数据集概述
本数据集是Hausfather等人2022年发表在Nature期刊的评论文章《Climate simulations: recognize the 'hot model' problem》的支持信息，对应文章中的图1。包含CMIP6的ECS和TCR值、TCR筛选评估的筛选标准，以及相对于工业化前（1850-1899）的全球平均地表温度异常数据，涉及AR6评估变暖、CMIP6多模型均值和TCR筛选子集。
文件详解
- 文件名称：
Hausfather et al Nature 2022 supporting data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含气候模拟相关的核心数据，具体字段可能涵盖CMIP6模型的ECS（平衡气候敏感度）值、TCR（瞬变气候响应）值、TCR筛选评估的筛选条件参数，以及全球平均地表温度异常时间序列数据（涉及AR6评估结果、CMIP6多模型均值、TCR筛选子集三类数据）。
数据来源
Hausfather等人2022年发表于Nature的评论文章《Climate simulations: recognize the 'hot model' problem》
适用场景
- 气候模拟模型评估：分析CMIP6模型的ECS和TCR值分布，评估模型的模拟性能与偏差。
- 气候变暖趋势研究：利用全球平均地表温度异常数据，对比AR6评估结果与CMIP6模型模拟结果的差异。
- 气候模型筛选方法验证：基于TCR筛选标准，研究模型筛选对气候模拟结果的影响。
- 气候科学文献补充分析：为相关气候模拟研究提供基础数据支撑，辅助理解热模型问题的研究背景。
