中国1km分辨率逐月平均气温数据集（1976-2025）：50年600期气候栅格完整技术说明
数据简介
中国1km分辨率逐月平均气温数据集，覆盖 1976-2025 年共 50 年逐月数据（600期），空间分辨率约 1km。该数据集由彭守璋团队（西北农林科技大学水土保持研究所）基于 CRU 全球气候数据与 WorldClim 高分辨率气候数据，通过 Delta 空间降尺度方案生成，并发表于国际数据期刊 Earth System Science Data (ESSD)。
数据已通过 496 个独立气象观测站点验证，是目前中国区域最权威的高分辨率长时序气温栅格数据之一。
技术规格
数据来源与方法
原始数据
Delta 空间降尺度方案
CRU 数据时间序列长但空间分辨率粗（0.5°，约50km），WorldClim 空间分辨率高（~1km）但仅为气候态。Delta 方案将二者优势结合：
计算 CRU 某月数据相对于气候态的距平（Delta值）
将距平空间插值到 1km 分辨率
叠加到 WorldClim 1km 气候态场上，得到该月 1km 分辨率气温栅格
验证
采用 496 个独立气象观测站点进行交叉验证，数据质量可靠。
数据作者
彭守璋，副研究员，西北农林科技大学水土保持研究所。研究方向为气候变化与生态水文，开发了包括气温、降水在内的中国区域高分辨率气候数据集系列。
数据获取
数据免费获取，按年份独立成包。提供两种渠道：
方式一：公众号关键词（推荐）
关注公众号 YouGIS顽石，发送关键词：
逐月平均气温-年份
示例：
逐月平均气温-2000→ 2000年全年12期数据逐月平均气温-2020→ 2020年全年12期数据
百度网盘 + 夸克网盘双链接。
方式二：YouGIS 数据助手
微信小程序：搜索「YouGIS数据助手」
50年关键词速查（1976-2025）
逐月平均气温-1976 逐月平均气温-1977 逐月平均气温-1978 逐月平均气温-1979
逐月平均气温-1980 逐月平均气温-1981 逐月平均气温-1982 逐月平均气温-1983
逐月平均气温-1984 逐月平均气温-1985 逐月平均气温-1986 逐月平均气温-1987
逐月平均气温-1988 逐月平均气温-1989 逐月平均气温-1990 逐月平均气温-1991
逐月平均气温-1992 逐月平均气温-1993 逐月平均气温-1994 逐月平均气温-1995
逐月平均气温-1996 逐月平均气温-1997 逐月平均气温-1998 逐月平均气温-1999
逐月平均气温-2000 逐月平均气温-2001 逐月平均气温-2002 逐月平均气温-2003
逐月平均气温-2004 逐月平均气温-2005 逐月平均气温-2006 逐月平均气温-2007
逐月平均气温-2008 逐月平均气温-2009 逐月平均气温-2010 逐月平均气温-2011
逐月平均气温-2012 逐月平均气温-2013 逐月平均气温-2014 逐月平均气温-2015
逐月平均气温-2016 逐月平均气温-2017 逐月平均气温-2018 逐月平均气温-2019
逐月平均气温-2020 逐月平均气温-2021 逐月平均气温-2022 逐月平均气温-2023
逐月平均气温-2024 逐月平均气温-2025
使用方法
Python（xarray）
import xarray as xr
# 读取nc文件
ds = xr.open_dataset('tmp_2000.nc')
# 气温 = 存储值 × 0.1（单位：℃）
temp = ds['tmp'] * 0.1
# 提取某月（如2000年7月）
july = temp.sel(time='2000-07')
july.plot() # 快速可视化
# 计算年均温
annual_mean = temp.groupby('time.year').mean(dim='time')
# 计算某区域年均温时间序列
regional_ts = temp.sel(
lon=slice(100, 120),
lat=slice(40, 20) # 纬度降序
).mean(dim=['lon', 'lat'])
ArcMap / ArcGIS Pro
使用
Make NetCDF Raster Layer工具输入 nc 文件，变量选择
tmpX/Y 维度设为
lon/lat按
time维度切换月份在栅格计算器中 × 0.1 转换为实际温度
MATLAB
% ncread读取nc数据
data = ncread('tmp_2000.nc', 'tmp');
% 实际气温(℃) = data × 0.1
temp = data * 0.1;
% 绘制某月（第7层为7月）
imagesc(temp(:,:,7));
colorbar;
R（terra）
library(terra)
r <- rast("tmp_2000.nc")
temp <- r * 0.1
plot(temp[[7]]) # 7月
注意事项
单位换算
nc 文件存储值为 0.1℃，使用前必须乘以 0.1 转换为实际摄氏温度。遗漏此步会导致气温值放大10倍。
int16 负值
气温存在负值（冬季低温），数据采用 int16 有符号整型存储，天然支持负数。读取后乘 0.1 即可，无需额外处理。
空间范围
数据覆盖中国主要陆地，含港澳台，不含南海岛礁等远海区域。
引用要求
使用本数据请在论文中引用原文。
适用领域
同类数据对比
文献引用
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.
相关数据
本数据集同系列还有：
逐月降水量数据集：变量
pre，单位 0.1mm，关键词逐月降雨量-年份逐月平均气温数据集（本文）：变量
tmp，单位 0.1℃，关键词逐月平均气温-年份
数据来源
原始数据：国家地球系统科学数据中心-黄土高原分中心（loess.geodata.cn）
整理分享：YouGIS顽石
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