乌拉圭的范围、层级与规模
针对乌拉圭（Uruguay），本套数据整理了 3 级边界、共 161 个面要素。 东西方向的范围约 502 公里，覆盖经度 -58.4° 至 -53.1° 南北纵贯约 539 公里（纬度 -35.0°–-30.1°） 全部位于南半球
各级要素数依次为：第 1 级 1 个、第 2 级 19 个、第 3 级 141 个；其中最细的第 3 级交付文件约 1.1 MB。 第 2 级共 19 个省 第 3 级共 141 个二级行政区，平均每个省下辖约 7 个 一级行政区数量在南美洲各国家 / 地区中排第 7 位（与巴拉圭的 18 个最接近）
以下区划名节选自交付文件，可供匹配业务数据时参考：第 2 级（省）：Tacuarembó、Cerro Largo、Durazno、Salto、Paysandú、Rivera…；第 3 级：NA、Tambores、Mataojo、Rincón、Colonia Lavalleja、Guichón…。
乌拉圭区划预览：第 1 级到第 3 级逐层查看
乌拉圭共 3 个层级的实渲染预览，图与交付数据出自同一份文件；点「购买本级」可按级下单。
第 1 级
国家级边界
1 个面要素 · 文件 151 KB（.gz） · 国家轮廓 / 国界
部分区划：Uruguay
第 2 级
省级（一级行政区）
19 个面要素 · 文件 935 KB（.gz） · 省 / 州 / 大区 / 都道府县
代表性区划：Tacuarembó、Cerro Largo、Durazno、Salto、Paysandú、Rivera…
第 3 级
市级（二级行政区）
141 个面要素 · 文件 1.1 MB（.gz） · 市 / 县 / 郡 / 区
名称样本：NA、Tambores、Mataojo、Rincón、Colonia Lavalleja、Guichón…
数据规格
| 层级 | 含义 | 面要素 | 代表区划 | 交付文件 | 参考价 |
|---|
| 第 1 级 | 国家级边界 | 1 | Uruguay | level1.geojson.gz · 151 KB（解压 656 KB） | ¥9.9 |
| 第 2 级 | 省级（一级行政区） | 19 | Tacuarembó、Cerro Largo、Durazno | level2.geojson.gz · 935 KB（解压 3.4 MB） | ¥19.99 |
| 第 3 级 | 市级（二级行政区） | 141 | NA、Tambores、Mataojo | level3.geojson.gz · 1.1 MB（解压 4.0 MB） | ¥29.99 |
各级独立成包、单独计价：第 1 级 ¥9.9、第 2 级 ¥19.99、第 3 级 ¥29.99、第 4 级 ¥39.99，均为一次买断、可重复下载。
字段结构与交付说明
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|
name | 文本 | 本级区划名称（源数据语言，如 Tacuarembó、Cerro Largo） |
level | 整数 | 层级序号 1–4 |
country | 文本 | 所属国家 / 地区英文名（Uruguay） |
p1 … p3 | 文本 | 归属链：由近及远的上级区划名称（如第 3 级要素 p1=所属省、p2=国家；层级越深链越长） |
乌拉圭各级均为独立文件：GeoJSON 文本经 gzip 压缩后交付，WGS84（EPSG:4326）坐标、6 位小数。以第 1 级为例，路径是 data/world/uy/level1.geojson.gz，该文件压缩后约 151 KB。解压方式不限（7-Zip、gunzip、双击均可）；需要 .shp 时在 QGIS / mapshaper 里把乌拉圭对应层级转出即可。
乌拉圭边界数据下载：GeoJSON 与 Shapefile 怎么选
获取乌拉圭边界数据的路径：在本页按层级选购后即时下载，解压即得 .geojson 文本。若要 Shapefile，用
ogr2ogr -f "ESRI Shapefile" 一行命令从乌拉圭任一层级转出即可，无需另购；字段口径统一，省去清洗与配准。两种格式在乌拉圭数据上怎么选，见
站内专文，各层级文件体积见下方规格表。
在 ECharts、QGIS、GeoPandas 中使用乌拉圭边界数据
乌拉圭数据在四类常用工具中的接入方式如下：
- ECharts：ECharts 里
registerMap('Uruguay', geojson) 注册后，map 系列直接可用，tooltip 会显示省名（Tacuarembó 等）；数据准备步骤见 站内教程。
