标题：美国百年季节性温度异常数据集（1900-2021）
数据内容：该数据集记录了美国从1900年到2021年期间的季节性温度异常数据，具体包括以下字段：
- 实体（Entity）：代表不同的地理位置或气象观测站。
- 代码（Code）：统一标识符，确保数据的一致性和可追溯性。
- 年份（Year）：数据覆盖的年份范围。
- 温度异常（平滑处理）：经过数据平滑处理后的季节性温度异常值。
- 温度异常：原始的季节性温度异常值。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：该数据集可广泛应用于以下领域：
- 环境科学：研究气候变化趋势及其对生态系统的影响。
- 气象研究：分析长期温度变化，辅助天气预测和气候模型的建立。
- 农业：帮助农民优化种植策略，适应气候变化。
- 能源行业：为能源需求预测和可再生能源规划提供支持。
- 城市规划：制定应对气候变化的城市基础设施和政策。
标签：气候变化, 温度数据, 季节性分析, 美国气象, 环境研究, 气象异常, 长期趋势, 数据平滑, 气候模型, 农业规划, 能源需求, 城市适应
行业分类：
1. 环境科学：通过分析温度异常数据，研究气候变化对生态系统的影响。
2. 气象研究：利用数据建立气候模型，预测未来气候变化趋势。
3. 农业：根据温度异常数据调整农作物种植策略，提高产量。
4. 能源行业：分析温度变化对能源需求的影响，优化能源供应计划。
5. 城市规划：基于温度异常数据，制定应对气候变化的城市基础设施规划。
