
县级土地利用构成
v1 生效中 · 2026/11/14 发布险种标签:农业保险时间跨度:1980–2020 年数据出处 中国土地利用现状遥感监测数据(1 千米栅格,1980—2020,出处待核实);县界来自 P0310 的 2021 年全国行政区划图层,不是官方边界
- 记录
- 2.3 万
- 字段
- 23
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
23 个字段,22 个没有空值,1 个 AI 扩增
01字段
字段来源,逐一标明
共 23 个字段,其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 22,999 行计算。
关于这个数据集
一行是一个区县一个年份的土地利用构成:耕地、林地、草地、水域、城镇用地、农村居民点、其他建设用地、未利用地的面积(平方千米)和占比。覆盖全国约 2875 个县级单位,1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020 共 8 期。按 1 千米栅格的主要地类统计,是近似值。2020 年的栅格和以前不同,跨年比较要小心。可用来看各县的耕地、建设用地和生态用地,给农业保险和财产险做参照。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年份year键:年份。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 区县代码region_code规律 1:区县代码的字段规律字段规律:region_code_current由区县代码扩增得出。键:县级区划代码(2020 年版)。样本里格式符合 100%,99% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | 6 位行政区划代码,按 2021 年县界 | ||
| 区县county键:区县名称。样本里格式符合 99.8%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 地级市city键:城市名称。样本里格式符合 97%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省份province键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 陆地面积land_area_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 参与统计的栅格面积(不含海域),平方千米 | ||
| 耕地面积cultivated_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 耕地占比cultivated_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 林地面积forest_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 林地占比forest_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 草地面积grassland_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 草地占比grassland_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 水域面积water_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 水域占比water_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 城镇用地面积urban_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 城镇用地占比urban_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 农村居民点面积rural_residential_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 农村居民点占比rural_residential_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 其他建设用地面积other_construction_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 其他建设用地占比other_construction_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 未利用地面积unused_km2 | 小数 | 原生 | 100% | 平方千米 | ||
| 未利用地占比unused_share | 小数 | 原生 | 100% | 占陆地面积的比例,% | ||
| 区县代码(现行)region_code_current规律 1:区县代码(现行)的字段规律字段规律:region_code_current由区县代码扩增得出。键:县级区划代码。样本里格式符合 100%,98.9% 的行对上参照 region-code-crosswalk | 文本 | 规则扩增第 1 级扩增查看溯源:区县代码(现行) | 99%平均置信度 1.00校验少:不建议单独作为决策依据 | 区县代码按新旧代码对照换成的现行区划代码。医保的市本级代码换成地级代码。对不上的为空 |
02样本
先看样本,再做决定
这里显示当前版本的前 20 行。这个数据集没有敏感字段。
| # | 年份year | 区县代码region_code | 区县county | 地级市city | 省份province | 陆地面积land_area_km2 | 耕地面积cultivated_km2 | 耕地占比cultivated_share | 林地面积forest_km2 | 林地占比forest_share | 草地面积grassland_km2 | 草地占比grassland_share | 水域面积water_km2 | 水域占比water_share | 城镇用地面积urban_km2 | 城镇用地占比urban_share | 农村居民点面积rural_residential_km2 | 农村居民点占比rural_residential_share | 其他建设用地面积other_construction_km2 | 其他建设用地占比other_construction_share | 未利用地面积unused_km2 | 未利用地占比unused_share | 区县代码(现行)region_code_current |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1980 | 340803 | 大观区 | 安庆市 | 安徽省 | 275 | 120 | 43.64 | 18 | 6.55 | 28 | 10.18 | 83 | 30.18 | 11 | 4 | 15 | 5.45 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340803 |
| 2 | 1980 | 340822 | 怀宁县 | 安庆市 | 安徽省 | 1256 | 827 | 65.84 | 210 | 16.72 | 82 | 6.53 | 47 | 3.74 | 5 | 0.4 | 85 | 6.77 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340822 |
| 3 | 1980 | 340882 | 潜山市 | 安庆市 | 安徽省 | 1688 | 601 | 35.6 | 947 | 56.1 | 73 | 4.32 | 36 | 2.13 | 1 | 0.06 | 27 | 1.6 | 2 | 0.12 | 1 | 0.06 | 340882 |
