中国1km分辨率逐月潜在蒸散发数据集（1975-2024）：Hargreaves公式50年600期蒸散发栅格完整技术说明
摘要：基于中国1km逐月均温、最低温、最高温数据集（Peng et al. 2019），采用Hargreaves潜在蒸散发计算式生成的中国区域1km分辨率逐月潜在蒸散发栅格数据。时间跨度1975-2024年共50年600期，NetCDF格式，单位为0.1mm。本文涵盖数据来源、计算方法、技术规格、Python/Matlab读取代码与完整获取方式。
关键词：中国潜在蒸散发 · 1km分辨率 · 逐月蒸散发 · Hargreaves公式 · NetCDF · 彭守璋 · 气象数据
数据代码：
逐月潜在蒸散发-{年份}（1975-2024）系列索引：18.数字高程模型 DEM | 20.中国100万植被类型 | 21.中国1km逐月降水量 | 22.中国1km逐月平均气温 | 24.中国1km逐月潜在蒸散发（本文）
0. 数据档案
1. 免费获取方式
数据由微信公众号 YouGIS顽石 整理分享，完全免费。两种方式任选其一。
方式一：YouGIS 公众号关键词（推荐）
关注微信公众号 YouGIS顽石，发送关键词：
逐月潜在蒸散发-年份 → 该年全年12期蒸散发nc数据
示例：
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方式二：YouGIS 数据助手
支持在线查看数据元信息（分辨率、坐标系、覆盖范围），适合批量检索。
2. 数据背景
2.1 潜在蒸散发是什么
潜在蒸散发（Potential Evapotranspiration, PET）是指在一定气候条件下，水分供应充分时的地表最大可能蒸散发量。它是水文循环、农业灌溉、干旱监测和气候变化研究中的核心变量。
2.2 数据怎么来的
该数据集基于已发布的中国1km逐月均温、最低温、最高温数据集（Peng et al. 2019），采用 Hargreaves潜在蒸散发计算式 得到。
中国1km逐月温度数据集（均温/最高温/最低温）
Peng et al. 2019, ESSD
↓
Hargreaves潜在蒸散发公式
PET = 0.0023 × S0 × (MaxT − MinT)^0.5 × (MeanT + 17.8)
↓
中国区域 1km 逐月潜在蒸散发栅格数据
其中：
PET 为潜在蒸散发，mm/月
MaxT、MinT、MeanT 分别为月最高温、最低温、均温
S0 为到达地球大气层顶的理论太阳辐射，根据太阳常数、日地距离、儒略日、赤纬等计算得到
2.3 Hargreaves公式优势
Hargreaves公式是一种基于温度的蒸散发估算方法，仅需最高温、最低温和均温三个气象要素，数据需求少、计算简便，且在全球不同气候区均有较好的适用性，是CRU、WorldClim等数据体系中的常用方法。
3. 技术规格详解
3.1 关于存储单位
数据以 0.1mm 为单位存储，读取后需乘以 0.1 转换为实际蒸散发量（mm）：
# nc 存储值 → 实际蒸散发(mm)
pet_actual = nc_value * 0.1
4. 数据使用方法
4.1 Python 读取
import xarray as xr
# 读取单个年份
ds = xr.open_dataset('pet_2000.nc')
# 蒸散发 = 存储值 × 0.1（单位：mm）
pet = ds['pet'] * 0.1
# 提取特定月份（如2000年7月）
july = pet.sel(time='2000-07')
print(f"7月潜在蒸散发范围: {float(july.min()):.1f} ~ {float(july.max()):.1f} mm")
# 计算年总蒸散发
annual_sum = pet.groupby('time.year').sum(dim='time')
ds.close()
4.2 Matlab 读取
% ncread读取nc数据
data = ncread('pet_2000.nc', 'pet');
% 实际蒸散发(mm) = data × 0.1
pet = double(data) * 0.1;
% 提取1月
january = pet(:, :, 1);
imagesc(january);
colorbar;
title('2000年1月潜在蒸散发 (mm)');
4.3 按区域裁切
import xarray as xr
import rioxarray
import geopandas as gpd
ds = xr.open_dataset('pet_2000.nc')
pet = ds['pet'] * 0.1
pet.rio.write_crs("EPSG:4326", inplace=True)
shp = gpd.read_file('study_area.shp')
clipped = pet.rio.clip(shp.geometry, shp.crs)
4.4 ArcMap 制图
ArcToolbox → 多维工具 → 创建 NetCDF 栅格图层（Make NetCDF Raster Layer）
输入 nc 文件，变量选择
pet行/列维度对应 lat/lon
加载后通过时间维度切换不同月份
可配色后导出为标准栅格格式
5. 适用场景
潜在蒸散发是干旱评估和水循环研究的核心变量，与同系列的降水数据配合使用，可计算湿润指数、干旱指数等综合指标。
6. 使用注意事项
6.1 引用要求
使用数据产生的成果（论文、报告等）必须引用：
Peng Shouzhang, Ding Yongxia, Liu Wenzhao, Li Zhi. 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 2019, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019
Peng Shouzhang, Ding Yongxia, Wen Zhongming, Chen Yunming, Cao Yang, Ren Jingyu. Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011-2100. Agricultural and Forest Meteorology, 2017, 233: 183-194. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129
数据来源标注：国家地球系统科学数据中心-黄土高原分中心 (http://loess.geodata.cn)
6.2 非商业用途
数据原始来源声明仅限用于非商业目的的科学研究与学术交流。商业使用建议联系数据提供方确认许可。
6.3 数据使用声明
使用本数据所产生的成果需标注数据来源，并按文献引用方式标注参考文献，同时将可公开成果提交到"国家地球系统科学数据中心"。
7. 常见问题
Q1: 潜在蒸散发和实际蒸散发有什么区别？
潜在蒸散发（PET）是水分充分供应时的最大可能蒸散发量，实际蒸散发（AET）受水分供应限制，通常 AET ≤ PET。PET主要用于表征大气蒸发能力。
Q2: 数据的单位换算？
nc 文件存储值为 0.1mm，使用时需乘以 0.1 转换为 mm。
Q3: 和同系列气温/降水数据怎么配合使用？
本数据与逐月平均气温（关键词逐月平均气温-年份）和逐月降水量（关键词逐月降雨量-年份）同源同分辨率，可直接叠加使用。
Q4: Hargreaves公式和Penman-Monteith公式有何区别？
Hargreaves仅需温度数据，适用于温度数据丰富的区域；Penman-Monteith需要辐射、风速、湿度等多要素，精度更高但数据需求大。
8. 相关数据
逐月降水量数据集：变量
pre，关键词逐月降雨量-年份逐月平均气温数据集：变量
tmp，关键词逐月平均气温-年份逐月潜在蒸散发数据集（本文）：变量
pet，关键词逐月潜在蒸散发-年份
参考文献
Peng S, Ding Y, Liu W, Li Z. 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 2019, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019
Peng S, Ding Y, Wen Z, et al. Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011-2100. Agricultural and Forest Meteorology, 2017, 233: 183-194. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129
国家地球系统科学数据中心-黄土高原分中心：http://loess.geodata.cn
YouGIS 数据助手：https://yougis.com.cn/res/home
数据来源：国家地球系统科学数据中心-黄土高原分中心 | 整理分享：YouGIS顽石
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