利用R快速下载和筛选GBIF物种分布数据

利用R快速下载和筛选GBIF物种分布数据：

示例物种：银杏 Ginkgo biloba L.
首先，我们在GBIF官网（https://www.gbif.org/）搜索了物种银杏（Ginkgo biloba L.）的分布数据，发现有几千条数据，如果用官网的下载和复制方式会出现乱码和下载缓慢的问题，偶尔网页会奔溃，手动复制过程中极易出错。我们采用R下载数据，可以在几十秒内下载成千上万条数据，并完成自动筛选获得有效分布数据，获得的数据信息也非常完善，包含了ID编号、经纬度、国家、采集日期、作者、参考文献资料等五十余条信息。

以下是利用R获取的银杏（Ginkgo biloba L.）的分布数据，软件一键自动下载并筛选获得了475条有效的分布数据，自动过滤掉了无效的数据信息。

获取途径：

脚本：
#需要安装的包
#install.packages(“raster”)
#install.packages(“rgdal”)
#install.packages(“dismo”)

#加载程序包
library(raster)
library(rgdal)
library(dismo)

tmaxpath <- “D:/WorldClimate/tmax2018”
setwd(tmaxpath)
tmax_file <- list.files(tmaxpath ,pattern=“.tif$”, full.names = FALSE)
tmax_raslist = list()
for(i in 1:12){
tmax_raslist = c(tmax_raslist, raster(tmax_file[i]))
}
tmax_stack<-stack(tmax_raslist)

tminpath <- “D:/WorldClimate/tmin2020”
setwd(tminpath)
tmin_file <- list.files(tminpath ,pattern=“.tif$”, full.names = FALSE)
tmin_raslist = list()
for(i in 1:12){
tmin_raslist = c(tmin_raslist, raster(tmin_file[i]))
}
tmin_stack<-stack(tmin_raslist)

未完待续！