下载上海村界数据：5,601个单元16区一包

技术专栏 · 数据产品 · 2026-10-23

上海的「村界」是所有市包里最有辨识度的一份：5,601 个村级单元、16 区无缺席，压缩包 9.95MB、解压 61.5MB，体量全系第一。打开属性表你会发现它连国标 12 位村级码都没有——中心城区躺着两千多个「428 街坊」式的面片，郊区才是「金汇村」「新龚村」这样的真村。这份上海村界geojson把两种上海装在一个包里，本文把它的编码体系、16 区分布和归属反推法一次讲清。

16 区一张清单：从崇明大岛到黄浦街坊

全域预览。崇明岛横卧长江口，浦东新区在东岸铺开，中心城区密到看不清单块——这就是上海的村界版图：

几何上这份包有三个「全系之最」：解压 61.5MB 最大；MultiPolygon 499 个、占比 8.9% 最高（中心城区街坊碎块成组，崇明围垦成片）；市域东西横跨 120.852° 到 122.067°，约 115 公里——最东端已经探到佘山岛海域。做市域图时建议先按区裁剪，中心城区单独出图才看得清单元。

不用国标码的包：STREETCODE 街坊制怎么读

全国多数市包按《12位村级代码怎么读》的国标体系走，上海是例外——实测 5,601 个面的村级码全部为空，取而代之的是两个字段：STREETCODE（5 位街道码，如 08013、17016）和 BLOCK_CODE（街坊/村序号，1–3 位）。省字段填满「上海市」，市、区县、乡镇四列全空，类型统一登记「行政村」。整套编码是上海街坊制的产物：街道之下划街坊，街坊号在街道内排序。

村名的构成也印证了城郊二象性：2,894 个单元以「街坊」结尾（428 街坊、331 街坊），2,400 个是真村名（金汇村、新龚村、青松村），剩下 307 个是特殊面——海军富民农场、奉城镇（镇域整面作为单元）这类。按区拆开看，三种形态泾渭分明：

这层形态信息直接决定用途：做中心城区点位落格、商圈分析，街坊面片的颗粒正合适；做乡村振兴、涉农补贴台账，取郊区五区加近郊四区的村面就够了。

归属反推：5,601 个面怎么落回 16 区

区县字段是空的，239 个 STREETCODE 里又有 32 个跨区（13.4%，集中在中心城区交界），只按街道码分组会把长宁的面算进普陀。可靠的办法是拿「村界数据 · 按区县」的 16 个区包做反推：给每个面拼一个 STREETCODE + BLOCK_CODE + 村名 三元组，去 16 个区包里逐面查表——实测 5,601 个单元全部命中，零落空，16 区分布表就是这么来的。核心逻辑几行就够：

// 三元组 -> 区：从 16 个区包建索引，再逐面查市包
const keyOf = p => [p['STREETCODE'], p['BLOCK_CODE'], p['村名']].join('|');
const districtOf = new Map();
for (const dist of DISTRICTS)                    // ['黄浦区', '浦东新区', ...]
  for (const f of load(`county/${dist}.gz`))
    districtOf.set(keyOf(f.properties), dist);
for (const f of cityPack.features)
  f.properties['区县'] = districtOf.get(keyOf(f.properties)) || '未知';

这个方法的成立前提是市包与区包同批次同源——本站两套数据正是同一切分的关系，三元组天然可对。用别处拿到的混合来源数据时，三元组对不上就退回几何归属（质心落区界），方法见《下载西安村界geojson：空间连接补全13区县》；北京包那种「有码但混着历史码」的又是另一种处理，见《做成北京村界地图：8,021个村级面一包拿齐》。三个直辖市正好构成归属方法论的三块拼图。

购买入口：已预选上海市

付款后下载 上海市_村界_WGS84.geojson.gz，坐标 WGS84（EPSG:4326），叠加国际底图与卫星影像无偏移。只需要个别区的（崇明的现代农业项目、浦东的辖区分析），「村界数据 · 按区县」按县计价更省；上海与江苏苏州、南通接壤的跨界分析，把对应市包同口径拼接即可。

用起来：61.5MB 大包的正确打开方式

解压后 61.5MB，桌面 GIS 全量加载无压力，浏览器端务必先按区裁剪——16 个区各自 1–12MB，逐区按需加载比整包体验好得多。QGIS 出图：先跑一遍上一节的归属反推，按区县字段分类填色（本文预览图即此做法），中心城区再按街道放大出细节图。进奥维走 KML 老路：按区筛好另存，收藏管理导入，WGS84 无偏移直接对图；要 SHP 就在 QGIS 或 ArcGIS 里另存、勾 UTF-8 编码。数据到手先过一遍《边界数据拓扑检查：一段脚本查出缝隙与重叠》的体检脚本，街坊面片密集的城区尤其值得跑。

常见问题

上海市村界数据在哪里下载？

本文页内的购买入口已预选上海市，支付宝付款后立即出现下载链接，与「村界数据 · 按市」页是同一份商品的两个入口。gz 压缩 GeoJSON 约 9.95MB，解压约 61.5MB，链接长期有效。

包里覆盖上海哪些区？

16 个区一个不缺：浦东新区 756 个村级单元、黄浦区 595、崇明区 489、普陀区 446、静安区 444、徐汇区 380、杨浦区 370、虹口区 340、长宁区 300、嘉定区 268、奉贤区 266、青浦区 249、松江区 193、闵行区 193、金山区 168、宝山区 144。中心城区以街坊面片交付，郊区为标准村界。

什么是街坊？为什么黄浦区的单元几乎全叫街坊？

中心城区的行政村早已撤村建街，原村域地块划入街道管理后以「街坊」面片保留在数据里，如「428 街坊」「331 街坊」。黄浦区 595 个单元里 594 个是街坊；普陀、徐汇、虹口、长宁的街坊占比 100%。郊区（崇明、青浦、奉贤、金山、松江）则是标准的行政村界。

村级码是空的，怎么按区分组？

上海包不用国标 12 位码，而是 STREETCODE（5 位街道码，共 239 个）加 BLOCK_CODE（街坊/村序号）的街坊制编码。按区归属可用本文的县包反推法：以 STREETCODE + BLOCK_CODE + 村名 三元组对 16 个区包逐面匹配，实测 5,601 个单元全部对上。注意 239 个 STREETCODE 里有 32 个跨区（13.4%），只按 STREETCODE 分组会出错。

能导入奥维吗？SHP 怎么出？

能。奥维不直读 GeoJSON，先在 QGIS 里按需筛选后另存 KML，再经收藏管理导入，WGS84 无偏移铺图即对；SHP 用 QGIS 或 ArcGIS 软件另存，编码勾选 UTF-8。包解压约 61.5MB，是全系最大的市包，建议先按区裁剪再加载。

只要崇明或者浦东一个区怎么办？

不必买整市。「村界数据 · 按区县」页 16 个区单独出售，崇明 489 个单元、浦东 756 个都可单取，单价更低；跨区做全市分析或要全域底账时，本文的按市整包一次拿齐更划算。

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