行业：气候变化研究与数据科学 - 全球温度监测是气候变化研究的基础，但面临历史观测非均一性、高海拔和极地区域观测稀疏、海陆数据融合难度大、不确定性评估复杂等多重挑战 [1] - 世界气象组织（WMO）强调，基于全球协作与科学严谨的数据采集，其气候监测工作比以往任何时候都更为重要，必须确保地球气候信息兼具权威性、可获取性与可操作性 [1] - WMO发布的2025年全球温度变化研究报告，纳入了包括美国、英国、中国团队在内的6个基准观测数据及2个再分析数据等共8个数据集 [4] - 八个数据集的分析结论高度一致，都指向全球持续升温的态势明显，增暖的速度快于此前的预期 [5] - 把全球温度数据进一步做准、做精，仍然是当前国际气候学界面临的难点和前沿问题，对于未来科学评估气候变暖突破关键阈值的时间、核算全球碳排放空间，以及各国采取针对性的气候减缓和适应措施，都具有重要意义 [5] 公司：中山大学李庆祥教授团队 - 团队自主研发的全球温度数据集“China-MST3.0”，与美国、英国、日本及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）等7个团队研发的数据集共同构成WMO 2025年全球温度变化研究报告的权威信息源，确认2025年成为有记录以来三个最暖年份之一 [1] - 这是该数据集继2021年其过渡版本被政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告（AR6）部分采纳之后，再次跻身国际权威气候报告的核心数据源之列 [1] - 团队近十年来持续技术攻关，其科研征程的起点源于对“全球增暖停滞”论的科学质疑，团队基于自有数据指出该争议是数据集不够完善造成的统计假象，后续全球数据集的升级更新也证实了这一结论 [1] - 团队于2019年推出自主研发的China-MST数据集，融合了自主研发的全球陆地气温数据与国际先进的海洋温度数据 [2] - 2022年发布的2.0版本重点完善了海冰覆盖区域数据，成功对高海拔、极地等数据稀疏区域进行了科学重建和系统验证，并实现数据集的逐年更新 [2] - 2024年，团队针对部分区域重建数据缺乏年际变化特征的问题，发展了观测约束算法，用实际观测对数据集进行真实性约束，剔除了不合理网格点数据 [2] - 2025年推出的3.0版本实现了多项关键突破：系统梳理了平均最高温、最低温及昼夜温差数据，对原始数据做了全面的质量控制和序列均一性订正更新，并正式搭建了数据集系统完整的不确定性评估框架 [2] - 团队系统剖析了数据集在观测、分析、覆盖等环节的不确定性，在分析全球增暖趋势时兼顾了拟合不确定性与数据不确定性，最终构建出高精度的China-MST3.0数据集 [3] - 如今，这份中国数据集已逐渐与国际主流权威数据集“并跑”，成为全球温度变化监测与评估的重要基准，被国际同行广泛采用 [3] 数据与研究成果 - 基于China-MST3.0数据集的评估显示，2025年全球平均近地表气温较常年标准气候值（1961—1990年）升高了1.07℃±0.05℃（95%置信度的不确定性范围），相对于工业化前时期（1850—1900年）平均值升温1.39℃±0.13℃，成为有系统观测记录176年以来的第三热年份，仅次于2023年与2024年 [5] - 团队已完成首个均一化全球太阳辐射数据集，并开始在全球和区域太阳辐射长期变化、机理及其驱动因子分析、太阳辐射及太阳能资源的未来约束预估等领域发挥作用 [6] - 团队表示将持续深化数据基础研究，加强国际交流与协作，不断推动国产数据集向更高“气候质量”标准迈进 [6]