【数据分享】2022年全球142个国家985个城市的街区划分矢量面数据（免费获取）

摘要：街区作为城市空间划分的基本地理单元，在城市规划、人口统计等诸多领域有着重要应用。然而，全球不同国家和地区的街区数据存在显著的可用性和质量差异。发达国家通常拥有成熟的城市街区划分系统和公共数据，而大多数发展中国家的数据要么不完整，要么根本不存在。即使在有数据的国

街区作为城市空间划分的基本地理单元，在城市规划、人口统计等诸多领域有着重要应用。然而，全球不同国家和地区的街区数据存在显著的可用性和质量差异。发达国家通常拥有成熟的城市街区划分系统和公共数据，而大多数发展中国家的数据要么不完整，要么根本不存在。即使在有数据的国家，由于缺乏统一的街区划分标准，也给国际比较研究带来了困难。

本次我们为大家带来的是2022年全球142个国家985个城市的街区划分矢量面数据集（MSDCW）。该数据集范围覆盖全球142个国家和地区的人口超过50万的城市，共计985个城市。具体到中国区域有221个城市。该街区数据基于开源地理数据平台OpenStreetMap（OSM）于2022年5月27-28日获取的路网数据生成，其数据时间对应2022年。该数据集为全球这985个城市提供了标准化、逻辑清晰且用户友好的街区划分系统。该数据集在五个空间层级上提供了街区划分结果，并提供了生成此数据集的代码。该数据集由来自北京大学的团队研究完成，并于2025年3月19日发表在《Scientific Data》期刊上，论文题为《A dataset of multi-level street-block divisions of 985 cities worldwide》。该数据不仅为城市规划和统计提供了高质量的标准化数据，还为国际比较研究提供了有力支持，有助于推动全球城市研究的发展。

01 数据展示

该数据集涵盖了来自全球142个国家和地区的985个城市，城市分布如下图：

城市选取的标准源于Demographia World Urban Areas 17th Annual Edition（《世界城市地区人口统计》第17届年刊）中统计的人口估计值在2021年超过50万的城市。

全球985个城市的清单储存在作者提供的数据文件夹中的“list_of_985_cities.xlsx”中。表格截图如下：

每个国家的街区划分数据保存为一个压缩包，如下图：

我们以中国（china)为例，解压出数据来看一下。里面包括了中国221个城市的街区划分shp矢量数据。文件命名的规则为“国家（地区）_城市，省（州）的缩写_街区划分等级（下文会详细解释）.shp”，例如“China_Wuhan, HUB_L1. shp”，代表中国湖北省武汉市的 L1层级的街区划分数据。如下图：

对于每个城市，该数据集提供了5个层级的街区划分。级别依次为Level 1、Level 2、…、Level 5（简称为L1、L2、…、L5）。高级别（L1为最高，L5为最低）层次街道街区的划分粒度更粗，而低层街道街区的划分粒度更细（即，L5的粒度比L1更细）。我们以上海市为例来看一下：

首先是L1层级：

下面是L2层级：

下面是L3层级：

下面是L4层级：

下面是L5层级：

我们再通过动图对比下这五个层级的关系：

另外，打开这五个层级的shp文件，每个shp文件都只包含一个字段“index”，该字段为城市中该层级的街道街区的唯一ID。

01 数据的其它信息

数据来源：

该数据来源于figshare网站。网址为：https://figshare.com/articles/dataset/MSDCW_Dataset_and_Code/26021314/1

数据格式：

Shp

数据时间：

2022年5月27日-28日（街区数据由路网数据生成，因此数据集反映的时间情况是道路从OSM网站上获取的时间）

地理坐标系：

GCS_WGS_1984

数据大小：

12.5GB（压缩包）

空间范围：

全球人口超过50万的985个城市（具体名单详见list_of_985_cities.xlsx）

数据原作者对数据使用的额外说明：

在以下情况下，数据集可能不是用户最优的街区划分方案，或者用户需要谨慎使用数据：

（1）由于《世界城市地区人口统计》第17届年刊中仅包括人口超过50万的城市，因此该数据集缺乏对小城市的覆盖。

（2）OSM是一个任何人都可以编辑的众包数据集，其数据通常处于连续更新状态。由于必要的数据生产时间，该数据集是使用当时可获得的OSM数据（2022年）创建的，而不是使用数据集发布时最新的OSM数据（2024年）。

数据引用：

Tang, Jintong; Xu, Liyan; Yu, Hongbin; Jiang, Hezhishi; He, Dejie; Li, Tianshu; et al. (2024). MSDCW Dataset and Code. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26021314.v6

论文引用：

Tang, J., Xu, L., Yu, H. et al. A dataset of multi-level street-block divisions of 985 cities worldwide. Sci Data 12, 456 (2025). https://doi.org/10.1038/s41597-025-04704-7

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