参数,具体如下：
具体使用示例如下： acccmip6 -o D -e hist-piNTCF -v vas -m MIROC6
网络上有很多开放的数据，比如再分析数据，台风路径数据，AQI数据，遥感影像数据，探空数据，各城市历年的温压湿风等数据。手动下载这些数据非常繁琐耗时，幸好大部分数据可以直接通过api，ftp还有爬虫等方式进行下载。 大家可以参与讨论，说说你有什么高效获取数据的方式，也可以说说你想下载哪些数据，后面也会根据留言内容继续推出一些数据自动下载的文章。
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