【免费数据】1961—2022年我国高分辨率多干旱指数栅格数据(六大干旱指标）

摘要：干旱数据，广泛应用于气象、水文、农业和生态相关的研究领域。干旱数据可为气候变化影响评估、农业保险与救灾决策和水资源规划等领域提供高精度的基础气候数据。

干旱数据，广泛应用于气象、水文、农业和生态相关的研究领域。干旱数据可为气候变化影响评估、农业保险与救灾决策和水资源规划等领域提供高精度的基础气候数据。

今日分享的是1961—2022年我国高分辨率多干旱指数栅格数据！该数据集简称CHM_Drought。该数据集是由北京师范大学张琦团队于2025年1月发布在Zenodo数据网站上的数据。该数据集包括标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）、蒸发需求干旱指数（EDDI）、帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）、自校准帕尔默干旱严重程度指数（SC-PDSI）和水汽压差（VPD）这六个干旱指数。数据集的时间范围为1961年到2022年；数据空间分辨率为0.1°，也就是约1万米；数据时间分辨率包括逐2周和逐月两种；数据格式为NetCDF（下文会讲如何在ArcGIS软件中打开NetCDF格式文件）；数据坐标为WGS_1984；数据大小约8.2 GB。

该数据集是基于中国气象局（CMA）的每日气象站点数据，每日气象站点数据包括最高温度 (Tmax)、最低温度 (Tmin)、平均温度 (Tmean)、平均风速 (Wind)、日照持续时间 (Ssd) 和平均相对湿度 (Rh)，并采用角距离加权插值（ADW），结合每个变量特定的相关衰减距离（CDD）的方法生成的。

01 数据展示

数据作者提供的数据集包括6个压缩包和1个pdf文件。6个压缩包对应6个干旱指数，分别为：标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）、蒸发需求干旱指数（EDDI）、帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）、自校准帕尔默干旱严重程度指数（SC-PDSI）和水汽压差（VPD）。pdf文件为数据的说明文件。

从数据时间分辨率方面看，这6个干旱指数可以分为两类：

1. PDSI、SC-PDSI、VPD这三个指数：数据为逐月数据。每个指数保存为1个nc文件，nc文件里面包括1961-2022年每个月的栅格数据。我们以PDSI指数为例来看下：

2. SPI、SPEI、EDDI这三个指数：包含逐2周数据和平滑逐月数据。我们以SPI为例来看一下：

SPI指标文件夹下包括13个nc文件。其中，CHM_SPI-2W.nc表示的是逐2周数据，nc文件里面包括1961-2022年每两周的栅格数据。另外的12个nc文件为平滑逐月数据。我们以CHM_SPI-3.nc为例来解释，CHM_SPI-3.nc代表该数据是根据连续3个月的气象数据计算得到的SPI值。例如该nc文件中的 2020年6月份对应的数据是综合了 2020年4月、5月、6月这三个月的气象数据计算出来的 SPI指数。其它11个nc文件依次类推！

下面我们以SPI指标的CHM_SPI-1.nc文件下面的2022年12月的栅格数据为例来预览一下:

02在ArcGIS里打开nc格式数据的教程

本次分享的数据的格式为nc格式（NetCDF）。有些同学可能不知道如何打开nc格式的数据。我们专门做了在arcgis软件中打开nc格式数据的教程（可查看之前的文章获悉详情）！

03 数据的其它指标

数据来源网站：

该数据集发布于Zenodo数据平台，网址:

数据格式：

NetCDF

数据坐标：

WGS_1984

数据时间范围：

1961-2022年

空间分辨率：

0.1°

空间范围：

中国

参考论文：

Zhang, Q., Miao, C., Su, J., Gou, J., Hu, J., Zhao, X., & Xu, Y. (2025). A new high-resolution multi-drought-index dataset for mainland of China. Earth System Science Data, 17(3), 837–853. https://doi.org/10.5194/essd-17-837-2025

数据引用格式：

Zhang, Q., & Miao, C. (2025). CHM_Drought: A New High-Resolution Multi-Drought Indices Dataset for Mainland of China (V1.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.14634774

如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用，更多数据详情可以查看官网获悉！

03 数据获取