大量的数据清理和准备工作可用于对气候趋势进行长期研究。技术人员使用水银温度计收集了早期数据，访问时间的任何变化都会影响测量。在1940年代，机场的建设导致许多气象站被移动。在1980年代，人们开始使用据说具有冷却偏差的电子温度计。

鉴于这种复杂性，许多组织都在整理气候趋势数据。引用最多的三个陆地和海洋温度数据集是NOAA的MLOST，NASA的GISTEMP和英国的HadCrut。

我们重新打包了来自与劳伦斯·伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory）隶属的伯克利地球所汇集的最新汇编中的数据。伯克利地球表面温度研究结合了16个现有档案中的16亿个温度报告。它包装精美，可以切成有趣的子集（例如，按国家/地区）。他们为应用的转换发布源数据和代码。他们还使用允许包含来自更短时间序列的天气观测值的方法，这意味着需要丢弃的观测值更少。

在此数据集中，我们包含了几个文件：

全球陆地和海洋和陆地温度（GlobalTemperatures.csv）：

• 日期：平均陆地温度从1750年开始，最高和最低陆地温度以及全球海洋和陆地温度从1850年开始

• LandAverageTemperature：摄氏全球平均气温

• LandAverageTemperatureUncertainty：围绕平均值的95％置信区间

• LandMaxTemperature：摄氏全球平均最高气温

• LandMaxTemperatureUncertainty：最高陆地温度附近的95％置信区间

• LandMinTemperature：摄氏全球平均最低气温

• LandMinTemperatureUncertainty：最低地面温度附近的95％置信区间

• 陆地和海洋平均温度：摄氏全球平均陆地和海洋温度

• 陆地和海洋平均温度不确定性：全球平均陆地和海洋温度的95％置信区间

其他文件包括：

• 按国家/地区划分的全球平均陆地温度（GlobalLandTemperaturesByCountry.csv）

• 各州的全球平均陆地温度（GlobalLandTemperaturesByState.csv）

• 主要城市的全球陆地温度（GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv）

• 按城市划分的全球陆地温度（GlobalLandTemperaturesByCity.csv）