数据集概述
该数据集为《从多尺度全球视角预测2023/24厄尔尼诺》文章配套MATLAB数据，包含再分析数据与耦合模式输出的海洋温度、海流、大气风场、气压、降水、热通量等变量，以及四幅文章图表，支持厄尔尼诺预测相关研究。
文件详解
- 数据文件（.mat格式，共九十四份）：
- 示例文件：SSTA_Global_Monthly_ERA5_1979to2023.mat、Compose_Wind500hPa_diffTPCtrl_Global_Monthly_2023-03_to_2024-02_Exp_TIOlg_0110_01_Avr3to11Mon.mat
- 内容涵盖：全球月尺度海表温度异常（SSTA）、500hPa风场差异、热通量差异等海洋与大气变量，时间范围包括1979-2023年再分析数据及2023年3月至2024年2月的模式实验数据
- 图表文件（.pdf格式，共四份）：
- 示例文件：Fig1_SecEquator_Monthly.pdf、Fig3_Map_SSTAandWindA_2023.pdf
- 内容为文章配套图表，包含赤道剖面月变化、2023年SSTA与风场分布图等
- 说明文件（.txt格式，一份）：
- 文件名称：README.txt
- 内容为数据集基本说明，包括数据来源、内容及相关代码获取方式
适用场景
- 厄尔尼诺事件预测机制研究：分析多尺度海洋大气变量对2023/24厄尔尼诺的影响
- 气候模式验证：对比再分析数据与耦合模式输出结果，评估模式性能
- 海洋大气相互作用分析：探究海表温度、风场、热通量等变量的关联
- 气候学教学：作为厄尔尼诺相关课程的案例数据，辅助理论讲解
