数据集概述
本数据集是论文《Regionalizing Sea-level Budget with Machine Learning Techniques》的支撑数据，涵盖1993-2016年区域海平面收支的相关信息，包括各收支成分的趋势、不确定性、时间序列及区域划分结果，可用于海平面变化的驱动因素分析与区域化研究。
文件详解
- 文件名称：budget_components_ENS.nc
- 文件格式：NC
- 字段映射介绍：包含1×1度分辨率的区域海平面收支各成分（总海平面变化、 steric、GRD、dynamic）的集合平均趋势、不确定性和时间序列；注意GRD成分时间序列纬度轴为南北向（需翻转后使用）。
- 文件名称：masks.nc
- 文件格式：NC
- 字段映射介绍：包含陆海掩膜及区域划分图（SOM和delta-MAPS）。
- 文件名称：dmaps_trend.pkl、dmaps_trend.xlsx
- 文件格式：PKL、XLSX
- 字段映射介绍：delta-MAPS区域各海平面收支成分的趋势和不确定性数据。
- 文件名称：som_trend.pkl、som_trend.xlsx
- 文件格式：PKL、XLSX
- 字段映射介绍：SOM区域各海平面收支成分的趋势和不确定性数据。
- 文件名称：README.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：数据集说明文档，包含数据来源、引用要求及使用注意事项。
数据来源
论文“Regionalizing Sea-level Budget with Machine Learning Techniques”（Ocean Sciences, 2022）
适用场景
- 海平面变化驱动因素分析: 利用各收支成分数据研究总海平面变化的贡献来源。
- 海平面收支区域化研究: 结合SOM和delta-MAPS区域划分结果，分析不同区域海平面收支的差异。
- 海洋学机器学习应用验证: 验证机器学习技术在海平面收支区域化中的应用效果。
- 海平面变化趋势预测: 基于历史趋势数据开展未来海平面变化的趋势预测研究。
