气象数据是我们在各项研究中都经常使用的数据，尤其是高精度的气象数据应用价值非常高。今日我们分享的是1980—2022年的中国逐日、逐月、逐年高分辨率气象栅格数据，包括8个具体气象要素：降水量、近地面2米平均气温、最高气温、最低气温、10米风速、相对湿度、地面气压和潜在蒸散发。该数据集名称为ChinaMet，是研究者张凌、胡英屹等发布在国家冰川冻土沙漠科学数据中心平台上的数据。

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一、数据详情

数据介绍

ChinaMet数据集具有高分辨率、长时间序列的优点。该数据集包括0.1°（约为1万米）和0.01°（约为1000米）两种空间分辨率，数据集格式为nc格式。数据集包括逐日、逐月、逐年三个层次。数据集年份为1980-2022年。该数据集缺少我国台湾地区的数据。

该数据集是通过融合多源遥感数据、再分析资料以及超过2000个气象站的观测数据研制而成。数据源方面，气象站点观测数据来自于国家气象数据中心（CMA）；融合的遥感降水产品主要包括IMERG、SM2RAIN-ASCAT和CMORPH；再分析资料使用欧洲中期天气预报中心（ECWMF）最新发布的ERA5-Land产品；其它遥感产品包括AVHRR NDVI数据，MODIS的地表温度数据。数据加工方法方面，基于知识引导的机器学习方法，并结合气候场辅助空间降尺度技术研制而成。

潜在蒸散发（PET）分为两个版本，即petHG和petPM，分别采用Hargreaves方法和Penman-Monteith方法估算而得。其中，Penman-Monteith方法是国际粮农组织（FAO）推荐的标准方法，被广泛认为是计算作物需水量的最佳方法，在广泛的位置和气候下极有可能正确预测ETo。

数据来源

【数据引用】

1. 张凌, 胡英屹, 赵彦博, 车涛. 多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品（1980-2022年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://cstr.cn/CSTR:11738.11.NCDC.NIEER.DB6722.2025.

2. 张凌, 胡英屹, 赵彦博, 车涛. 多源数据融合的中国高分辨多要素气象驱动产品（1980-2022年）. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2025. https://www.doi.org/10.12072/ncdc.nieer.db6722.2025.

【文章引用】

1. Zhang Ling*, Li Xin, Zheng Donghai, Zhang Kun, Ma Qimin, Zhao Yanbo, Ge Yingchun. Merging multiple satellite-based precipitation products and gauge observations using a novel double machine learning approach[J]. Journal of Hydrology, 2021, 594:125969.

2. Hu Yingyi, Zhang Ling*. Added value of merging techniques in precipitation estimates relative to gauge-interpolation algorithms of varying complexity[J]. Journal of Hydrology, 2024, 645:132214. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.132214.

二、数据使用建议

该数据集可广泛应用于气象、水文、农业和生态相关的研究领域。陆地、水文和生态系统模型等都需要输入网格化的近地表气象数据集，尤其是高精度、高分辨率、长时间序列的数据产品使用人数较多。具体应用方向包括水文预报、农业生产、生态保护、气候变化影响评估、农业保险与救灾决策和水资源规划等领域。

数据格式为NetCDF文件，需要使用专门的工具读取和处理。在ArcMap中不能直接读取NetCDF数据，需要使用GP工具Make NetCDF Raster Layer（创建NetCDF栅格图层），将NetCDF生成栅格图层。也可以使用Python、R等编程语言处理，如Python的xarray库或R语言的ncdf4包。使用时请注意数据缺少台湾地区数据，且数据坐标系统为WGS_1984。

三、数据获取方式

1980—2022年中国高分辨率逐日、逐月、逐年气象栅格数据： https://pan.quark.cn/s/529a755d1ddb 将网盘链接复制到手机浏览器打开即可保存

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