爱尔兰BioClim数据集，用于观测和未来气候预测

摘要

生物气候变量是生态学、地理学、环境科学和区域规划等学科中不可或缺的指标。虽然像WorldClim和CHELSA这样的全球数据集提供了气候信息，但由于缺乏针对特定区域的数据集，人们无法捕捉到细尺度的气候变化，而这对于区域分析至关重要。“Translate”项目通过为爱尔兰提供高分辨率（约1公里）的观测和预测气候数据，填补了这一空白，从而能够生成特定区域的生物气候变量。观测数据集是通过使用质量控制方法对国家级气象站的数据进行插值处理而获得的。该项目采用基于集合的方法，利用约200个区域气候模型（RCM）的模拟结果，生成了在不同代表性浓度路径（RCP 2.6、4.5和8.5）以及多个时间周期内的百分位数预测（第10、50和90百分位数）。这些百分位数代表了多种可能的气候情景，有助于进行不确定性评估。项目采用了三种互补的方法：全集合方法、特定时期方法和特定情景方法，分别适用于不同的RCP和时间段。观测数据集和全集合数据集各包含57个GeoTIFF文件，同时还提供了针对特定时期和情景的分析结果。