We describe a global dataset of quality‐controlled in situ daily air temperature observations covering the period 1850–2015, developed in the framework of the EUSTACE (EU Surface Temperature for All Corners of Earth) project (www.eustaceproject.org). The dataset includes a total of 35,364 daily series of maximum and minimum temperature obtained from seven different collections. About 97% of the series are publicly available in a common format, while the remaining 3% can be obtained from the original data providers. Unlike other similar products, duplicates have been removed without blending of series, which simplifies data traceability and improves the temporal homogeneity of the individual series at the cost of a smaller average length. Residual artificial signals (breakpoints) in the series caused by station relocations, changes in instrumentation, etc., have been detected by means of the combination of four breakpoint detection tests, four variables and three temporal aggregations. The combined results give not only the most probable position of the breakpoints, but also a measure of their likelihood. The reliability of the detection was estimated for each year of each target series, based on the number of reference series and on their correlation with the target series. Moreover, its general performance was evaluated through a benchmark of synthetic series. This product will be combined with datasets of marine and ice in situ air temperature observations and with measurements from satellite to produce the first complete global statistical reconstruction of daily near‐surface air temperature.

中文翻译：

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EUSTACE全球陆地站每日气温数据集

我们描述了在EUSTACE（欧盟地球各个角落的地表温度）项目（www.eustaceproject.org）框架下开发的，涵盖1850-2015年期间质量受控的每日现场气温观测的全球数据集。该数据集包括从七个不同的集合中获得的总共35,364个每日最高和最低温度的每日序列。该系列中约有97％可以以公共格式公开获得，而其余3％可以从原始数据提供者处获得。与其他类似产品不同，重复数据已删除而无需混合序列，从而简化了数据可追溯性，并以较小的平均长度为代价提高了单个序列的时间均匀性。站点重新定位所导致的序列中的残留人工信号（断点），通过结合四个断点检测测试，四个变量和三个时间聚合来检测仪器等的变化。组合结果不仅给出了断点的最可能位置，而且还给出了断点可能性的度量。根据参考系列的数量及其与目标系列的相关性，估算每个目标系列每年的检测可靠性。此外，它的综合性能通过合成系列的基准进行了评估。该产品将与海洋和冰原位温度观测数据集以及卫星的测量数据结合起来，以产生第一个完整的全球每日近地表气温的完整统计重建。通过四个断点检测测试，四个变量和三个时间聚合的组合来检测出。组合结果不仅给出了断点的最可能位置，而且还给出了断点可能性的度量。根据参考系列的数量及其与目标系列的相关性，估算每个目标系列每年的检测可靠性。此外，它的综合性能通过合成系列的基准进行了评估。该产品将与海洋和冰原位温度观测数据集以及卫星测量数据相结合，以产生每日首次近地面空气温度的完整的全球统计重建。通过四个断点检测测试，四个变量和三个时间聚合的组合来检测出。组合结果不仅给出了断点的最可能位置，而且还给出了断点可能性的度量。根据参考系列的数量及其与目标系列的相关性，估算每个目标系列每年的检测可靠性。此外，它的综合性能通过合成系列的基准进行了评估。该产品将与海洋和冰原位温度观测数据集以及卫星测量数据相结合，以产生每日首次近地面空气温度的完整的全球统计重建。组合结果不仅给出了断点的最可能位置，而且还给出了断点可能性的度量。根据参考系列的数量及其与目标系列的相关性，估算每个目标系列每年的检测可靠性。此外，它的综合性能通过合成系列的基准进行了评估。该产品将与海洋和冰原位温度观测数据集以及卫星测量数据相结合，以产生每日首次近地面空气温度的完整的全球统计重建。组合结果不仅给出了断点的最可能位置，而且还给出了断点可能性的度量。根据参考系列的数量及其与目标系列的相关性，估算每个目标系列每年的检测可靠性。此外，它的综合性能通过合成系列的基准进行了评估。该产品将与海洋和冰原位温度观测数据集以及卫星测量数据相结合，以产生每日首次近地面空气温度的完整的全球统计重建。基于参考序列的数量以及它们与目标序列的相关性。此外，它的综合性能通过合成系列的基准进行了评估。该产品将与海洋和冰原位温度观测数据集以及卫星测量数据相结合，以产生每日首次近地面空气温度的完整的全球统计重建。基于参考序列的数量以及它们与目标序列的相关性。此外，它的综合性能通过合成系列的基准进行了评估。该产品将与海洋和冰原位温度观测数据集以及卫星测量数据相结合，以产生每日首次近地面空气温度的完整的全球统计重建。