1、数据库名称

中国农业气象数据库

2、详情描述

中国气象数据库，整合了1990年1月1日以来的2m露点温度、2米温度等49个涉农气象指标，同时温度、风速、辐射、气压等指标还可以根据要求进行最大、最小及其他统计方式的处理，数据通过小时数据进行处理，可以满足小时、日度、月度、年度等不同时间维度的需求，在区域维度上，可以满足全国、省、市、区县的层面的数据分析的需求。

3、数据信息

4、数据库目录

注：具体指标释义，可与运营人员联系获取。

5、数据预览

6、产品报价

产品根据数据的购买时间长度、数据的更新频率、区域维度进行报价，具体联系我们的运营人员。

7、数据使用示例

研究课题一：水稻和洪涝灾害的关系

（1）从布瑞克终端，获取湖南，湖北，江西三个水稻产区的粮食产量数据和县域名单。地图中黄色部分为粮食主产区。

调用我们的数据API，查看这些县从1990到现在的情况，我们采用地表径流量这一指标来直观的反映洪涝灾害，从下图（左）可以很清楚的看到98年的洪灾和16年的洪灾。下面我们进行因果推断，运用经济学中常用的固定效应模型，并控制时间趋势，对地表径流量和粮食产量进行分析。发现地表径流量会在1%的显著水平内，减少这三个省份的粮食产量。

下面我们来看散点图。发现确实是负相的关系。

以16年的洪灾为例。俗话说“水灾一条线”，可以清楚的看到，16年的水灾，确实呈现出一条线的形状。

研究课题二：倒春寒和苹果产量的关系

首先，从布瑞克县域数据库，下载中国产苹果的县的情况，产区如地图所示。可以发现苹果产地主要集中再山东和陕西两个省份。

导出的数据如下图所示，我们重点使用temperature 2m这个指标。我们重点研究倒春寒，定义是3月到4月之中，上一日大于10摄氏度，下一日降温7度以上，并持续3天。

然后，调用我们的数据库，把全国苹果主产县的1990至2020的气象情况调出。下图（左）以陕西为例，为18和19年陕西倒春寒分布情况，可以看出18年，陕西遭受了严重的倒春寒。右图为30年来，陕西遭受的倒春寒数量加总。

我们将倒春寒，以及积温，对全国所有苹果主产区进行固定效应回归，在回归中，我们的y变量是苹果产量，x变量为时间趋势，有效积温以及倒春寒数量。从回归结果中我们可以看出，倒春寒对于产量会产生严重的影响，在1%的水平上显著。同时，积温越高，对苹果的产量有不利的影响，可能是因为积温高导致苹果提早开花，进而易受降温影响。从年份固定效应来看，中国苹果产量总趋势是在逐年增加。