直接回答
温度距平是相对于参考期平均值的差。本例 GISTEMP 陆海表以 1951—1980 年为基准。+1°C 表示比该基准高一度，不是全球绝对气温为 1°C。
准备观测表
删除 CSV 表头前的说明行，提取截至 2023 年完整年份的 Year 与 J-D，改名为 year 与 anomaly_c。连接 X、Y，并在副标题和来源说明中写明“相对 1951—1980 年”。
公开数据与可复现示例
下载文件是已整理的静态提取，不是实时数据连接。下方链接包括原查询、观测期及再使用政策。更新时应保留原始副本，因为源数据修订可能改变结果。
NASA GISTEMP v4 陆海温度指数，截至 2023 年的完整 J-D 年值，单位 °C，基准期为 1951—1980 年。删除 CSV 说明行，未做基准换算。请引用 GISTEMP Team 与源链接。
快照获取日期: 2026-10-26. 整理后行数: 144.
| year | anomaly_c |
|---|---|
| 1880 | -0.17 |
| 1881 | -0.09 |
| 1882 | -0.11 |
| 1883 | -0.18 |
| 1884 | -0.28 |
在 Datamon 中制作
创建可编辑图表需要使用 Google 账号登录；公开文章和示例无需账号即可阅读。CSV 已完成上文说明的连接、筛选或汇总。换成自己的数据时，先在电子表格中完成这些准备。
- 进入 Data，选择文件或粘贴带表头的表格。检查识别出的数值列、小数分隔符和日期。当前导入器接受小于 20 MB 的文件，本例低于此限制。应区分空值与真实零值。
- 在 Visualize 中选择 Line chart. 按下表连接字段，并至少用两行原数据核查预览，不要只依赖自动映射。
- 在 Refine 中写明问题、单位、观测期与来源。按读者实际看到的尺寸检查标签和对比度；需要精确数值时保留表格。
- 通过导出控件选择 SVG、PNG、PDF 或 PowerPoint，并打开成品检查。保存可编辑项目备份。Publish 前核查底层值：持有公开 URL 的人可以访问已发布数据。
计算与字段映射
以下为计算规则的伪代码。下载 CSV 已包含整理后的值，电子表格函数与单元格引用需按实际表格布局调整。
NASA J-D annual anomaly (°C), relative to 1951–1980; complete years <= 2023- X
- year
- Y
- anomaly_c
解读结果
2023 年距平为 +1.17 °C，基准为 1951—1980 年。
用预览检查结构，用 CSV 核对精确数值。样式仅作参考，Datamon 渲染效果可能不同；应按上文准备与字段映射复现分析含义。
会改变含义的错误
没有明确换算就不能改成“相对 1850—1900 年”。基准变化会平移数值，仅凭此表也不能判定长期气候目标是否已被突破。
分享前的常见问题
这些计算需要 AI 服务吗？
不需要。CSV 与参考计算是确定性的。配置可选 AI 后可以辅助起草说明，但它不能代替源数据核查或正确的比较方法。
能用于自己的电子表格吗？
可以。保留相同的观测单位、列类型与计算方式，更新来源和时期，重新计算派生列，分享前用原表核对几个输出值。
哪些免费，哪些需要账号？
阅读本教程和下载 CSV、图像均免费。当前部署没有付费结账或订阅套餐。创建并保存可编辑图表需要 Google 登录。外部 AI、云分析、发布与视频依赖已配置服务，本教程不承诺无限免费连接服务。
来源与延伸阅读
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