这次把全球站点1929年到2025年的逐日平均气温数据都给大家准备了，数据格式有Shp和Excel两种。气象指标里，气温数据总是大家用得最多的，这次咱们就把具体到每个气象监测站点的气温数据拿出来了。数据来源是美国国家海洋和大气管理局（NOAA）旗下的国家环境信息中心（NCEI），原始数据用华氏度表示，格式是csv，没数据的地方用9999.9代替。2025年的信息已经更新到了8月24号。为了让大家用起来顺手，我还把这些原始数据做了一些处理。先把单位换算成摄氏度，然后再把Shp和Excel这两种格式都给处理好了。对于Excel，把缺的数字换成空值就行；对于Shp，为了避免跟0度搞混，缺的地方还是用9999.9来表示。 这个数据集还有些重要信息得跟大家说明白。它的坐标系统是GCS_WGS_1984。以2025年为例，全球一共有11656个气象观测站点。这个数据的处理方法会在后面详细介绍。 先来看看数据预览。因为是每天的平均气温数据，加上有97个年头，所以文件数量多得没法把所有年份都存一个文件里。我就按年份来存，一个Shp文件和一个Excel文件对应一年。咱们先看Excel的版本，每个Excel文件里都有那一年365天里每天全球所有气象站点的平均气温值。 这些数据字段包括气象观测站点的编号（STATION）、名字（NAME）、纬度（LATITUDE）和经度（LONGITUDE），还有每天的气温数值（比如2025-01-01）。 接下来看看Shp的版本，它和Excel的属性是一样的。我也拿2025年的空间分布图来给大家看看吧。 数据来源就是NOAA旗下的NCEI，包括了1929到2025年的气象数据。 数据处理说明部分也得提一提。第一点是合并处理。从NCEI网站上下载的原始csv文件里，每个文件只包含一个特定站点一年里所有天的日均气温记录。不过这些天并不都是365天的。我就按年份把每年所有涉及到的气象站点的日平均气温数据合并起来了。 第二点是单位换算。把华氏度换成摄氏度就用这个公式：摄氏度等于（华氏度减32）除以1.8。 第三点是空值处理。原来csv里缺的数据用9999.9表示。处理的时候Excel用空值代替缺失值；Shp会自动把空值当0度处理为了区分清楚什么是0度什么是缺失我还是在Shp里保留了9999.9的标记。 第四点是站点数量的问题。每一年的站点数量都不一样新一点的年份全球观测点更多些比如2025年就有11656个早些年的站点就比较少。有一点得注意对于那些没有经纬度信息的站点Excel里还会保留着它的经纬度信息就留空着不填而Shp里因为会自动识别空值为0为了避免混淆就把这些没有经纬度信息的点给删掉了所以这就导致Excel和Shp里的站点数量不一样比如2025年Shp里的站点个数是11618而Excel里的是11656。