- Web 地图：Leaflet、Mapbox、OpenLayers 等 Web 地图库直接 addLayer 即可加载，按 name 或归属链字段给 19 个省（如 Tacuarembó、Cerro Largo）做分级设色，适合乌拉圭主题的可视化大屏。
- 桌面 GIS：QGIS / ArcGIS 打开即用：乌拉圭第 1–3 级共 161 个面，可做缓冲区、叠加与分区裁剪。
- Python：Python（GeoPandas）：
gpd.read_file('level3.geojson') 直接读入，与业务 DataFrame 按 name 或归属链 merge，做乌拉圭分区域统计与制图。
乌拉圭区划数据能用来做什么
常见用法：把乌拉圭的 19 个省当作销售 / 运营分区的基础单元；国际物流与仓储选址按乌拉圭第 3 级的 141 个None 做覆盖分析；外贸与出海团队按19 个省汇总乌拉圭的订单量，做市场密度分析；行业报告以乌拉圭区划填色图呈现市场格局，落到19 个省一级；科研与教学中用乌拉圭区划作为统计聚合的空间框架。做概览选第 1–2 级，要归因到基层就取到第 3 级。做填色图的具体步骤见 填色专题图指南。
乌拉圭边界数据的版本、处理与引用
乌拉圭的边界按 2026-09 版批次维护：3 个层级、161 个面要素，文件总体积约 2 MB。
- 乌拉圭的区划通名逐级核对，共 3 级，不做同义合并。
- 几何校验：乌拉圭各级边界做环闭合检查与方向归一（RFC 7946）。
- 字段归一：name / level / country / p1–p3（乌拉圭全级统一）。
- 乌拉圭的 3 个层级各自成包，压缩后体积逐级实测。
按本站数据使用许可使用时请注明出处，推荐引用格式：GIS数据，乌拉圭（Uruguay）行政区划边界数据（2026-09 版），https://gisdata.cn/world/uy。
邻近国家 / 地区边界数据
与乌拉圭范围中心最接近的国家 / 地区依次为 阿根廷、巴拉圭、玻利维亚，这些邻国 / 邻区的区划层级常可对照着看。想对比邻近国家的区划深度，可逐页查看；完整目录在 索引页，中国数据另有 专门产品线。
购买与使用 FAQ
- 购买乌拉圭数据后如何下载？
- 下载不限次数，链接长期有效，乌拉圭第 1–3 级随时可回下。支付结束即完成交付，乌拉圭所购文件当场生成下载链接。换设备时，凭支付宝订单号在「找回订单」页即可恢复乌拉圭的下载链接。
- 哪里能下载乌拉圭行政区划边界数据？免费渠道和本站有什么区别？
- 但层级齐全度、字段口径与几何质量参差，跨年版本难以对应的情况较为常见。网上能找到乌拉圭边界的公开版本。本站把乌拉圭各级整理成统一口径（name + 归属链），几何做了有效性校验，预览图与交付文件同源。
- 乌拉圭区划调整了，数据会跟着更新吗？
- 乌拉圭如发生区划调整，后续批次会跟进更新。会。乌拉圭数据按批次整理维护（当前为 2026-09 版）。乌拉圭批次更新不向已购订单另行收费，重新下载即可。
- 这套乌拉圭数据可以商用吗？要不要授权？
- 授权为本站数据使用许可，用乌拉圭数据做商业产品中的地图展示、内部分析、报表配图都可以，注明出处即可。允许商业使用。乌拉圭的授权限制为两项：不得原样转售、不得搭建同质下载服务。
- 乌拉圭有基层区划级（第 3 级）边界吗？
- 乌拉圭第 3 级共 141 个面要素，是本套数据中最细粒度（压缩后约 1 MB）。有。该级适合精细归因场景；渲染前做抽稀体验更好。
- 乌拉圭数据的几何精度如何？
- 面要素做过闭合与环方向校验（RFC 7946），各级边界相互对齐。几何为简化后的矢量边界。用于乌拉圭的地图展示与空间统计没有问题，但不能替代官方勘界成果。
- 这套乌拉圭数据有哪几级边界？
- 3 个层级，从上到下是：第 1 级为国家级边界，1 个面要素；第 2 级为省级（一级行政区），19 个面要素；第 3 级为市级（二级行政区），141 个面要素。共 3 个独立文件，每级一包，按需选购、一次买断。
- 乌拉圭一级行政区（省）共有多少个？
- 样本包括 Tacuarembó、Cerro Largo、Durazno、Salto 等。19 个省。上面只是节选，乌拉圭的省全量名单在文件里。
- 下载的乌拉圭数据是什么格式？坐标系是 WGS84 吗？
- 乌拉圭全级统一为 WGS84 经纬度（EPSG:4326），UTF-8 编码。乌拉圭的交付文件是标准 GeoJSON（RFC 7946）文本。需要 .shp 时用 QGIS「另存为」或 ogr2ogr 转出第 1–3 级，属性与几何不丢。
- 每个面要素带哪些属性？
- 读取乌拉圭数据时，每个面要素都带同样四组属性：name（本级区划名称，如乌拉圭第 2 级的 Tacuarembó、Cerro Largo、Durazno、Salto）、level（层级序号）、country（所属国家英文名），以及 p1–p3 归属链（由近及远记录乌拉圭的上级区划名），可直接与业务数据关联匹配。