中国气象站地面观测数据查询服务上线：覆盖 2000 年至今的 20 多年历史资料

观天者数据站现已上线 中国气象站地面观测数据查询服务。

该服务收录中国大陆地区向 WMO 共享的 300+ 地面气象站历史观测资料，历史时间覆盖 2000 年至今，形成 20 多年的长期地面观测序列。数据以逐 3 小时间隔持续更新，提供气温、露点、相对湿度、风向、风速、阵风、能见度、本站气压、海平面气压、6h 降水、24h 降水等常用地面气象要素。

对于需要开展地面天气分析、气候统计、数值模式检验、机器学习训练、城市与区域气象研究的用户来说，这类长期、稳定、结构化的地面观测数据具有非常基础的价值。

地面气象站观测数据的核心价值，在于它可以作为预报产品、再分析资料和统计模型的重要检验依据。对于气温、湿度、气压、风速、风向等近地面要素来说，站点观测记录的是具体站点在特定时刻的实况状态。数值预报、再分析资料和机器学习模型可以给出估计值或预报值，但这些结果是否可信，通常仍需要与地面观测进行对比评估。

观天者数据站希望把这类原本使用门槛较高的地面观测资料，整理成更容易查询、下载和接入的数据服务。用户不需要先处理复杂的数据源、站点表和文件格式，就可以围绕站点、时间范围和气象要素获取结构化结果。

这个数据集的特点

本次上线的中国气象站地面观测数据，重点收录的是 中国大陆地区向 WMO 共享的 300+ 国际交换地面气象站历史观测资料。

它的特点不是“站点数量极多”，而是更偏向长期、标准化、可持续更新和便于跨区域分析。

站点覆盖

数据覆盖中国大陆 300+ WMO 国际交换地面气象站，支持按站点和时间范围查询。

这些站点通常具有较好的连续性和国际交换属性，适合用于较长期的历史气象分析、区域对比和模式检验。

需要注意的是，由于该数据集主要面向 WMO 国际交换站，并不是完整的全国自动站或区域站资料，因此它并不适合被理解为“覆盖所有县市和乡镇的高密度站网数据”。

对于需要非常精细的局地观测、街区尺度分析或密集站点插值的场景，用户仍然需要结合更高密度的区域自动站、行业站点或其他数据来源。

时间范围

数据时间覆盖 2000 年至今，并保持实时增量更新。

这使它适合用于长期时间序列分析。例如，用户可以围绕某个站点统计多年气温变化、干湿变化、风速特征，也可以选取某次典型天气过程进行逐 3 小时复盘。

对于很多气象数据应用来说，20 年以上的连续历史资料已经可以支撑不少气候统计、模式检验和机器学习样本构建工作。

时间分辨率

数据以 逐 3 小时间隔 提供。

逐 3 小时数据虽然不如逐小时数据细，但对于大尺度天气过程分析、日变化特征研究、气候统计、数值模式对比和机器学习训练来说，仍然具有较高实用价值。

例如，在冷空气、降水、大风、高温、低温等天气过程中，逐 3 小时资料可以较好地反映天气要素随时间变化的主要过程。

核心气象要素

该服务提供常用地面气象要素查询，包括：

• 气温；
• 露点；
• 相对湿度；
• 风向；
• 风速；
• 阵风；
• 能见度；
• 本站气压；
• 海平面气压；
• 6h 降水；
• 24h 降水；
• 站点编号；
• 站点名称；
• 观测时间；
• 站点经纬度等辅助信息。

这些要素覆盖了地面天气分析中最常见的基础变量。

其中，气温、露点和相对湿度可以用于分析冷暖、干湿和近地层水汽条件；风向、风速和阵风可以用于分析地面风场及大风过程；能见度可以用于低能见度天气和航空、交通等场景分析；本站气压和海平面气压可以用于识别天气系统影响和气压场演变；6h 降水和 24h 降水可以用于降水过程复盘和累计降水统计。

更容易使用的地面观测数据查询方式

地面观测数据并不稀缺，但真正要把它稳定地用于科研分析、业务系统或产品开发，门槛并不低。

很多公开数据源往往存在以下问题：

• 入口分散，不容易找到具体数据；
• 文件格式和字段说明对普通用户不够友好；
• 需要先理解站点编号、资料目录和数据组织方式；
• 批量查询和下载流程不够直观；
• 数据下载后还需要自行整理成表格或程序可读取格式；
• 对非气象专业用户、前端开发者、后端开发者和行业用户不够友好。

