氣象資料是在各項研究中都經常使用的資料，氣象名額包括氣溫、風速、降水、能見度等名額，說到常用的能見度資料，最詳細的能見度資料是具體到氣象監測站點的能見度資料！
有關氣象名額的監測站點資料，之前我們分享過1929-2022年全球氣象站點的逐日平均氣溫、逐日最高氣溫、逐日最低氣溫資料和逐日降水量資料（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資料——1929-2022年全球氣象站點的逐日平均能見度資料！
原始資料來源于美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）下設的國家環境資訊中心(NCEI)，原始資料以英寸為機關，資料格式為csv，缺失資料用999.9表示。為了友善大家使用，我們對原始資料進行了一些處理，包括：①能見度機關轉為米（m）；②處理得到了shp和excel兩種資料格式；③對于excel格式，将缺失資料表示為空值，對于shp格式，缺失值依然用999.9表示。該資料的其他重要資訊包括資料坐标為GCS_WGS_1984，以2022年為例全球有12000多個氣象觀測站點，具體的資料處理方式會在下文詳細介紹！
大家可以在公衆号回複關鍵詞 6023 按照轉發要求擷取該資料，以下為資料的詳細資訊：
01 資料預覽
該資料提供Shp和Excel兩種資料格式，由于是逐日平均能見度資料，又有94多個年份，資料條數非常多，難以将所有年份儲存在一個檔案中。我們将每一年的資料儲存為一個Shp檔案和一個Excel檔案，一共有94個年份，也就是有94個Shp檔案和94個Excel檔案。
我們先來看一下Excel格式的資料，每個Excel檔案中包含有該年365天每天的全球所有氣象站點的平均能見度。
資料字段包括氣象觀測站點的編号（STATION)、氣象觀測站點的名稱（NAME)、緯度（LATITUDE）和經度（LONGITUDE）以及每日平均能見度數值（例如2022-01-01）。我們來預覽一下：
接下來我們來看一下Shp格式的資料，同樣每個Shp檔案中都包含該年365天每天的全球所有氣象站點的平均能見度。
Shp格式資料的具體屬性和Excel資料相同，我們以2022年氣象觀測站點的每日平均能見度資料為例來預覽一下：
2022年12281個氣象觀測站點空間分布
02 資料來源
資料來源于美國國家海洋和大氣管理局（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—2022年的氣象資料，大家可以自己去該網站下載下傳原始資料！
03 資料處理說明
1.合并處理：
從NCEI網站下載下傳到的原始csv資料，每一個csv是某個特定站點1年内所有日期的平均能見度資料，按天記錄，但并不全是365天，有的300多天，有的隻有十幾天。我們按照年份将每年涉及到的所有氣象觀測站點的每日平均能見度資料進行合并處理，最終得到以年份命名的1929-2022年全球範圍氣象站點的逐日平均能見度資料。
2.機關換算：
原始資料機關為英裡（mile），根據公式1英裡=1609.344米，将英裡換算為米（meter）。
3.空值處理：
原始csv資料中的缺失值用數字999.9表示！在處理時，Excel格式檔案用空值表示資料缺失；由于Shp檔案會自動把空值識别為0，為區分空值與0米能見度，Shp中仍保留數字999.9表示資料缺失，特此說明！
4.站點數量說明：
每一年的站點數并不相同，基本是越新的年份全球氣象站點數越多，2022年有12319個，早些年份的氣象站點較少。有一點需要注意，對于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中則将缺失經緯度資訊的站點進行了删除。是以存在Excel和Shp中站點數量不一緻的情況，例如2022年Shp中的站點個數為12281，Excel中的站點數量為12319。
04 資料擷取