工具說明：本工具為網格資料內插工具 clim.regression之python版，除了介面化原有工具之計算項目與功能之外，同時支援0.01度(~1km)以及0.05度(~5km)經緯度解析度之網格化觀測日資料以及AR6統計降尺度日資料，資料來源可以選擇雲端資料或於TCCIP資料商店下載的資料，並可進行多模式之計算。原有功能不變，使用者可自行設定座標或空間解析度進行降尺度，並產生67個基本氣候參數及75個生物相關氣候因子。已使用R版本進行計算之使用者可參考兩版本之差異比較，評估是否需使用python版再次計算。

執行環境：本工具乃利用python程式撰寫之「網格資料內插工具python版」- climreg.exe，屬於綠色軟體，可在Windows環境下執行，無需事先安裝python以及相關模組。

適用資料：本工具可直接使用雲端資料，不用下載即可利用雲端上0.01經緯度網格化觀測資料以及AR6統計降尺度日資料進行分析。使用者亦可選擇使用從資料商店下載的網格化觀測資料以及AR6統計降尺度日資料，使用下載資料分析時，同時支援0.01以及0.05經緯度兩種解析度。

注意事項：

1. 本工具使用雲端資料進行分析，可能因為使用者網路環境與分析條件不同，分析時間過長或分析中斷，建議使用者可改以小區域進行分析，或改以先行下載資料商店之資料進行分析。以AR6統計降尺度(GWL)之計算為例，以我們的開發環境實測使用研究區域範例檔，分析GWL1.5℃共86個模式，使用資料商店資料計算約3.5小時，雲端資料計算則需要約23.5小時，實際情況依個人網路環境有所不同。
2. 使用資料商店下載資料進行「AR6統計降尺度(SSP)」不同時期之網格資料內插時，因資料商店下載之0.01度資料僅對應GWL時期，並無對應SSP情境之資料，因此僅支援0.05度經緯度解析度之AR6統計降尺度日資料。
3. 本工具使用0.01經緯度網格資料進行內插，相對於使用0.05度經緯度網格資料內插工具 clim.regressionR語言版本之結果雖然提高了精度，但內插結果仍具不確定性，分析與應用結果宜充分考量。
4. 本工具與分析結果僅作為使用者於學研分析與調適應用之參考資訊，不得用於商業用途、開發限制、法律或監管等目的。

輸入資料：

1. 雲端資料：本工具可直接使用雲端資料，不用下載即可利用雲端上0.01經緯度網格化觀測資料以及AR6統計降尺度日資料進行分析。
2. 資料商店下載資料：支援0.01與0.05經緯度之網格化觀測日資料(最高溫、最低溫、平均溫與雨量) 及AR6統計降尺度日資料 (最高溫、最低溫、平均溫與雨量)。使用者僅需下載涵蓋分析區域之資料，所有變數放同一個目錄即可分析。需注意AR6統計降尺度日資料不同時期之計算，僅支援0.05經緯度解析度。
3. 研究區域網格檔：內容為第一欄為經度，第二欄為緯度，第三欄為對應之高程之csv檔。此檔是要進行內插的網格資訊檔，執行本工具前可以自行利用GIS軟體，切割與輸出您研究區域的DTM，製作成相同格式的csv檔即可使用。或自行準備已知點位與高程資訊，如測站座標與高程，編輯成研究區域網格檔格式，亦可進行分析。

輸出資料：計算結果包含145個欄位，各欄位請參閱表1。

表1 輸出資料欄位及其說明

本工具為網格資料內插工具 clim.regression之python版，完整保留原有之計算內容並介面化，如圖1所示，可進行三種資料集之網格資料內插與計算，包括網格化觀測資料、AR6統計降尺度(SSP)、或是AR6統計降尺度(GWL)。資料來源可以選擇雲端資料或於TCCIP資料商店下載的資料，並可進行多模式之計算，以及不同全球暖化程度GWL的系集平均計算。使用者可自行設定座標或空間解析度進行降尺度，並產生67個基本氣候參數及75個生物相關氣候因子。

圖1 網格資料內插工具python版介面

本工具能提高氣候資料的空間解析度，同時批次產製多種生物氣候因子，利用海拔遞減率及高解析之地表高程資料，針對0.01/0.05經緯度網格資料進行內插與修正，在不改變網格中心點原有的氣候估計值前提下，提高資料的空間解析度。此外，使用者可自行準備不同解析度之研究區域網格檔，自由調整產出氣候圖層之空間解析度。

詳細使用說明請參閱工具說明文件。

1. 以python開發之工具介面，方便使用者操作與分析。
2. 可直接自雲端下載與分析0.01經緯度之資料，進行網格資料空間內插與計算。
3. 可一次針對AR6統計降尺度日資料SSP不同時期多個模式進行網格資料空間內插與計算。
4. 可個別計算全球暖化程度(GWL)所有模式以及系集平均結果。
5. 完整進行資料驗證，使用中央氣象署超過500個測站的觀測資料進行資料驗證，21年的平均絕對誤差月均溫為0.28°C、月降雨為15.5mm。詳細分析報告可參閱【Clim.regression氣候資料內插工具R版本與Python版本比較與精度驗證報告】，建議使用者可以自行將內插後的資料與網格範圍內的測站資料進行比較，確認資料不確定性後再進一步使用。

本工具可直接使用TCCIP雲端資料進行網格資料內插，歡迎多加利用。