WorldClim – источник данных для экологического моделирования и ГИС

Эта страница является черновиком статьи.

Описание набора климатических данных для экологического моделирования на основе информации с официального сайта проекта WorldClim

Введение

WorldClim – набор климатических данных (минимальная, максимальная и средняя ежемесячная температура, осадки, высота н.у.м., набор из 19 производных биоклиматических характеристик, а также данные о климатах прошлого и будущего. Данные покрывают всю поверхность суши (за исключением Антарктиды) и доступны для получения в разных форматах и с различным пространственным разрешением вплоть до 30 arcsec, что примерно соответствует 1 км².

Текущая версия данных 1.4 (3-й выпуск).

Источники и методика подготовки данных

В качестве входных данных были использованы различные источники:

• Обобщены данные глобальных климатических баз, таких как Global Historical Climatology Network (GHCN), Международной продовольственной организации (FAO), международной метеорологической организации (WMO), международного центра тропического сельского хозяйства (CIAT), региональной сети гидрометеорологических данных Южной, Центральной Америки и Карибского моря (R-HYdronet), региональных метеорологических баз Австралии, Новой Зеландии, стран Северной Европы, Эквадора, Перу и многих других.
• Модель рельефа SRTM загрубленная до 30 arcsec (1 км).

Использовались данные только с тех метеостанций, для которых ряд измерений составлял не менее 10 лет. Для метеостанций с которых имелся достаточный временной ряд данных средние климатические показатели были посчитаны на интервале с 1960 по 1990 годы. В некоторых случаях мы расширили временной диапазон данных (1950-2000), например для станций где ряд измерений был недостаточно продолжительным (Амазония) или для станций, прекративших измерения (Конго). За основу были взяты более качественные данным из GHCN, но впоследствии к ним были присовокуплены данные из дополнительных метеорологических баз. Многие дополнительные базы не имели информации за какой период времени рассчитывались средние метеорологические параметры. Тем не менее, эти данные все равно были включены для достижения лучшего пространственного разрешения, основываясь на предположении, что в основном эти базы также опираются на временной промежуток с 1950 по 2000 годы. Кроме того, мы считаем, что невключение этих данных приведет к более серьезным пространственным ошибкам, чем неучет эффекта изменения климата за последние 50 лет.

После отсева станций в чьих рядах измерений наблюдалось большое количество ошибок мы получили 47 554 станции с данными об осадках, 22 542 станции с данными о средней температуре и 14 835 станций с данными о минимальной и максимальной температурах (см. иллюстрации ниже).

Расположение метеостанций имеющих данные об осадках

Расположение метеостанций имеющих данные о средних температурах

Расположение метеостанций имеющих данные о диапазонах температур

Интерполяция данных

Для интерполяции зашумленных многомерных данных был использован (thin-plate smoothing spline algorithm) реализованный в программном пакете ANUSPLIN

Особенности процесса загрубления (аггрегации) данных

Оригинальные данные имеют размерность 30 сек, остальные получены путем загрубления исходных осреднением значений смежных ячеек. При этом ячейки с отсутствующими данными игнорировались. Т.е. при агригировании ячеек расположенных на суше и ячеек расположенных на водных объектах (где данные отсутствуют), результирующая ячейка представляет из себя усредненное значение всех ячеек имеющих данные. Т.о. были расчитаны усредненные данные для месячных осадков, минимальной, максимальной и средней температры. Биоклиматические характеристики были рассчитаны по этим агрегированным данным.

Подготовка данных о климатах прошлого и будущего

Прогнозные данные WorldClim получены с помощью относительно простой методики :

1. Вначале расчитывается относительное или абсолютное изменение минимальной температуры в июне по двум точкам: температуре в доиндустриальную эпоху и температуре в базовый промежуток времени (1960-1990). Затем основываясь на данных двух точках производится интерполяция на будущее, например на период 2050-2080 гг. При этом делается допущение, что изменения климата достаточно постоянны в пространстве.
2. Данные высокого разрешения о климатических изменениях пересчитываются с помощью данных о текущем климате, это т.н. "калибровка". Важно понимать, что климатическая модель не очень хорошо предсказывает современный климат и, т.о., мы не можем напрямую сравнивать современный и предсказанный климат.

