1949-2023年省级年平均气温数据

最新推荐文章于 2025-07-28 23:31:49 发布

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#数据分析

各省年平均气温是指在某个省份内，一整年（通常为1月1日至12月31日）所有气象站观测到的日平均气温的平均值。这个指标反映了该省份在一年中的整体温度状况，是衡量一个地区气候特征的重要指标之一。

由于气候变化的复杂性，年平均气温可能会受到多种因素的影响，如自然变率、人类活动等。因此，在分析和预测未来气候变化时，需要综合考虑多种因素。

数据名称：省级-年平均气温数据

数据年份：1949-2023年

指标：

省份名称、年份、年平均气温

数据截图

【下载→

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1949-2023年省级-年平均气温数据

06-05

省年平均气温是指在某个省份内，一整年（通常为1月1日至12月31日）所有气象站观测到的日平均气温的平均值。这个指标反映了该省份在一年中的整体温度状况，是衡量一个地区气候特征的重要指标之一。由于气候变化的...

省级-年平均气温数据（1949-2023年）.xlsx

04-08

从文件《省级-年平均气温数据（1949-2023年）.xlsx》中，我们可以提炼出如下知识点： 1. 数据集时间跨度：该数据集包含的时间跨度为1949年至2023年，覆盖了75个年份的气候数据。 2. 数据类型：数据集中的信息类型...

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省级-年平均气温数据（1949-2023年）-实证数据

paofuluolijiang的博客

07-06

665

该数据集收录了我国34个省份1949-2023年的年平均气温数据，包含省份、年份和气温值三个核心字段。数据来源于气象站观测和栅格统计，显示显著升温趋势（如安徽每10年上升0.24℃）。扩展指标可能包含极端气温等衍生数据，应用领域涵盖气候研究、农业规划和能源管理。典型应用包括分析城市热岛效应（合肥高温暴雨风险）、指导作物布局（山西春季防旱）及调整能源策略（四川制冷耗能增加）。数据经生态环境部门、气象局及科研机构多源验证，具有较高权威性。

1901-2023年各省市县逐月平均气温Shp/Excel格式数据

xiaozhuzhu1995的博客

03-10

1591

我们特地对原始的栅格数据进行了处理，将1901-2023年逐月平均气温栅格数据分别按照我国省级行政边界、地级市行政边界、区县级行政边界进行了求平均数处理得到了本数据——Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的1901—2023年逐月平均气温数据！首先是Shp格式的数据，34个省级区划的1901-2023年逐月的平均气温，因数据年份跨度时间长，单个Shp文件能支持的字段有限制，所有年份的数据没办法保存到一个Shp文件中，因此123年的数据汇总在两个Shp文件中，地级市和区县同理！

【数据分享】1901-2023年我国省市县三级逐月最低气温（免费获取/Shp/Excel格式）

weixin_63042008的博客

10-15

1214

【数据分享】1901-2023年我国省市县三级逐月最低气温（免费获取/Shp/Excel格式）

各省市月度平均气温数据集（1901-2023）

xiaozhuzhu1995的博客

12-21

1751

随着全球气候变暖的趋势显现，各地的气温数据成为研究气候变化的重要依据。从北方的严寒到南方的温暖，各地气温的季节性波动和极端天气事件频发，不仅影响了人们的日常生活，也对农业、生态环境等方面产生了深远影响。通过分析这些数据，我们可以更好地理解气候变化的影响，并制定相应的应对策略。本次我们分享的数据是全国省市月度气温数据，包含月平均最高气温、平均最低气温和平均气温三个指标。原始数据为NC格式的数据，考虑到该格式使用起来并不方便，团队将其转换整理成省市的Excel面板数据，方便大家研究使用。方式一（推荐）：主页。

【数据分享】1901-2023年1km分辨率逐月最低气温栅格数据（免费获取/全国/分省）

weixin_63042008的博客

08-27

1241

【数据分享】1901-2023年1km分辨率逐月最低气温栅格数据（免费获取/全国/分省）

2000-2023年各省市县人口密度数据

xiaozhuzhu1995的博客

03-11

345

2000-2023年各省对外开放程度数据+计算过程

xiaozhuzhu1995的博客

03-11

415

五、参考文献：李翀（1998）、邵帅等（2016）的研究，采用进出口总额与GDP之比测度对外开放水平。一、数据名称：全国及31省对外开放程度指标数据计算（各原始数据、计算过程）2000-2023年。方式二：各省市县逐月平均气温Shp/Excel格式数据（1901-2023年）二、名词解释：对外开放程度是指一个国家或地区经济对外开放的程度。四、指标说明：包含：GDP、进出口总额、对外开放程度指数。六、数据时间：2000-2023年度数据。方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介。三、数据来源：统计局。

