1396 中国各县级市年度极端天气数据(2011-2022)
| 数据来源 | 国家气象信息中心等 |
| 时间跨度 | 2011-2022 |
| 区域跨度 | 全国各县级市 |
| 数据格式 |
数据简介
诸多研究表明,极端天气的经济影响不容忽视。极端天气带来的自然灾害不仅会给当地的民生和经济造成很多困难与发展阻碍,甚至会影响国家安全和发展,极端天气在宏观层面对GDP、信贷规模、物价等重要经济变量也有显著的不利影响,GDP的波动有近七分之一来自极端天气冲击。2022年我国17部门联合印发的《国家适应气候变化战略2035》中也提及,全球气候不稳定性加剧,气候变化和极端天气已成为全球最主要的中期和长期风险之一,对自然生态系统和经济社会系统的影响日趋严重。
因此,今天数据皮皮侠团队为大家分享一份2011-2022年中国各县级市年度极端天气数据,供大家研究使用。
数据指标
| 1 | Ctn | 城市名称 |
| 2 | Date | 日期 |
| 3 | Htmpt | 最高气温 |
| 4 | Ltmpt | 最低气温 |
| 5 | Wthcdt | 天气情况 |
| 6 | year | 年份 |
| 7 | jiduanqiwen | 极端气温 |
| 8 | jiduanjiangshui | 极端降水 |
| 9 | Jiduan_ratio | 极端天气占比 |
| 10 | jiduan | 极端天气 |
| 11 | jiduan_ratio_L1 | 滞后一期的极端天气占比 |
指标构建:
(1)若某一城市发生以下情形之一,则判定该地区出现了极端天气:①日最低温度达到零下10℃及以下;②日最高温度大于等于38℃;③日降水量超过50毫升。
(2)极端天气比例=(出现极端天气的年总天数)/360


下载权限为:
兑换码获取
获取数据 样本下载
中级会员
9折
高级会员
8折
永久会员
7折