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摘要。气候场重建（CFR）是指从一系列偏置的古气候代理数据集中的时空气候场（例如表面温度）的估计。这种重建可以在气候动态上提供丰富的信息，并提供气候模型的样本验证。然而，大多数CFR工作流是复杂且耗时的，因为它们涉及（i）对代理记录，气候模型仿真和工具观察的预先处理； （ii）应用一种或多种实施方法； （iii）重建结果的分析和可视化。从历史上看，这个过程缺乏透明度和可及性，限制了非专家的可重复性和实验。本文介绍了一个名为CFR的开源和面向对象的Python软件包，旨在使CFR工作易于理解和进行，从而使气候学家摆脱技术细节并促进效率和可重现的研究。cfr为常见的CFR任务提供了对用户友好的实用程序，例如代理和气候数据分析和可视化，代理系统建模以及用于多种重新构造方法的模块化工作流，从而在同一框架内实现方法论对比。包装包含广泛的申请程序接口（API）的文档，以及越来越多的教程笔记 - 说明其用法的书籍。为例，我们使用第2K温度数据库提出了两个CFR驱动的重建实验，该数据库应用了上次千年重新分析（LMR）古气候数据同化（PDA）框架
cfr（V2024.1.26）：气候领域的Python软件包...
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