地级市历史气温、风向、降水量、湿度等日度气象数据（2009-2024年）

xiaozhuzhu1995的博客

02-18

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3、数据指标：城市、日期、日最低温度(℃) 、日最高温度(℃) 、日温度(℃)、日湿度(%) 、日风速(m/s) 、日风级(级)、日气压(hpa)、日能见度(km)、日总降水量(mm)、日平均总云量(%)1、数据名称：地级市历史气温、风向、降水量、湿度等日度气象数据（2009-2024年）2、数据范围：全国363个地级市 2009-01-01~2024-12-31逐日数据。5、数据说明：使用爬虫技术爬取，内容保持与源数据相同。方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介。4、数据来源：国内某气象网站。

【数据分享】1901-2023年1km分辨率逐月平均气温栅格数据（免费获取/全国/分省）

weixin_63042008的博客

08-16

1395

【数据分享】1901-2023年1km分辨率逐月平均气温栅格数据（免费获取/全国/分省）

省级-年平均气温数据（1949-2023年）.rar

06-24

该数据集系统整理了中国大陆31个省级行政区自1949年至2023年的逐年平均气温记录。数据来源于国家气象信息中心及省级气象部门的权威观测站网，经严格的质量控制与均一化处理，有效降低了因台站迁移、仪器变更等因素...

Python 数据分析（四）：Pandas 进阶

weixin_66348343的博客

07-27

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Pandas数据处理与可视化

基于LangGraph Cli的智能数据分析助手

最新发布

缘友一世的博客

07-28

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基于LangGraph Cli的智能数据分析助手

数据分析入门，深入浅出的数据分析

xuezhangmen的博客

07-28

216

数据分析岗位前景广阔，但需掌握多方面技能。本文介绍了数据分析的定义、目的及必备知识，包括数学统计基础、Excel/SPSS工具、SQL数据库操作及Python/R编程语言。通过数据分析可挖掘数据价值，为企业决策提供支持。文章旨在帮助有意转行者了解该领域的基本要求。（149字）

文科生就业方向解析--数据分析岗

sjfxscz的博客

07-28

160

文科生友好的岗位，如产品、运营、市场等都需要数据分析基础，而对文科小白而言，数据分析的门槛低，相对友好。建议文科生，在学校又没有学到一技之长的同学去拿个CDA数据分析师证书，大数据时代，数据分析简直就是就业神器‼👏🏻•◆•。文科生在大学🏫期间的专业课程很少会教应用型的技能，虽然具备万金油的特性，但是很容易被替代，不太好找工作。◆学好数据分析📊这个通用能力，可以运用到任何岗位中👨🏻‍💻产生如虎添翼的效果，这将是伴随你一生的有价值的技能！③Python:学习Python，特别是与数据分析相关的Py

PandasAI连接LLM进行智能数据分析

人生海海山山而川

07-27

482

PandasAI通过自定义LLM接口实现与DeepSeek模型的智能数据分析。

python毕业设计案例：基于python django的抖音数据分析与可视化系统，可视化有echarts，算法包括lstm+朴素贝叶斯算法

weixin_49081159的博客

07-28

900

数据采集流程图如图4.1所示。近年来，短视频平台的迅猛发展催生了大量用户生成内容，抖音作为行业领先的短视频平台，积累了海量用户数据。预测模块的流程主要分为数据准备、模型训练、预测生成3步，从数据库中准备数据，作为分析的基础，使用LSTM算法训练数据，并经过数据的预处理、词向量转换等方法，划分数据集和训练集进行训练，训练好的模型进行保存。用户信息E-R图如图4.5所示，E-R图描述了“用户”实体及其相关属性，包括：ID、账号、密码、头像、姓名、性别、手机号和年龄，用于表示系统中用户的基本信息结构。

