【数据分享】GIS矢量格式的2000-2020年全国各城市日照数据(逐日、逐月、逐年)

之前我们分享了Excel格式的全国各城市逐日、逐月、逐年的日照数据,好多小伙伴拿到数据后问我们有没有GIS矢量格式的数据,我们专门对数据进行了处理,转换为了GIS矢量格式(shp格式)分享给大家!以下为数据的详细介绍:

数据分为逐日、逐月和逐年三种形式:

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逐年数据

首先是 2000-2020年逐年日照数据,每个年份为一个shp文件,逐年日照为当年每日日照时长的累加之和!如下图:
【数据分享】GIS矢量格式的2000-2020年全国各城市日照数据(逐日、逐月、逐年)_第1张图片


我们以2020年的数据为例来预览一下:

【数据分享】GIS矢量格式的2000-2020年全国各城市日照数据(逐日、逐月、逐年)_第2张图片

2020年全国各城市累计日照GIS图

【数据分享】GIS矢量格式的2000-2020年全国各城市日照数据(逐日、逐月、逐年)_第3张图片

2020年全国各城市累计日照GIS数据的属性表截图

逐月数据

我们再来看看 2000-2020年逐月累计日照数据,每个年份为一个shp文件,逐月日照为当月每日日照时长的累加之和!每个shp文件的属性表中包括当年的12个月每月的累计日照,如下图:
【数据分享】GIS矢量格式的2000-2020年全国各城市日照数据(逐日、逐月、逐年)_第4张图片
 
逐日数据

我们再来看看 2000-2020年逐日累计日照数据,每个年份为一个shp文件,逐日日照为当日日照时长!每个shp文件的属性表中包括当年的365天每天的日照时长,如下图:
【数据分享】GIS矢量格式的2000-2020年全国各城市日照数据(逐日、逐月、逐年)_第5张图片
 
数据字段
日期、省份、城市、城市代码、累积日照
 
数据格式
.shp
 
数据单位
小时
数据来源
中国地面气候资料日值数据集V3.0处理生成
 
处理方式
由于原始数据是逐日站点数据,数据每月保存为一份TXT,这样就完全没有办法直接使用和分析。
所以小黄鸭首先用python将清洗后的数据处理成每日一份的csv数据,保留需要的经纬度与每日累积日照的数值。而后,将每日的csv文件进行展点,再投影,采用反距离权重法对每日的数据进行插值。再然后,按行政区划将数据分区统计并进行拼接,最后得到逐日的分省市数据。
将原始数据按月份、年度累加后,按照相同的方法,获取到逐月逐年的全国各市数据。
最后将excel格式的数据连接到shp行政边界上就得到了最终数据!
数据获取

【数据分享】GIS矢量格式的2000-2020年全国各城市日照数据(逐日、逐月、逐年)_第6张图片

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