数据集概述
本数据集包含气候影响相关的不确定性分布汇总表，通过单独调整统计、模型或天气不确定性，分析各因素对结果的贡献。数据由ClimateImpactLab的脚本从ACP蒙特卡洛结果中提取，分为variation-split和baseline-testing两个目录及对应的汇总文件，用于气候影响不确定性的定量研究。
文件详解
- 压缩文件
- 文件名称：uncertainty.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包包含两类目录及汇总文件：
- variation-split目录：由uncertain.py生成，文件命名格式为----.csv，其中VARIATION包括impact（统计不确定性）、model（GCM选择不确定性）、weather（天气实现不确定性）、total（全因素不确定性）；IMPACT为各类估算影响；RCP为RCP 2.6/4.5/6.0/8.5；YEAR为2020（2020-2039平均）、2040（2040-2059平均）、2080（2080-2099平均）
- baseline-testing目录：由uncertain-test.py生成，文件命名格式为----.csv，新增固定的GCM名称字段
- variation-split.tsv：由calcvar.py生成，为variation-split目录结果的汇总文件
- baseline-testing.tsv：由calcvar-test.py生成，为baseline-testing目录结果的汇总文件
数据来源
ClimateImpactLab的ACP蒙特卡洛结果（脚本来源：https://github.com/ClimateImpactLab/acp-impacts/tree/master/extract）
适用场景
- 气候影响不确定性分解研究：分析统计、模型、天气三类不确定性对气候影响结果的单独贡献
- 气候情景模拟分析：基于不同RCP情景和时间阶段，评估气候影响的不确定性分布特征
- GCM模型选择影响研究：通过baseline-testing数据，探究固定GCM时的不确定性变化规律
- 气候政策制定支持：为气候适应策略制定提供不确定性量化的科学依据
