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主要作者与发表信息

本研究由Elin Lundstad（瑞士伯尔尼大学地理研究所及Oeschger气候变化研究中心）领衔，联合来自全球28个机构的30余位学者共同完成，包括Yuri Brugnara、Stefan Brönnimann等。论文题为《The Global Historical Climate Database HCLIM》，发表于Nature旗下期刊Scientific Data（2023年，卷10，文章编号44），DOI号为10.1038/s41597-022-01919-w。

学术背景

研究领域与动机

研究聚焦于历史气候数据重建（historical climate reconstruction），旨在填补工业革命前（preindustrial period）全球气象观测数据的空白。早期仪器观测数据（instrumental observations）对理解气候变率（climate variability）、极端事件及人类活动影响至关重要，但现有数据库（如GHCN、ISTI）存在覆盖不全、重复率高、未数字化等问题。

研究目标

1. 整合全球范围内1890年之前开始的月度气象数据（温度、气压、降水等）；
   
2. 通过数据抢救（data rescue）新增1525条未数字化记录；
   
3. 构建迄今最全面的工业革命前月度气候数据库（HCLIM）。
   

研究流程与方法

1. 数据收集与抢救

• 数据来源：整合28个现有数据库（如GHCN、ISTI、Berkeley Earth）及16个小规模数据集（表2-4），覆盖118个国家。
  
• 数据抢救：从手写日志（如18世纪巴黎皇家医学会记录）数字化1235个站点的13822站年（station-years）数据，采用学生人工录入与元数据校对。
  
• 特殊处理：对早期非标准化仪器（如Hauksbee温度计）进行单位转换，剔除1770年前无温度标定记录的不可靠数据。
  

2. 数据处理与质量控制

• 时间分辨率统一化：将亚日数据（subdaily）转换为月度均值，采用ERA5-Land再分析数据校正日循环偏差（diurnal cycle correction）。
  
• 质量控制（QC）：
  
  • 范围检查：剔除物理不合理值（如负降水）；
    
  • 气候学离群值检测：5倍标准差阈值筛选异常值（表6）；
    
  • 人工复核：标记可疑数据（如巴黎1726-1747年气压缺失段）。
    

3. 去重与合并

• 算法开发：基于地理距离（<50 km）和皮尔逊相关系数（>0.98）识别重复记录（图3）。
  
• 优先级规则：优先保留最早起始记录或均一化（homogenized）数据（如HISTALP数据集）。
  

4. 断点检测（Breakpoint Detection）

• 统计方法：Welch’s t检验结合5年滑动窗口识别非均一性（图4a），标记10年以上数据缺口为断点。
  
• 结果：76%温度序列、41%气压序列存在显著非均一性。
  

5. 数据格式化与发布

• 格式标准：采用SEF（Station Exchange Format）存储，包含元数据（如观测时间、仪器类型）和质控标记（图5）。
  
• 平台：数据公开于PANGAEA（DOI:10.1594/pangaea.940724）。
  

主要结果

1. 数据库规模：

   • 总量：12452条月度序列（表8），含3632条温度、4943条降水记录（表9）。
     
   • 时间跨度：最早记录为1586年德国降水日数（Resterhafe-osteel站），温度记录始于1658年巴黎（图6）。
     

2. 地理覆盖：

   • 欧洲主导：75%的早期记录集中于欧洲（图7），但新增数据扩展了非洲（如南非1747年）、亚洲（北京1757年）等区域。
     
   • 长序列案例：巴黎温度（360年）、布拉格降水日数（291年）等（表11）。
     

3. 数据质量：

   • QC通过率：温度序列仅0.0066%标记异常（表12），全球数据库（如GHCN）错误率更低。
     
   • 非均一性：温度序列平均均一周期33年，需用户进一步均一化处理。
     

结论与价值

科学意义

1. 填补空白：HCLIM是目前最全面的工业革命前月度气候数据集，支持气候重建（如火山事件影响分析）与模型验证（如Paleo-RA）。
   
2. 多学科应用：为极端事件研究（如1783年Laki火山冬季）、长期气候变率（如北大西洋振荡）提供数据基础。
   

应用价值

• 政策参考：为IPCC评估报告提供1720-1800年基准期数据（Hawkins et al., 2017）；
  
• 数据抢救示范：推动全球数据共享（如Copernicus Climate Service）。
  

研究亮点

1. 方法创新：
   
   • 开发去重算法与断点检测流程，解决多源数据冗余问题；
     
   • 结合ERA5-Land校正历史观测时间偏差。
     
2. 数据规模：新增1525条抢救记录，占总量12%。
   
3. 开放科学：所有代码（R/Python）与数据公开，符合FAIR原则。
   

其他价值

• 历史气候事件分析：如1815年坦博拉火山“无夏之年”的月度分辨率重建；
  
• 教育价值：学生参与数据数字化，培养气候数据科学人才。
  

（报告完）