| 4 | 1980 | 340826 | 宿松县 | 安庆市 | 安徽省 | 2378 | 1141 | 47.98 | 418 | 17.58 | 67 | 2.82 | 685 | 28.81 | 3 | 0.13 | 64 | 2.69 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340826 |
| 5 | 1980 | 340825 | 太湖县 | 安庆市 | 安徽省 | 2047 | 562 | 27.45 | 1199 | 58.57 | 114 | 5.57 | 130 | 6.35 | 2 | 0.1 | 37 | 1.81 | 3 | 0.15 | 0 | 0 | 340825 |
| 6 | 1980 | 340881 | 桐城市 | 安庆市 | 安徽省 | 1537 | 928 | 60.38 | 396 | 25.76 | 31 | 2.02 | 124 | 8.07 | 4 | 0.26 | 54 | 3.51 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340881 |
| 7 | 1980 | 340827 | 望江县 | 安庆市 | 安徽省 | 1314 | 888 | 67.58 | 72 | 5.48 | 34 | 2.59 | 218 | 16.59 | 4 | 0.3 | 98 | 7.46 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340827 |
| 8 | 1980 | 340811 | 宜秀区 | 安庆市 | 安徽省 | 413 | 169 | 40.92 | 78 | 18.89 | 62 | 15.01 | 83 | 20.1 | 3 | 0.73 | 16 | 3.87 | 2 | 0.48 | 0 | 0 | 340811 |
| 9 | 1980 | 340802 | 迎江区 | 安庆市 | 安徽省 | 211 | 113 | 53.55 | 0 | 0 | 12 | 5.69 | 71 | 33.65 | 7 | 3.32 | 8 | 3.79 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340802 |
| 10 | 1980 | 340828 | 岳西县 | 安庆市 | 安徽省 | 2357 | 453 | 19.22 | 1582 | 67.12 | 311 | 13.19 | 2 | 0.08 | 3 | 0.13 | 6 | 0.25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340828 |
| 11 | 1980 | 340303 | 蚌山区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 90 | 64 | 71.11 | 3 | 3.33 | 0 | 0 | 3 | 3.33 | 8 | 8.89 | 10 | 11.11 | 2 | 2.22 | 0 | 0 | 340303 |
| 12 | 1980 | 340323 | 固镇县 | 蚌埠市 | 安徽省 | 1366 | 1146 | 83.89 | 7 | 0.51 | 0 | 0 | 43 | 3.15 | 7 | 0.51 | 163 | 11.93 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340323 |
| 13 | 1980 | 340321 | 怀远县 | 蚌埠市 | 安徽省 | 2210 | 1821 | 82.4 | 14 | 0.63 | 3 | 0.14 | 121 | 5.48 | 7 | 0.32 | 244 | 11.04 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340321 |
| 14 | 1980 | 340311 | 淮上区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 407 | 336 | 82.56 | 0 | 0 | 0 | 0 | 14 | 3.44 | 3 | 0.74 | 54 | 13.27 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340311 |
| 15 | 1980 | 340302 | 龙子湖区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 147 | 107 | 72.79 | 5 | 3.4 | 0 | 0 | 10 | 6.8 | 4 | 2.72 | 21 | 14.29 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340302 |
| 16 | 1980 | 340322 | 五河县 | 蚌埠市 | 安徽省 | 1425 | 1100 | 77.19 | 11 | 0.77 | 0 | 0 | 165 | 11.58 | 8 | 0.56 | 141 | 9.89 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340322 |
| 17 | 1980 | 340304 | 禹会区 | 蚌埠市 | 安徽省 | 324 | 224 | 69.14 | 16 | 4.94 | 15 | 4.63 | 33 | 10.19 | 13 | 4.01 | 23 | 7.1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 340304 |
| 18 | 1980 | 341623 | 利辛县 | 亳州市 | 安徽省 | 2006 | 1672 | 83.35 | 1 | 0.05 | 0 | 0 | 19 | 0.95 | 8 | 0.4 | 306 | 15.25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 341623 |
| 19 | 1980 | 341622 | 蒙城县 | 亳州市 | 安徽省 | 2148 | 1811 | 84.31 | 0 | 0 | 0 | 0 | 27 | 1.26 | 12 | 0.56 | 298 | 13.87 | 0 | 0 | 0 | 0 | 341622 |
| 20 | 1980 | 341602 | 谯城区 | 亳州市 | 安徽省 | 2259 | 1855 | 82.12 | 13 | 0.58 | 0 | 0 | 14 | 0.62 | 24 | 1.06 | 353 | 15.63 | 0 | 0 | 0 | 0 | 341602 |
03版本
每次发布,都留记录
发布后的数据版本不能修改。更正时发布新版本,旧版本保留。
版本 v12026/11/14 发布
生效中22,999 行 · 23 个字段 · 初始导入
04关联
和其他数据集,按键连起来
按键连到地区,能和不少于 72 个数据集连接。另外,它带年份或日期,能和其他数据集按时间对齐。共享同一种键的数据集能连接。按共享的键分组,对上的行多的在前。
按 区县 + 省份 + 年份 能连
107 个数据集 · 本数据集 22,999 行有区县- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 region_code、province、year按区县对上本数据集 22,999 行(100%)
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 province、county_code、year按区县对上本数据集 22,999 行(100%)
