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（1）数据内容：1500-2000年年平均的北半球环状模指数和南半球环状模指数；（2）数据来源及加工方法：该数据由作者自主生产，基于PAGES2k代用资料数据集，利用机器学习模型（随机森林、极端随机树、轻量梯度提升机、CatBoost）重建而产生。（3）数据质量描述：该数据集与多个器测数据在器测时段内有较高的一致性，重建效果更好。数据可用于研究多时间尺度（年际、年代际、多年代际）上南北半球主要大气环流的变化规律及机理。

数据文件命名方式和使用方法

变量名_时间段.xlsx
变量名SAM: Southern Annular Mode，南半球环状模
变量名NAM: Northern Annular Mode，北半球环状模

本数据要求的引用方式 查看数据引用帮助 数据引用必读

杨佼. (2022). 过去500年南北半球环状模数据. 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Atmos.tpdc.272805. CSTR: 18406.11.Atmos.tpdc.272805.
[Yang, J. (2022). Northern and Southern Annular Mode indices 1500-2000. A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Atmos.tpdc.272805. CSTR: 18406.11.Atmos.tpdc.272805. ] (下载引用： RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

1. 杨佼, 效存德, 丁明虎. (2021). 基于机器学习方法重建的过去1000年北半球环状模(NAM)指数. 第四纪研究, 41(3), 12.( 查看 | Bibtex格式)

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资助项目

地球大数据科学工程专项时空三极环境项目(XDA19000000) (项目编号:XDA19000000) CASEarth:Big Earth Data for Three Poles（grant No. XDA19070000）

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