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1942年至2022年,来自中国超过400个气象站的气候数据(全新整理)。

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简介:
1、本资源的内容可在以下链接处查阅: 2、该代码具有显著的特点,包括其更新颖的年份、手工精心整理的特性,以及安心可用的引用方式。数据来源于权威来源,并且在准确性方面明显优于其他人的控制变量数据,因此非常适合用于学术论文的实证研究,可以有效避免数据造假风险。 3、本资源适用于大学生、本科生以及研究生等初学者,操作简便易上手! 4、课程引用涵盖了经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学和商业与管理等多个领域。 5、时间范围从1942年持续到2022年,并且目前仍在不断更新中。 近年来收集到的数据中,大部分记录的时长为3小时,而少数几个监测站点则提供了1小时的观测数据。 近年来,该站点数量已增长至400个以上。 以下气象要素被广泛用于气象观测和分析:温度、大气压力、湿球温度、风向与风速、云的覆盖程度以及降水量的记录。

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  • 1942-2022400【重要更!!!】
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    本资源提供1942年至2022年间中国超过400个气象站点的全面气候数据,涵盖温度、降水量等关键指标,为气候变化研究和天气预报模型开发提供了宝贵的资料。 本次收集的气象资料涵盖了1942年至2022年期间全国400多个气象站的数据,数据由美国国家气候数据中心(NCDC)整理并以EXCEL格式提供,便于科研工作者使用。 这些地面气象数据自1942年以来可免费下载。数据源为隶属于NOAA的NCDC。 时间范围:从1942年至2022年(截至当前已更新至十月)。 时间精度:近年来的数据大多每3小时记录一次,少数站点提供每小时数据。 站点数量:近年共有超过400个气象站参与观测。 气象要素包括气温、气压、露点温度、风向和风速、云量及降水量。
  • 地面观测1942-2022
    优质
    该数据集包含自1942年至2022年间中国各地面气象站记录的各类气象观测资料,涵盖温度、降水量等关键参数,为气候研究提供宝贵的历史依据。 数据详情为中国区域(包括港澳台)的气象观测站点数据。该数据格式为ISD-Lite,即简化的ISD(Integrated Surface Data)数据。每列固定宽度,便于程序解析,并可直接视为“空格分隔的CSV”使用。具体每列含义及数据格式见isd-lite-format.txt文件中的详细解释。时间信息采用GMT标准时间。站点ID、站点名称和经纬度之间的对应关系可以在isd-history.csv中找到;该列表各字段的具体意义请参阅isd-history.txt文件开头部分说明。isd-history.csv包含了所有曾经使用过的站点,包括大量现已不再使用的旧站。坐标系为WGS-84系统。国家代码清单见country-list.txt。本站数据仅包含国家代码分别为CH(中国)、HK(香港)、MC(澳门)和TW(台湾)的观测站点的数据。 数据属性: - 数据名称:中国区域(含港澳台)的气象观测站点数据 - 时间范围:2022年 - 空间位置:全国 - 文件格式:txt 和 Excel - 坐标系:WGS1984
  • 1942-2024观测指标(含12项指标)(最!!!)
