交叉核對兩個科研資料來源
案例演示 NASA GISTEMP 與 HadCRUT 全球年度溫度距平
兩個來源的數值不同，可能首先是定義不同。解釋差異前，先對齊單位、時間範圍和參考期。本例使用兩份真實年度溫度資料，各自以 1991—2020 年重新定基準，再比較 1980—2024 年，儲存對齊表、雙面板圖、Python 指令碼和方法報告。
1. 獲取來原始檔並核對定義
從 NASA GISTEMP v4 下載全球陸海年度 CSV，從 HadCRUT5.1.0.0 下載 analysis ensemble-mean 年度序列，分別儲存為 NASA-GISTEMP-v4-original.csv 和 HadCRUT5-original.csv。
| 輸入 | 年度數值 | 原始距平參考期 |
|---|---|---|
| NASA GISTEMP v4 | J-D 列，單位 °C | 1951—1980 年 |
| HadCRUT5.1.0.0 | 年度集合均值，單位 °C；保留置信區間列 | 1961—1990 年 |
NASA 檔案在表頭前還有一行說明，用 *** 表示不可用值，不能將其當成零。本次來源身份與下載連結見案例來源說明；提供方可能在本次執行後修訂資料。
開啟專案，透過 + → Attach files 附加兩份 CSV。在 Settings → Runtimes 中確認 Python 為 Ready 且已啟用。本次環境為 Python 3.12.14、NumPy 2.5.3、pandas 2.3.3、Matplotlib 3.11.1、Pillow 12.3.0。
2. 先要求對齊，再解釋差異
Read the two attached official annual global temperature CSVs.
Use NASA's J-D annual column and the HadCRUT5 ensemble mean, in Celsius.
Check unique years, missing values, source definitions and original
anomaly baselines. Preserve the HadCRUT confidence-limit columns.
Rebase each source by subtracting its own complete 1991–2020 mean,
then align shared years 1980–2024. Report NASA minus HadCRUT:
mean difference, RMSE, maximum absolute difference and its year.
Save temperature-aligned.csv, temperature-comparison.png,
temperature-crosscheck.py and temperature-crosscheck.md.
Plot original and common-baseline series in separate labelled panels.
The script must accept --nasa, --hadcrut and --outdir arguments.
Execute using a noninteractive plotting backend, reopen the saved files,
and record input hashes and versions. Do not install packages or
claim the sources are independent or either is ground truth. Use English.
授權前檢查檔案讀取和 Python 程式碼，開啟 Notebook 確認計算完成。如果出現錯誤，應先處理並重跑，再解讀報告或圖形。
3. 檢查對齊表
開啟 temperature-aligned.csv。本例比較 45 個共同年份；兩個來源各自都有參考期所需的 30 個完整年度點估計，沒有用零填補年度缺失值。
減去的參考均值分別為 NASA 0.61266667 °C、HadCRUT 0.53799554 °C。每個資料集減去自己的均值，不是對兩份資料減去同一個數。比較前核對單位、年份與相減方向。
4. 檢視圖形和數值差異
開啟 temperature-comparison.png。第一幅保留各自原參考期，第二幅展示以相同時間段重新定基準後的曲線。
| 本例結果，NASA 減 HadCRUT | 數值 |
|---|---|
| 平均差 | 0.00514589 °C |
| 均方根差 RMSE | 0.01829900 °C |
| 最大絕對差 | 0.04632368 °C，出現在 2024 年 |
這些數字對應本次下載的檔案。剩餘差異可能來自覆蓋範圍、插補、觀測資料和處理方法。兩個產品共享部分觀測，不是統計獨立的測量；本例也不將任一方指定為真值。
5. 儲存方法並重跑
開啟 temperature-crosscheck.md，核對來源定義、指標與 CSV、程式碼是否一致。表格保留 HadCRUT 原置信區間及其機械平移後的數值，但此次比較沒有傳播所估計參考均值的不確定性，也沒有處理兩個來源間的依賴關係。
下載對齊 CSV、圖形、Python 指令碼和報告。準備好兩份輸入，在具有上述依賴的 Python 環境中執行：
python temperature-crosscheck.py --nasa NASA-GISTEMP-v4-original.csv --hadcrut HadCRUT5-original.csv --outdir comparison-rerun
本次指令碼還在獨立的本地 Python 程序執行，對齊 CSV 與應用儲存版本逐位元組一致。這驗證的是本次計算，不等於評估了兩個氣候產品的全部方法選擇。