資源介紹

該數(shù)據(jù)為中國(guó)逐月平均溫度數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.0083333°（約1km），時(shí)間為1901.1-2021.12。數(shù)據(jù)格式為NETCDF，即.nc格式。數(shù)據(jù)單位為0.1 ℃。該數(shù)據(jù)集是根據(jù)CRU發(fā)布的全球0.5°氣候數(shù)據(jù)集以及WorldClim發(fā)布的全球高分辨率氣候數(shù)據(jù)集，通過(guò)Delta空間降尺度方案在中國(guó)地區(qū)降尺度生成的。并且，使用496個(gè)獨(dú)立氣象觀測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果可信。本數(shù)據(jù)集包含的地理空間范圍是全國(guó)主要陸地（包含港澳臺(tái)地區(qū)），不含南海島礁等區(qū)域。數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)建議使用WGS84。

時(shí)間分辨率：月

數(shù)據(jù)大?。?/strong>9.33GB

數(shù)據(jù)文件命名方式和使用方法：

2019QZKK0603-zgypjw：其中2019QZKK是項(xiàng)目編號(hào)，06代表任務(wù)6，03代表專(zhuān)題3，zgypjw是數(shù)據(jù)漢語(yǔ)拼音首字母；柵格數(shù)據(jù)格式，nc數(shù)據(jù)可使用ArcMAP軟件打開(kāi)制圖; 并可用Matlab軟件進(jìn)行提取處理，Matlab發(fā)布了讀入與存儲(chǔ)nc文件的函數(shù)，讀取函數(shù)為ncread，切換到nc文件存儲(chǔ)文件夾，語(yǔ)句表達(dá)為：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc為文件名，為字符串需要’’；var是從XXX.nc中讀取的變量名，為字符串需要’’；i、j、t分別為讀取數(shù)據(jù)的起始行、列、時(shí)間，leni、lenj、lent i分別為在行、列、時(shí)間維度上讀取的長(zhǎng)度。這樣，研究區(qū)內(nèi)任何地區(qū)、任何時(shí)間段均可用此函數(shù)讀取。

本數(shù)據(jù)要求的引用方式

【數(shù)據(jù)的引用】

彭守璋. (2019).? 中國(guó)1km分辨率逐月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)集（1901-2021）. 國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心,??https://doi.org/10.11888/Meteoro.tpdc.270961.?https://cstr.cn/18406.11.Meteoro.tpdc.270961.
Peng, S. (2019). 1-km monthly mean temperature dataset for china (1901-2021). National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center,?https://doi.org/10.11888/Meteoro.tpdc.270961.?https://cstr.cn/18406.11.Meteoro.tpdc.270961.

【文章的引用】

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. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129

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. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019

中文發(fā)表的成果致謝中參考以下規(guī)范注明：數(shù)據(jù)來(lái)源于“國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心”?(http://data.tpdc.ac.cn)。
英文發(fā)表的成果致謝中依據(jù)以下規(guī)范注明：The datasets is provided by National Tibetan Plateau Data Center?(http://data.tpdc.ac.cn).

版權(quán)聲明

本次資源來(lái)自網(wǎng)絡(luò)收集，質(zhì)量請(qǐng)自審，僅作為學(xué)習(xí)用途，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系本號(hào)刪除

資源精選

A002?《34省級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒》2001-2021

A008?《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》1985-2021

A009?《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》2000-2021

A010 ?《中國(guó)人口就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》1949-2021

A020?《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》1985-2021

A028?《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》1978-2021

B005?《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》面板數(shù)據(jù)?2000-2019

B013?《城市面板數(shù)據(jù)》面板數(shù)據(jù)1996-2020

B028???六大份中國(guó)農(nóng)村數(shù)據(jù)集合

B039?《縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》面板數(shù)據(jù)整理?》2000-2020

B052?《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》面板數(shù)據(jù)集合?

B087 《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》面板數(shù)據(jù)（280多個(gè)城市、市轄區(qū)）》2010-2020

B019《省、市、鄉(xiāng)村數(shù)字經(jīng)濟(jì)大集合》

B115《農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)研究集合》

B121《碳排放大禮包》

B125《280個(gè)地級(jí)市數(shù)字經(jīng)濟(jì)面板數(shù)據(jù)》

B137《人口數(shù)據(jù)》大全

B142《數(shù)字經(jīng)濟(jì)大合集》

C002 《全國(guó)矢量地圖（專(zhuān)業(yè)版、小白版）》

C006 《全國(guó)矢量圖》

C018 《中國(guó)地圖空白版》

C021《2020年中國(guó)行政村級(jí)區(qū)劃代碼及經(jīng)緯度》

詳情請(qǐng)點(diǎn)擊下方：?

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTQyMzE0OA==&mid=2247519827&idx=2&sn=4c298f7826696cc0e70a89fee66acbc0&chksm=ce589410f92f1d06a664e84d879b86e3bd77d9082139eeb6cb0194dcbe00ca55d8ec4c04f2b4&token=897711377&lang=zh_CN#rd

更多資源請(qǐng)點(diǎn)擊下方：?

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NTQyMzE0OA==&mid=2247518595&idx=2&sn=40a5320e0ada0a38597e7455e6d0bbc6&chksm=ce5893c0f92f1ad68f7a8aa8e513f74e7be3e1ccfa26ba6eab055a6bce5617835cab9392595e&scene=21#wechat_redirect

標(biāo)簽：