上个世纪后期以来，全球变暖成为公众关注的焦点，如何客观、全面、科学地评估全球温度变化成为亟待解决的重要问题。
传统的基准数据集能够比较准确地评估全球温度的变化，但是由于高纬度地区观测资料的匮乏，数据集的数据覆盖率较低，时间长度也较短，这些不足使基准数据集无法全面地评估工业革命以来全球温度的变化。特别是在近期的全球“增暖停滞”讨论中，越来越多的研究者也质疑全球基准温度数据集的覆盖率不足导致了对该段时期全球温度变暖趋势的低估。因此，研发全覆盖的全球表面温度数据的需求越来越迫切。
Li et al（2021）Land-ocean temperature index from 1998 to 2012 base on different datasets （Photo credit：Li Qingxiang ）
为解决上述问题，我实验室地球系统模式创新团队核心成员李庆祥教授课题组采用高、低频分量集合重建方法，结合观测约束裁剪，发展了重建的全球陆地表面气温集合（C-LSAT2.0 ensemble，共758个集合成员）和全球表面温度数据集（CMST-Interim），重建之后的数据集显著提高了原两个数据集（C-LSAT2.0和CMST）的全球覆盖率。例如，CMST-Interim在1950年以前的覆盖率由原来CMST的78-81%增加到81-99%之间。
高、低频分量重建方法是近年来发展的一个较为可靠的数据集重建方法，最早应用于全球海温数据的重建，取得了很好的效果。本文在此基础上，结合观测实际和陆地气温数据的代表性较好的特点，进一步发展了一种“观测约束”裁剪方案，使得CMST-Interim数据集能够比较准确的反映全球表面温度的空间分布与长期变化趋势；同时不同参数的重建集合试验为两个数据集（C-LSAT2.0及CMST-Interim）的参数和重建不确定性的系统评估提供了很好的基础。李庆祥教授指出，与原CMST相比，CMST-Interim的全球平均温度距平在19世纪下半叶稍降低，在21世纪则略升高，从而使全球变暖的趋势进一步扩大。
文章评估了1900年以来的温度变化趋势，结果显示CMST-Interim在1900-2018年和1950-2018年的全球变暖趋势明显增加，从基于原CMST的0.085 ± 0.004 °C10yr-1 和 0.128 ± 0.006 °C10yr-1 分别增加到了基于CMST-Interim的 0.089 ± 0.004 °C10yr-1和 0.137 ± 0.007 °C10yr-1。
图1 重建前后数据覆盖率对比
图2 重建前后全球表面温度序列对比
李庆祥教授还指出，由于先前的数据集中存在较多的缺测数据，普通公众（甚至研究人员）很难从公开发布的数据集自行准确地计算出全球温度变化曲线，因此以往几家数据集研发机构均在发布数据集的同时，给出了全球及南、北半球平均温度序列。而现在，普通公众就可以利用重建数据集轻松地较为准确地计算出全球及南北半球温度序列，在这个意义上讲，重建数据集也较好地促进了科学家与社会公众就这一问题的沟通。
未来课题组将进一步考虑上述两种（重建和参数）不确定性的系统评估，以及高纬度温度变化的实际，在从CMST-Interim 到CMST2.0升级时力争取得一个较为完美的解决方案。
该研究成果已被Advances in Atmospheric Sciences接收并出版，题目为：“The Assessment of Global Surface Temperature Change from 1850s: The C-LSAT2.0 Ensemble and the CMST-Interim Datasets”。创新团队核心成员李庆祥教授为文章的通讯作者，其博士研究生孙文彬为文章的第一作者。
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