【免费数据】2000-2020年中国4km分辨率逐日气象栅格数据（含9个气象变量）
逐日气象数据是在很多研究中都会用到的数据，例如验证气候模拟、分析陆地生态系统变化以及识别气候变化下的极端天气条件等研究，尤其是高精度的逐日气象数据对于研究者来说更为常用。
本次我们为大家带来的是2000-2020年中国4km分辨率逐日气象栅格数据！该数据集简称CDMet。该数据集提供了中国逐日高精度、多变量、高分辨率的气象数据集，包含九个气象变量：2米近地表最高温度（Maximum Temperature）、2米近地表最低温度(MMinimum Temperature）、2米近地表平均温度（Mean Temperature）、总降水量（Total Precipitation）、平均地表温度(Skin Temperature）、平均10米风速（Wind Speed）、平均相对湿度（Relative humidity）、平均地表气压（Surface Pressure）和日照时长（Sunshine Duration）。该数据集格式为NetCDF；数据空间分辨率为2.5角分（约4km）；数据时间范围从2000年1月1日至2020年12月31日。
该数据集由来自西北农林科技大学的彭守璋教授团队研究完成，并于2024年11月14日发表在《Scientific Data》期刊上，论文题目为《A 4km daily gridded meteorological dataset for China from 2000 to 2020》。这一项研究基于中国699个观测站点的数据，利用经度、纬度、海拔、坡度、朝向和再分析数据，组织了六种协变量组合，并采用薄板样条插值（TPS）和随机森林（RF）的方法构建了一种新的气象数据空间插值方案，开发了覆盖中国大陆的逐日网格化气象数据集（CDMet）。通过独立观测站和现有数据集的验证显示，CDMet具有可信的准确性、合理的季节变化性和精确的空间分布，其准确性与其他数据集（CMFD、HRLT）相当，且具有综合变量和高分辨率，可以作为水文、农业和生态模型的输入数据。
大家可以在公众号回复关键词 672 免费获取该数据，无需转发文章集赞，直接免费获取！以下为数据的详细介绍：
01 数据预览
数据作者提供的数据包括9个压缩包，对应着上面提到的9个气象变量。如下图：
每个气象变量压缩包解压后包括该气象变量的2000-2020年的数据。这里以2米近地表最高温度为例打开展示，如下图：
解压后文件夹内存储了21个nc文件（2000-2020年，共21期），每个nc文件中包含365或366天的数据（闰年为366）。文件的命名代表着数据信息，例如“CDMet_maxtmp_2000.nc”表示，“CDMet数据集_近地表最高温度_数据年份”。
下面我们以2020年12月31日的2米近地表最高温度为例向大家展示一下数据的空间分布：
02 Arcgis中打开多维nc格式数据的教程
本次分享的数据的格式为nc格式（NetCDF）。有些同学可能不知道如何打开nc格式的数据。我们专门做了在arcgis软件中打开nc格式数据的教程！（可查看之前的文章获悉详情）
03 数据的其他信息
数据来源：
该数据来源于Zendo网站，具体网址为：https://zenodo.org/records/10963932
数据格式：
NetCDF
数据时间：
2000年1月1日至2020年12月31日，逐日
数据单位：
- 2米近地表最高温度：K
- 2米近地表最低温度：K
- 2米近地表平均温度：K
- 总降水量：mm
- 平均地表温度：K
- 平均10米风速：m/s
- 平均相对湿度：%
- 平均地表气压：hpa
- 日照时长：h
注：有些同学可能不知道这儿的k是什么单位，k是开尔文，是表示气温的一种常用的单位，开尔文和摄氏度可以互相转换。转换公式为：T1 = T2 - 273.15（T1为摄氏度，T2为开尔文）
空间分辨率：
2.5角分（约4km）
地理坐标系:
GCS_WGS_1984
空间范围:
中国
数据大小:
每一个NetCDF文件为1.64GB，压缩包总文件35.7GB，解压后总文件310GB
数据引用：
Zhang, J., & Peng, S. (2024). CDMet: 4 km daily gridded meteorological dataset for China from 2000 to 2020 [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10963932
论文引用：
Zhang, J., Liu, B., Ren, S.et al. A 4 km daily gridded meteorological dataset for China from 2000 to 2020. Sci Data 11, 1230 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-04029-x
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04 数据获取
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