2001～2025年各省市区县着火点及年度汇总数据

1407 字 约 5 分钟 数据资料 自然灾害

今天给大家分享一份 2001～2025年各省市区县着火点数量日度数据。该数据来源于 NASA FIRMS（Fire Information for Resource Management System）的 MODIS 火点产品（Collection 6.1），由 RStata 数据中心使用 R 语言处理得到。

数据来源

MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱仪）搭载在 NASA 的 Terra 和 Aqua 两颗卫星上，能够每日获取全球范围内的热异常（火点）数据。FIRMS 平台整合了 MODIS 火点探测算法的结果，提供了包含经纬度、探测时间、亮温、置信度、火辐射功率等丰富属性信息的矢量火点数据。

该数据从 FIRMS 平台下载 2001～2025 年全部 MODIS C6.1 火点数据的 shp 文件，使用 R 语言进行处理。具体处理流程如下：

  1. 读取中国省级行政区划矢量数据，转换为 Albers 等面积投影坐标系，合并去除孔洞后得到中国大陆多边形；
  2. 使用并行计算批量读取各年份火点 shp 文件，统一投影后与中国大陆多边形进行空间交集（st_intersection）筛选，仅保留中国境内的火点；
  3. 读取区县级行政区划矢量数据，将筛选后的火点数据与区县多边形进行空间匹配（st_intersection），为每个火点匹配所属省、市、县信息；
  4. 按年度去重统计（同一地点同一年多次探测仅计一次），分别汇总到区县、城市、省份三个层级，得到各级行政区划的年度着火点数量面板数据。

数据处理过程中使用的核心代码如下：

library(sf)
library(tidyverse)

# 构建中国大陆多边形
read_sf("省.shp") %>%
  st_transform(4326) %>%
  st_union() %>%
  nngeo::st_remove_holes() %>%
  st_sf() -> cnpoly

mycrs <- "+proj=aea +lat_0=0 +lon_0=105 +lat_1=25 +lat_2=47 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=krass +units=m +no_defs"
cnpoly %>% st_transform(mycrs) -> cnpoly

# 并行读取并筛选中国境内火点
library(parallel)
makeCluster(13) -> cl
clusterEvalQ(cl, ({ library(tidyverse); library(sf) }))
clusterExport(cl, c("cnpoly", "mycrs"))

fs::dir_ls("rawdata", recurse = TRUE, regexp = "shp$") %>%
  parLapply(cl, ., function(x){
    read_sf(x) %>%
      st_transform(mycrs) %>%
      st_intersection(cnpoly)
  }) %>%
  bind_rows() -> cndf

# 火点与区县空间匹配
read_sf("县.shp") %>%
  select(-contains("类型")) %>%
  st_transform(mycrs) %>%
  st_make_valid() -> county

cndf %>% st_intersection(county) -> fire_county

# 按年度去重统计到区县层级
fire_county %>%
  st_drop_geometry() %>%
  mutate(年份 = year(ACQ_DATE)) %>%
  distinct(省, 省代码, 市, 市代码, 县, 县代码, 年份, LATITUDE, LONGITUDE) %>%
  group_by(省, 省代码, 市, 市代码, 县, 县代码, 年份) %>%
  summarise(着火点数量 = sum(n() * 1.0, na.rm = TRUE)) %>%
  ungroup() -> fire_county_count

数据概览

附件中共包含 4 个数据文件：

  • 2001～2025年我国境内着火点经纬度及所属省市区县数据.dta：原始火点数据，包含每个火点的经纬度、探测时间、亮温、置信度、火辐射功率（FRP）、昼夜标识等属性，并已匹配所属省市区县信息；
  • 2001～2025年各区县年度着火点数量面板数据.dta：区县级年度面板数据；
  • 2001～2025年各城市年度着火点数量面板数据.dta：城市级年度面板数据；
  • 2001～2025年各省份年度着火点数量面板数据.dta：省份级年度面板数据。

火点数据包含的主要变量及其含义如下：

  • LATITUDE / LONGITUDE：火点纬度 / 经度（WGS84）；
  • BRIGHTNESS：21/22 通道亮温（K），反映火点的热辐射强度；
  • SCAN / TRACK：沿扫描方向 / 沿轨迹方向的像元尺寸，表征像元实际分辨率；
  • ACQ_DATE：卫星过境探测火点的日期；
  • ACQ_TIME：数据获取时间（UTC）；
  • SATELLITE：卫星标识（A = Aqua 午后过境，T = Terra 上午过境）；
  • CONFIDENCE：火点探测置信度（0-100%），数值越高火点真实性越强；
  • FRP：火辐射功率（MW/m²），直接表征火灾燃烧强度；
  • DAYNIGHT：昼夜标识（D = 白天，N = 夜晚）；
  • TYPE：类型码（0 = 火点，1 = 火山，2 = 固定热源，3 = 近海）。

数据预览如下：

图表展示

下图展示了 2001～2025 年全国着火点数量年度趋势：

下图展示了各省份着火点数量多年变化趋势：

下图展示了各省份着火点数量空间分布（热力地图）：

下图展示了各城市着火点数量空间分布（热力地图）：

下图展示了全国着火点散点分布（按昼夜区分：黄色为白天，蓝色为夜晚）：

下图展示了各省份着火点置信度分布：

下图对比了白天和夜间的着火点数量：

处理代码

附件中也提供了该数据的处理代码供参考：

数据引用格式

由于该数据包含较多 RStata 处理的内容，在研究中使用该数据请使用清晰的方式注明数据来源于 RStata 或者 RStata 数据中心，并使用如下格式引用：

RStata 数据中心: 2001～2025年各省市区县着火点及年度汇总数据. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/[https://tidyfriday.cn/rsdb2/](https://tidyfriday.cn/rsdb2/)

英文文献可以使用下面的格式引用：

RStata Data Center: 2001–2025 Fire Point Data and Annual Summary by Province, Municipality, Autonomous Region, and County. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/[https://tidyfriday.cn/rsdb2/](https://tidyfriday.cn/rsdb2/)

关联课程/数据推荐

使用 R 语言操作地理矢量数据、使用 Stata 绘制精美地图：https://rstata.duanshu.com/#/course/c51384ae56994495b223b366c7449377

使用 ggplot2 + sf 绘制中国地图：https://rstata.duanshu.com/#/course/d74f9f4d750c42738bb9750a6b92c681

栅格数据的裁剪与面积汇总——基于 R 语言的方法：https://rstata.duanshu.com/#/course/d2c2710928f44ad7a7518b8a178562c0

中国各级行政区划矢量数据库（SHP 和 GEOJSON 格式，1820～2024 年）：https://rstata.duanshu.com/#/course/dcda51bb20b84c7cb70d104fb53710b0

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