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在各种SSP-RCP情景下10个动物属的高分辨率全球分布预测,2021-2100

Yang Lan ¹, Xiao Wu ¹, Meng Xu ²

¹School of Economics and Management, Beihang University, Beijing, 100191, China.
²College of Environmental Sciences and Engineering, Peking University, Beijing, 100871, China. xumeng1007@pku.edu.cn.
³State Key Laboratory of Mineral Deposit Research, School of Earth Sciences and Engineering, Nanjing University, Nanjing, 210023, China.
⁴College of Humanities and Development Studies, China Agricultural University, Beijing, 100083, China.
⁵College of International Development and Global Agriculture, China Agricultural University, Beijing, 100083, China.
⁶Satellite Application Center for Ecology and Environment, Ministry of Ecology and Environment, Beijing, 100094, China.
⁷Key Laboratory of Satellite Remote Sensing, Ministry of Ecology and Environment, Beijing, 100094, China.
⁸Institute of Land Surface System and Sustainable Development, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing, 100091, China.
⁹College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing, 100193, China.
¹⁰Department of Civil and Environmental Engieering, Imperial College London, SW7 2AZ, London, UK.
¹¹Centre for Environmental Policy, Imperial College London, London, SW7 1NE, UK.
¹²School of Economics and Management, Beihang University, Beijing, 100191, China. xieyangdaisy@buaa.edu.cn.
¹³Laboratory for Low-carbon Intelligent Governance, Beihang University, Beijing, 100191, China. xieyangdaisy@buaa.edu.cn.

⁰School of Economics and Management, Beihang University, Beijing, 100191, China.

Scientific Data +

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2025年八月22日

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概括

气候变化将大大改变全球动物的分布. 这一高分辨率数据集预测了动物种群在各种情况下的发生情况,有助于保护和风险管理工作.

科学领域

生态学
气候变化生物学
生物多样性信息学

背景情况

动物是生态重要哺乳动物, 影响生态系统, 农业和公共健康.
了解气候变化对物种分布的影响对于保护和管理至关重要.
预测模型对于预测未来的生态变化至关重要.

研究的目的

为了呈现GridScopeRodents,一个全球,高分辨率的动物属分布的数据集.
在多种气候变化场景下,模拟 2021 年至 2100 年的动物分布变化.
为生物多样性,农业和疾病生态研究提供资源.

主要方法

使用最大率 (MaxEnt) 算法进行物种分布建模 (SDM).
采用了10个动物属和环境变量的全球发生数据.
在四个共享社会经济路径-代表性度路径 (SSP-RCP) 场景下,以1/12度的空间分辨率 (~10公里) 预测分布.

主要成果

为10个动物属生成高分辨率的全球分布预测.
包括四个SSP-RCP场景 (SSP126,SSP245,SSP370,SSP585) 和10个全球气候模型 (GCM) 的预测.
提供2021年至2100年的20年间隔数据.

结论

对于研究气候变化对动物种群的影响,
该数据集支持生物多样性保护,入侵物种,农业可持续性和疾病生态学的研究.
公开的GeoTIFF数据有助于广泛的科学获取和应用.