CAPSTONE-CAE
收藏资源简介：
本数据集为台湾大学CAE Capstone课程使用的台湾气候数据集，原始数据来自台湾气候变迁推估信息与调适知识平台（TCCIP）。数据集将原始逐年CSV文件转换为Zarr格式，并通过STAC目录进行描述，支持远程访问而不需下载全部数据。数据集包含三个主要部分：1）网格化观测日数据（Gridded_Historical_Daily_Data）：地面测站内插的0.01°分辨率日数据，覆盖1960-2024年，变量包括降水（pr）、平均温（tas_mean）、最低温（tas_min）、最高温（tas_max），总大小8.3 GB；2）AR6统计降尺度日数据（AR6_SD_Daily）：0.05°分辨率，1960-2100年，相同四个变量，每个情境约0.95 GB，包含SSP126、SSP245、SSP370、SSP585四个共享社会经济路径，模式为TaiESM1；3）AR6气候变迁关键指标（AR6_Climate_Change_Key_Indices）：年值数据，包含22个ETCCDI定义的极端气候指标（如txx、tnn、rx1day、prcptot、cdd、sdii等），每个情境约9 MB。坐标系统为EPSG:4326，网格中心点坐标，缺值以NaN表示（原始CSV中-99.9）。适用任务包括气候数据分析、偏差校正、降尺度研究、极端气候指标计算等。使用时需注意：坐标轴非等距（含离岛导致跳格），建议取最近点后验证实际坐标；AR6日数据无闰日（141年×365天），观测数据含闰日，时间对齐时需处理闰日偏移。
This dataset is a Taiwan climate dataset used in the CAE Capstone course at National Taiwan University, with original data from the Taiwan Climate Change Projection Information and Adaptation Knowledge Platform (TCCIP). The dataset converts original yearly CSV files into Zarr format and describes them via a STAC catalog, enabling remote access without downloading all data. It consists of three main parts: 1) Gridded Historical Daily Data: 0.01° resolution daily data interpolated from ground stations, covering 1960-2024, with variables including precipitation (pr), mean temperature (tas_mean), minimum temperature (tas_min), and maximum temperature (tas_max), total size 8.3 GB; 2) AR6 Statistical Downscaling Daily Data (AR6_SD_Daily): 0.05° resolution, 1960-2100, same four variables, each scenario approximately 0.95 GB, including four Shared Socioeconomic Pathways (SSP126, SSP245, SSP370, SSP585) with model TaiESM1; 3) AR6 Climate Change Key Indices: annual data, containing 22 ETCCDI-defined extreme climate indices (e.g., txx, tnn, rx1day, prcptot, cdd, sdii), each scenario about 9 MB. The coordinate system is EPSG:4326 with grid center coordinates; missing values are represented as NaN (originally -99.9 in CSV). Applicable tasks include climate data analysis, bias correction, downscaling research, and extreme climate index calculation. Usage notes: the coordinate axes are non-equidistant (due to offshore islands causing jumps), it is recommended to take the nearest point and verify actual coordinates; AR6 daily data has no leap days (141 years × 365 days), while observational data includes leap days, so time alignment requires handling leap day offsets.
