气温数据 · 省市县三级行政区划 · 逐小时尺度
气温是气候分析与环境研究中最基础也最常用的指标之一。对于需要以行政区划为分析单元开展研究的用户而言，直接使用栅格形态的气温数据往往存在一定门槛，将其统计汇总到行政区层面可以显著降低后续处理的复杂度。本文介绍一套基于 ERA5-Land 再分析数据集加工而来的气温数据资源，覆盖 2022 年 1 月 1 日 0 时至 2026 年 5 月 12 日 23 时的逐小时序列，并按照我国省级、地级市、区县级三级行政边界完成了空间统计汇总，同时提供 Excel 与 Shp 两种格式，计量单位为摄氏度（℃）。
一、数据详情与处理方法
1. 数据出处
原始栅格数据取自 Climate Data Store（CDS）平台的 ERA5-Land 再分析数据集
2. 关键参数一览
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 时间范围 | 2022年1月1日 至 2026年5月12日（逐小时，该数据集仍在持续更新中） |
| 数据格式 | Excel 与 Shp 两种格式 |
| 计量单位 | 摄氏度（℃） |
| 空间层级 | 省、地级市、区县三个行政等级 |
| 地理坐标系 | GCS_WGS_1984 |
| 气温含义 | 距地表 2 米高度处的大气温度，取每个整点时刻的即时数值 |
3. 加工流程
这套数据的处理思路是：以 2022—2026 年逐小时气温栅格为底层数据，采用国家地理信息公共服务平台（天地图）发布的、审图号为 GS（2024）0650 号的 2025 年省市县三级行政区划 Shp 数据作为统计单元，对每个省、每个地级市以及每个区县范围内的栅格像元值分别求取算术平均，最终得到三级行政单元各自的逐小时气温序列。
4. 规范引用格式
Muñoz Sabater, J. (2019): ERA5-Land hourly data from 1950 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS). DOI: 10.24381/cds.e2161bac (Accessed on DD-MMM-YYYY)
若在实际研究中使用该数据，请遵循官方平台的引用要求，更多技术细节可查阅 CDS 官网获取。
二、数据组织方式
整套资源按月份进行打包组织：每个 Excel 或 Shp 文件均以"年月"命名，内部包含该月每一天的逐时气温记录。同时，文件还按行政级别分开存放——省级、市级、区县级分别对应各自的 Excel 与 Shp 文件，用户可以按需取用。
按年月命名的数据文件
三、数据预览
1. Excel 格式
以区县级数据为例，Excel 表格的字段构成为：省份名称、省份代码、城市名称、城市代码、区县名称、区县代码，以及逐时气温数值列。
2026年1月1日—5月17日全国各区县逐时气温数据（Excel格式）
2. Shp 格式
Shp 矢量数据的属性表字段与 Excel 完全一致。这里以 2026 年 5 月 12 日 23 时的气温为例展示其可视化效果：
2026年5月12日全国各区县23时气温（Shp格式）
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