日ごとの気温は、高くなったり低くなったりします。平方キロメートル)、気温の値は各セルの中でも変動します。山は寒く、盆地は暑くなります。気候変数によって、このデータを絞り込みます。これらの変数が関与するデータセットの質にはばらつきがあり、偏りやエラーの原因となります。改良したデータを作成するプロセスは「ダウンスケーリング」と呼びます。気象データをダウンスケールすると、データ内のエラーを制御できなくなります。ほとんどの場所については、モデルの精度を把握する方法はありません。データセットのダウンスケールにおいて特に困難になります。補助データの品質は国によって異なるからです。プロジェクトを保存します。レイヤーを作成したので、次に変化を比較して視覚化します。各レイヤーのシンボルの範囲はそれぞれに異なります。同じ色であっても、同じ気温を表すわけではありません。ラスターを視覚的に比較するには、両方のレイヤーが同じ範囲を持つようシンボルを変更します。この範囲には、両方のレイヤーのすべての気温値が含まれます。すると、特定の色が各レイヤーで同じ気温を表現できるようになります。両方のレイヤーの気温の全範囲を網羅するラスターを作成します。このラスターはシンボル表示でしか必要ないため、気温値の場所は重要ではありません。データセットを作成します。ツールを検索し、開きます。「RCP_85_Desired_Symbology」と入力します。次に、データセットの最小値と最大値を設定します。レイヤーの最大値と最小値を含める必要があります。「-55.99」と入力します。「35.99」と入力します。これらの値の範囲は、実際の最小値と最大値の範囲よりも大きくなります。レイヤーの正確な最小値と最大値を使用した場合、出力データセットで値の全範囲が示されない可能性があります。レイヤーとまったく同じにする必要があります。