
省级逐年降水量
一行是一个省一年的平均降水量。包含省、市、县的名称和代码、年份、降水量。
v1 生效中 · 2026/11/12 发布险种标签:工程险企业财产险农业保险时间跨度:1950–2022 年数据出处 出处待核实
- 记录
- 2,409
- 字段
- 5
- AI 扩增字段
- 0
- 平均非空率
- 100%
- 字段完整度
5 个字段,5 个没有空值
01字段
字段来源,逐一标明
共 5 个字段,其中 AI 扩增字段 0 个。非空率按当前版本的 2,409 行计算。
关于这个数据集
一行是一个省一年的平均降水量。包含省、市、县的名称和代码、年份、降水量。覆盖全国的各省,每年 1 个值,由格点降水资料按行政区取平均得到;港澳台和个别行政区没有值。用来比较各地多年的降水多少和变化趋势,为洪涝、干旱风险和农业保险定价提供背景。
| 字段 | 类型 | 来源 | 非空率 | 可过滤 | 可返回 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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% | — | ||
| 省province含义:地区键:省份名称。样本里格式符合 100%,还没有参照 | 文本 | 原生 | 100% | — | ||
| 省代码province_code含义:代码或编号键:省级区划代码(2025 年版)。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | 6 位 | ||
| 行政区划代码region_code含义:代码或编号键:省级区划代码(2025 年版)。样本里格式符合 100%,100% 的行对上参照 region-code-by-year | 文本 | 原生 | 100% | 6 位 | ||
| 平均降水量precipitation | 小数 | 原生 | 100% | 单位不清。原表没有写单位,数值在 0.0001 到 0.01 之间,乘 365000 后和各地的年降水量(毫米)接近,像是“米每天” |
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 | 省province | 省代码province_code | 行政区划代码region_code | 平均降水量precipitation |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1950 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00371150830939 |
| 2 | 1951 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00269028834791 |
| 3 | 1952 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00240844206788 |
| 4 | 1953 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00296981484807 |
| 5 | 1954 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00696342346342 |
| 6 | 1955 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00411588524046 |
| 7 | 1956 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00467329229152 |
| 8 | 1957 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00400246549548 |
| 9 | 1958 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.0031072535331 |
| 10 | 1959 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00307220484744 |
| 11 | 1960 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00350569294987 |
| 12 | 1961 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.0033774601819 |
| 13 | 1962 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00407711848925 |
| 14 | 1963 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00414999959879 |
| 15 | 1964 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00416188929066 |
| 16 | 1965 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00294346063941 |
| 17 | 1966 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00227745388822 |
| 18 | 1967 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00346401305733 |
| 19 | 1968 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00303318616446 |
| 20 | 1969 | 安徽省 | 340000 | 340000 | 0.00424982209366 |
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 v12026/11/12 发布
生效中2,409 行 · 5 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 省份 + 年份 能连
574 个数据集 · 本数据集 2,409 行有省份- 全国兴趣点高德地图建筑设施 · 2200 万 行 · 连接字段 page_publish_time、pname按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 县级逐月风速自然灾害 · 293.5 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 中国手机基站地理信息建筑设施 · 186.8 万 行 · 连接字段 create_date、province按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 工业企业出口技术复杂度企业主体 · 75.2 万 行 · 连接字段 customs_province、year按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 地级市逐月降水量自然灾害 · 55.4 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 地级市逐月风速自然灾害 · 37.8 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 2,409 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 2,409 行(100%)
- 县级逐年降水量自然灾害 · 20.4 万 行 · 连接字段 year、province按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 省级日度夜间灯光区域底数 · 15.6 万 行 · 连接字段 date、province按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 中国新冠病例统计人口健康 · 12.5 万 行 · 连接字段 province_code、date按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 县级矫正夜间灯光区域底数 · 8.9 万 行 · 连接字段 province、year按省份对上本数据集 2,409 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 2,409 行(100%)
按 省份 能连
47 个数据集 · 本数据集 2,409 行有省份- 区县相邻关系明细区域底数 · 841 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 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 2,409 行(100%)
- 各级别产业园区信息建筑设施 · 10.4 万 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 全国行政区划经纬度区域底数 · 3,445 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 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按省份对上本数据集 2,409 行(100%)
- 区县农业区划归属区域底数 · 2,877 行 · 连接字段 province按省份对上本数据集 2,409 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 2,336 行(96%)
- 省会城市间距离区域底数 · 1,089 行 · 连接字段 origin_province按省份对上本数据集 2,336 行(96%)
- 全国五级统计用区划代码区域底数 · 62 万 行 · 连接字段 province_code按省份对上本数据集 2,263 行(93%)
- 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 2,263 行(93%)
- 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 2,263 行(93%)
- 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 2,263 行(93%)
只按年份能连:511 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
511 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
- 全国气象站逐日观测自然灾害 · 993.2 万 行 · 连接字段 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
- 全国格点逐年极端降水自然灾害 · 602.3 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
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。
还没有发现这个数据集的字段规律。
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/province-annual-precipitation/query' \ -H "Authorization: Bearer $WI_API_KEY" \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"filters":[{"field":"province","op":"eq","value":"安徽省"}],"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。