1901-2025年中国1km分辨率年度平均气温栅格数据集

写在前面

在气候变化、生态环境、水文循环以及农业风险评估等研究中，长时序、高分辨率的气温栅格一直是基础性数据需求。月度数据虽然细致，但很多宏观研究——比如区域气候趋势分析、生态模型驱动——更常用的是年度统计。本文聚焦的这份年度平均气温栅格数据集，正好填补了这一空白：将月值汇总为年均值，并按中国行政区划裁剪为全国、各省、各市三套范围，便于按需取用。

数据概况

这是一份高时空精度、长时间序列的国家级核心气候数据。原始数据融合了两套权威来源——CRU（Climatic Research Unit）全球气温数据 与 WorldClim 高分辨率气候数据，并通过 496 个独立气象站点的观测值进行交叉验证，确保了数据在不同气候带下的可信度。

数据覆盖范围为中国全境（含港澳台地区），时间跨度从 1901 年一直延伸至 2025 年，单年一份栅格。空间分辨率为 1 km，温度记录精度达 0.1 ℃。

无论是用于：

• 长时间尺度气候变迁规律研究；

• 区域气候变化对生态水文过程、干旱演化、农业生产的影响评估；

• 地理、生态、水文、气象等学科的基础模型驱动；

这份数据都能提供坚实的数据底座，对国家级气候相关战略决策也具有重要参考价值。

数据参数一览

数据处理流程

本数据集的加工流程可以概括为「月值汇总 → 按行政边界裁剪」：

1. 月值汇总：以 1901–2025 年逐月平均气温栅格为输入，按年份对 12 个月的栅格取算术平均，得到该年的年均气温栅格；

2. 行政边界裁剪：基于现行中国行政区划（省/市两级），分别裁剪出全国版、省级版和市级版三套栅格，便于不同尺度研究直接调用，无需再做空间裁剪；

3. 格式封装：统一输出为 GeoTIFF（.tif）格式，可直接被 ArcGIS、QGIS、GDAL 等主流 GIS 软件读取。

2025 年中国年度平均气温栅格（全国版）。颜色由蓝至红表示年均温从低到高，可清晰看到青藏高原低温区、东部季风区高温区与西北干旱区过渡带的分异格局。

空间分异示例

下面以四川省、成都市为例，展示省级、市级两个尺度的栅格效果。可以看出，从全国到省、再到市三级尺度，温度空间格局的一致性与细节的丰富度形成鲜明对比——大尺度上能看到纬度地带性，小尺度上则能识别出地形（四川盆地西部山地的低温区）对温度的强烈塑造作用。

2025 年四川省年度平均气温栅格（省级版）。盆地东部与川西高原的对比，是地形对温度再分配的典型例证。

2025 年成都市年度平均气温栅格（市级版）。西北角低温区对应龙门山山地区域，主体盆地区年均温分布相对均匀。

使用建议

• 趋势分析：将 1901–2025 年的逐年栅格在 ArcGIS / QGIS 中按时序堆叠，可直接计算每个栅格的多年线性趋势；

• 空间统计：结合省级或市级行政边界矢量，可快速提取区域年均温的多年平均值、距平值与极端值；

• 模型驱动：作为 NPP、蒸散、干旱指数等生态水文模型的输入底温数据；

• 可视化对比：可与同源降水量、潜在蒸散等栅格叠合，构建气候综合图谱。

数据引用

使用本数据时，请按以下格式引用：

[1] 彭守璋. (2020). 中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2025）. 国家青藏高原科学数据中心.
注：原始出处由数据发布方提供。引用格式中的数据集名称沿用发布方原始标注，请使用者按需补充实际研究方向。

数据来源：国家青藏高原科学数据中心

引用格式：[1] 彭守璋. (2020). 中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2025）. 国家青藏高原科学数据中心.

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方式一：顶部专栏

https://blog.csdn.net/m0_73019973/category_13165169.html

方式二：数据下载方式汇总-CSDN博客 

来源：城数派