数据集概述
本数据集包含用于重现论文“芬诺斯坎迪亚北部2024年夏季很可能是2000年来最暖夏季”结果的树木年轮重建数据及Python脚本。数据支持生成论文中的关键图表与分析结果，是研究该区域长期气候趋势的重要支撑材料，包含七份文件。
文件详解
- 代码文件（Python脚本）
- 文件名称：spl_eofs_regression_fig07.py、attribution_fig05.py、fig01a.py、fig01bc_03.py、fig06.py、reconstruction_fig02_04.py
- 文件格式：.py
- 字段映射介绍：各脚本对应论文中特定图表的生成逻辑，包含回归分析、EOF分解等气候数据分析方法的实现代码，用于复现温度重建结果与归因分析图表。
- 数据文件
- 文件名称：r2_sod-unc.xlsx
- 文件格式：.xlsx
- 字段映射介绍：包含树木年轮重建相关的统计数据，可能涉及R²值、不确定性分析（sod-unc）等气候重建精度评估指标。
数据来源
论文“Summer 2024 in northern Fennoscandia was very likely the warmest in 2,000 years”（npj Climate and Atmospheric Science 8, 158 (2025)）
适用场景
- 气候历史重建研究：利用树木年轮数据重建芬诺斯坎迪亚北部2000年夏季温度序列，分析长期气候演变规律。
- 极端气候事件分析：验证2024年夏季高温事件在千年尺度上的异常性，支撑极端气候归因研究。
- 气候模型验证：将重建数据与气候模型模拟结果对比，评估模型对历史气候的模拟能力。
- 科研结果复现：通过Python脚本复现论文中的图表与统计结果，支持气候研究的可重复性验证。
- 树木年轮气候学方法应用：学习并应用EOF分解、回归分析等树木年轮气候重建的核心技术方法。
