ERA5-Land 1950-2026年中国0.1°逐月平均气温栅格数据集
背景
在气象观测领域，2米气温是最基础也是最重要的气候要素之一。它指的是距地面标准2米高度处大气的冷热程度，受太阳辐射、下垫面属性、大气环流、地形地貌以及近地层湍流交换等多种因素的综合影响。由此衍生出日均气温、月均气温、极端高低温、活动积温等一系列关键指标，广泛应用于气候研究、水文分析、农业气象、生态环境评估等多个方向。
连续且高精度的2米气温栅格数据，是开展区域热量资源评估、气候变化趋势分析、极端灾害成因诊断以及流域生态-水文响应研究不可或缺的基础数据支撑。
数据集概览
本文介绍一份基于 ERA5-Land 数据集制作的中国区域逐月平均气温栅格数据，时间跨度从 1950年1月持续到2026年5月 ，覆盖范围为中国全境，空间分辨率达到 0.1°（约1万米）。
ERA5-Land 是由欧盟及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的高分辨率陆地再分析数据集，在全球气候研究中被广泛使用。原始数据以 NetCDF 格式提供，温度单位为开尔文（K）。为提升使用便捷性，已对原始数据进行了预处理：将格式统一转换为 TIFF，并将温度单位从开尔文转换为摄氏度（°C），栅格值即代表该月的平均气温。数据集采用 WGS84 坐标系，文件总大小约 1.59GB。
数据参数一览
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 数据名称 | ERA5-Land 逐月平均气温栅格数据 |
| 时间范围 | 1950年1月 --- 2026年5月（逐月） |
| 空间范围 | 中国 |
| 空间分辨率 | 0.1° × 0.1°（约1万米） |
| 数据格式 | NetCDF / TIFF |
| 投影坐标系 | WGS_1984 |
| 数据来源 | ECMWF ERA5-Land 数据集 |
| 文件大小 | 约 1.59 GB |
| 原始单位 | 开尔文（K） |
| 处理后单位 | 摄氏度（°C） |
数据文件展示
该数据集同时提供原始的 NetCDF 文件和经过格式转换的 TIFF 文件，文件按年月命名，结构清晰，便于批量读取和处理。以下为部分文件列表截图：
ArcGIS 可视化预览
以2026年5月的平均气温数据为例，将 t2m_202605.tif 加载到 ArcGIS 中进行可视化展示。从预览结果可以看到，气温分布呈现出明显的空间梯度特征，南方地区气温普遍高于北方，西部高海拔区域气温相对较低，整体与中国的气候分布规律高度吻合。
数据来源与引用
数据来源： 欧盟及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的 ERA5-Land 数据集
引用格式：
Muñoz Sabater, J. (2019): ERA5-Land monthly averaged data from 1950 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS).
使用该数据时，请按照官方平台要求进行规范引用，更多数据详情可访问上述官网查阅。
使用建议
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数据读取 ：TIFF 格式可使用 Python 的
rasterio、gdal库或 MATLAB、R 等工具直接读取；NetCDF 格式推荐使用xarray库处理，能方便地进行时间序列分析和空间切片。 -
时间序列分析：由于数据跨度长达76年，非常适合进行长期气候变化趋势分析、年代际变率研究以及极端事件识别。
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空间分析：0.1°的分辨率足以支持省级乃至地市级的区域气候特征分析，可结合 DEM 数据开展地形-气温关系研究。
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数据验证：建议在使用前与气象站点观测数据进行交叉验证，评估再分析数据在研究区域的精度表现。
数据来源： ECMWF ERA5-Land 数据集
**引用格式：**Muñoz Sabater, J. (2019): ERA5-Land monthly averaged data from 1950 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS).
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来源：城数派