GISTEMP Global Land-Ocean Temperature Index, Global component of Climate at a Glance (GCAG)

1. GISTEMP全球陆地-海洋温度指数：
组合陆地表面空气和海面水温异常（即相对于1951-1980年平均值的偏差）。提供全球平均的月度和年度数据，时间范围从1880年至今，每月更新。
1. 气候现状的全球组成部分(GCAG)：
全球温度异常数据来自全球历史气候网络-月度(GHCN-M)数据集和国际综合海洋-大气数据集(ICOADS)，数据从1880年至今。这两个数据集被融合成一个产品，以产生结合的全球陆地和海洋温度异常。可用的全球尺度温度异常时间序列是相对于20世纪平均值计算的。

1. GISTEMP Global Land-Ocean Temperature Index:
Combines land surface air and sea surface water temperature anomalies (i.e., deviations from the 1951-1980 average). Provides global average monthly and annual data, ranging from 1880 to the present, updated monthly.
1. Global Components of Climate Status (GCAG):
Global temperature anomaly data comes from the Global Historical Climatology Network-Monthly (GHCN-M) dataset and the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set (ICOADS), with data from 1880 to the present. These two datasets are merged into one product to produce combined global land and ocean temperature anomalies. The available global-scale temperature anomaly time series is calculated relative to the 20th century average.

原始信息汇总

数据集概述

数据描述

1. GISTEMP全球陆地-海洋温度指数

   • 描述：结合陆地表面空气和海表面水温异常数据，即相对于1951-1980年平均值的偏差。提供全球平均的月度和年度数据，时间范围从1880年至今，每月更新。
   • 来源：NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS)
   • 网址：GISTEMP

2. Climate at a Glance (GCAG)的全球组件

   • 描述：全球温度异常数据来源于全球历史气候网络-月度（GHCN-M）数据集和国际综合海洋-大气数据集（ICOADS），数据从1880年至今。这两个数据集被融合成单一产品，以产生全球陆地和海洋温度异常的时间序列。
   • 来源：NOAA National Climatic Data Center (NCDC)
   • 网址：GCAG

数据集包含内容

• 全球月平均温度异常
• 全球年平均温度异常

数据集来源

• GISTEMP全球陆地-海洋温度指数
• Climate at a Glance (GCAG)的全球组件

数据集使用许可

• 公共领域授权和许可v1.0 (ODC-PDDL-1.0)

数据准备

• 要求：Python 2
• 处理：使用提供的脚本下载和处理数据
• 输出：原始数据输出至./tmp，处理后的数据输出至./data

附加数据

• 上游数据集：
  • 全球历史气候网络-月度（GHCN-M）
  • 扩展重建海表面温度（ERSST）
  • 国际综合海洋-大气数据集（ICOADS）
• 其他：HadCRUT4时间序列数据因条款限制未包含在内，但数据准备脚本支持处理该数据集。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于GISS表面温度分析（GISTEMP）和气候概览全球部分（GCAG），整合了全球历史气候网络月度数据集（GHCN-M）和国际综合海洋大气数据集（ICOADS）。通过将这两个数据集融合，生成了全球陆地和海洋温度异常的综合产品。数据涵盖了从1850年至今的全球月度和年度平均温度异常，以摄氏度为单位，异常值相对于1951-1980年的平均值计算。

特点

该数据集的主要特点在于其广泛的时间跨度和全球覆盖范围，提供了从1850年至今的连续温度数据，这对于气候变化研究具有重要意义。此外，数据集通过融合多个高质量的源数据集，确保了数据的准确性和一致性。温度异常的计算基于20世纪的平均值，使得数据具有明确的参考基准，便于进行长期趋势分析。

使用方法

使用该数据集时，用户可以通过Python 3运行提供的脚本进行数据下载和处理，生成的数据将存储在本地目录中。数据集提供了全球月度和年度平均温度异常，适用于气候变化、环境科学等领域的研究。用户可以通过GitHub Workflows实现自动化数据处理，确保数据的实时更新和一致性。数据集遵循ODC-PDDL-1.0许可证，允许在公共和商业产品中自由使用。

背景与挑战

背景概述

全球气候变化研究领域中，GISTEMP Global Land-Ocean Temperature Index与Global component of Climate at a Glance (GCAG)数据集扮演着至关重要的角色。这两个数据集分别由NASA Goddard Institute for Space Studies (GISS)和NOAA National Climatic Data Center (NCDC)主导开发，提供了自1880年以来的全球月度和年度平均温度异常数据。这些数据集的核心研究问题在于通过精确的温度异常测量，揭示全球气候变化的长期趋势，并为气候模型和政策制定提供科学依据。自创建以来，这些数据集已成为全球气候研究的基础资源，极大地推动了气候科学的发展。

当前挑战

尽管GISTEMP和GCAG数据集在气候研究中具有重要价值，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的构建依赖于多个上游数据源，如GHCN-M、ICOADS等，这些数据源的整合与校准过程复杂且易受误差影响。其次，温度异常的计算需要精确的历史基准期（如1951-1980年），任何基准期的偏差都可能导致结果的不准确。此外，数据的时间跨度长，涵盖了多个气候变化敏感期，如何有效处理这些数据以反映真实的气候变化趋势，仍是一个技术难题。最后，数据集的更新频率和自动化处理流程的稳定性，也是确保数据及时性和可靠性的关键挑战。

常用场景

经典使用场景

在气候科学领域，GISTEMP Global Land-Ocean Temperature Index 数据集的经典应用场景主要集中在全球气候变化趋势的分析与监测。该数据集提供了自1880年以来的全球月度和年度平均温度异常数据，这些数据为研究全球变暖、气候模式变化以及极端天气事件的频率和强度提供了关键的科学依据。通过分析这些温度异常数据，科学家能够评估不同时间段内的气候变化趋势，并为政策制定者提供科学支持，以应对全球气候变化带来的挑战。

解决学术问题

GISTEMP Global Land-Ocean Temperature Index 数据集在学术研究中解决了多个关键问题，特别是在全球气候变化的研究领域。该数据集通过提供长期的全球温度异常数据，帮助科学家验证和改进气候模型，评估人类活动对气候的影响，并预测未来的气候变化趋势。此外，该数据集还为研究气候变化对生态系统、农业生产和水资源管理的影响提供了基础数据，推动了气候科学的发展和相关政策的制定。

衍生相关工作

GISTEMP Global Land-Ocean Temperature Index 数据集的广泛应用催生了许多相关的经典研究工作。例如，基于该数据集的研究揭示了全球变暖的趋势及其对极端天气事件的影响，推动了气候模型的改进和气候变化预测的准确性。此外，该数据集还被用于评估不同气候政策的效果，为全球气候治理提供了科学依据。许多学术论文和报告都引用了该数据集，进一步推动了气候科学领域的研究进展。