观天者数据站的目标不是让用户先成为气象资料下载专家，而是尽量把查询流程做得更接近普通数据产品的使用方式。

用户只需要围绕几个核心问题操作：

• 要查哪个站点；
• 要查哪个时间段；
• 要哪些气象要素；
• 结果用于查看、统计，还是接入系统。

通过查询页面，用户可以更直接地完成站点选择、时间范围设置、要素筛选和结果获取。对于只是想快速查看某个站点历史天气变化的用户，这降低了入门门槛；对于开发者和研究人员，也可以减少数据整理和格式转换的前期工作量。

相比许多原始数据源，观天者数据站更强调“可直接使用”：让用户把时间花在天气分析、模型检验和业务开发上，而不是花在寻找入口、理解目录和清洗格式上。

地面观测数据适合做什么

这类数据最适合用于站点级、区域级和长期序列型分析。

天气过程复盘

地面气象站观测可以用于复盘冷空气、降水、大风、高温、低温等典型天气过程。

例如，在一次冷空气过程中，用户可以查看不同站点气温、气压和风速的变化，分析冷空气影响的时间、强度和空间差异。

在一次降水过程前后，用户可以通过气温、露点、相对湿度、气压、风场和累计降水变化，分析近地层水汽条件、降水强度和天气系统演变。

这类分析比单纯查看天气预报结果更接近实况，也更适合做过程复盘和案例研究。

气候与环境研究

由于数据覆盖 2000 年至今，适合用于城市和区域气候统计。

例如，用户可以围绕某个站点或多个站点分析：

• 多年平均气温变化；
• 高温和低温过程变化；
• 露点温度和湿度变化；
• 干湿特征变化；
• 风速和风向频率；
• 城市热岛相关特征；
• 不同区域之间的气候差异。

对于气候变化、城市气象、区域环境研究等方向，长期地面站观测数据是非常重要的基础资料。

数值模式检验

地面观测数据也非常适合用于数值天气预报检验。

用户可以将 GFS、ECMWF、GRAPES、区域模式或自研预报产品的结果插值到站点位置，再与站点实况进行对比，计算气温、湿度、风速、气压、能见度、降水等变量的误差。

常见用途包括：

• 预报误差统计；
• 不同模式对比；
• 区域预报效果评估；
• 模式订正样本构建；
• 自动化预报评分系统建设。

对于预报产品来说，站点观测数据是非常直接的地面真值参考。

AI 和机器学习训练

在气象 AI 和机器学习建模中，地面观测数据也可以作为训练样本或验证数据。

例如，用户可以将再分析资料、数值预报、卫星资料、地形数据等作为输入特征，将地面站观测作为标签或验证目标，用于训练统计订正模型、站点预报模型或区域气象要素估算模型。

这类任务通常需要长期、结构化、字段清晰的历史数据。

中国气象站地面观测数据查询服务提供的 2000 年至今逐 3 小时资料，可以为这类工作提供较好的基础数据来源。

使用建议

如果你是第一次使用该数据服务，建议先从单站、短时间范围开始查询。

例如，可以先选择一个站点，查询最近几天或某次典型天气过程中的数据，重点检查：

• 时间字段是否符合自己的处理习惯；
• 逐 3 小时时间间隔是否满足分析需求；
• 字段单位是否适合后续计算；
• 是否需要处理缺测值；
• 站点位置是否能代表目标区域；
• 输出结果是否适合自己的数据流程。

确认数据结构和字段含义后，再扩大到更长时间范围或更多站点。

如果用于科研分析、模式检验或机器学习训练，建议在使用前做好数据质量控制，包括缺测处理、异常值检查、站点筛选和时间范围一致性检查。

需要注意的限制

地面观测数据虽然非常重要，但使用时仍然需要注意边界。

首先，该数据集覆盖的是中国大陆 300+ WMO 国际交换地面气象站，不是完整的全国高密度自动站网。因此，它适合做区域尺度、站点尺度和长期序列分析，但不适合直接替代高密度局地观测资料。

其次，站点观测代表的是站点附近环境。对于复杂地形、山区、高原、沙漠、海岸带和城市热岛明显区域，单个站点未必能够代表周边较大范围的真实天气状况。

第三，逐 3 小时资料适合天气过程和长期统计分析，但如果用户需要分钟级、逐小时或极端短时天气变化分析，则需要更高时间分辨率的数据源。

因此，在使用该数据集时，建议结合具体应用场景判断其适用性，而不是简单地把站点观测外推到任意位置。

立即使用

如果你需要查询中国大陆地区 WMO 地面气象站历史观测资料，可以访问观天者数据站：

中国气象站地面观测数据查询

如果你希望了解数据字段、时间范围、查询方式和使用说明，可以参考说明文档：

中国气象站地面观测数据说明文档

观天者数据站将持续围绕气象观测、天气雷达、地形数据、环境数据和历史资料查询等方向，提供更多可用于科研、业务和产品开发的数据服务。