一年的數(shù)據(jù)怎么分月;一年的表格數(shù)據(jù)如何按月分開

氣象指標(biāo)在日常研究中非常常用，之前我們給大家分享過來源于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的氣象指標(biāo)柵格數(shù)據(jù)（均可查看之前的文章獲悉詳情）：

• 1901-2022年1km分辨率逐月平均氣溫柵格數(shù)據(jù)
• 1901-2022年1km分辨率逐年平均氣溫柵格數(shù)據(jù)
• 1901-2022年1km分辨率逐月最低氣溫柵格數(shù)據(jù)
• 1901-2022年1km分辨率逐年最低氣溫柵格數(shù)據(jù)
• 1901-2022年1km分辨率逐月最高氣溫柵格數(shù)據(jù)
• 1901-2022年1km分辨率逐年最高氣溫柵格數(shù)據(jù)
• 1901-2022年1km分辨率的逐月降水柵格數(shù)據(jù)
• 1901-2022年1km分辨率的逐年降水柵格數(shù)據(jù)

本次我們繼續(xù)分享來自國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心發(fā)布的高精度氣象指標(biāo)柵格數(shù)據(jù)——1901-2022年1km分辨率的逐月潛在蒸散發(fā)柵格數(shù)據(jù)！

從官方網(wǎng)站下載的逐月潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的單位是0.1mm，數(shù)據(jù)格式為NETCDF，即.nc格式，數(shù)據(jù)是基于之前發(fā)布的相同來源的1km逐月均溫、最低溫和最高溫，采用潛在蒸散發(fā)公式計算得到，具體公式見下文。

為方便大家使用，我們對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了一些處理，單位轉(zhuǎn)化為毫米（mm），格式轉(zhuǎn)為柵格（.tif）格式。此外，全國范圍的數(shù)據(jù)非常大，不方便使用，我們將全國數(shù)據(jù)劃分為了分省份的數(shù)據(jù)！大家在公眾號回復(fù)關(guān)鍵詞 1007 可免費獲取全國任意一個省份的1901-2022年1km分辨率的逐月潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，無需轉(zhuǎn)發(fā)文章，直接獲取！如果想要全國范圍的數(shù)據(jù)，請按照文末的轉(zhuǎn)發(fā)要求獲取！以下為數(shù)據(jù)的詳細(xì)介紹：

01 數(shù)據(jù)預(yù)覽

全國范圍的數(shù)據(jù)

首先我們先來看一下全國范圍的數(shù)據(jù)，我們會提供三種數(shù)據(jù)：

①原始nc格式的數(shù)據(jù)

②空間范圍大于中國國界的tif格式數(shù)據(jù)

我們以2022年12月的全國潛在蒸散發(fā)為例來預(yù)覽一下，由原始.nc格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為的.tif格式數(shù)據(jù)的范圍為矩形范圍，且大于中國國界：

2022年12月全國潛在蒸散發(fā)（大于全國范圍）

③中國國界范圍的tif格式數(shù)據(jù)

我們以國界為范圍提取出國界范圍的逐月潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)：

2022年12月全國潛在蒸散發(fā)（全國范圍）

分省份的數(shù)據(jù)對于分省份的數(shù)據(jù)，我們以2022年12月湖北省和江蘇省的潛在蒸散發(fā)為例來預(yù)覽一下：

2022年12月湖北省潛在蒸散發(fā)

2022年12月江蘇省潛在蒸散發(fā)

02 數(shù)據(jù)詳情

數(shù)據(jù)來源：

數(shù)據(jù)來源于彭守璋學(xué)者在國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心平臺上分享的數(shù)據(jù)，網(wǎng)址為：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/8b11da09-1a40-4014-bd3d-2b86e6dccad4/

數(shù)據(jù)說明：

該數(shù)據(jù)集是基于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心之前發(fā)布的中國1km逐月均溫、最低溫、最高溫數(shù)據(jù)集（Peng at al. 2019），采用Hargreaves潛在蒸散發(fā)計算式得到（Peng at al. 2017）。公式如下：PET = 0.0023 × S0 ×sqrt(MaxT – MinT)×（MeanT + 17.8）, 其中，PET為潛在蒸散發(fā)，mm/月；MaxT、MinT、MeanT分別為月最高溫、最低溫、均溫；S0為到達(dá)地球大氣層頂?shù)睦碚撎栞椛洌鶕?jù)太陽常數(shù)、日地距離、儒略日、赤緯等計算得到。數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)建議使用WGS84。

數(shù)據(jù)格式：

柵格格式（.tif）和NETCDF（.nc）格式

數(shù)據(jù)單位：

柵格（.tif）格式：毫米（mm）NETCDF（.nc）格式：0.1mm

時間范圍：

1901-2022年（逐月）

數(shù)據(jù)坐標(biāo)：

為GCS_WGS_1984

空間范圍：

全國/分省

空間分辨率：

0.0083333°（約1km）

數(shù)據(jù)的引用：

彭守璋.中國1km逐月潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)集（1901-2022）.國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心,10.11866/db.loess.2021.001[.1 km monthly potential evapotranspiration dataset in China (1901-2022).National Tibetan Plateau Data Center,10.11866/db.loess.2021.001]

發(fā)布數(shù)據(jù)的文章的引用：

1.Peng, S.Z., Ding, Y.X., Wen, Z.M., Chen, Y.M., Cao, Y., & Ren, J.Y. (2017). Spatiotemporal change and trend analysis of potential evapotranspiration over the Loess Plateau of China during 2011–2100. Agricultural and Forest Meteorology, 233, 183–194. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2016.11.129

2.Ding, Y.X., & Peng, S.Z. (2020). Spatiotemporal trends and attribution of drought across China from 1901–2100. Sustainability, 12(2), 477.

3.Ding, Y.X., Peng, S.Z. (2021). Spatiotemporal change and attribution of potential evapotranspiration over China from 1901 to 2100. Theoretical and Applied Climatology. https://doi.org/10.1007/s00704-021-03625-w

4.Peng, S.Z., Ding, Y.X., Liu, W.Z., & Li, Z. (2019). 1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017. Earth System Science Data, 11, 1931–1946. https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019如有數(shù)據(jù)使用需求請按照官方平臺的要求進(jìn)行引用，更多數(shù)據(jù)詳情可以查看官網(wǎng)獲悉！

03 數(shù)據(jù)獲取