Data-Gouv-FR/donnees-climatologiques-de-base-decadaires-agro

该数据集包含法国本土和海外地区气象站自开放以来测量或计算的气候数据，专门针对农业气象参数。这些参数包括：降水量、平均风速、最低和最高温度平均值、平均水汽压、全球辐射累积值、日照时长以及Penman-Monteith FAO-56参考蒸散量（ETP）。数据经过气候学质量控制。技术方面，数据以压缩CSV格式提供，按部门和时段批量下载；所有农业气象参数覆盖所有气象站；文件更新频率为：1950年之前的历史数据每年更新一次，1950年至前两年的数据每月更新，最近两年的数据每日更新。

This dataset contains climatological data, measured or calculated, from meteorological stations in mainland France and overseas territories since their opening, for agrometeorological parameters. These parameters include: precipitation height, average wind speed, average minimum and maximum temperatures, average vapor pressure, cumulative global radiation, sunshine duration, and Penman-Monteith FAO-56 reference evapotranspiration (ETP). The data has undergone climatological quality control. Technically, the data is available for download in compressed CSV format, organized by department and time period batches; all agrometeorological parameters are provided for all meteorological stations; file updates are annual for historical data before 1950, monthly for files from 1950 to two years ago, and daily for the last two years.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国气象局（Météo-France）的官方观测网络，系统性地汇集了本土及海外领地的气象站自建站以来的长期气象观测记录。构建过程中，数据经过了严格的气候学质量控制，确保测量与计算结果的可靠性。数据集通过法国开放数据平台data.gouv.fr以CSV压缩格式按省份和时间段提供下载，涵盖从历史时期到近期的多时间尺度数据，更新频率依据数据年代有所不同，历史数据年度更新，近期数据每日更新。

特点

该数据集专注于农业气象学参数，核心指标包括降水量、平均风速、最低与最高气温均值、平均水汽压、总辐射量、日照时数以及参考蒸散量（ETP Penman），为农业气候研究提供了关键环境变量。其多频次更新机制（历史年度、近月月度、近期每日）确保了时序数据的现势性与连续性，且数据经过气候学验证，具备高度的科学可靠性和标准化的格式，便于进行长时序气候分析与农业模型模拟。

使用方法

研究者可通过指定的data.gouv.fr页面按需访问该数据集，根据研究目标选择相应的省份、时间段及所需参数子集进行下载。获取CSV格式的压缩文件后，可将其导入Python（如Pandas、Xarray）、R语言或GIS平台中进行解析、清洗与重采样，进而服务于作物生长模型校准、农业风险评估、灌溉策略优化以及区域气候变化影响评估等应用场景。

背景与挑战

背景概述

该数据集由法国气象局（Météo-France）创建并维护，依托data.gouv.fr平台发布，旨在系统性地汇总法国本土及海外领地气象站自建站以来的基础气候数据。数据核心聚焦于农业气象参数，涵盖降水量、平均风速、极端温度、水汽压、全球辐射累计值、日照时长及彭曼蒸散量等关键指标，为农业气候学、作物生长模型及水资源管理研究提供标准化输入。数据集按省份和时段以压缩CSV格式提供，更新频率依历史时期差异显著（早期年度更新、近期月度甚至每日更新），体现了长期气候监测与时效性需求的平衡。该资源作为开放数据计划的一部分，采用Open Licence 2.0许可协议，自2024年起在Hugging Face上被索引，显著降低了农业气象领域的数据获取门槛，并推动跨学科的气候适应性研究。

当前挑战

当前面临的核心挑战在于数据质量控制与时空覆盖的完整性。尽管已执行气候学检验，但长序列历史数据中（如1950年前）存在观测仪器更替、站点迁移导致的系统性偏差，需通过同质化算法进行校正。农业气象参数的多源异质性（如辐射与蒸散量的计算依赖间接模型）引入不确定性，削弱了驱动作物模型时的精度。构建过程中，需解决按部门分片存储格式带来的跨区域拼接困难，以及年度、月度、日度多时间尺度更新方案的语义对齐问题。此外，海外领地站点稀疏且观测记录断裂，加剧了区域气候变化评估的偏差，亟需开发融合卫星反演数据的插值方法以弥补地面观测网络的空白。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了法国本土及海外领地气象站自建站以来观测或计算得到的气候要素，涵盖降水量、平均风速、最低与最高气温均值、平均水汽压、总辐射累积量、日照时数及彭曼潜在蒸散量等关键农业气象参数。基于这些经过气候学质量控制的数据，研究者能够系统分析不同时空尺度下的农业气候资源分布与变化规律，广泛应用于作物生长季的气候适宜性评估、农业气象灾害风险区划以及灌溉需求测算等经典研究场景。

解决学术问题

该数据集有效解决了农业气象领域长期存在的长序列、多要素综合观测数据匮乏的难题，为探究气候变化对农业生产的影响机制提供了坚实的数据基础。通过分析数十年的温度、降水与辐射变化，研究者可量化气候变暖对作物物候期、潜在产量及水分利用效率的扰动规律，并据此优化农业生态系统模型参数。其开放的十年际时间分辨率数据尤其适合评估气候波动对复种指数调整与种植边界迁移的驱动作用，为制定适应性农业政策提供了关键科学证据。

衍生相关工作

基于该数据集衍生出的经典工作包括构建法国本土高分辨率农业气候区划图，以及开发耦合天气-作物模型的预测工具。研究者曾利用其长序列蒸散数据校准Penman-Monteith模型在温带农田的适用性，也有团队结合降水数据与土壤湿度反演结果，提出了适用于地中海沿岸的干旱预警指数。近年更有学者将十年际统计特征与全球气候模式降尺度输出对接，生成了未来气候情景下的作物需水模拟数据集，显著推动了农业气象灾害防御技术的迭代升级。