利用era5数据，在python上绘制中国气温图

07-10

<think>我们使用ERA5数据集绘制中国气温分布图。主要步骤包括： 1. 获取ERA5数据（通常为NetCDF格式） 2. 使用xarray和matplotlib进行数据处理和绘图 3. 使用cartopy添加地图要素注意：ERA5数据可以通过Copernicus Climate Data Store (CDS)获取，需要先注册并配置API。步骤详解： 1. 安装必要的库 - xarray: 处理NetCDF数据 - netCDF4: 读取NetCDF文件 - matplotlib: 绘图 - cartopy: 地图投影和地理特征 - cdsapi: 从CDS下载ERA5数据（如果从本地文件读取则不需要） 2. 下载ERA5数据（如果已有数据文件可跳过）例如，下载2023年1月1日的2米气温数据（变量名为：2m_temperature） 3. 读取数据并提取中国区域 4. 绘制气温分布图由于下载数据需要API密钥，这里假设我们已经有了一个NetCDF文件（比如：era5_temperature.nc），我们将演示如何读取并绘图。具体代码示例：</think>### 利用 ERA5 数据集绘制中国气温分布图以下是使用 Python 处理 ERA5 数据绘制中国气温分布图的完整流程： #### 1. **数据准备** - **获取 ERA5 数据**：通过 Copernicus Climate Data Store (CDS) 下载数据： 1. 注册 CDS 账户：[CDS 注册页](https://cds.climate.copernicus.eu/) 2. 安装 CDS API：`pip install cdsapi` 3. 创建请求脚本（示例下载 2023 年 1 月 2m 气温）： ```python import cdsapi c = cdsapi.Client() c.retrieve( 'reanalysis-era5-single-levels', { 'product_type': 'reanalysis', 'variable': '2m_temperature', 'year': '2023', 'month': '01', 'day': '01', 'time': '12:00', 'area': [55, 70, 15, 140], # 中国区域经纬度范围 'format': 'netcdf', }, 'era5_temperature.nc' ) ``` #### 2. **数据处理** ```python import xarray as xr import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature # 读取数据 ds = xr.open_dataset('era5_temperature.nc') temp = ds['t2m'] # 2m气温数据 # 转换为摄氏度（ERA5默认单位为开尔文） temp_celsius = temp - 273.15 # 提取中国区域数据 china_temp = temp_celsius.sel( longitude=slice(70, 140), latitude=slice(55, 15) ) ``` #### 3. **绘制气温分布图** ```python # 创建地图画布 plt.figure(figsize=(12, 8)) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 绘制填色图 contour = china_temp.plot.contourf( ax=ax, cmap='coolwarm', levels=20, add_colorbar=False ) # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar(contour, orientation='vertical', pad=0.03) cbar.set_label('温度 (°C)') # 添加地理要素 ax.add_feature(cfeature.COASTLINE) ax.add_feature(cfeature.BORDERS, linestyle=':') ax.add_feature(cfeature.RIVERS, edgecolor='blue', alpha=0.3) ax.add_feature(cfeature.LAKES, edgecolor='blue', alpha=0.3) # 添加省份边界 provinces = cfeature.NaturalEarthFeature( category='cultural', name='admin_1_states_provinces_lines', scale='50m', facecolor='none' ) ax.add_feature(provinces, edgecolor='gray', linewidth=0.5) # 设置标题和范围 plt.title('中国区域地表气温分布 (2023-01-01 12:00 UTC)', fontsize=14) ax.set_extent([70, 140, 15, 55], crs=ccrs.PlateCarree()) # 保存图像 plt.savefig('china_temperature.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.show() ``` #### 4. **关键说明** - **地图投影**：使用 `PlateCarree` 投影适合中国区域 - **数据转换**：ERA5 温度单位为开尔文，需转换为摄氏度 - **地理特征**： - `COASTLINE`：海岸线 - `BORDERS`：国界线 - `RIVERS/LAKES`：水系 - `NaturalEarthFeature`：省级边界 - **色阶选择**：`coolwarm` 色阶清晰展示冷暖区域 #### 5. **优化建议** 1. **时间序列处理**：使用 `xarray.resample()` 计算月平均气温 ```python monthly_avg = temp_celsius.resample(time='1M').mean() ``` 2. **添加地形**：用 `cartopy.io.shapereader` 添加等高线 3. **动态可视化**：结合 `matplotlib.animation` 制作气温变化动画 > 图示：生成的图像将显示从西北低温区（蓝色）到东南高温区（红色）的渐变分布，清晰反映中国冬季气温格局[^1]。