Data-Gouv-FR/temperature-quotidienne-departementale-depuis-janvier-2018

该数据集提供了法国本土行政省份从2018年1月1日至今的每日最低温度、最高温度和平均温度（以摄氏度为单位）。它基于法国气象站网络的官方测量数据，数据集每月更新一次（月初更新）。This dataset presents the daily minimum, maximum, and average temperatures (in degrees Celsius), by French administrative department in mainland France, from January 1, 2018 to today. It is based on official measurements from the French weather station network. The dataset is updated monthly (beginning of the month).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于法国本土官方气象站网络的实测数据构建，收录了自2018年1月1日起至今的每日温度记录。数据以法国行政省份为基本单元进行聚合，涵盖每日最低温、最高温及平均温三个核心指标，单位为摄氏度。数据集每月初进行一次更新，确保信息的时效性与连续性。

使用方法

用户可通过Hugging Face平台的数据集页面进行访问，但需注意该存储库仅为引用页面，实际数据托管于法国开放数据平台（data.gouv.fr）。建议直接访问原始链接下载数据，或通过编程方式（如使用Python的requests库）获取CSV格式文件，随后利用数据分析库（如pandas）进行温度趋势分析、区域对比或可视化展示。

背景与挑战

背景概述

在全球气候变化日益显著的背景下，对区域温度数据的精细化监测与分析成为气候研究与环境政策制定的关键需求。该数据集“temperature-quotidienne-departementale-depuis-janvier-2018”由法国数据平台data.gouv.fr于2020年5月左右创建，依托法国官方气象站网络，系统记录自2018年1月1日起法国本土各省的每日最低、最高及平均温度（单位：摄氏度）。数据以月为频率更新，填补了法国行政区域层面高时间分辨率温度序列的空白，为气候趋势分析、农业规划、城市热岛效应研究及公共健康预警等提供了基础支撑。其遵循开放许可协议（Licence Ouverte/Open Licence 2.0），极大促进了跨学科合作与公民科学的发展，是欧洲区域气候数据集构建的重要参考。

当前挑战

该数据集的核心研究挑战在于解决区域精细化气候监测的领域难题：法国各省地形差异显著（如沿海、山区与平原），单一气象站数据难以代表全省微气候特征，需通过插值或模型校正保证空间代表性。构建过程中的挑战包括：1) 数据源整合难度，官方气象站网络存在站点稀疏或分布不均（如高海拔地区），导致部分省份温度推断偏差；2) 长期质量控制，需消除仪器误差、城市热岛干扰及观测方法变更带来的非气候性波动；3) 数据更新延迟，月更新频率难以满足实时极端天气事件监测需求；4) 跨部门协调，涉及气象局、地方行政机构及数据平台的标准化协议统一，确保元数据可追溯性。

常用场景

经典使用场景

该数据集涵盖自2018年1月以来法国本土各省每日的最低、最高及平均气温，以摄氏度为单位，基于法国气象站官方测量网络。其经典使用场景聚焦于气候变化趋势的时空分析，研究者可通过跨年度的连续数据追溯区域温度波动规律，剖析极端天气事件（如热浪或寒潮）的频率与强度演变。此外，该数据集常被用于验证气候模型对不同行政区域的预测精度，或结合土地利用类型探究城市化对局地热效应的贡献，为气候政策制定提供实证基石。

解决学术问题

该数据集有效回应了多个核心学术命题，包括法国温带气候区内温度的日内与季节性变异机制解析，以及全球变暖背景下区域温度增幅的异质性研究。它解决了因数据稀疏或时间跨度不足而难以量化省级温度长期趋势的困境，尤其支持对农业物候变迁、能源需求波动（如供暖与制冷度日数）与气候变化关联的建模。其意义在于通过开放共享推动跨学科协作，夯实了从气象学到环境经济学等领域的量化推理基础，促进了对法国本土气候治理策略的科学评估。

实际应用

实际应用中，该数据集为农业风险管理提供关键支持，例如指导作物种植日期调整与灌溉策略优化，以适应温度异常。在能源领域，它助力公共事业公司预测供暖与制冷负荷，优化电网调度效率。城市规划者则利用其分析热岛效应，推动绿色基础设施布局。此外，保险公司借助历史温度记录精算与极端天气相关的农业或财产险费率。公共卫生部门还可结合高温阈值预警系统，制定热浪应对预案，降低脆弱人群的健康风险。这些场景凸显了数据集在连接气象观测与现实决策中的纽带作用。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国本土自2018年1月以来的逐日省级气象观测，涵盖最低、最高及平均气温，为理解近年来欧洲频发的极端天气事件（如2022年夏季热浪与2023年干旱）提供了高分辨率时空基底。当前前沿研究方向包括：利用该长序列数据驱动深度学习模型（如时序卷积网络与Transformer架构），预测局地热浪强度与持续时间演变；结合数字农业平台，分析作物生长期内的温度异常对产量波动的量化影响；并服务于气候变化适应策略——如城市热岛效应缓解与能源负荷预警模型校准。作为官方气象站网络的月度更新产品，其持续积累的观测记录对验证区域气候模式、推动气象灾害韧性研究具有不可替代的实证价值。