- 县级年度夜间灯光区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 region_code、year、province按区县对上本数据集 22,999 行(100%)
- 区县人口分布(格网汇总)区域底数 · 1.4 万 行 · 连接字段 year、province、region_code按区县对上本数据集 22,999 行(100%)
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、region_code、province按区县对上本数据集 22,991 行(99%)
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 region_code、division_year、province按区县对上本数据集 22,991 行(99%)
- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time、adcode、pname按区县对上本数据集 22,895 行(99%)
- 历年县级以上行政区划代码参照区域底数 · 14.3 万 行 · 连接字段 year、region_code、province_code按区县对上本数据集 22,760 行(98%)
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 province_code、valid_from、region_code按区县对上本数据集 22,760 行(98%)
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 issue_date、region_code、province按区县对上本数据集 22,752 行(98%)
- 区县金融网点数量区域底数 · 39 万 行 · 连接字段 province、year、county_code按区县对上本数据集 22,752 行(98%)
- 金融机构网点明细保险市场 · 27.5 万 行 · 连接字段 province、approve_date、county_code按区县对上本数据集 22,752 行(98%)
按 省份 + 年份 能连
467 个数据集 · 本数据集 22,999 行有省份- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 省级环境关注度日度指数区域底数 · 27.5 万 行 · 连接字段 region_code、date按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 省级日度夜间灯光区域底数 · 15.6 万 行 · 连接字段 province、date按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 date、province_code按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 省级逐月降水量自然灾害 · 5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 地级市逐月闪电自然灾害 · 4.5 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 省级逐月风速自然灾害 · 3.5 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 地级市矫正夜间灯光区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 省级逐月闪电自然灾害 · 4,080 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 地级市历次普查常住人口区域底数 · 1,110 行 · 连接字段 province_code、census_year按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 省级矫正夜间灯光区域底数 · 1,054 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
按 区县 + 省份 能连
18 个数据集 · 本数据集 22,999 行有区县- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 22,999 行(100%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code、village_code按区县对上本数据集 22,744 行(98%)
- 区县和城市到港口和海岸线的距离区域底数 · 3,270 行 · 连接字段 province_code、region_code按区县对上本数据集 22,736 行(98%)
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code、county_code按区县对上本数据集 22,728 行(98%)
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 22,720 行(98%)
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 22,616 行(98%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 province、region_code按区县对上本数据集 22,056 行(95%)
- 全国A级景区点位建筑设施 · 1.5 万 行 · 连接字段 county_code、province按区县对上本数据集 21,288 行(92%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 17,800 行(77%)
- 全国区县方言分类区域底数 · 2,300 行 · 连接字段 province_code、region_code按区县对上本数据集 16,280 行(70%)
- 全国开发区点位和基本信息区域底数 · 2,781 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 14,984 行(65%)
- 全国传统村落点位建筑设施 · 8,155 行 · 连接字段 province、county_code按区县对上本数据集 10,896 行(47%)
按 区县 + 年份 能连
16 个数据集 · 本数据集 22,999 行有区县- 行政区划新旧代码对照参照区域底数 · 7,388 行 · 连接字段 old_code、valid_from按区县对上本数据集 22,760 行(98%)
- 政治精英地区编码区域底数 · 3,843 行 · 连接字段 region_code、start_date按区县对上本数据集 22,464 行(97%)
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 22,136 行(96%)
- 全国百强区县入选状态区域底数 · 4.1 万 行 · 连接字段 year、region_code按区县对上本数据集 20,264 行(88%)
- 全国区县房价区域底数 · 1.2 万 行 · 连接字段 county_code、year按区县对上本数据集 19,880 行(86%)
- 行政区划代码变更区域底数 · 4,636 行 · 连接字段 old_code、change_year按区县对上本数据集 17,808 行(77%)
- 全国专利许可记录企业主体 · 19.2 万 行 · 连接字段 applicant_address_county_code、pub_date按区县对上本数据集 14,816 行(64%)
- 全国电厂点位建筑设施 · 4,274 行 · 连接字段 commissioning_year、county_code按区县对上本数据集 11,752 行(51%)
