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【數(shù)據(jù)分享】2000-2021年全國(guó)1km分辨率的逐月PM2.5柵格數(shù)據(jù)

2023-06-12 15:42 作者:立方數(shù)據(jù)學(xué)院  | 我要投稿
PM2.5作為最主要的空氣質(zhì)量指標(biāo),在我們?nèi)粘Q芯恐蟹浅3S茫≈拔覀兎窒砹?000-2021年全國(guó)范圍1km分辨率的逐日的PM2.5柵格數(shù)據(jù)(可查看之前的文章獲悉詳情),數(shù)據(jù)來(lái)自于Zendo平臺(tái)!

我們發(fā)現(xiàn)在Zendo平臺(tái)上還分享有2000-2021年全國(guó)范圍的逐月的PM2.5柵格數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)格式為NetCDF (.nc),空間分辨率為1km,單位為μg/m3,坐標(biāo)系為GCS_WGS_1984。為了方便大家使用我們將數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)為柵格(.tif)。此外,全國(guó)范圍的數(shù)據(jù)非常大,不方便使用,我們將全國(guó)數(shù)據(jù)劃分為了34個(gè)省份的數(shù)據(jù)!

原始數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)馬里蘭大學(xué)韋晶博士、李占清教授團(tuán)隊(duì)研究生產(chǎn)的中國(guó)高空氣污染物(CHAP)數(shù)據(jù)集,PM2.5數(shù)據(jù)是該數(shù)據(jù)集的主要指標(biāo)之一。該數(shù)據(jù)是基于時(shí)空-極端隨機(jī)樹(shù)模型,利用模式資料填補(bǔ)了衛(wèi)星MODIS MAIAC AOD產(chǎn)品的空間缺失值,結(jié)合地基觀測(cè)、大氣再分析和排放清單等大數(shù)據(jù)生產(chǎn)得到2000年至2021年全國(guó)無(wú)縫隙地面PM2.5數(shù)據(jù)。另外,該數(shù)據(jù)持續(xù)更新,如有需要大家可持續(xù)關(guān)注!

大家在公眾號(hào)回復(fù)關(guān)鍵詞 530 可免費(fèi)獲取全國(guó)任意一個(gè)省份的2000-2021年1km分辨率的逐月PM2.5柵格數(shù)據(jù),無(wú)需轉(zhuǎn)發(fā)文章,直接獲取!如果想要全國(guó)范圍的數(shù)據(jù),請(qǐng)按照轉(zhuǎn)發(fā)要求獲取!以下為數(shù)據(jù)的詳細(xì)介紹:


01 數(shù)據(jù)預(yù)覽

該數(shù)據(jù)提供全國(guó)和各省兩種空間范圍尺度的數(shù)據(jù),對(duì)于全國(guó)數(shù)據(jù)提供原始NetCDF (.nc)和柵格(.tif)兩種格式,各省數(shù)據(jù)僅提供柵格(.tif)格式。



我們先來(lái)看一下全國(guó)范圍的數(shù)據(jù),對(duì)于柵格數(shù)據(jù)我們按照年月的日期格式進(jìn)行命名,例如:202101.tif,表示為2021年1月PM2.5柵格數(shù)據(jù);202112.tif,表示為2021年12月PM2.5柵格數(shù)據(jù)。


我們具體以2021年7月全國(guó)范圍的PM2.5數(shù)據(jù)為例來(lái)預(yù)覽一下:


2021年7月全國(guó)PM2.5

接下來(lái)我們來(lái)看一下各省范圍的數(shù)據(jù),34個(gè)省份的柵格數(shù)據(jù)的命名方式同樣是是按照年月的日期格式進(jìn)行命名。



我們具體以2021年7月湖北省和江蘇省的PM2.5數(shù)據(jù)為例來(lái)預(yù)覽一下:


2021年7月湖北省PM2.5


2021年7月江蘇省PM2.5


02 數(shù)據(jù)詳情

時(shí)間范圍

2000-2021年(逐月)

空間范圍:

全國(guó)/分省

數(shù)據(jù)格式:

NetCDF [.nc] 和.tif

空間分辨率:

1km

數(shù)據(jù)單位:

ug/m3

數(shù)據(jù)坐標(biāo):

GCS_WGS_1984

原始數(shù)據(jù)的下載網(wǎng)站:

https://zenodo.org/record/6398971

數(shù)據(jù)引用:

Jing Wei, & Zhanqing Li. (2019). ChinaHighPM2.5: Big Data Seamless 1 km Ground-level PM2.5 Dataset for China (Version 4) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6398971

相關(guān)論文引用:

  • Wei, J., Li, Z., Lyapustin, A., Sun, L., Peng, Y., Xue, W., Su, T., and Cribb, M. Reconstructing 1-km-resolution high-quality PM2.5 data records from 2000 to 2018 in China: spatiotemporal variations and policy implications. Remote Sensing of Environment, 2021, 252, 112136. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112136

  • Wei, J., Li, Z., Cribb, M., Huang, W., Xue, W., Sun, L., Guo, J., Peng, Y., Li, J., Lyapustin, A., Liu, L., Wu, H., and Song, Y. Improved 1 km resolution PM2.5 estimates across China using enhanced space-time extremely randomized trees, Atmospheric Chemistry and Physics, 2020, 20(6), 3273-3289. https://doi.org/10.5194/acp-20-3273-2020

    如有數(shù)據(jù)使用需求請(qǐng)按照官方平臺(tái)的要求進(jìn)行用,更多數(shù)據(jù)詳情可以查看官網(wǎng)獲悉!


03 數(shù)據(jù)獲取





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