数据来源为欧盟及欧洲中期天气预报中心等组织发布的ERA5-Land数据集，涵盖范围为全国，单位为米，时间为1950年1月至2022年12月。文件格式为面要素shp文件，查询时可导入ArcGIS中打开属性表查看。地理坐标系为GCS_WGS_1984。

标题中的“1950-2022年全国各省份逐年平均降水数据”表明这是一个关于中国历年降水量统计的资料集，包含了自1950年以来至2022年，全国各个省份的年均降水量数据。这样的数据对于气象学研究、环境科学、农业规划、水资源管理等多个领域都具有重要意义。 描述中同样强调了“1950-2022年全国各省份逐年平均降水数据”，这再次确认了数据的时间范围和地域覆盖，意味着我们可以通过这些数据了解过去70多年间中国不同地区的气候变迁情况，特别是降水模式的变化，这对于气候变化研究提供了宝贵的历史参考。 标签“各省降水量”和“数据分析”则提示了数据的主要内容和可能的使用方式。各省降水量的标签表明数据具体到省级行政区域，涵盖了中国的所有省份。数据分析则意味着用户可能需要运用统计方法和工具对这些数据进行深入研究，如计算趋势、比较不同省份间的差异、识别异常年份等，以揭示隐藏的模式和规律。 在“立方数据学社”的文件名中，我们可以推测这是一个专门提供数据服务或学习资源的机构，这个数据集可能是他们的研究成果之一。通过这个数据集，用户可以进行各种类型的数据分析任务，例如： 1. **时间序列分析**：分析各省份降水的年际变化，探索是否存在周期性模式，比如厄尔尼诺现象对降水的影响。 2. **空间分析**：对比不同省份之间的降水量差异，了解地理因素如何影响降水分布，如沿海与内陆、山区与平原的差异。 3. **趋势分析**：考察全国或特定区域的降水量长期趋势，判断是否与全球气候变化一致。 4. **相关性分析**：研究降水量与经济发展、农作物产量、洪涝灾害等之间的关系。 5. **异常检测**：找出历史上的干旱或洪水年份，探究其原因和影响。 6. **预测模型建立**：基于历史数据，利用统计或机器学习方法建立降水量预测模型，为决策提供科学依据。 为了进行以上分析，用户可能需要用到Excel、Python、R等数据分析工具，结合GIS（地理信息系统）进行空间可视化。同时，数据预处理、数据清洗也是必不可少的步骤，确保数据的质量和可用性。在实际应用中，这些数据可以帮助政府制定防洪抗旱政策，帮助科研人员理解气候系统的动态，也可以为农业灌溉、城市规划提供参考。

数据格式：面板数据 指标说明：省份，城市，区县，每年降水量等指标 数据说明：该数据为当年的日降水量的年平均值，不是年累计值，单位为m 详细介绍：参见文章-https://blog.csdn.net/samLi0620/article/details/135425031

气象数据国际地面交换站日间数据，包括降水、温度、湿度、压力、风向、风速、压力等气象信息。

1951-2020年中国气象站逐日降水数据，包含txt格式的原始数据和已处理成一个年份单独一个excel文件，收集收集与整理不易，有需要可以下载~

马可夫链matlab源代码OMC 包：降水的发生马尔可夫链模型 OMC 包由两个 Matlab 函数组成：OMC_fit 和 OMC_sim，用于模拟每日降水的发生和强度。 发生遵循可变阶马尔可夫链，强度遵循伽马-伽马混合模型。 该方法遵循以下描述：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：美国大陆降水发生、强度和季节性总量的潜在可预测性。 J. 气候，27，6904​​-6918。 代码托管在： 欢迎您在任何非商业环境中使用此代码，但我要求您使用以下 DOI 引用代码：10.5281/zenodo.45435 引用样式示例是：Daniel J. Short Gianotti，2016 年：发生马尔可夫链每日降水模型。 , DOI:10.5281/zenodo.45435。 如果由于某种原因您无法引用源代码，请引用以下论文：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：降水发生率、强度和季节性总量

2000/1/1～2019/12/31 中国各省、市、区县分年、分月、逐日平均降水量数据

1995-2020全国所有气象站点月度降水数据

从J文件中获取分钟降水数据，并保存为excel。现天擎中分钟数据时效较短，使用J文件获取更为方便。由于气象资料管理的规定，不提供示例数据，请从自己的台站中获取。

【主要内容】1951年-2020年中国气象站点年降水数据，数据完整可信 【适合人群】气象工作者【质量保障】任何问题私信我