随着《中国气候变化蓝皮书(2024)》的发布，气候系统变暖趋势持续受到关注。2024年全国平均降水量达697.7毫米，较常年偏多9%，为1951年以来历史第四多。在这一背景下，长时间序列的高分辨率降水数据成为气候变化研究的重要基础。

温馨提示：数据获取方式在文末哦~

数据集技术指标

本数据集基于国家青藏高原科学数据中心发布的逐月降水栅格数据，通过计算每年12个月的逐月降水栅格数据得到逐年总降水量。数据经过严格裁剪处理，覆盖中国全境范围。

核心参数详情：

• 数据格式：栅格数据(.tif)

• 空间分辨率：1km

• 时间跨度：1901-2024年（共124年）

• 空间范围：中国全境（同时提供大于中国的范围数据）

• 数据单位：0.1mm

• 坐标系：WGS_84

• 时空连续性：完整连续

科研应用前景

该数据集在多个科研领域具有重要应用价值。在气候变化研究方面，124年的时间序列能够揭示中国降水时空演变规律，为气候预测模型提供基础数据支持。根据2024年气候研究重大进展，中国夏季降水雨带呈现持续北移趋势，该数据集可用于分析这一现象的长期变化特征。

在防灾减灾领域，高分辨率降水数据是洪涝干旱监测预警的关键输入。研究表明，降水数据能帮助判断灌溉时机，有效避免因干旱或水涝导致的减产绝收。在水资源管理方面，该数据集可作为分布式水文模型的驱动数据，支持洪水预报、水库调度和水污染防治等应用。

此外，降水数据与植被生态密切相关。2000至2022年，全国67%的区域年降水量呈增加趋势，水热条件有利于植被生长。该数据集可用于分析NDVI与降水的相关性，评估生态系统对气候变化的响应。在碳中和背景下，水循环与碳循环的相互作用研究也离不开长时间序列降水数据的支撑。

数据来源

数据来源于国家青藏高原科学数据中心，该中心是国内针对青藏高原及周边地区科学数据门类最全、最权威的科学数据中心，已集成发布4600多个科学数据集。

数据引用格式：

彭守璋. (2020). 中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）. 国家青藏高原科学数据中心. https://doi.org/10.5281/zenodo.3114194.

Peng, S. (2019). 1-km monthly mean precipitation dataset for china (1901-2024). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.5281/zenodo.3114194.

数据获取方式

python与遥感后台回复【降水】即可自动获取。

https://mp.weixin.qq.com/s/DQNHSnDHiV0MEgLWdJgDKw 

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