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当前生态研究聚焦气候对物种分布的影响，为解决缺乏历史与未来一致生物气候变量数据集问题，研究人员基于 70 个偏差校正的 GCM-RCM 模拟，生成 26 个欧洲生物气候变量。该成果有助于减少物种分布建模偏差，意义重大。
在全球气候变化的大背景下，物种分布正受到前所未有的影响。生态学家们一直致力于揭示气候与物种分布之间的关系，以便更好地预测物种的未来走向，为生物多样性保护和生态系统管理提供科学依据。然而，在这个探索过程中，他们遇到了一个棘手的问题：现有的全球生物气候变量数据虽然丰富，但存在着诸多缺陷。许多数据在历史和未来时期的计算方法不一致，像常用的 WorldClim 数据，其历史时期基于网格化站点数据与遥感产品，而未来投影则依赖 CMIP6 GCMs，这就导致了数据偏差，严重影响了后续研究的准确性 。而且，不同数据来源的空间和时间分辨率参差不齐，难以满足高精度研究的需求。因此，构建一个高质量、一致性强的生物气候变量数据集迫在眉睫。
来自德国亥姆霍兹环境研究中心（Helmholtz-Centre for Environmental Research - UFZ）等机构的研究人员，肩负着攻克这一难题的使命，开展了一项极具意义的研究。他们成功构建了 BioVars 数据集，包含 1971 - 2000 年的历史数据以及 2021 - 2098 年的预测数据，涵盖 26 个生物气候变量。这一成果发表在《Scientific Data》上，为生态研究领域带来了新的曙光。
研究人员运用了多种关键技术方法。首先，他们以区域气候模拟数据为基础，这些数据来自 EURO-CORDEX 和 ReKlies-DE 的区域化 CMIP5 模拟，并在亥姆霍兹倡议（HI-CAM）框架内进行了偏差校正和空间分解。在偏差校正时，使用了趋势保留的 ISIMIP3BASD 方法，以 E-OBS 数据为参考；空间分解则借助外部漂移克里金法（External Drift Kriging），将分辨率从 0.11° 提升到 0.03125°。此外，利用 Python 的 xclim、xarray 等包进行生物气候变量计算和数据处理 。
下面来看看具体的研究结果：
- 数据来源与处理：研究采用了 70 个有效的 HI-CAM EURO-CORDEX CMIP5 气候模拟实现，这些实现可分为 RCP 2.6、4.5 和 8.5 三种情景 。模拟数据空间分辨率为 0.11°（12.5 km），经过偏差校正和空间分解后，分辨率达到 0.03125°（3 km）。
- 生物气候变量计算：参考 ANUCLIM 和 WorldClim 变量以及相关文献，选取并计算了 26 个生物气候变量，如平均温度（BioVar1）、昼夜温差（BioVar2）、等温性（BioVar3）等 。计算时以 1 年为时间采样周期，涵盖 1971 - 2000 年的历史时期和 2021 - 2098 年的预测时期。
- 集合统计计算：在历史时期，提取每个实现的第 5、50 和 95 百分位数来代表该时期。在预测时期，针对每个 RCP 情景，提取所有实现的相应百分位数以反映变化；同时，也按时期提取每个实现的百分位数，为用户提供更多选择 。
- 数据记录：数据集存储于 Zenodo 仓库，包含按不同时期和 RCP 情景分类的 tar.gz 文件，文件内为 26 个生物气候变量的相关数据 。
- 技术验证：通过与 E-OBS 数据对比，发现无降水相关的生物气候变量与 E-OBS 数据的 R2 值较高；部分极端事件变量与 E-OBS 数据一致性较低，可能与 E-OBS 数据在某些地区的站点密度低有关。使用 WorldClim 数据验证部分变量，结果表明部分变量验证效果较好，但也存在因提取方法不同导致 RMSE 值较高的情况 。
研究结论表明，BioVars 数据集为研究欧洲生物气候提供了可靠的数据支持。其历史和预测数据基于相同模拟数据，减少了偏差，在物种分布建模等方面具有重要应用价值。不过，由于 E-OBS 数据站点覆盖的问题，在部分地区可能存在不确定性 。但总体而言，该研究成果为生态学家们深入研究气候与物种分布的关系提供了有力工具，有助于更准确地预测物种分布变化，为生物多样性保护和生态系统可持续发展提供科学依据，推动了生态研究领域的发展。