    优质
    本数据库收录了从1942年至2024年中国的日气象观测记录,涵盖12项关键指标。为气候研究与分析提供全面详实的数据支持。 从1942年的单一站点到2024年覆盖全国的395个观测站点,这份数据集见证了中国气象观测网络的成长与完善历程。它不仅记录了丰富的气象数据,还反映了中国科技发展及环境保护意识提升的历史进程。 每个观测站点的数据以CSV文件的形式保存,包含了12项关键指标如气温、降水量、最大持续风速、积雪深度和平均能见度等。这些数据经过严格的质量控制流程,确保其准确性和可靠性。对于研究者来说,这些资料是进行气候分析、模式建立以及灾害预测的基础。 从1942年到2024年的八十年间,中国气象观测网络经历了由点及面的全面发展,并形成了一个完整的监测体系。全国范围内设立的395个站点提供了宝贵的原始数据资源,体现了我国在科技创新和环境保护领域的显著进步。 这些关键指标的数据不仅为气候分析提供基础支持,还对制定应对策略以及防灾减灾具有重要意义。严格的品质控制确保了记录的真实性和可靠性,这对于研究人员而言至关重要。 通过这份详尽的资料集,研究者可以深入探索气象变化与环境、社会和经济之间的关系,并据此提出有效的对策建议。此外,数据的应用范围广泛,涵盖农业规划、城市设计及灾害预防等多个领域,在提升我国应对气候变化能力方面具有重要意义。 本数据集为气象学家、环境科学家以及政策制定者提供了丰富的信息资源库,有助于推动更科学合理的决策过程在环境保护和气候适应策略中发挥作用。
  • 1942-2024观测点每日指标(含12项)-最发布.zip
    优质
    该资料集包含从1942年至2024年全国各观测站的日度气象记录,涵盖温度、降水等十二类关键数据,为气候研究与分析提供详实依据。 气象指标作为气候变化研究的重要数据基础,在预测自然灾害、评估气候变迁影响、监测生态系统健康以及分析农业生产力等方面发挥着关键作用。鉴于我国地域辽阔且人口众多的特点,拥有复杂多变的气候类型,因此长期观测与深入研究气象指标显得尤为重要。 从1942年至2024年的逐日气象数据集合覆盖了全国各地站点的关键记录,为科研工作者、学者及相关领域专业人士提供了宝贵的资料支持。该数据集包括以下十二个关键气象指标: 1. 温度:涵盖最高气温、最低气温和平均温度,是研究气候变化与季节转换的重要参数。 2. 降水量:每日降雨量的记录对于分析干旱及洪水等极端天气事件至关重要。 3. 相对湿度:反映了空气中的水汽含量,对人体舒适度及农业灌溉需求有直接影响。 4. 风速:大气运动速度的数据有助于风能利用、气象预报和沙尘暴预警等领域的工作。 5. 风向:指示了风的来源方向,对于分析天气变化趋势具有辅助作用。 6. 气压:气压的变化与天气系统活动密切相关,是常见的天气变化指标之一。 7. 云量:云层覆盖度对太阳辐射接收的影响显著,有助于研究能量平衡的问题。 8. 能见度:空气质量及雾等气象现象的能见度数据对于交通安全具有指导意义。 9. 日照时数:评估太阳能资源和农业生产的重要参考依据。 10. 蒸发量:水分蒸发散失情况的数据对水资源管理有直接帮助作用。 11. 2米气温:更准确地反映了人体感受到的实际温度变化。 12. 土壤湿度:土壤中水分含量的记录对于农业种植及干旱监测至关重要。 这些逐日观测数据不仅有助于理解气候变化的趋势,还为制定应对策略提供了科学依据。同时,这份长达83年的历史气象资料集能够帮助我们更好地认识过去气候的变化,并对未来气候变化进行预测,支持环境科学研究和可持续发展政策的实施。 在使用该数据集时需注意确保其质量和准确性以保证研究结论的可靠性。此外,详细的资源说明文件会提供关于数据格式、字段解释及来源等关键信息,便于用户理解和应用这些宝贵的数据资料。这份气象数据集是我国宝贵的气候观测遗产,在推动气象学研究、建立气候模型以及相关教育领域的发展方面具有深远的影响。
  • (最)1901-20231km分辨率平均
    优质
    本资料集涵盖了从1901年至2023年的全国逐年平均气象数据,以1公里分辨率详细记录了气温、降水等关键指标的变化趋势。 该资源包含了今年全新整理的数据内容,数据来源权威且已标明《数据来源》,确保不会出现数据造假的问题,并且相对于其他控制变量而言准确性更高。这些资料非常适合用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学等领域的论文写作和实证分析。 该资源易于理解和使用,特别适合大学生、本科生及研究生初学者上手操作。
  • 202220234月初城市及点空质量.rar
    优质
