氣象數據是在各項研究中都經常使用的數據，氣象指標包括氣溫、風速、降雨、能見度等指標，說到氣象數據，最詳細的氣象數據是具體到氣象監測站點的數據！
有關氣象指標的監測站點數據，之前我們分享過1929-2023年全球氣象站點的逐日平均氣溫數據、逐日最高氣溫數據、逐日最低氣溫數據逐日降雪深度數據、逐日平均能見度數據和逐日降雨量數據（均可檢視之前的文章獲悉詳情）。本次我們為大家繼續帶來具體到氣象監測站點的數據—— 1929-2023年全球氣象站點的平均風速數據！
原始數據來源於美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）下設的國家環境資訊中心(NCEI)，原始數據以節為單位，數據格式為csv，缺失數據用999.9表示。為了方便大家使用，我們對原始數據進行了一些處理，包括： ①數據單位由節轉為公裏/小時；②處理得到了shp和excel兩種數據格式；③對於excel格式，將缺失數據表示為空值，對於shp格式，缺失值依然用999.9表示。該數據的其他重要資訊包括數據座標為GCS_WGS_1984，以2023年為例全球有12311個氣象觀測站點，具體的數據處理方式會在下文詳細介紹！
大家可以在公眾號回復關鍵詞 136 免費獲取該數據！無需轉發文章，直接獲取！以下為數據的詳細介紹：
01 數據預覽
該數據提供Shp和Excel兩種數據格式，由於是逐日平均風速數據，又有95多個年份，數據條數非常多，難以將所有年份保存在一個檔中。我們將每一年的數據保存為一個Shp檔和一個Excel檔，一共有95個年份，也就是有95個Shp檔和95個Excel檔。
我們先來看一下Excel格式的數據，每個Excel檔中包含有該年365天每天的全球所有氣象站點的平均風速。
數據欄位包括氣象觀測站點的編號（STATION)、氣象觀測站點的名稱（NAME)、緯度（LATITUDE）和經度（LONGITUDE）以及每日平均風速數值（例如2023-01-01）。我們來預覽一下：
接下來我們來看一下Shp格式的數據，同樣每個Shp檔中都包含該年365天每天的全球所有氣象站點的平均風速。
Shp格式數據的具體內容和Excel數據相同，我們以2023年氣象觀測站點的每日平均風速數據為例來預覽一下：
2023年氣象觀測站點空間分布
02 數據來源
數據來源於美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）下設的國家環境資訊中心(NCEI)，網址為：https://www.ncei.noaa.gov/data/global-summary-of-the-day/archive/，包括了1929—2023年的氣象數據，大家可以自己去該網站下載原始數據！
03 數據處理說明
1.合並處理：
從NCEI網站下載到的原始csv數據，每一個csv是某個特定站點1年內所有日期的平均風速數據，按天記錄，但並不全是365天，有的300多天，有的只有十幾天。我們按照年份將每年涉及到的所有氣象觀測站點的每日平均風速數據進行合並處理，最終得到以年份命名的1929-2023年全球範圍氣象站點的逐日平均風速數據。
2.單位換算：
原始數據單位為節，我們將單位轉為了公裏/小時。
3.空值處理：
原始csv數據中的缺失值用數位999.9表示！在處理時，Excel格式檔用空值表示數據缺失；由於Shp檔會自動把空值辨識為0，為區分空值與數值中的0，Shp中仍保留數位999.9表示數據缺失，特此說明！
4.站點數量說明：
每一年的站點數並不相同，基本是越新的年份全球氣象站點數越多，2023年有12311個，早些年份的氣象站點較少。 有一點需要註意，對於缺失經緯度資訊的站點，Excel中進行保留，其經緯度資訊為空值。Shp中則將缺失經緯度資訊的站點進行了刪除。所以存在Excel和Shp中站點數量不一致的情況，例如2023年Shp中的站點個數為12270，Excel中的站點數量為12311。
03 數據獲取
