1901---2025年中国省市县三级逐月平均气温数据（Shp/Excel格式）
气候数据 · 长时间序列 · 省市县三级行政统计
一、数据背景
在气候变化研究、生态环境评估、农业区划等应用场景中，高分辨率气温栅格数据是最常用的基础资料之一。不过，栅格数据对不少使用者来说存在一定操作门槛------往往需要借助 GIS 或遥感软件才能完成区域统计值的提取。
为降低使用成本，本次介绍的数据集以国家青藏高原科学数据中心发布的 1901---2025 年 1km 分辨率逐月平均气温栅格数据为基础，分别按照我国省级、地级市、区县级行政边界对栅格像元值进行均值统计，最终形成了省市县三个行政等级、时间跨度长达 125 年的逐月平均气温数据 ，并同时提供 Excel 与 Shp 两种格式，数值单位为摄氏度（℃）。
二、数据预览
该数据集提供 Excel 和 Shp 双格式，逐月数据按照年份汇总存储，并按行政级别分开存放------省、市、县三级各自对应独立的 Excel 和 Shp 文件。
先看 Excel 格式。以区县级 2025 年逐月平均气温数据为例，其字段构成为：省份名称、省份代码、城市名称、城市代码、区县名称、区县代码，以及各月平均气温数值。
图1 2025年各区县逐月平均气温（Excel格式）
再看 Shp 格式。以区县级 2025 年 12 月的平均气温为例，属性表字段与 Excel 一致，可直接导入 GIS 软件进行空间制图与分析：
图2 2025年12月全国各区县平均气温（Shp格式）
三、数据详情
1. 数据来源
原始栅格数据为彭守璋学者在国家青藏高原科学数据中心平台发布的《中国 1km 分辨率逐月平均气温数据集（1901-2025）》
2. 处理方法
统计边界采用国家地理信息公共服务平台（天地图）发布的 2025 年省市县三级行政区划 Shp 数据（审图号为 GS（2024）0650）。基于原始逐月平均气温栅格，分别对每个省、每个地级市、每个区县范围内的像元值求算术平均，从而得到省、市、县三级的逐月平均气温序列。
3. 参数速查表
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 时间范围 | 1901.01 --- 2025.12（逐月） |
| 数据单位 | 摄氏度（℃） |
| 数据格式 | Excel、Shp |
| 空间粒度 | 省、地级市、区县三个行政等级 |
| 空间坐标系 | GCS_WGS_1984 |
| 统计方式 | 行政区内栅格像元求算术平均 |
4. 规范引用
数据集引用：
彭守璋. (2019). 中国1km分辨率逐月平均气温数据集（1901-2025）. 国家青藏高原科学数据中心.
Peng, S. (2019). 1-km monthly mean temperature dataset for china (1901-2025). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center.
相关支撑文献：
- Peng, S. Z, Gang, C., Cao, Y., & Chen, Y. (2017). Assessment of climate change trends over the loess plateau in china from 1901 to 2100. International Journal of Climatology.
- Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011-2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183-194. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129
- Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901--2100. Sustainability, 12(2), 477.
- Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931--1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019
四、适用场景与使用建议
得益于 125 年的长时间跨度和省市县三级空间粒度，该数据集可以直接支撑气候变暖趋势检验、区域热环境演变评估、长序列统计分析等研究需求。其中 Excel 格式便于在统计软件中建模分析，Shp 格式便于在 GIS 平台中完成空间可视化与叠加分析。
提示：数据使用请遵循国家青藏高原科学数据中心的官方引用要求，更多技术细节可前往官网查阅原始数据集说明。
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方式一：顶部专栏
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方式二：数据下载方式汇总-CSDN博客
来源：城数派