中国高分辨率高质量PM2.5数据集2000-2021

2023-10-17 13:30

本文主要是介绍中国高分辨率高质量PM2.5数据集2000-2021,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2021,年度)利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至2021年全国无缝隙地面PM10数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.9,均方根误差RMSE为21.12 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1km,单位为µg/m3。

前言 – 人工智能教程

PM2.5是指大气颗粒物(Particulate Matter)中直径小于等于2.5微米的颗粒物,也被称为细颗粒物。它们被认为是空气污染中最危险的组分之一,因为它们能够深入人体呼吸系统,并对健康造成危害。PM2.5的主要来源包括工厂排放、交通运输、野火和烟草燃烧等。

PM2.5颗粒物能够进入人体呼吸道,引发许多健康问题,包括:

1.呼吸道疾病:高浓度的PM2.5会刺激呼吸道黏膜,导致哮喘、支气管炎和肺炎等呼吸道疾病。

2.心血管疾病:PM2.5与心血管疾病之间存在强烈关联,长期接触PM2.5会增加心脏病、中风和心血管疾病的风险。

3.神经系统疾病:研究表明,高浓度的PM2.5可能会引起神经系统疾病,如失眠和头痛等。

为了减少PM2.5的污染,应采取以下措施:

1. 减少机动车使用,提倡公共交通工具、步行和骑行等低碳出行方式。

2. 控制工厂和机械设备的排放,采用更加环保的生产方式和技术。

3. 减少燃煤和燃油的使用,采用可再生能源和清洁能源。

4. 在个人生活中减少烟草的使用。

总之,减少PM2.5的污染是保护人类健康的重要措施,需要个体、社会和政府的共同努力。

PM空气污染指数是指大气环境中PM2.5和PM10的浓度值,其等级划分如下:

1. 优:PM2.5浓度≤35μg/m³,PM10浓度≤50μg/m³;
2. 良:PM2.5浓度>35μg/m³且≤75μg/m³,PM10浓度>50μg/m³且≤150μg/m³;
3. 轻度污染:PM2.5浓度>75μg/m³且≤115μg/m³,PM10浓度>150μg/m³且≤250μg/m³;
4. 中度污染:PM2.5浓度>115μg/m³且≤150μg/m³,PM10浓度>250μg/m³且≤350μg/m³;
5. 重度污染:PM2.5浓度>150μg/m³且≤250μg/m³,PM10浓度>350μg/m³且≤420μg/m³;
6. 严重污染:PM2.5浓度>250μg/m³,PM10浓度>420μg/m³。

其中,PM2.5的浓度值对人体危害更大,因此其划分标准更加严格。总体来说,空气污染指数越高,空气质量越差,对人体健康影响越大。

数据集ID: 

数据集ID: 

CHAP/PM25_YEAR_1KM_V4

时间范围: 2000年-2021年

范围: 中国

来源: 国家青藏高原科学数据中心

复制代码段: 

var images = pie.ImageCollection("CHAP/PM25_YEAR_1KM_V4")

名称类型分辨率(m)描述信息
B1Float1000PM10

 属性

date

string

影像日期

 代码:

//日数据
//var images = pie.ImageCollection("CHAP/PM25_DAY_1KM_V4")
//月数据
//var images = pie.ImageCollection("CHAP/PM25_MONTH_1KM_V4")
//年数据
var img = pie.ImageCollection("CHAP/PM25_YEAR_1KM_V4").filterDate("2020-01-01", "2021-01-01").select("B1").mean();
print(img);
//设定颜色预览组合
visParams = {palette: ["feb24c", "fed976", "238b45", "41ab5d", "74c476", "a1d99b", "addd8e", "d9f0a3", "f7fcb9","a6bddb", "74a9cf", "3690c0", "0570b0", "045a8d", "023858", "ff0000", "ff8484", "ffb8b7","fee391", "fec44f", "fe9929", "ec7014", "cc4c02", "993404", "662506", "0000ff"]};
//定位地图中心
Map.centerObject(img, 3);
//加载影像
Map.addLayer(img, visParams, "img");

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