GPRChinaTemp1km：基于机器学习的中国1km分辨率逐月气温数据（1951-2020年）

该数据为1951-2020年中国逐月最高、最低、平均气温数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间从1951年1月 到2020年12月。数据格式为GeoTIFF格式。此数据集是基于国家气象科学数据中心的逐月气象站点数据（http://data.cma.cn/）利用机器学习方法高斯过程回归插值生产的。并且，使用测试样本通过均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），确定系数（R²）对数据的精度进行检验，精度较高。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。温度单位为℃。

This dataset contains monthly maximum, minimum, and average air temperature data in China from 1951 to 2020, with a spatial resolution of 0.0083333° (approximately 1 km), covering the period from January 1951 to December 2020. All data are stored in GeoTIFF format. This dataset was generated using Gaussian process regression, a machine learning-based interpolation method, based on monthly meteorological station data from the National Meteorological Science Data Center (http://data.cma.cn/). The accuracy of the dataset was evaluated using test samples with three metrics: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R²), and the results showed high precision. The spatial coverage of this dataset includes the main terrestrial areas of China (including Hong Kong, Macao, and Taiwan), excluding regions such as the South China Sea reefs and islands. The unit of temperature is degrees Celsius (℃).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集提供了1951年至2020年中国逐月最高、最低和平均气温数据，空间分辨率高达约1公里，覆盖全国主要陆地（含港澳台）。数据基于国家气象科学数据中心的站点观测，采用机器学习方法（高斯过程回归）进行空间插值生成，并通过均方根误差等指标验证了较高精度，适用于长时间序列气候分析和高分辨率空间研究。