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A global dataset of air temperature derived from satellite remote sensing and weather stations

机译：来自卫星遥感和气象站的全球气温数据集

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Air temperature at 2 m above the land surface is a key variable used to assess climate change. However, observations of air temperature are typically only available from a limited number of weather stations distributed mainly in developed countries, which in turn may often report time series with missing values. As a consequence, the record of air temperature observations is patchy in both space and time. Satellites, on the other hand, measure land surface temperature continuously in both space and time. In order to combine the relative strengths of surface and satellite temperature records, we develop a dataset in which monthly air temperature is predicted from monthly land surface temperature for the years 2003 to 2016, using a statistical model that incorporates information on geographic and climatic similarity. We expect this dataset to be useful for various applications involving climate monitoring and land-climate interactions.
机译：地表以上2 µm的气温是评估气候变化的关键变量。但是，通常只能从主要分布在发达国家的有限数量的气象站中获得空气温度的观测结果，这反过来可能会报告缺少值的时间序列。结果，气温观测的记录在时间和空间上都是零散的。另一方面，卫星在空间和时间上连续测量地表温度。为了结合地表温度和卫星温度记录的相对强度，我们开发了一个数据集，该数据集使用结合了地理和气候相似性信息的统计模型，根据2003年至2016年的每月地面温度预测了每月气温。我们希望该数据集可用于涉及气候监测和土地-气候相互作用的各种应用。

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