    该压缩文件包含2022年至2023年4月初中国各城市和监测站的每日空气质量数据,包括AQI、PM2.5等指标,便于研究与分析。 展示空间有限,因此提供了详细的数据说明。数据包括以下内容: - **AQI**:空气质量指数实时值(单位为N/A) - **PM2.5**:细颗粒物的实时浓度(微克/立方米) - **PM2.5_24h**:过去24小时内的平均PM2.5浓度 - **PM10**:可吸入颗粒物的实时浓度(微克/立方米) - **PM10_24h**:过去24小时内均值的PM10浓度 - **SO2**:二氧化硫的实时浓度(微克/立方米) - **SO2_24h**:过去24小时内的平均SO2浓度 - **NO2**:二氧化氮的实时浓度(微克/立方米) - **NO2_24h**:过去24小时内均值的NO2浓度 - **O3**:臭氧的实时浓度(微克/立方米) - **O3_24h**:过去24小时内的最大臭氧浓度 - **O3_8h**:8小时滑动平均的臭氧浓度 - **O3_8h_24h**:最近24小时内最大的8小时滑动均值臭氧浓度 - **CO**:一氧化碳的实时浓度(毫克/立方米) - **CO_24h**:过去24小时内的一氧化碳平均浓度
  • 0018,尚未处
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    这段资料包含了从2000年至2018年间未经处理的全面气象数据,为研究气候变化与天气模式提供了宝贵的信息资源。 本段落将详细解析标题“00年到18年的气象数据但未经处理”以及相关描述中的IT知识要点,主要围绕气象数据分析与GIS(地理信息系统)的应用展开。 首先,该标题表明这是一份包含2000年至2018年间收集的大量原始气象观测记录的数据集。这些数据通常包括气温、湿度、风速和降水量等参数,并对多个领域如气象学研究、环境分析、农业规划及灾害预警具有重要价值。 未经处理的数据通常是直接从仪器或传感器获取,且未经过任何整理或转换。这种形式的数据可能以CSV(逗号分隔值)、TXT(文本段落件)或NETCDF(科学数据格式)等常见存储方式保存下来。为了有效利用这些原始记录,通常需要借助特定的软件工具或者编程语言进行读取和分析。 描述中提到若需已处理过的气象数据,则可以在其他资源处获取,不过这可能是付费内容。对于Excel和SHP文件这两种常见的处理后的数据格式进行了特别说明:前者适用于小规模的数据管理和初步可视化;后者是ESRI公司的GIS软件ArcGIS的标准空间数据格式之一,用于存储地理位置信息及其属性。 文中还提到Python代码的应用场景,表明该气象数据分析工作可能涉及编程技术。作为广泛应用于大数据领域的语言,Python提供了诸如Pandas和NumPy等强大的库支持高效的数据处理任务,并且还有Geopandas与Shapely专门针对GIS操作的需求而设计的库。利用这些工具可以轻松地清洗、转换及分析原始数据并生成可视化结果。 在ArcGIS中,用户能够加载气象数据执行一系列空间分析工作如计算气温变化趋势、识别极端天气事件以及建立气候模型等任务。此外,该软件还支持与其他技术结合使用以实现自动化处理流程的构建——例如通过Python脚本进行的数据预处理或后处理操作。 考虑到实际应用需求,可能需要对各个年度组织好的文件集合执行合并、校正时间戳及单位标准化等一系列步骤以便于后续统计分析工作的开展。因此总结起来这个资源包涵盖了以下IT知识点: 1. 气象数据的采集与存储格式; 2. 使用Excel进行简单的管理和初步数据分析; 3. ArcGIS在地理空间数据分析中的作用和应用范围; 4. Python编程语言及其在气象数据处理及GIS技术结合使用时的重要性; 5. 数据处理流程,包括清洗、转换以及分析三个环节的具体操作方法; 6. 对SHP文件等常见空间数据格式的理解与运用。 掌握上述知识有助于更有效地管理和解析这类原始的气象记录,并为进一步科研活动、政策制定或是商业决策提供有力支持。
  • 上海20012010
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    该文档汇集了上海自2001年至2010年间详细的气象观测数据,包括气温、降水、风速等信息,为气候研究与分析提供了宝贵资料。 上海市2001年至2010年的气象数据希望能为气象专业人员和研究人员提供帮助。
  • 去近50变化特征(截2014
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    本研究综述了自上世纪70年代以来新疆地区的气候变化趋势,重点分析至2014年的气温与降水变化情况。 基于新疆地区23个气象站从1960年至2009年的历史气候数据,本段落运用线性倾向估计方法分析了近50年来该地区的气候变化特征。结果显示,在过去五十年中,新疆的能量供给因子(包括最高温度、最低温度和平均气温)均呈现显著上升趋势;而日照时长与年温差则表现出明显的下降趋势,并且云量的变化不明显甚至略有减少。空气动力因子中的风速也呈现出较为明显的下降态势。在湿度方面,相对湿度及降水量略微增加,但水汽压有较大幅度的提升。因此,在过去五十年里,新疆地区的气候总体上向着湿润化方向发展,气温变暖且变得更加湿润。