数据集概述
本数据集为CAE Capstone 气候数据集，由台湾大学CAE Capstone课程整理，主要面向台湾地区的气候研究。原始数据来自TCCIP（台湾气候变化推估信息与调适知识平台，NCDR），经格式转换后以 Zarr 格式存储，并使用 STAC 目录进行描述，便于用户在不下载完整数据的前提下进行数据检索与读取。
- 许可协议：其他（TCCIP使用条款），须遵循 TCCIP规范
- 语言：中文
- 标签：climate、taiwan、tccip、stac、zarr、cmip6
数据内容
| 数据集/项目 | 内容 | 网格 | 时间范围 | 变量 | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
TCCIP_Gridded_Historical_Daily_Data → Gridded_Historical_Daily_Data |
网格化观测日资料V2（地面测站插值） | 0.01°，345 × 243 | 1960-01-01 至 2024-12-31（23,742天） | pr, tas_mean, tas_min, tas_max |
8.3 GB |
TCCIP_AR6_Data → AR6_SD_Daily |
AR6 统计降尺度日资料 | 0.05°，72 × 53 | 1960-01-01 至 2100-12-31（51,465天） | pr, tas_mean, tas_min, tas_max |
每情境约 0.95 GB |
TCCIP_AR6_Data → AR6_Climate_Change_Key_Indices |
AR6 气候变化关键指标（年值） | 0.05°，72 × 53 | 1960 至 2100（141年） | 22个ETCCDI式指标（txx, tnn, rx1day, prcptot, cdd, sdii等） |
每情境约 9 MB |
- 两个AR6项目各有4个情境资产：
ssp126/ssp245/ssp370/ssp585，目前模式仅有 TaiESM1。 - 坐标系统一为 EPSG:4326，
lat/lon为网格中心点。 - 缺值以
NaN表示（原始CSV中的-99.9已转换）。 - 单位：降雨
mm/day，温度degC。
使用方式
直接远程读取
使用 xarray 可直接通过 xr.open_zarr() 打开远程Zarr数据，需安装 xarray、zarr>=3、fsspec、aiohttp、dask。可参考数据集中提供的Python示例代码进行数据提取与分析。
通过STAC目录检索
数据集提供静态、自包含的STAC目录（入口为 stac_catalog/catalog.json），可使用 pystac 读取目录，通过遍历集合与项目来查看数据的空间范围、变量列表、维度、形状、单位及chunk切分方式，并获取对应资产的下载链接（href），再传给 xr.open_zarr() 使用。
存储与性能建议
- Zarr的chunk切分方式为“一年 × 整张网格”（观测资料为
365 × 345 × 243float32，解压后约122 MB/chunk）。 - 空间切片查询快（如某一天或某一年全台分布，只涉及1个chunk）。
- 单点长时间序列查询慢（如单格1960–2024逐日雨量，会拉取65个chunk）。
- 建议先通过
snapshot_download将所需store下载至本地再进行分析，或先通过.sel(time=...)切片后.compute()，避免无效网络传输。 - AR6各情境数据小于1 GB，远程读取通常足够。
注意事项
- 坐标轴非等距：因包含离岛，
lat/lon轴上存在跳格（如观测lat从25.49直接跳至25.62），STAC metadata中step为null。使用.sel(..., method="nearest")时应检查实际匹配到的格点是否足够接近目标位置。 - 闰日差异：AR6降尺度日数据完全不含2/29（141年×365天 = 51,465步）；网格化观测数据（1960–2024）包含17个2/29。进行观测与推估数据对比（如偏差校正、delta change）前，需先决定闰日处理方式。
数据来源与引用
- 数据来源：台湾气候变化推估信息与调适知识平台（TCCIP），https://tccip.ncdr.nat.gov.tw
- 数据仅将原始CSV转为Zarr格式并添加STAC描述，未修改数值（仅将
-99.9缺值转为NaN）。 - 使用时应遵循TCCIP规范标注来源；正式定义、产制方法及已知限制以
asset/docs/下的官方PDF为准。
目录结构
asset/ ├── Gridded_Historical_Daily_Data/ │ └── Gridded_Historical_Daily_Data.zarr ├── AR6_SD_Daily/ │ └── AR6_SD_Daily_{ssp126,ssp245,ssp370,ssp585}TaiESM1.zarr ├── AR6_Climate_Change_Key_Indices/ │ └── AR6_Climate_Change_Key_Indices{ssp126,ssp245,ssp370,ssp585}_TaiESM1.zarr └── docs/ # TCCIP 官方 PDF stac_catalog/ ├── catalog.json # STAC目录入口 ├── TCCIP_AR6_Data/collection.json └── TCCIP_Gridded_Historical_Daily_Data/collection.json
