• 2000-2021年全國1km分辨率的逐日PM2.5柵格數(shù)據(jù)
  
• 2000-2021年全國1km分辨率的逐月PM2.5柵格數(shù)據(jù)
• 2000-2021年全國1km分辨率的逐年P(guān)M2.5柵格數(shù)據(jù)
• 2000-2021年全國1km分辨率的逐日PM10柵格數(shù)據(jù)
• 2000-2021年全國1km分辨率的逐月PM10柵格數(shù)據(jù)
• 2000-2021年全國1km分辨率的逐年P(guān)M10柵格數(shù)據(jù)

我們發(fā)現(xiàn)在Zendo平臺上還分享有2013-2020年全國范圍的逐月的SO2柵格數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為GeoTIFF，空間分辨率為10km，單位為μg/m3，坐標(biāo)系為GCS_WGS_1984。我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了下載，此外，全國范圍的數(shù)據(jù)非常大，不方便使用，我們將全國數(shù)據(jù)劃分為了34個(gè)省份的數(shù)據(jù)！

該數(shù)據(jù)來源于美國馬里蘭大學(xué)韋晶博士、李占清教授團(tuán)隊(duì)研究生產(chǎn)的中國高空氣污染物（CHAP）數(shù)據(jù)集，SO2數(shù)據(jù)是該數(shù)據(jù)集的主要指標(biāo)之一。該數(shù)據(jù)集利用人工智能技術(shù)，考慮了空氣污染的時(shí)空異質(zhì)特性，從大數(shù)據(jù)（如地基觀測、衛(wèi)星遙感產(chǎn)品、大氣再分析和模式模擬資料等）中生產(chǎn)得到2013年至2020年全國無縫隙地面SO2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！

大家在公眾號回復(fù)關(guān)鍵詞 717 可免費(fèi)獲取該數(shù)據(jù)，包括2013-2020年全國范圍的逐月SO2柵格和全國所有省份的省界范圍的逐月SO2柵格！無需轉(zhuǎn)發(fā)文章，直接獲?。?/strong>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)提供全國和各省兩種空間范圍尺度的數(shù)據(jù)。

我們先來看一下全國范圍的數(shù)據(jù)，對于2013-2020年逐月的SO2柵格數(shù)據(jù)，按照"CHAP_SO2_M10K_年月_V1.tif"格式對逐月柵格文件進(jìn)行命名，例如：CHAP_SO2_M10K_202001_V1.tif，表示為2020年1月10km分辨率的SO2柵格數(shù)據(jù)；CHAP_SO2_M10K_202012_V1.tif，表示為2020年12月10km分辨率的SO2柵格數(shù)據(jù)。

我們具體以2013年1月全國范圍的SO2數(shù)據(jù)為例來預(yù)覽一下：

2013年1月全國SO2

接下來我們來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以年份進(jìn)行命名。

我們具體以2013年1月的四川省和湖北省的SO2數(shù)據(jù)為例來預(yù)覽一下：

2013年1月四川省SO2

2013年1月湖北省SO2

02 數(shù)據(jù)詳情

原始數(shù)據(jù)的下載網(wǎng)站：

https://zenodo.org/record/7574171

數(shù)據(jù)處理說明：

從官網(wǎng)中下載的原始柵格數(shù)據(jù)的空間范圍是框住全國范圍的矩形，用-999表示空缺值，我們將空缺值去除，僅保留國界范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，得到全國范圍SO2柵格數(shù)據(jù)，在該數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上按照全國省份行政邊界裁剪出34個(gè)省份的SO2柵格數(shù)據(jù)。

時(shí)間范圍：

2013-2020年（逐月）

空間范圍：

全國范圍

數(shù)據(jù)格式：

GeoTIFF

空間分辨率：

10km

數(shù)據(jù)單位：

ug/m3

數(shù)據(jù)坐標(biāo)：

GCS_WGS_1984

數(shù)據(jù)引用：

Jing Wei, & Zhanqing Li. (2021). ChinaHighSO2: Big Data Seamless 10 km Ground-level SO2 Dataset for China [Data set]. In Atmospheric Chemistry and Physics (Version 1, Vol. 23, Number 2, pp. 1511–1532). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7574171

相關(guān)論文引用：

Wei, J., Li, Z., Wang, J., Li, C., Gupta, P., and Cribb, M. Ground-level gaseous pollutants (NO2, SO2, and CO) in China: daily seamless mapping and spatiotemporal variations. Atmospheric Chemistry and Physics, 2023, 23, 1511–1532. https://doi.org/10.5194/acp-23-1511-2023

如有數(shù)據(jù)使用需求請按照官方平臺的要求進(jìn)行引用，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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