数据集概述
本数据集包含ASICast模型预测的2024-2025年南极海冰浓度（SIC）结果、对应预测代码及2024年观测SIC数据。观测数据来自不来梅大学，可用于验证预测结果。数据支持极地气候分析与模型验证，包含代码文件与压缩数据文件，共7个文件。
文件详解
- 代码文件（.py格式，共5个）
Interpolation.py：检测缺失数据日期并插值补全数据集Convert_nc_to_npy.py：将GeoTIFF格式数据转换为npy格式并合并为年度统一文件SIC_predict.py：使用ASICast模型执行海冰浓度预测流程Convert_npy_to_tif.py：将预测SIC数据从npy格式转换为GeoTIFF格式，适配GIS应用Antarctic_SIC_plot.py：生成海冰浓度数据的空间可视化地图- 压缩数据文件（.zip格式，共2个）
2024.zip：包含2024年南极海冰浓度数据（观测与预测）2025.zip：包含2025年南极海冰浓度预测数据- 数据格式说明：SIC数据为单波段栅格文件，float-32类型，采用南极极射投影，空间分辨率6.25km，文件命名格式为YYYYMMDD.tif
数据来源
University of Bremen（https://seaice.uni-bremen.de/sea-ice-concentration/amsre-amsr2/）
适用场景
- 极地气候预测模型验证：使用2024年观测数据验证ASICast模型的预测精度
- 南极海冰变化趋势分析：基于2024-2025年预测数据研究海冰浓度时空变化规律
- 极地海洋环境研究：结合空间分辨率数据分析海冰分布对海洋生态的影响
- GIS空间分析应用：通过GeoTIFF格式数据开展南极区域海冰浓度的可视化与空间建模
- 气候预测代码复用：基于提供的Python代码复现或优化ASICast海冰浓度预测流程