Описание климатических данных

Современные климатические характеристики

http://www.worldclim.org/current

BioClim

Биоклиматические показатели являются производными от данных о среднемесячных температурах и осадках. Эти переменные часто используются при моделелировании экологических ниш, например, при использовании таких алгоритмов как GARP и BIOCLIM (Простой пример разбирается в статье [gis-lab.info/qa/openmodeller-intro.html Начало работы с openModeller].

Прогнозные климатические модели

IPCC3

http://www.worldclim.org/futdown.htm

IPCC4

http://ccafs-climate.org/

Климатические реконструкции прошедших эпох

http://www.worldclim.org/past

Метаданные

http://www.worldclim.org/formats

Ограничения на использование

Данные бесплатны для академического и другого некоммерческого использования. Распространение или коммерческое использование не допускается без предварительного разрешения.

Типы данных и размерность

Доступны следующие данные:

Обозначение	Название	Размерность	Дополнительная информация
TMEAN	средняя ежемесячная температура	(°C * 10)	Включает 12 слоев данных - по одному на каждый месяц
TMIN	минимальная ежемесячная температура	(°C * 10)	Включает 12 слоев данных - по одному на каждый месяц
TMAX	максимальная ежемесячная температура	(°C * 10)	Включает 12 слоев данных - по одному на каждый месяц
PREC	среднемесячные осадки	мм	Включает 12 слоев данных - по одному на каждый месяц
BIO	биоклиматические характеристики (BioClim), производные от tmean, tmin, tmax and prec. см. подробнее.	-	Включает 19 слоев данных
ALT	высота над уровнем моря	м

Помните, что температурные данные представлены в формате ºС*10. Т.е. значение ячейки растра равное 231 означает 23.1ºС. Это сделано для того, чтобы сократить размер скачиваемых файлов.

Форматы файлов

Данные доступны в 3-х форматах:

1. Generic grids (BIL) - двоичный последовательный файл, содержащий 2-битные целые числа, импортируемый во многие ГИС. Каждый слой состоит из 2-х файлов - собственно файла данных (*.BIL) и сопровождающего описательного файла, содержащего информацию о географической привязке и описание данных (*.HDR) В некоторых случаях прилагаются еще фалы заголовков для DIVA-GIS (*.GRD и *.RDC). В случае, если при импорте данных BIL вы получили слишком большие значения и не получили отрицательных значений, скорее всего значения были неправильно интерпретированы как целочисленные без знака (unsigned integers) Скачать
2. ESRI grid - для работы в ArcMap, ArcInfo (с модулем GRID) и ArcView (с модулем Spatial Analyst). Скачать
3. GeoTIFF - в виде тайлов 30*30 градусов с пространственным разрешением 30 сек можно получить здесь.

Имена файлов

Название ZIP-архива составлено по следующей форме:

X_R_F.ZIP

Где:

• X - обозначение переменной (TMEAN, TMIN, TMAX, PREC, BIO, ALT)
• R - отображает пространственное разрешение даных (10m, 5m, 2_5m, 30s)
• F - формат данных (BIL или ESRI grid)

Например файл с названием TMIN_5m_BIL.ZIP содержит информацию о средних температурах, имеет разрешение 5 минут и сохранен в формате BIL.

Система координат

Географическая система координат. Датум: WGS84.

Пространственное разрешение

Доступны 4 варианта пространственного разрешения:

• 30 секунд (0.93 x 0.93 = 0.86 км² на экваторе)
• 2.5 минут
• 5 минут
• 10 минут (18.6 x 18.6 = 344 км² на экваторе)

Получение данных

Импорт данных WorldClim в различные ГИС

http://pvanb.wordpress.com/2010/02/06/importing-worldclim-climate-bil-datalayers-in-grass-gis/

Ссылки по теме

• Официальный сайт проекта WorldClim
• Hijmans, R.J., S.E. Cameron, J.L. Parra, P.G. Jones and A. Jarvis, 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25: 1965-1978.