气温数据是我们最常用的气象指标之一，之前我们给大家分享过2001-2022年逐日、逐月、逐年的全国各城市的平均气温数据（可查看之前推送的文章）。该数据基于的原始数据为美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下设的国家环境信息中心(NCEI)分享的全球12000多个站点的逐日气象数据，基于站点数据经过聚合处理就能得到地级市的平均气温了！

很多小伙伴拿到数据后还一直咨询我们有没有到细化到站点的数据，本次我们给大家带来的是1929-2022年全球范围的具体到气象观测站点的逐日平均气温数据！数据依然来自国家环境信息中心(NCEI)。

从NECI官网下载的逐日平均气温原始数据以华氏度为单位，数据格式为csv。为了方便大家使用，我们对原始数据进行了一些处理，单位转为摄氏度，格式转为excel格式，数据坐标系为GCS_WGS_1984，以2022年为例全球有12319个气象观测站点，具体的数据处理方式会在下文详细介绍！

大家可以在公众号回复关键词0407免费获取该数据！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

由于是逐日平均气温数据，又有94多个年份，数据条数非常多，难以将所有年份保存在一个excel文件中。我们将每一年的数据保存为一个excel文件，一共有94个年份，也就是有94个excel文件！每个文件包含该年全球所有气象观测站点的逐日平均气温。

数据字段包括气象观测站点的编号（STATION)、气象观测站点的名称（NAME)、纬度（LATITUDE）和经度（LONGITUDE）以及每日平均气温数据（例如2022-01-01）。

2022年气象观测站点每日平均气温数据属性表

02 数据来源

数据来源于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下设的国家环境信息中心(NCEI)，网址为：https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/archive/，包括了1929—2022年的气象数据，大家可以自己去该网站下载原始数据！

03 数据处理说明

1.合并处理：从NCEI网站下载到的原始csv数据，每1个csv是某个特定站点1年内所有的气温，按天记录，但并不全是365天，有的300多天，有的只有十几天。我们按照年份将每年涉及到的所有气象观测站点的每日平均气温数据进行合并处理，最终得到94个以年份命名的excel文件。

2.单位换算：将华氏度转化为摄氏度单位，数据处理公式为摄氏度 = (华氏度 - 32°F) ÷ 1.8进行换算。

3.空值处理：原始csv数据中的空值用9999.9或999.9等浮点数填充，在处理时，我们将这些浮点数过滤掉，处理后的Shp对应着的就是空值。

4.站点数量说明：每一年的站点数并不相同，基本是越新的年份全球气象站点数越多，2022年有12319个，早些年份的气象站点较少。

03 数据获取