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之前我们分享过1929-2023年全球气象站点的逐日平均气温数据可查看之前发布的文章获悉详情。本次我们为大家继续带来具体到气象监测站点的数据——1929-2023年全球气象站点的逐日最高气温数据
原始数据来源于美国国家海洋和大气管理局NOAA下设的国家环境信息中心(NCEI)原始数据以华氏度为单位数据格式为csv缺失数据用9999.9表示。为了方便大家使用我们对原始数据进行了一些处理包括①气温单位转为摄氏度②处理得到了shp和Exce两种数据格式③对于excel格式将缺失数据表示为空值对于shp格式缺失值依然用9999.9表示。该数据的其他重要信息包括数据坐标为GCS_WGS_1984以2023年为例全球有12311个气象观测站点具体的数据处理方式会在下文详细介绍
大家可以在公众号回复关键词 121 免费获取该数据无需转发文章直接获取以下为数据的详细介绍
01 数据预览
该数据提供Shp和Excel两种数据格式由于是逐日最高气温数据又有95多个年份数据条数非常多难以将所有年份保存在一个文件中。我们将每一年的数据保存为一个Shp文件和一个Excel文件一共有95个年份也就是有95个Shp文件和95个Excel文件。
我们先来看一下Excel格式的数据每个Excel文件中包含有该年365天每天的全球所有气象站点的最高气温值。 数据字段包括气象观测站点的编号STATION)、气象观测站点的名称NAME)、纬度LATITUDE和经度LONGITUDE以及每日最高气温数值例如2023-01-01。我们来预览一下
接下来我们来看一下Shp格式的数据同样每个Shp文件中都包含该年365天每天的全球所有气象站点的最高气温。 Shp格式数据的具体属性和Excel数据相同我们以2023年气象观测站点的每日最高气温数据为例来预览一下 2023年气象观测站点空间分布 02 数据来源
数据来源于美国国家海洋和大气管理局NOAA下设的国家环境信息中心(NCEI)网址为https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/archive/包括了1929—2023年的气象数据大家可以自己去该网站下载原始数据 03 数据处理说明
1.合并处理
从NCEI网站下载到的原始csv数据每1个csv包含某个特定站点1年内所有的日最高气温按天记录但并不全是365天有的300多天有的只有十几天。我们按照年份将每年涉及到的所有气象观测站点的每日最高气温数据进行合并处理最终得到以年份命名的1929-2023年全球范围气象站点的逐日最高气温数据。
2.单位换算
将华氏度转化为摄氏度单位数据处理公式为摄氏度 (华氏度 - 32°F) ÷ 1.8进行换算。
3.空值处理
原始csv数据中的缺失值用数字9999.9表示在处理时Excel格式文件用空值表示数据缺失由于Shp文件会自动把空值识别为0为区分空值与0度气温Shp中仍保留数字9999.9表示数据缺失特此说明
4.站点数量说明
每一年的站点数并不相同基本是越新的年份全球气象站点数越多2023年有12311个早些年份的气象站点较少。有一点需要注意对于缺失经纬度信息的站点Excel中进行保留其经纬度信息为空值。Shp中则将缺失经纬度信息的站点进行了删除。所以存在Excel和Shp中站点数量不一致的情况例如2023年Shp中的站点个数为12270Excel中的站点数量为12311。
03 数据获取
