之前我们分享过1901-2023年1km分辨率逐月降水栅格数据和Shp和Excel格式的省市县四级逐月降水数据，原始的逐月降水栅格数据来源于彭守璋学者在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的数据！基于逐月数据我们采用求年累计值的方法得到逐年降水栅格数据（均可查看之前的文章获悉详情），很多小伙伴拿到数据后反馈栅格数据不太方便使用，问我们能不能把数据处理为更方便使用的Shp和Excel格式的数据！

本次我们特地对逐年降水栅格数据进行进一步地细致化的处理，基于1901—2023年逐年的降水栅格，依据行政边界（包括省界、市界、县界、镇界），进行了行政边界内求和处理得到了本次分享的数据——Shp和Excel格式的我国省市县镇四个等级的1901-2023年的逐年降水数据。需要说明的是：这儿的逐年降水是统计的年总降水量，单位为毫米（mm）！

大家可以在公众号回复关键词 406 免费获取全国任意一个省份的省市县镇四个层级的1901-2023年逐年的降水数据！无需转发文章，直接获取！以下为数据的详细介绍：

01 数据预览

我们以江苏省1901-2023年逐年降水数据为例来预览一下：

①省份层级的逐年降水数据 

江苏省的1901-2023年逐年的降水汇总在一个Shp文件中，下面我们以2023年为例来预览一下：

江苏省的1901-2023年逐年的降水同样汇总在一张Excel文件中：

②地级市层级的逐年降水数据

江苏省13个地级市1901-2023年逐年的降水汇总在一个Shp文件中，下面我们以2023年为例来预览一下：

江苏省13个地级市1901-2023年逐年的降水同样汇总在一张Excel文件中。

③区县层级的逐年降水数据

江苏省95个区县的1901-2023年逐年的降水汇总在一个Shp文件中，下面我们以2023年为例来预览一下：

接下来我们来看一下Excel格式的数据，2791个区县的1901-2023年逐年的降水汇总在一个Excel文件中，我们来预览一下：

④乡镇层级的逐年降水数据

江苏省1486个乡镇的1901-2023年逐年的降水汇总在一个Shp文件中，下面我们以2023年为例来预览一下：

江苏省1486个乡镇1901-2023年逐年的降水也汇总在一张Excel文件中：

02 数据详情

原始数据来源——逐月降水栅格数据：

逐年降水栅格数据是基于逐月降水数据计算得来的。逐月降水数据来源自彭守璋学者在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的1901-2023年逐月降水栅格数据数据，网址为：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/faae7605-a0f2-4d18-b28f-5cee413766a2

原始数据来源——行政区划数据：

该数据一共用到了省市县镇四个层级的行政边界数据！其中，省市县这三个层级的行政边界较为容易获取，我们采用的是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2024年省市县三级行政区划Shp数据（关于该数据的介绍戳我跳转）；对于乡镇行政区划数据，该数据较难获取，我们综合对比后，采用的“学研录”公众号分享的乡镇边界数据！对于四个级别的行政边界数据，有两个点需要重点说下：

①由于采用了两种数据来源，这两种来源的边界数据在边界位置可能不完全对应。也就是国家地理信息公共服务平台分享的省市县三级的行政边界数据，边界可以完全对应；但是与“学研录”分享的乡镇边界数据在边界上可能存在细微的不匹配的情况；

②行政边界数据在我国基本没有官方分享渠道，目前官方发布且带有审图号的行政区划数据只有天地图平台发布的省市县边界数据，本次使用的“学研录”分享的乡镇行政边界精度有待考量，可能会存在错误，大家在使用的时候自行判断和调整！

数据处理说明：

基于每年12个月的逐月降水栅格数据，取12个月的总和，得到1901-2023年逐年的降水栅格数据，我们再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2024年省市县三级行政区划Shp数据（关于该数据的介绍戳我跳转），对每个省\每个地级市\每个区县\每个乡镇内的栅格值进行了区域内求和处理，得到了省市县乡四级区域内累计降水！

数据单位：

毫米（mm）

数据格式：

Shp和Excel格式

时间范围：

1901-2023年（逐年）

空间范围：

省、市、县、镇四个等级

空间分辨率：

0.0083333°（约1km）

数据引用：

彭守璋. (2020). 中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.5281/zenodo.3114194.Peng, S. (2020). 1-km monthly precipitation dataset for China (1901-2023). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.5281/zenodo.3114194.如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用，更多数据详情可以查看官网获悉！

03 数据获取

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