团队数据 | 中山大学李庆祥教授团队发布1850-2025年全球陆地气温数据集
- ：李庆祥团队
- ：2026-06-08
近期，中山大学全球气候变化观测、物理学及不确定性研究团队（负责人：李庆祥教授）通过国家生态科学数据中心生态网络云平台（http://www.nesdc.org.cn）发布了1850-2025年全球陆地气温数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“An Integrated Uncertainty Framework for the China‐MST 3.0 Global Surface Temperature Data Set”为题发表在Journal of Geophysical Research期刊。 全球近地表平均温度是衡量地球气候变化的核心指标，其精度与可靠性直接决定气候变暖评估、极端事件归因及全球气候治理政策制定。长期以来，全球主流近地表温度数据集主要由欧美几个顶尖机构所主导。该团队自2019年发布CMST 1.0以来，CMST 系列历经多年迭代，已跻身国际知名全球温度基准数据集之一，并已多次被 IPCC、WMO 等机构的重要评估报告及国内、外顶级学术期刊所广泛采纳或引用。 图1 基于CMST3.0 的1850年以来全球近地表温度、陆地气温和海表温度序列及其95%置信度的不确定性水平 本次升级完成的CMST 3.0数据集（图1）已更新为涵盖1850-2025 年的逐月观测数据，实现陆海数据融合的全面升级：陆地部分采用团队自主研制的China-LSAT（CLSAT） 2.1版，它整合了全球超2万个气象站观测，经严格质量控制、均一化与城市化偏差评估，并显著提升了东亚、“一带一路” 沿线等区域数据精度；海洋部分同步使用美国NOAA/NCEI最新借助人工神经网络（ANN）技术大幅提升其高频重建能力的ERSST v6海温数据集。本文中CMST 3.0突破性的贡献是自主建立了全链条、可追溯、分量化的不确定性评估体系，将数据集总不确定性系统拆解为观测不确定性（涵盖台站观测、数据均一化、标准气候值、抽样、城市化和暴露度偏差）、分析不确定性（包括重建参数和重建方法）、覆盖不确定性（综合考虑观测缺失及观测约束），首次实现该数据集从单站观测到全球平均的全流程定量溯源。 论文评估显示，覆盖不确定性（95%置信度）是全球陆地气温（GLSAT）不确定性的最主要来源，19 世纪中期曾高达 0.44℃（同期总不确定性水平约为0.58℃），随着观测网络完善和数据完整性提高，到1900s后期以来（总不确定性自1920s）才降至 0.10℃以下（图2）。相应地，全球近地表平均温度（GMST）不确定性呈显著下降趋势，从1850s以来的0.22℃，到1970s以来稳定低于 0.05℃，证明现代全球变暖监测结论具备极高置信度。从空间分布上看，全球近地表温度不确定性呈现 “北半球低、南半球高” 格局，南极、非洲、南美等资料稀疏区相对偏高。与 HadCRUT5、NOAAGlobalTemp、GISTEMP 等国际权威数据集对比表明，基于CMST 3.0得到的全球平均温度（GMST）序列高度一致（相关系数超 0.99），且其在东亚、北极、南极和青藏高原等多个区域进行了针对性完善，各数据集的整体不确定性水平也旗鼓相当（图2）。 图 2 当前常用的全球温度数据集不确定性水平对比 目前，CMST 3.0 数据集已面向全球公开免费共享（http://www.gwpu.net/h-col-103.html）， 提供全球格点温度场（全球5°× 5°，陆地气温包括5°× 5°、0.5°× 0.5°两个版本）、全球 / 半球 / 陆海平均时间序列及全套不确定性数据，可广泛服务于气候变暖监测、极端事件归因、气候模式评估、防灾减灾与碳中和路径优化等关键领域。 论文信息： Li, Z., Li, Q.*, Jiao, B., Xu Q., Wei S., Ru X., Si P., Chao L., Zhang H., Lin J., Liao L., Zhang H., Huang B., P. Jones. 2025, An integrated uncertainty framework for the China-MST 3.0 global surface temperature dataset. J. Geophys. Res. Atmos., DOI: 10.1029/2025JD044732. 数据链接：1850-2025年全球陆地气温数据集
