爬山很有挑战性。因此，为规划气候变化对山区植被和野生动物的影响提供最佳信息。山区的动植物物种如何受到气候变化的影响，这是一个复杂而难以理解的问题。
在《公共科学图书馆综合》中，密歇根州立大学(MSU)的科学家表明，在对未来山区植被和野生动物的潜在分布进行建模时，使用各种气候测量源可以提高对模型结果的信心，并为保护规划提供有用的指导。
山脉占世界陆地面积的四分之一，生物多样性丰富。它们是许多濒危或受威胁野生动物的家园，包括标志性的大熊猫。山区也有著名的复杂气候。他们的景观有小气候，各种空气循环模式和海拔，这些地方通常太远，没有很多天气和气候观测站。
了解气候变化如何影响野生动物栖息地对保护管理者来说非常重要。气候变化可能会使今天的野生动物保护区变得不那么友好，无法支持野生动物种群。“山区物种分布未来预测的不确定性”研究指出，致力于创建预测物种分布随时间变化的模型的大多数研究人员都使用了来自常规观测站的气候数据集。
MSU地理系和系统集成与可持续中心研究员唐颖指出，问题在于偏远山区的站网解决方案可能无法捕捉到山区复杂的气候，导致对未来物种分布的预测不确定。
为了更好地了解山区的气候模式，唐和她的同事研究了一个新编制的数据集，这是从卫星传感器收集的温度和降水的遥感测量数据。与传统的气候观测网络相比，这些测量具有更精细的分辨率和更连续的空间覆盖。他们模拟了未来中国西南山区竹种的分布，这对大熊猫的保护非常重要。
唐说，这两个数据集的结合可以更好地了解山区的生境适宜性。
处理起来也困难得多。唐和他的团队在地理教授朱莉温克勒(Julie Winkler)的指导下，花了两年时间进行了数百万次模拟，重新检查了基于传统气候数据集的早期预测，并烧掉了20TB的数据。
利用这两个截然不同的气候数据集，我们可以对两个气候数据集的预测中变化相似的竹种的未来预测更有把握，并估计这些预测变异种的不确定性水平。
“这些信息对保护规划非常有价值，可以做出详细而灵活的决策，”唐说。“在物种分布模型中使用多个气候数据集有助于确保山区的保护规划者能够获得最佳信息。”
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