1901-2025年中国1km分辨率逐年平均气温栅格数据

气温数据是地理、生态、农业、水文等领域最常用的气象指标之一。在上一期中，我们分享了国家青藏高原科学数据中心（TPDC）发布的 1901---2025 年中国 1km 分辨率逐月平均气温栅格数据。

本期我们把视角再往上提一层：基于这套逐月数据，按年份对当年 12 个月的平均气温再做一次算术平均，就得到了覆盖时间更长的------1901---2025 年中国 1km 分辨率逐年平均气温栅格数据。

它本质上是对逐月产品的时间聚合，适合用来刻画长尺度上的温度空间格局、年际变化以及区域差异。今天这篇文章，就把这份数据的来龙去脉一次性讲清楚。

一、数据预览

下面以 2025 年为例，展示该年份全国逐年平均气温的空间分布：

二、数据详情

为方便查阅，先把核心参数整理成一张表：

字段	内容
数据名称	中国 1km 分辨率逐年平均气温数据集（1901---2025）
数据来源	国家青藏高原科学数据中心（TPDC），由彭守璋学者发布
数据格式	GeoTIFF 栅格（.tif）
数据单位	摄氏度（℃）
时间范围	1901---2025 年（逐年）
空间范围	中国主要陆地（包含港澳台地区，不含南海岛礁）
空间分辨率	约 1km（0.0083333°）
坐标系统	GCS_WGS_1984（地理坐标系，WGS84）

2.1 生成思路

该逐年数据并不是直接观测得到，而是按以下思路加工：

1. 以 TPDC 平台上的逐月平均气温栅格（1901---2025）为输入；

2. 对每个像元，提取当年 1---12 月的逐月平均气温；

3. 计算 12 个月的算术平均值，作为该像元当年的逐年平均气温。

因此，本质上这是时间维度的二次聚合，底层质量依赖逐月产品的精度。

2.2 原始数据说明

原始逐月数据由彭守璋学者在 TPDC 平台公开分享。官方说明指出：

• 该数据以 CRU（Climatic Research Unit）发布的全球 0.5° 气候数据集为基线；

• 结合 WorldClim 全球高分辨率气候数据集提供的高空间细节；

• 通过 Delta 空间降尺度方案，在中国区域进行降尺度得到 1km 网格；

• 使用 496 个独立气象观测点对降尺度结果进行交叉验证，结果可信。

由于采用降尺度而非站点插值，空间格局比纯站点插值结果更平滑，但同时也保留了地形、海陆分布造成的主要温度梯度。

三、典型用途

这份逐年气温栅格适合以下几类分析：

• 长时间序列温度趋势分析：覆盖 125 年，可以做 1901 年以来全国及分省/分流域的温度趋势、突变检验、距平分析。

• 气候分区与区划研究：与地形、行政区划叠加，可用于气候区划、农业气候区划等。

• 生态/水文模型驱动：作为 Penman-Monteith、蒸散发模型、作物模型的输入。

• 极端温度事件研究：与逐日/逐月气温配合，分析热浪、寒潮的年际变化。

• 历史气候重建与归因：与历史文献、树木年轮等代用资料对照使用。

使用时建议注意：

• 早期年份（1901---1950）的数据主要依赖 CRU 资料的再分析结果，分辨率提升部分依赖 WorldClim 静态场，对局地小尺度变化的刻画能力弱于近期；

• 该数据不含南海岛礁等海域，做全国级汇总时要注意行政区范围与栅格覆盖范围的差异。

四、引用方式

如果该数据用于论文、研究报告或项目，请按以下格式引用：

数据引用：

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.

关联论文：

1. 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*.

2. 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.

3. Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901--2100. *Sustainability*, 12(2), 477.

4. 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.

数据来源： 国家青藏高原科学数据中心（TPDC）

**引用格式：**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.

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来源：城数派