数据分享

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【会员专享数据】2000-2022年我国乡镇的逐年增强型植被指数（EVI）数据(Shp/Excel格式)增强型植被指数（EVI）是一种用于监测植被生长状况和生物量的指标，其值越高，通常表示植被覆盖度越高、生长状况越好。EVI 的取值范围一般在 -1 到 1 之间，但实际应用中绿色植被区的 EVI 值通常在 0.2 到 0.8 之间。之前我们给大家分享过2000-2022年全国逐年增强型植被指数（EVI）栅格数据。另外，我们基于此栅格数据按照行政区划取平均值，得到了Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的2000-2022年逐年EVI数据（均可查看之前的俄文章获悉详情）！很多小伙伴拿到数据后反馈是否有空间

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【会员专享数据】1980-2024年我国省市县三级逐日风速数据（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、逐年风速栅格数据（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）！风速指的是近地面10米的风速，数据单位为米每秒（m/s）。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！

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【会员专享数据】2025年我国地级市间驾车出行距离和出行时间矩阵数据可达性数据是我们在各项研究中都经常使用的数据。对于可达性的测度有很多方法和指标。今日分享的是2025年我国地级市间驾车出行距离和出行时间矩阵数据！该数据集的格式为excel格式（csv文件）。数据为我国地级市间的矩阵数据。数据包括出行距离和出行时间两大指标——出行方式为驾车出行。出行距离的单位为公里，出行时间的单位为分钟。另外，以地级市市政府所在地点作为驾车出行的起终点。该数据是基于高德地图路径规划API计算得到的，统计的是两个城市的市政府之间的最快出行路径的出行距离和出行时间。数据采集时间为2025年8

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【会员专享数据】2000-2022年我国省市县三级的逐年增强型植被指数（EVI）数据(Shp/Excel格式)增强型植被指数（EVI）是一种用于监测植被生长状况和生物量的指标，其值越高，通常表示植被覆盖度越高、生长状况越好。EVI 的取值范围一般在 -1 到 1 之间，但实际应用中绿色植被区的 EVI 值通常在 0.2 到 0.8 之间。之前我们给大家分享过2000-2022年全国逐16天的EVI栅格数据，数据集是由武汉大学黄昕&李家艺团队于2023年6月发布在Zenodo数据网站上的数据。我们又基于上述逐16天EVI数据，采用求年平均值的方法得到了2000-2022年逐年的EVI栅格数据（可查看之前的文章获悉详

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【会员专享数据】2014-2020年我国省市县三级的逐年GDP数据(Shp/Excel格式)之前我们分享过2014-2020年GDP栅格数据（可查看之前的文章获悉详情）。该数据是2016年赵乃卓教授等人在期刊《GIScience & Remote Sensing 》发表的文章《Forecasting China’s GDP at the pixel level using nighttime lightstime series and population images》发布的数据！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！

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【会员专享数据】1980-2024年我国乡镇的逐日潜在蒸散发数据（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、逐年潜在蒸散发栅格数据，另外，我们基于此栅格数据按照行政区划取平均值，得到了Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的1980-2024年我国省市县三级逐日潜在蒸散发数据（可查看之前的文章获悉详情）！很多小伙伴拿到数据后反馈是否可以处理出乡镇级的逐日潜在蒸散发数据！

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【会员专享数据】2000-2022年全国逐年增强型植被指数（EVI）栅格数据增强型植被指数（EVI）是一种用于监测植被生长状况和生物量的指标，其值越高，通常表示植被覆盖度越高、生长状况越好。EVI 的取值范围一般在 -1 到 1 之间，但实际应用中绿色植被区的 EVI 值通常在 0.2 到 0.8 之间。之前我们给大家分享过2000-2022年全国逐16天的EVI栅格数据（可查看之前的文章获悉详情），数据集是由武汉大学黄昕&李家艺团队于2023年6月发布在Zenodo数据网站上的数据。很多小伙伴拿到数据后还咨询我们有没有逐年的EVI栅格数据！

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【会员专享数据】1980-2024年我国乡镇的逐日地面气压数据（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、逐年地面气压栅格数据，另外，我们基于此栅格数据按照行政区划取平均值，得到了Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的1980-2024年我国省市县三级逐日地面气压数据（均可查看之前的文章获悉详情）！很多小伙伴拿到数据后反馈是否可以处理出乡镇级的逐日地面气压数据！

