中国近地表日气温和降水数据集(1961-2019)（无套路网盘分享）
今天分享一个发表在Earth System Science Data上的中国近地表日气温和降水数据集（HRLT）。该数据集提供了1961-2019年中国每日1公里分辨率的最高气温、最低气温和降水量网格数据，相较于以往产品，在时间跨度和空间精度上均有显著提升，为精准评估气候变化和极端气候事件提供了关键数据支撑。
一、数据详情
数据介绍
HRLT数据集是一个长周期（1961-2019）、高分辨率（1公里）的中国每日最高气温、最低气温和降水量网格数据集。该数据集与气象站对每日最高和最低温度的观测结果总体上高度相关，决定系数R2分别为0.98和0.99，相关系数均为0.99，纳什效率系数NSE分别为0.98和0.99，平均绝对误差MAE分别为1.07和1.08℃，均方根误差RMSE分别为1.62和1.53℃。尽管HRLT数据集显示日降水量的准确性低于日温度的准确性（R2、Cor、NSE、MAE和RMSE分别为0.71、0.84、0.70、1.30和4.78毫米），但与其他三个现有数据集（CMFD、CLDAS和ISIMIP3a）相比，HRLT数据集中的日降水量数据更准确，空间分辨率更高。
编辑
与其他地区相比，中国西南地区的日最高、最低气温和降水量的准确性较低，这可能是因为该地区的地形复杂。分区计算和插值可能在未来的研究中解决这个问题。在未来的研究中使用卫星数据作为输入协变量将进一步提高HRLT数据集的准确性，尤其是对降水量的准确性。该数据集将有助于识别未来的极端气候事件，也可用于改善基于过程的预测、适应和缓解策略模型。数据集以NetCDF格式存储，文件命名方式为China_1km_keyword_year.nc，其中关键字是可变的（maxtmp表示最高温度，mintmp表示最低温度，prep表示降水）。数据集中的文件可以用HDFView程序打开和查看，Python中的netCDF4模块可以读取和输出数据。
数据来源
Qin, R., Zhao, Z., Xu, J., Ye, J.-S., Li, F.-M., and Zhang, F.: HRLT: a high-resolution (1 d, 1 km) and long-term (1961–2019) gridded dataset for surface temperature and precipitation across China, Earth Syst. Sci. Data, 14, 4793–4810, doi.org/10.5194/ess…, 2022.
二、数据使用建议
该数据集主要适用于气候变化研究、极端气候事件识别、生态水文模拟和气象灾害评估等领域。在科研领域，其高时空分辨率特性有助于更精确地评估气候变化趋势和极端气候事件的发生规律，驱动或验证区域至国家尺度的气候模型。在应用层面，可为农业气象服务（如作物生长模拟、灾害预警）、水资源管理（如径流模拟、干旱监测）以及生态环境研究（如植被动态分析、生物多样性保护）提供关键的空间显式信息。
实际使用时，需注意其在不同气候要素和区域的精度存在差异：温度数据的精度较高（R2≥0.98，MAE≤1.08℃），而降水数据的精度相对较低（R2=0.71，RMSE=4.78毫米）。此外，中国西南地区由于地形复杂，数据准确性相对较低。建议结合实地观测数据或其他遥感产品（如卫星降水数据、再分析资料）进行交叉验证与融合分析，以提升结果的可靠性。在使用NetCDF格式文件时，可使用HDFView程序或Python的netCDF4模块进行数据读取和处理。
三、数据获取方式
1961-2019年中国近地表日气温和降水数据集（将网盘链接复制到手机浏览器打开保存）： pan.baidu.com/s/1v8ump87L… 提取码:gjme
END
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