# Arctic PAGES2k 2000 Year Temperature Reconstruction v.1.1
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#                World Data Center for Paleoclimatology, Boulder 
#                                  and 
#                     NOAA Paleoclimatology Program 
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# NOTE: Please cite Publication, and Online_Resource and date accessed when using these data. 
# If there is no publication information, please cite Investigators, Title, and Online_Resource and date accessed. 
#
#
# Online_Resource: http://ncdc.noaa.gov/paleo/study/16973
#
# Original_Source_URL: ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/paleo/pages2k/arctic2014temperature-v1.1.txt
# 
# Description/Documentation lines begin with #
# Data lines have no #
#
# Archive: Climate Reconstructions
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# Contribution_Date
#	Date: 2014-10-06
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# Title
#	Study_Name: Arctic PAGES2k 2000 Year Temperature Reconstruction v.1.1
#--------------------
# Investigators
#       Investigators: McKay, N.P.; Kaufman, D.S.
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# Description_and_Notes
#	Description: Arctic-wide temperature reconstruction for the past 2000 years, Version 1.1, August 2014, 
#	based on proxy data contained in the PAGES2k Arctic Database v1.1, available at:
#	ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/paleo/pages2k/arc2k_v1.1.zip
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# Publication 
#       Authors: Nicholas P. McKay and Darrell S. Kaufman
#       Published_Date_or_Year: 2014-08-19      
#       Published_Title: An extended Arctic proxy temperature database for the past 2,000 years
#       Journal_Name: Scientific Data
#       Volume: 1
#       Edition: 140026
#       Issue: 
#       Pages: 
#       DOI: 10.1038/sdata.2014.26
#       Online_Resource: http://www.nature.com/articles/sdata201426
#       Full_Citation: 
#       Abstract: Robust climate reconstructions of the most recent centuries and millennia are invaluable for placing modern warming in the context of natural variability. Here we present an extended and revised database (version 1.1) of proxy temperature records recently used to reconstruct Arctic temperatures for the past 2,000 years. The datasets are presented in a machine-readable format, and have been extended with the geochronologic data and consistently generated time-uncertain ensembles, which will be useful in future analyses of the influence of geochronologic uncertainty. A standardized description of the seasonality of the temperature response for each record, as reported by the original authors, is also included to motivate a more nuanced approach to integrating records with variable seasonal sensitivities. Despite the predominance of seasonal, rather than annual, temperature responders in the database, comparisons with the instrumental record of temperature suggest that, as a whole, the datasets best record annual temperature variability across the Arctic, especially in northeast Canada and Greenland, where the density of records is highest.
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# Funding_Agency 
#       Funding_Agency_Name: 
#       Grant: 
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# Site_Information 
#       Site_Name: Arctic
#       Location: Geographic Region>Arctic
#	Country:  
#	Northernmost_Latitude: 90.0
# 	Southernmost_Latitude: 60.0
# 	Easternmost_Longitude: 180.0
# 	Westernmost_Longitude: -180.0
# 	Elevation:  m  
#------------------
# Data_Collection   
#	Collection_Name: Arctic2kTempv1.1
#	Earliest_Year: 1
#	Most_Recent_Year: 2000
#	Time_Unit: AD
#	Core_Length: m
#	Notes: 
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# Chronology: 
#
# 	
#----------------	
# Variables 
#
# Data variables follow that are preceded by "##" in columns one and two.
# Data line variables format:  Variables list, one per line, shortname-tab-longname-tab-longname components (9 components: what, material, error, units, seasonality, archive, detail, method, C or N for Character or Numeric data) 
#
##age_AD	age, , , year AD, , , , ,N
##tempanom-ann	surface temperature anomaly, , , degrees C, annual, , relative to 1961-1990, ,N 
##tempanom-ann025	surface temperature anomaly confidence level 0.025, , , degrees C, annual, , relative to 1961-1990, ,N 	
##tempanom-ann975	surface temperature anomaly confidence level 0.975, , , degrees C, annual, , relative to 1961-1990, ,N 	
#
#----------------
# Data:
# Data lines follow (have no #)
# Data line format - tab-delimited text, variable short name as header
# Missing Values:  
#
age_AD	tempanom-ann	tempanom-ann025	tempanom-ann975
1	-0.69	0.28	-1.67
2	-0.50	0.44	-1.43
3	0.21	1.31	-0.88
4	0.41	1.24	-0.51
5	0.07	0.90	-0.87
6	-0.02	1.10	-1.06
7	-0.71	0.42	-1.63
8	-0.83	0.29	-1.70
9	-0.77	0.52	-1.82
10	-0.58	0.69	-1.68
11	-0.42	0.93	-1.47
12	-1.02	0.09	-1.78
13	-1.31	-0.29	-2.14
14	-0.44	0.34	-1.11
15	-1.07	-0.01	-2.00
16	-1.61	-0.83	-2.19
17	0.08	1.28	-0.85
18	-1.64	-0.38	-2.64
19	-0.02	1.23	-1.09
20	-0.58	0.48	-1.41
21	-1.19	-0.02	-2.15
22	-0.15	0.86	-1.12
23	-0.28	0.91	-1.28
24	-0.73	0.61	-1.94
25	-0.41	0.64	-1.26
26	-0.92	0.12	-1.93
27	0.25	1.18	-0.72
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29	-0.37	0.80	-1.39
30	-0.18	0.95	-1.16
31	-0.09	1.01	-1.15
32	0.47	1.61	-0.57
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34	0.34	1.71	-0.95
35	0.92	1.92	0.03
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37	0.17	1.30	-0.79
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40	-0.09	1.29	-1.25
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46	-0.80	0.71	-2.02
47	-0.77	0.42	-1.52
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49	-0.11	1.04	-1.29
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54	-0.27	0.79	-1.21
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56	-0.81	0.53	-2.02
57	-0.89	0.24	-1.81
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59	-0.42	0.77	-1.46
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61	-0.35	0.74	-1.16
62	-0.42	0.79	-1.37
63	-0.33	0.64	-1.14
64	0.73	1.64	-0.23
65	-0.03	0.98	-0.90
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70	0.26	1.27	-0.74
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