全国格点逐年极端降水
一行是一个 0.1 度（约 10 千米）的格点一年的降水指标。
v1 生效中 · 2026/11/13 发布险种标签：工程险企业财产险农业保险时间跨度：1961–2022 年数据出处 CHM_PRE 中国逐日格点降水数据集（Han 等，A new daily gridded precipitation dataset based on gauge observations across mainland China，2022）
- 记录
- 602.3 万
- 字段
- 12
- AI 扩增字段
- 1
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
12 个字段，11 个没有空值，1 个 AI 扩增
01字段
字段来源，逐一标明
共 12 个字段，其中 AI 扩增字段 1 个。非空率按当前版本的 6,022,990 行计算。
关于这个数据集
一行是一个 0.1 度（约 10 千米）的格点一年的降水指标。包含格点中心的经纬度、年降水量、最大日降水量、最大连续 5 日降水量、雨日数、大雨日数、暴雨日数、大暴雨日数，以及格点里的雨量站数。覆盖中国陆地，每个格点每年 1 行，由逐日格点降水资料算出，格点降水由全国 2839 个雨量站插值得到。用来按工程项目的经纬度查当地历年的暴雨强度和次数，估计洪涝和山洪风险，给极端降水打分。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 经度lng规律 1：经度的字段规律字段规律：county_code由经度、纬度扩增得出。含义：经纬度（度）键：经度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 纬度lat规律 1：纬度的字段规律字段规律：county_code由经度、纬度扩增得出。含义：经纬度（度）键：纬度。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 小数 | 原生 | 100% | — | ||
| 年份year含义：年份键：年份。样本里格式符合 100%，还没有参照 | 整数 | 原生 | 100% | — | ||
| 年降水量precip_total_mm含义：降水量（毫米） | 小数 | 原生 | 100% | 毫米 | ||
| 最大日降水量rx1day_mm含义：降水量（毫米） | 小数 | 原生 | 100% | 毫米，当年降水最多的一天 | ||
| 最大 5 日降水量rx5day_mm含义：降水量（毫米） | 小数 | 原生 | 100% | 毫米，当年连续 5 天降水量之和的最大值（不跨年） | ||
| 雨日数wet_days含义：时长（天） | 整数 | 原生 | 100% | 日降水量不少于 1 毫米的天数 | ||
| 大雨日数heavy_rain_days含义：时长（天） | 整数 | 原生 | 100% | 日降水量不少于 25 毫米的天数 | ||
| 暴雨日数rainstorm_days含义：时长（天） | 整数 | 原生 | 100% | 日降水量不少于 50 毫米的天数 | ||
| 大暴雨日数downpour_days含义：时长（天） | 整数 | 原生 | 100% | 日降水量不少于 100 毫米的天数 | ||
| 格点内雨量站数station_count含义：个数（个） | 整数 | 原生 | 100% | 当年格点里的雨量站个数。0 表示这个格点的值全部是插值 | ||
| 所在区县代码county_code规律 1：所在区县代码的字段规律字段规律：county_code由经度、纬度扩增得出。含义：代码或编号键：县级区划代码。样本里格式符合 100%，100% 的行对上参照 county-boundary | 文本 | 规则扩增第 2 级扩增查看溯源：所在区县代码 | 99%平均置信度 0.97校验少：不建议单独作为决策依据 | 经度、纬度落在哪个区县，现行的县级区划代码。用县级边界查出，不用模型。离边界不到 1 公里的点置信度较低 |
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。
| # | 经度lng | 纬度lat | 年份year | 年降水量precip_total_mm | 最大日降水量rx1day_mm | 最大 5 日降水量rx5day_mm | 雨日数wet_days | 大雨日数heavy_rain_days | 暴雨日数rainstorm_days | 大暴雨日数downpour_days | 格点内雨量站数station_count | 所在区县代码county_code |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 109.55 | 18.15 | 1961 | 513.3 | 32.5 | 69 | 74 | 4 | 0 | 0 | 0 | — |
| 2 | 109.25 | 18.25 | 1961 | 298.7 | 20.9 | 40.2 | 69 | 0 | 0 | 0 | 0 | — |
| 3 | 109.35 | 18.25 | 1961 | 292.2 | 24.4 | 38.7 | 64 | 0 | 0 | 0 | 0 | — |
| 4 | 109.45 | 18.25 | 1961 | 519.6 | 29.3 | 63.5 | 83 | 3 | 0 | 0 | 0 | — |
| 5 | 109.55 | 18.25 | 1961 | 1229.1 | 75.4 | 183.2 | 86 | 12 | 6 | 0 | 1 | 460203 |
| 6 | 109.65 | 18.25 | 1961 | 803.3 | 44.4 | 106.7 | 85 | 9 | 0 | 0 | 0 | 460203 |
| 7 | 108.95 | 18.35 | 1961 | 310 | 14.6 | 43.2 | 80 | 0 | 0 | 0 | 0 | — |
| 8 | 109.05 | 18.35 | 1961 | 852.6 | 42 | 77.9 | 151 | 2 | 0 | 0 | 0 | — |
| 9 | 109.15 | 18.35 | 1961 | 1110.1 | 55.8 | 108.6 | 162 | 8 | 1 | 0 | 0 | 460205 |
| 10 | 109.25 | 18.35 | 1961 | 1389.7 | 71.7 | 147.3 | 162 | 9 | 3 | 0 | 0 | 460204 |
| 11 | 109.35 | 18.35 | 1961 | 1410.5 | 73 | 160.7 | 160 | 11 | 3 | 0 | 0 | 460204 |
| 12 | 109.45 | 18.35 | 1961 | 1400.4 | 72.6 | 169.8 | 146 | 13 | 5 | 0 | 0 | 460204 |
| 13 | 109.55 | 18.35 | 1961 | 1403.5 | 73.3 | 178.2 | 135 | 15 | 5 | 0 | 0 | 460203 |
| 14 | 109.65 | 18.35 | 1961 | 1464.1 | 77.1 | 181.2 | 138 | 17 | 5 | 0 | 0 | 460203 |
| 15 | 109.75 | 18.35 | 1961 | 882.6 | 43 | 94 | 127 | 4 | 0 | 0 | 0 | — |
| 16 | 109.85 | 18.35 | 1961 | 309.2 | 16.4 | 34.6 | 70 | 0 | 0 | 0 | 0 | — |
| 17 | 108.75 | 18.45 | 1961 | 314.6 | 12.8 | 44.5 | 84 | 0 | 0 | 0 | 0 | — |
| 18 | 108.85 | 18.45 | 1961 | 866.3 | 46 | 77.9 | 153 | 3 | 0 | 0 | 0 | 469027 |
