如何用R查询WorldClim并提取全球范围仅陆地表面数据集？

要高效从WorldClim全球数据中提取纯陆地（排除海洋、大型湖泊、河流及冰川），可以结合矢量边界数据和terra包的栅格处理能力实现，步骤如下：

1. 加载依赖包 #

确保安装并加载所需工具包：

library(geodata)
library(terra)
library(rnaturalearth)
# 首次使用rnaturalearth需先安装：install.packages("rnaturalearth")

2. 获取WorldClim原始数据 #

读取你需要的生物气候数据：

# 用临时目录存储数据，也可指定自己的路径
wc_data <- worldclim_global(var = "bio", res = 2.5, path = tempdir())

3. 构建纯陆地掩膜 #

我们使用权威的自然地球（Natural Earth）矢量数据，先获取排除大型湖泊的陆地边界，再移除冰川区域：

# 获取1:1000万比例尺的陆地矢量（已排除大型湖泊/河流）
land_boundary <- ne_download(
  scale = 10, 
  type = "land", 
  category = "physical", 
  returnclass = "sf"
)
# 转换为terra支持的SpatVector格式
land_vect <- vect(land_boundary)

# 获取冰川区域矢量并从陆地中移除
glacier_boundary <- ne_download(
  scale = 10, 
  type = "glaciated_areas", 
  category = "physical", 
  returnclass = "sf"
)
glacier_vect <- vect(glacier_boundary)
# 移除冰川后的纯陆地矢量
pure_land <- erase(land_vect, glacier_vect)

4. 应用掩膜提取纯陆地数据 #

用处理好的纯陆地矢量作为掩膜，裁剪WorldClim数据：

# 保留掩膜范围内的栅格数据，其余设为NA
wc_pure_land <- mask(wc_data, pure_land)

关键说明 #

• 自然地球的1:1000万矢量数据已经预排除了大型湖泊和河流，无需额外处理这类水体；
• terra包的mask和erase操作基于高效的栅格-矢量计算，适合全球尺度数据处理；
• 如果需要更高精度的水体排除（比如小型河流），可以改用1:100万比例尺的自然地球数据（将scale参数改为1），但数据量会更大。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eron Raines