全球地表温度（ST）数据集是全球气候变化研究的基础。美国国家海洋和大气管理局 NCEI、美国国家航空航天局 GISS、英国气象局哈德利中心和 UEA CRU 以及伯克利地球等机构的不同小组已经开发了多个全球地表温度数据集。本研究提出了一个新的全球 ST 数据集，名为 “中国合并表面温度（CMST）”。CMST 是将中国陆地表面气温（C-LSAT1.3）与扩展重建海面温度第 5 版（ERSSTv5）的海面温度（SST）数据合并而成。C-LSAT 和 ERSSTv5 的合并显示了延伸至高纬度的高空间覆盖率，并且与极地地区的多数据集平均值参考更加一致。比较表明，从 1900 年到 2017 年，CMST 与其他现有全球 ST 数据集在全球、半球和区域尺度上的年际变化、十年变化和长期趋势是一致的。CMST 数据集可用于全球气候变化评估、监测和探测。
地表气温数据：C-LSAT1.0数据集处理了自1900年以来的SAT数据，共14个数据源，包括3个全球数据源（CRUTEM 4.6、GHCNv3和BEST）、南极研究科学委员会的3个区域数据源、欧洲气候评估和数据集（ECA&D）的日数据集和大阿尔卑斯地区历史仪器气候表面时间序列（HISTALP）、2004）、欧洲气候评估和数据集（ECA&D）的每日数据集、大阿尔卑斯地区历史仪器气候表面时间序列（HISTALP），以及来自中国、美国、俄罗斯、加拿大、澳大利亚、韩国、日本和越南的八个国家数据源。
海面温度数据：SST 数据集。
C-LSAT1.3 和 ERSST 的合并过程：
1. C-LSAT 和 ERSSTv5 计算了每个网格框中与 1961-1990 年基期有关的异常值。
2.对于海洋-陆地边界部分，陆地和海洋面积的比例 这具体过程如下：
a.将陆地 （C-LSAT1.3） 和海洋数据缩小到分辨率。海洋数据的分辨率为，分布在四个网格中.土地数据的分辨率为，分布在 25 个网格中.
b.使用海洋-陆地掩码文件将全局所有网格区分为陆地或海洋。
c.海洋网格数据和陆地网格数据通过海洋-陆地掩模拼接，得到全球 ST 网格数据。
d.计算网格的平均地表温度异常值（STA）。
C-LSAT1.3 和 ERSSTv5 合并时的空间覆盖范围大于将 C-LSAT1.3 与 HadSST3 合并时，尤其是在极地地区。此外，前者（将 C-LSAT1.3 与 ERSSTv5 合并，命名为 CMST）是在空间分布和时间变化方面也更胜一筹。
CMST中的LSAT使用了高质量的C-LSAT1.3。超过4900个车站 被添加到C-LSAT1.0的先前版本（Xu et al.， 2018）中，该版本具有进一步扩大了数据覆盖率。新增的车站主要是来自 ISTI 数据集。CMST 中的 SST 将 ERSSTv5 与海洋一起使用来自最新 ICOADS R3.0 的数据，并包含多种类型的观察。与其他现有的全球ST数据集相比，CMST 增加对全球陆地和海洋表面的整体覆盖。
全球和中低纬度地区CMST的时间序列为与其他合并的数据集一致，包括年际和年代际时间尺度。在 NH 和 SH 的高纬度地区， 温度趋势的差异通常较大，CMST的趋势代表了主要的长期气候变化。因此，CMST 1900-2017年的气温趋势总体上与其他数据集，并被证明是全球气候变化的新有用工具研究。
本作品采用
知识共享署名
4.0 国际许可协议进行许可。
