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全球气候变化 地表温度数据集

全球气候变化 地表温度数据集

Scene:

Environment,Environment

Data Type:

Classification
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致力于人工智能业务的研究、数据集处理。

Data Preview ? 572.8M

    Data Structure ?

    *数据结构实际以真实数据为准

    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


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