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Updated: Jan 18, 2026

Using Generative Art to Convey Past and Future Climate Transitions
Published on: March 31, 2023
Un conjunto de datos global completo de índices de calor de alta resolución de 1950 a 2024
Abdul Malik1, Sateesh Masabathini1, Mohsin Ahmed Shaikh2
1Climate Change Center, King Abdullah University of Science and Technology, Jeddah, Saudi Arabia.
Un nuevo conjunto de datos Comprehensive Heat Indices (CHI) proporciona datos de estrés por calor por hora y de alta resolución de 1950-2024. Este recurso ayuda a comprender y mitigar los impactos de las olas de calor cada vez más intensas en las poblaciones vulnerables y los riesgos climáticos.
Área de la Ciencia:
- Ciencias Ambientales
- Ciencias Climáticas
- Salud Pública
Sus antecedentes:
- Las temperaturas globales están aumentando, lo que lleva a olas de calor más intensas y frecuentes.
- Las poblaciones vulnerables, especialmente en comunidades de bajos ingresos, se ven afectadas de manera desproporcionada por el calor extremo.
- Los datos de alta resolución son cruciales para evaluar los impactos de las olas de calor en la productividad laboral, la salud pública y el riesgo climático.
Objetivo del estudio:
- Presentar el conjunto de datos Comprehensive Heat Indices (CHI), un novedoso conjunto de datos por hora de alta resolución.
- Proporcionar una perspectiva a largo plazo sobre las tendencias espaciales y temporales en el estrés por calor.
- Apoyar la investigación de impacto climático y la planificación de la adaptación.
Principales métodos:
- Se utilizaron los reanálisis ERA5 y ERA5-Land para derivar el conjunto de datos.
- Se generó un conjunto de datos por hora de alta resolución (0.1° × 0.1°) que abarca desde 1950 hasta 2024.
- Se incluyeron trece índices de estrés por calor, como el índice de estrés por calor letal (Ls), la temperatura de bulbo húmedo y el índice climático térmico universal.
Principales resultados:
- El conjunto de datos CHI ofrece una visión única y a largo plazo de las tendencias globales del estrés por calor.
- Los umbrales de Ls están empíricamente relacionados con la mortalidad, lo que permite la identificación de eventos de calor potencialmente mortales.
- El conjunto de datos es sensible a la humedad, la radiación y el viento, lo que respalda aplicaciones en interiores y exteriores.
Conclusiones:
- El conjunto de datos CHI es un recurso crítico para comprender y abordar los impactos del calor extremo.
- Son posibles mejores evaluaciones del estrés por calor en regiones agrícolas debido a la sensibilidad de Ls a la humedad del suelo.
- El conjunto de datos es vital para informar las estrategias de adaptación climática y las intervenciones de salud pública.
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