气候变化情景下最高气温预测数据集ClimateChangeScenarioMaximumTemperaturePrediction-cbenitess

数据来源：互联网公开数据

标签：气候变化, 气象数据, 温度预测, 气候模型, 未来情景, 全球变暖, 时间序列分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自多个气候模型在不同未来排放情景下的最高气温预测数据，旨在为研究气候变化对区域气温的影响提供数据支持。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围从2015年开始，涵盖未来数十年，具体时间范围取决于每个模型的数据可用性。地理范围：数据覆盖特定流域（cuenca），但具体地理位置信息未在文件名中明确指出，需要根据数据内部的“cuenca”字段进行进一步地理定位。数据维度：数据集包含“system:index”（系统索引）、“cuenca”（流域标识）、“fecha”（日期）、“valor”（最高气温值）和“.geo”（地理位置信息）等字段。其中“valor”为关键的最高气温数值，“.geo”字段包含地理位置坐标信息。数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个气候模型在特定排放情景下的预测结果，例如“ACCESS_CM2_ssp585_tasmax.csv”。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于气候变化影响评估、区域气温变化趋势分析、气候模型评估等研究，例如评估不同气候模型预测结果的差异，研究极端天气事件的发生频率。行业应用：可以为农业、水资源管理、能源规划等行业提供数据支持，例如预测未来农业种植季的温度变化，优化水资源调度方案。决策支持：支持政府部门制定气候变化适应策略，评估不同减排情景下的气候影响，为城市规划提供气候风险评估依据。教育和培训：作为气候科学、环境科学等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解气候模型、气候变化的影响。此数据集特别适合用于探索不同气候模型对未来最高气温的预测差异，研究不同排放情景下的气温变化趋势，从而帮助用户评估气候风险，制定应对策略。