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【会员专享数据】1980-2024年我国省市县三级逐日潜在蒸散发数据（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、逐年潜在蒸散发栅格数据（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）！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！

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【会员专享数据】1980-2024年我国省市县三级逐日相对湿度数据（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、逐年相对湿度栅格数据（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）！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！

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【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！

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【数据分享】1980-2024年我国省市县三级逐日最低气温数据（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、逐年最低气温栅格数据（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）！最低气温单位为摄氏度（℃）；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！

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【会员专享数据】1990-2024年我国省市县三级的各类土地覆盖面积数据（Shp/Excel格式）之前我们分享过1985-2024年30米分辨率的土地覆盖栅格数据（可查看之前的文章获悉详情），该数据是武汉大学的杨杰和黄昕教授发布的1985年-2024年的中国30米分辨率的逐年土地覆盖数据！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！

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【免费数据】1985-2024年我国30米分辨率树木覆盖栅格数据根据国家森林资源清查（NFI）显示，自20世纪80年代以来，中国的森林面积几乎翻了一番。但由于缺乏长时间序列、高精度的连续观测数据，一直难以精准看清这几十年间树木覆盖变化的具体时空细节。传统的二元地图往往只能区分“有林”和“无林”，很难捕捉到树木生长的细微变化和那些零星分布的树木。

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【会员专享数据】1951-2024年我国省市县三级逐日、逐月和逐年降水率数据（Shp/Excel格式）之前我们分享过1951-2024年我国逐日\逐月\逐年降水率栅格数据。该数据源于国家青藏高原科学数据中心分享的1951-2024年中国逐3小时\逐日\逐月\逐年多指标气象数据（均可查看之前的文章获悉详情）。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！

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【数据分享】1951-2024年我国乡镇级逐日、逐月和逐年相对湿度数据（Shp/Excel格式）之前我们分享过1951-2024年我国逐日\逐月\逐年相对湿度栅格数据。该数据源于国家青藏高原科学数据中心分享的1951-2024年中国逐3小时\逐日\逐月\逐年多指标气象数据。另外，我们基于此栅格数据按照行政区划取平均值，得到了Shp和Excel格式的1951-2024年我国省市县三级逐日、逐月和逐年相对湿度数据。很多小伙伴拿到数据后反馈是否可以处理出乡镇级的逐日、逐月和逐年相对湿度数据！

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【数据分享】1958-2024年我国乡镇的逐月径流数据（Shp/Excel格式）之前我们分享过1958-2024年全球4km分辨率逐月径流栅格数据，该数据来源于美国爱达荷大学地理系John T. Abatzoglou发布在Climatology Lab网站的TerraClimate数据集。另外，我们基于此栅格数据按照行政区划取平均值，得到了Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的1958-2024年逐月径流数据（可查看赚之前的文章获悉详情）。很多小伙伴拿到数据后反馈是否可以处理出乡镇级的逐月径流数据！

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【数据分享】1980-2024年中国0.01°分辨率逐日、逐月、逐年最低气温栅格数据气象数据是我们在各项研究中都经常使用的数据，尤其是高精度的气象数据应用价值非常高。之前我们分享过nc格式的1980-2022年中国高分辨率逐日、逐月、逐年气象数据！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）！之前我们已经分享了基于该数据转换出的tif格式的0.01°分辨率逐日、逐月、逐年降水量栅格数据、平均气温栅格数据和最高气温栅格数据（可查看之前的文章获悉详情）！

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【数据分享】1958-2024年我国乡镇的逐月帕尔默干旱严重程度数据（Shp/Excel格式）之前我们分享过1958-2024年全球4km分辨率逐月帕尔默干旱严重程度栅格数据，该数据来源于美国爱达荷大学地理系John T. Abatzoglou发布在Climatology Lab网站的TerraClimate数据集。另外，我们基于此栅格数据按照行政区划取平均值，得到了Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的1958-2024年逐月帕尔默干旱严重程度数据（可查看之前的文章获悉详情）。很多小伙伴拿到数据后反馈是否可以处理出乡镇级的逐月帕尔默干旱严重程度数据！

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【数据分享】1951-2024年我国省市县三级逐日、逐月和逐年近地面气温数据（Shp/Excel格式）之前我们分享过1951-2024年我国逐日\逐月\逐年近地面气温栅格数据（可查看之前的文章获悉详情）。该数据源于国家青藏高原科学数据中心分享的1951—2024年中国逐3小时\逐日\逐月\逐年多指标气象数据。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！