【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：

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：

我们以2020年的数据为例来预览一下：

2020年全国各城市累计日照GIS图

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：

 

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！
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