【数据分享】1980-2024年我国省市县三级逐日最高气温数据(Shp/Excel格式)

之前我们分享过1980-2024年我国0.1°分辨率的逐日、逐月、逐年最高气温栅格数据(可查看之前的文章获悉详情)。该数据来源于研究者张凌, 胡英屹等发布在国家冰川冻土沙漠科学数据中心平台上的多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品(ChinaMet)!最高气温单位为摄氏度(℃);数据分辨率为0.1°(约1万米);数据坐标为GCS_WGS_1984。很多小伙伴拿到数据后反馈栅格数据不太方便使用,问我们能不能把数据处理为更方便使用的Shp和Excel格式的数据!

我们特地对原始的栅格数据进行了处理,将1980-2024年逐日最高气温栅格数据分别按照我国省级行政边界、地级市行政边界、区县级行政边界进行了求平均数处理得到了本次分享的数据------**Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的1980---2024年逐日最高气温数据!**数据单位为摄氏度(℃)。

该数据只对立方数据学社会员开放,在本公众号后台回复关键词 会员 可得到会员规则和办理方式。对于已经是会员的同学,请向会员客服发放关键 355A获取该数据。以下为数据的详细介绍:

01 数据预览

1980-2024年逐日最高气温数据提供Excel和Shp两种格式的数据,数据按行政级别开存储,省市县三级分别保存为对应的Excel和Shp文件。

我们以区县级的逐日最高气温数据为例进行预览,首先是Excel格式的数据,1980-2024年的逐日数据按照年份进行汇总,每个Excel文件中的数据字段包括省份名称、省份代码、城市名称、城市代码、区县名称和区县代码和逐日最高气温数值。
2024年各区县逐日最高气温数据(Excel格式)

接下来是Shp格式的数据,1980-2024年的区县层级的逐日最高气温数据同样按照年份进行汇总,属性表的字段和Excel相同。我们具体以2024年8月1日各区县的最高气温数据为例进行预览:
2024年8月1日的各区县最高气温数据(Excel格式)

02 数据详情

数据来源:

原始nc格式的高分辨气象数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心,具体网址为:https://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/21691d03-bef2-4800-924e-5614e7268b87

数据处理说明:

基于原始的逐日最高气温栅格数据,我们采用国家地理信息公共服务平台(天地图)发布的审图号为GS(2024)0650号的2024年省市县三级行政区划Shp数据(可查看之前的文章获悉详情),对每个省\每个地级市\每个区县内的栅格值进行了求平均数处理,得到了省市县三级的逐日的最高气温数据!

数据单位:

摄氏度(℃)

数据格式:

Shp和Excel格式

时间范围:

1980年-2024年(逐日)

空间范围:

省、市、县三个等级

引用方式:

中文发表的成果中参考以下规范注明:数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn)。

英文发表的成果中参考以下规范注明:The dataset is provided by National Cryosphere Desert Data Center. (http://www.ncdc.ac.cn).

数据引用:

1.张凌,胡英屹,赵彦博,车涛. 多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品(ChinaMet). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6722.2025.

2.张凌,胡英屹,赵彦博,车涛. 多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品(ChinaMet). 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db6722.2025.

文章引用:

ZhangLing, Li Xin, Zheng Donghai, Zhang Kun, Ma Qimin, Zhao Yanbo, Ge Yingchun. Merging multiple satellite-based precipitation products and gauge observations using a novel double machine learning approach[J]. Journal of Hydrology, 2021, 594:125969.

HuYingyi, Zhang Ling. Added value of merging techniques in precipitation estimates relative to gauge-interpolation algorithms of varying complexity[J]. Journal of Hydrology, 2024, 645:132214. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.132214.

如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用,更多数据详情可以查看官网获悉!

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