这份数据的制作不是简单的 “直接下载”，而是结合了多源数据补充、公式计算、工具处理和可靠性验证，具体步骤如下：
1. 数据源的选择与补充
一开始想依赖 “气象资料日值数据集” 整理数据，但这个数据源到 2020 年后就无法获取新数据了，为了覆盖到 2024 年，补充了NASA 的 Merra2 数据集，这个数据集能提供 2020 年后的比湿（QLML）、气压（PS）、风速（SPEEDLML）、气温（TLML）和地表高度（HLML）数据，刚好填补了原数据的缺口。
2. 关键指标的计算：以 “相对湿度（RH）为例”
Merra2 数据集没有直接提供相对湿度，所以我参考世界气象组织（WMO）推荐的方法，用已有指标反向计算，步骤很明确：
第一步：算 “实际水汽压（e）”
比湿（q，即 QLML）和气压（P，即 PS）有固定关系：q = 0.622 × e / (P – 0.378 × e)，我把这个公式变形后得到 e 的计算式：e = (q × P) / (0.622 + 0.378 × q)，代入数据就能算出实际水汽压。
第二步：算 “饱和水汽压（eₛ）”
用改进的 Magnus 公式：eₛ = 6.112 × exp[(17.67 × T) / (T + 243.5)]，这里要注意 T 是气温（TLML），必须先从开尔文（K）转为摄氏度（℃）（减 273.15）。
第三步：算 “相对湿度（RH）”
最后用 “实际水汽压 / 饱和水汽压 ×100%” 得到 RH，也就是RH = (e / eₛ) × 100%，结果以百分比呈现。
3. 指标说明
