Data-Gouv-FR/donnees-changement-climatique-sqr-series-quotidiennes-de-reference

该数据集名为“Données changement climatique - SQR (Séries Quotidiennes de Référence)”，专注于气候变化相关数据，具体为参考日序列（SQR）。SQR是从气象站选取的每日气候数据序列，基于均质化结果构建，以确保数据在给定时间段内的可靠性。数据选择考虑了多种因素，包括月序列中的均质性断裂、应用于月序列的校正幅度以获取均质化月序列、SQR期间的数据缺失率、测量站点的连续位移（水平和海拔方向）以及测量站参考编号的连续性（尽管多个站点的数据可能被合并以形成均质化月序列）。数据经过气候学控制检查。技术信息方面：数据以压缩CSV格式提供，覆盖法国本土和海外领土；提供的参数包括降水（RR）、最低温度（TN）和最高温度（TX）；文件中包含气象站在数据文件创建时的状态（开放或关闭）信息；SQR数据最早从1991年开始；文件每年更新一次。数据集包含六个子集，分别对应不同参数和地区组合，例如“liste_sqr_rr_om”表示海外降水数据，“liste_sqr_tx_metro”表示本土最高温度数据等。The dataset is titled Données changement climatique - SQR (Séries Quotidiennes de Référence), focusing on climate change-related data, specifically the Reference Daily Series (SQR). SQR consists of selected daily climatological data from weather stations for a given period, constructed based on homogenization results to ensure data reliability. The selection process considers multiple factors, including homogeneity breaks in monthly series, the amplitude of corrections applied to monthly series to obtain homogenized monthly series, the rate of missing data during the SQR period, successive displacements of measurement stations (horizontally and in altitude), and the continuity of a station reference number (although data from multiple stations may be merged to form the homogenized monthly series). The data has undergone climatological control checks. Technical information: The data is provided in compressed CSV format for metropolitan France and overseas territories; parameters include precipitation (RR), minimum temperatures (TN), and maximum temperatures (TX); files indicate the status of the weather station (open or closed) at the time of dataset creation; SQR data starts no later than 1991; files are updated annually. The dataset includes six subsets corresponding to different parameter and region combinations, such as liste_sqr_rr_om for overseas precipitation data and liste_sqr_tx_metro for metropolitan maximum temperature data.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集名为“气候变化数据——参考日序列”（SQR），源自法国气象局，旨在提供经过均一化处理的气象站日气候数据。其构建基于月序列的均一性检测结果，通过分析序列中的断点、修正幅度、缺失数据率、测站位移以及参考编号连续性等多维信息，筛选出可靠的“SQR时期”数据。所有数据均经过气候学质量控制，确保其科学性与准确性，最终以压缩CSV格式提供，涵盖法国本土及海外领土。

特点

数据集聚焦于三个关键气候参数：降水量（RR）、最低温度（TN）和最高温度（TX），形成完整的日值时间序列。每一数据集对应的气象站在文件生成时的运营状态（开放或关闭）均被明确标记。序列最早可追溯至1991年，确保了较长的历史覆盖。数据集每年更新一次，保障了时效性与持续可用性。作为参考序列，其在气候变化研究、极端事件分析及模型验证中具有基础性价值。

使用方法

用户可通过法国开放数据平台访问并下载该数据集，文件以压缩CSV格式提供，便于直接读取与处理。数据适用于各类气候统计分析，如趋势检测、变异评估及模型校准。研究人员可利用这些参考序列与模型输出进行对比验证，或作为插值与空间分析的基础输入。需特别注意，Hugging Face上的页面仅为引用参考，实际数据需从原始来源获取，且使用时应遵守“开放许可2.0”协议，允许自由再利用与分发。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为“气候变化数据——参考日序列（SQR）”，由法国气象局（Météo-France）创建，发布于法国开放数据平台data.gouv.fr。其核心研究问题在于通过提供经过均一化处理的气候日序列数据，支持对气候变化趋势的精确分析。该数据集选取了法国本土及海外领地的气象站数据，涵盖降水量（RR）、最低气温（TN）和最高气温（TX）三个关键参数，时间序列始于1991年，并每年更新。作为法国气候变化研究的基础资料，SQR数据集为气候建模、极端事件检测及政策制定提供了高质量的数据支撑，在气象学和气候学领域具有重要影响力。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于应对气候日序列数据中常见的非均一性挑战——由于站点迁移、仪器更换或观测方法变化导致的虚假气候趋势。SQR通过基于月序列均一化结果、数据缺失率及站点历史位移等信息进行选择，确保了数据可靠性。构建过程中，挑战包括：从混合了多站点记录的时间序列中识别并剔除非气候性断点，处理高达数十年的数据缺失问题，以及协调不同海拔和地理位置的站点数据连续性。此外，数据集仅包含三个基本参数，限制了其用于更复杂气候分析（如蒸散、风寒指数等）的适用性。

常用场景

经典使用场景

在气候科学与气象学领域，该数据集被广泛应用于分析长期气候变化的趋势与模式。研究者借助其提供的每日降水量、最低与最高温度等关键气候变量，能够探究法国本土及海外领土的气候演变特征。这些高质量的时间序列数据，尤其适合用于构建和验证气候模型，以评估过去数十年间的气候波动，并识别极端天气事件的频率与强度变化。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出了一系列重要的学术工作与气候数据集产品。例如，研究人员利用SQR序列构建了高分辨率的网格化气候场，进而服务于区域气候模式评估。此外，该数据还与环流指数结合，用于分析大尺度大气遥相关对法国气候的影响。其均一化方法也被其他国家的气候服务机构借鉴，推动了全球气候数据整合与标准化进程，增强了跨国气候研究的可比性。

数据集最近研究

最新研究方向

在气候变化研究领域，基于SQR（参考日序列）数据集的深入分析正成为揭示区域气候演变规律的前沿方向。该数据集通过整合多源气象站的历史观测记录，借助同质性校正技术提取出可靠的连续日值序列，为评估极端天气事件频率、温度与降水长期趋势提供了关键支撑。当前，学界高度关注利用此类高精度基准数据验证气候模型模拟结果，并探索城市化与地理环境对局地气候变化的影响机制。尤其是结合法国本土及海外领地近三十年的SQR资料，研究者能够更准确地量化气候变暖背景下的水文循环响应，进而为制定适应策略提供科学依据，其意义在于弥合观测数据与气候预测之间的鸿沟，强化应对全球气候危机的决策基础。