| 19 | 108.95 | 18.45 | 1961 | 1421.1 | 78.1 | 135.1 | 168 | 9 | 2 | 0 | 0 | 469027 |
| 20 | 109.05 | 18.45 | 1961 | 1458.3 | 76.1 | 141 | 169 | 10 | 2 | 0 | 0 | 469027 |
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 v12026/11/13 发布
生效中6,022,990 行 · 12 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 24 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 + 年份 能连
123 个数据集 · 本数据集 5,942,018 行有区县- 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按区县对上本数据集 5,942,018 行（98%）
- 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 5,942,018 行（98%）
- 行政区划名称和简称区域底数 · 1.3 万 行 · 连接字段 region_code、valid_from按区县对上本数据集 5,942,018 行（98%）
- 全国区县平均房价区域底数 · 2,852 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 5,942,018 行（98%）
- 县级行政区划边界区域底数 · 2,850 行 · 连接字段 region_code、layer_year按区县对上本数据集 5,942,018 行（98%）
- 金融机构许可证企业主体 · 59 万 行 · 连接字段 issue_date、region_code按区县对上本数据集 5,941,274 行（98%）
- 县级暴雨重现期自然灾害 · 2,899 行 · 连接字段 first_year、region_code按区县对上本数据集 5,940,530 行（98%）
- 县级河流水系密度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、region_code按区县对上本数据集 5,927,696 行（98%）
- 县级高程与坡度自然灾害 · 2,877 行 · 连接字段 division_year、region_code按区县对上本数据集 5,927,696 行（98%）
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 5,926,952 行（98%）
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 year、county_code按区县对上本数据集 5,926,952 行（98%）
- 县级年度夜间灯光区域底数 · 2.3 万 行 · 连接字段 region_code、year按区县对上本数据集 5,926,952 行（98%）
按 区县 能连
30 个数据集 · 本数据集 5,942,018 行有区县- 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 region_code按区县对上本数据集 5,941,212 行（98%）
- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 5,940,530 行（98%）
- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 5,926,952 行（98%）
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 village_code按区县对上本数据集 5,926,766 行（98%）
- 区县到最近医院的车程医疗药械 · 2,844 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 5,922,736 行（98%）
- 全国县级常住人口区域底数 · 3,052 行 · 连接字段 county_code按区县对上本数据集 5,920,194 行（98%）
- 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 5,886,900 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 5,882,250 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 5,879,646 行（97%）
- 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 5,876,546 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 5,875,988 行（97%）
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 region_code按区县对上本数据集 5,832,526 行（96%）
只按年份能连：962 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
962 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
- 海关进出口商品统计区域底数 · 2639.9 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
- 地级市间月度人口迁徙区域底数 · 616.7 万 行 · 连接字段 month
- 主要城市兴趣点建筑设施 · 592 万 行 · 连接字段 date
- 全国工商企业注册信息企业主体 · 588.9 万 行 · 连接字段 reg_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
county_code由经度、纬度扩增得出。
来自字段扩增全国格点逐年极端降水全国格点逐年极端降水
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/grid-annual-extreme-precipitation/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[],"limit":10}'
交给 Agent
- 工程风险画像依赖 9 个数据集 · 一次对话约 0 点
看现场照片，查工程、降水、地形、施工单位和同类工程，给出工程险核保的风险画像。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/engineering-underwriting.zip 并解压，把里面的 engineering-underwriting 文件夹装进你自己的技能目录（不确定时装到 ~/.agents/skills/），然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 工程险参考费率依赖 2 个数据集 · 一次对话约 0 点
读条款的暴雨定义，取工程合同和周边格点的极端降水，写代码算暴雨部分的参考费率区间，附参数表、出处和压力情景。
发给请下载 https://wi.insightworld.cn/skills/engineering-pricing.zip 并解压，把里面的 engineering-pricing 文件夹装进你自己的技能目录（不确定时装到 ~/.agents/skills/），然后使用这个技能。我的 API Key 在环境变量 WI_API_KEY 里。
Agent 会自己下载、装进它的技能目录 - 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。