在此前的文章中我们基于Ji Jiachen和Miao Chiyuan团队于2026年1月公开发布在Zenodo数据网站上的数据整理分享了1961—2100年全球逐月气象干旱预测tif栅格数据我们基于此栅格数据按照行政区划取平均值得到了Shp和Excel格式的我国省市县三个等级的1961—2100年逐月气象干旱预测均可查看之前的文章获悉详情!很多小伙伴拿到数据后反馈是否可以处理出乡镇级的逐月气象干旱预测数据我们特地对气象干旱预测栅格数据进行了处理将1961—2100年全国逐月气象干旱预测栅格数据按照乡镇街道边界进行了边界内求平均数处理得到了本次分享的数据——Shp和Excel格式的我国乡镇级的1950—2026年逐月平均大气压数据该数据集包含三种常用气象干旱指数标准化降水指数SPI、标准化降水蒸散指数SPEI和蒸发需求干旱指数EDDI。这三种气象干旱指数均包括历史1961–2024和未来2025–2100共享社会经济路径SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的逐月数据。该数据只对立方数据学社会员开放在本公众号后台回复关键词 会员 可得到会员规则和办理方式。对于已经是会员的同学请向会员客服发放关词 635A 获取该数据。以下为数据的详细介绍01 数据预览三个气象干旱指数分别采用两种数据处理方法并在三种共享社会经济路径SSP1-2.6、SSP2-4.5 和 SSP5-8.5情景下进行整理共形成18个文件夹3个指标 × 2种处理方式 × 3种SSP情景。每个文件夹均包含 Excel和 Shp两种格式的数据。我们以乡镇蒸发需求干旱指数EDDI经过标准化处理的index-value在SSP1-2.6情境下2026年的逐月数据为例进行预览。首先是Excel格式的数据对应文件为“乡镇层级_EDDI_1-month-scale_OBSSSP126_index-value_2026.xlsx”。数据字段包括省份名称、省份代码、城市名称、城市代码、区县名称、区县代码和当年逐月EDDI。接下来是Shp格式的数据对应文件为“乡镇层级_EDDI_1-month-scale_OBSSSP126_index-value_2026.shp”。数据同样按照年份进行汇总每年12个月的数据汇总为一份Shp文件属性表的字段和Excel相同。我们具体以2026年的12月的EDDI数据为例进行预览02 数据详情原始数据来源原始的1961—2100年全球逐月气象干旱预测栅格数据来源于Ji Jiachen和Miao Chiyuan团队在Zenodo数据网站上的公布数据网址为https://zenodo.org/records/18045718行政区划数据来源该数据的处理使用到了乡镇行政区划数据该数据较难获取我们综合对比后采用的“学研录”公众号分享的乡镇边界数据需要说明的是乡镇行政边界数据没有官方来源因此本数据的精度有待考量可能会存在错误大家在使用的时候自行判断和调整数据处理说明基于原始的1961—2100年全球逐月气象干旱预测tif栅格数据依据上述乡镇行政边界数据对每个乡镇街道内的每个指标的栅格值分别进行了求平均数处理最终得到了全国乡镇街道的逐月的气象干旱预测数据空间坐标GCS_WGS_1984数据格式Excel和Shp格式数据年份1961—2100年空间范围乡镇数据引用Ji, J., Miao, C. (2026). GHM_drought: A global dataset of multiple meteorological drought indices for 1961–2100 [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18045718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如有数据需求欢迎点击下方名片链接关注我们并咨询获取~