- 全国上市公司专利全量企业主体 · 6.4 万 行 · 连接字段 application_date、address_county_code按区县对上本数据集 6,352 行(27%)
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 date、county_code按区县对上本数据集 6,040 行(26%)
- 区县淘宝村数量区域底数 · 6,183 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 5,304 行(23%)
- 全国及城市建成区绿地指标区域底数 · 8.1 万 行 · 连接字段 year、region_code按区县对上本数据集 3,776 行(16%)
按 省份 能连
29 个数据集 · 本数据集 22,999 行有省份- 并购重组交易涉及方明细企业主体 · 32.8 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,999 行(100%)
- 全国银行网点明细企业主体 · 12 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,991 行(99%)
- 地级市空间权重关系区域底数 · 38.4 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 全国养老机构明细医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 region_code按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 七普分省分行业就业人口区域底数 · 4.4 万 行 · 连接字段 region按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 上市公司注册地信息企业主体 · 4,530 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 全国司法鉴定机构医疗药械 · 2,917 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 全国高校基本信息企业主体 · 2,769 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 省级邻接空间权重区域底数 · 961 行 · 连接字段 source_province按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 地级市河流长度与密度自然灾害 · 368 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 地级市地形起伏度自然灾害 · 360 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
- 地级市宗族文化占比区域底数 · 338 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 22,784 行(99%)
按 区县 能连
12 个数据集 · 本数据集 22,999 行有区县- 医保定点零售药店医疗药械 · 50.5 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,512 行(97%)
- 县级地形起伏度自然灾害 · 2,873 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,512 行(97%)
- 医保定点医疗机构医疗药械 · 57.8 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,496 行(97%)
- 全国养老机构点位医疗药械 · 5.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 22,408 行(97%)
- 全国行政区划代码参照区域底数 · 4,299 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 22,328 行(97%)
- 全国矿产地分布建筑设施 · 22.8 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 21,488 行(93%)
- 全国医保经办机构保险市场 · 6,045 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 20,944 行(91%)
- 城投公司基本信息企业主体 · 1.2 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 17,088 行(74%)
- 跨省异地就医定点机构医疗药械 · 65 万 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 13,376 行(58%)
- 医院可达性验证交通运输 · 20.9 万 行 · 连接字段 dest_county_code按区县对上本数据集 10,456 行(45%)
- 全国 1 到 5 级河流自然灾害 · 1,830 行 · 连接字段 label_county_code按区县对上本数据集 9,416 行(40%)
- 保险公司分支机构名录保险市场 · 2,452 行 · 连接字段 address_county_code按区县对上本数据集 1,496 行(6.5%)
只按年份能连:495 个数据集单独按年份连接多半没有意义,先看上面的组
按 年份 能连
495 个数据集- 全球双边贸易流量区域底数 · 2.2 亿 行 · 连接字段 year
- 出口企业产品质量企业主体 · 9912.4 万 行 · 连接字段 year
- 工企海关匹配对照企业主体 · 3137.8 万 行 · 连接字段 year
- 全球兴趣点建筑设施 · 2299.6 万 行 · 连接字段 created_date
- 上市公司专利被引统计企业主体 · 1432.1 万 行 · 连接字段 cited_apply_date
- A股上市公司日交易行情企业主体 · 1239.1 万 行 · 连接字段 trade_date
- 上市公司年报数字化词频企业主体 · 969 万 行 · 连接字段 year
- 世行WDI国家指标区域底数 · 844.5 万 行 · 连接字段 year
- 主要城市兴趣点建筑设施 · 592 万 行 · 连接字段 date
- 美日韩港澳台传染病监测人口健康 · 502.5 万 行 · 连接字段 period_start
- 世界银行健康营养与人口统计人口健康 · 353.8 万 行 · 连接字段 year
- 城市环境关注度日度明细区域底数 · 313.8 万 行 · 连接字段 date
05字段规律
字段之间的规律
比如一一对应、谁先谁后。只帮你读懂数据,不用来连接。
本数据集内1
- 扩增得出
region_code_current由区县代码扩增得出。
来自字段扩增县级土地利用构成县级土地利用构成
06授权与接入
申请授权,一次调用就能用上
试用立即生效,并送 500 点试用点数。授权后用 API Key 调用 REST 接口,按返回的行数扣点。
REST 调用示例
# 先把 API Key 放进环境变量:export WI_API_KEY=你的 API Keycurl -X POST 'https://wi.insightworld.cn/api/v1/datasets/county-land-use/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"region_code","op":"eq","value":"340803"}],"limit":10}'
交给 Agent
- 以后开放
MCP
仍在使用 MCP 的 Agent 客户端,用 OAuth 连接后通过工具查询。