气象数据是各项研究中都经常使用的基础数据，气象指标包括气温、风速、降水、湿度等。其中，降水数据在水文预报、农业生产、生态保护等领域具有广泛的应用价值。准确的降水数据对于水资源管理、农业生产、评估水文气象风险等至关重要。随着全球气候变暖，极端降水事件频发，长期历史降水数据对于研究气候变化趋势具有重要意义。
一、数据详情
数据介绍
本数据集涵盖了1929年至2024年全球气象站点的年平均降水数据，时间跨度长达96年。数据采用GCS_WGS_1984坐标系统，以2024年为例，全球共有12159个气象观测站点。数据提供了Excel和Shapefile两种格式，方便用户进行数据分析和可视化处理。每个站点的数据包括站点编号、站点名称、经纬度坐标以及各年份的年平均降水量值。
数据处理过程包括多个步骤：首先将原始数据按年份合并，将每个站点一年内所有日期的日降水量数据整合；然后基于所有站点的逐日降水量数据计算年平均值；接着将原始单位从英寸转换为毫米；最后对缺失值进行处理，Excel格式中缺失值用空值表示，Shp格式中缺失值用99.99表示以区分真实零值。需要注意的是，不同年份的站点数量不同，年份越新站点数量越多，同时由于经纬度信息缺失的处理方式不同，Excel和Shp格式的站点数量可能存在差异。
数据来源
数据来源于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下设的国家环境信息中心（NCEI）发布的Global Surface Summary of the Day（GSOD）数据集。该数据集提供了全球范围内气象站点的每日气象观测数据，包括降水、气温、风速、湿度等多种气象要素。
二、数据使用建议
该数据集可广泛应用于多个研究领域。在水文模拟方面，气象站点降水数据是构建水文模型的重要输入，可用于流域径流模拟、洪水预报和水资源评估。在农业研究中，降水数据对于制定灌溉计划、评估作物需水量、预测农业产量具有重要意义。在气候研究中，长期历史降水数据可用于分析气候变化趋势、研究极端降水事件的变化规律、评估气候变暖对降水模式的影响。
使用该数据时需要注意以下几点：首先，不同年份的站点数量不同，早期年份站点较少，分析时需考虑空间覆盖度的变化；其次，数据中存在缺失值，Excel格式中缺失值为空，Shp格式中缺失值为99.99，使用时需正确处理；再次，降水量为0和缺失值含义不同，0表示气象站未报告降水，缺失值表示该站点在该日期无观测记录；最后，数据坐标系统为WGS84，进行空间分析时需注意投影转换。
三、数据获取方式
小程序：GISer资料库
