本文主要是介绍【数据分享】2000-2022年全国1km分辨率的逐日PM2.5栅格数据，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！
PM2.5作为最主要的空气质量指标，在我们日常研究中非常常用！本次我们给大家带来的是2000-2022年全国范围的逐日的PM2.5栅格数据，原始数据格式为NetCDF (.nc)，空间分辨率为1km，单位为µg/m3，坐标系为WGS_1984。为了方便大家使用，我们将数据格式转为栅格格式（.tif）。
数据来源于韦晶博士、李占清教授团队发布在国家青藏高原科学数据中心网站上的中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP），PM2.5数据是该数据集的主要指标之一。该数据是利用人工智能技术，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的2000年至2022年全国无缝隙地面PM2.5数据。另外，该数据持续更新，如有需要大家可持续关注！
大家可以自己去国家青藏高原科学数据中心下载nc格式的原始数据，也可以在本公众号回复关键词 154 按照转发要求获取nc格式，以及我们转换出的tif格式两种格式的数据！以下为数据的详细介绍：
01 数据预览
该数据包括nc和tif两种格式！两种数据格式的命名规则不同：
（1）nc.格式：CHAP_PM2.5_ab_yyyymmdd_V4.nc
- CHAP：表示数据集名称
- PM2.5：表示空气污染物的指标名称
- ab：表示时间和空间分辨率，其中a表示时间分辨率（D表示为逐日数据），b表示空间分辨率（1K表示1km）
- yyyymmdd：表示数据时间，其中yyyy代表年，mm表示月，dd表示日
- V4：表示数据版本
- .nc：表示数据格式
例如：CHAP_PM2.5_D1K_20221201_V4.nc，表示为2022年12月1日的1km分辨率的逐日的PM2.5数据。
（2）.tif格式：按照年月日的日期格式（yyyymmdd.tif）命名栅格文件
例如：20210101.tif，表示为2021年1月1日的PM2.5栅格数据。
我们以2022年12月1日全国范围的PM2.5数据为例来预览一下：
02 数据详情
时间范围：
2000-2022年（逐日）
空间范围：
全国
数据格式：
NetCDF [.nc] 和.tif
空间分辨率：
1km
数据单位：
ug/m3
数据坐标：
WGS_1984
原始数据的下载网站：
数据来源于美国马里兰大学韦晶博士、李占清教授团队在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的数据，网址为：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/6168e75d-93ab-4e4a-b7ff-33152e49d0bf
数据引用：
韦晶, 李占清. (2023). 中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2022）. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.5281/zenodo.3539349.
Wei, J., Li, Z. (2023). ChinaHighPM2.5: High-resolution and High-quality Ground-level PM2.5 Dataset for China (2000-2022). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.5281/zenodo.3539349.
相关论文引用：
1、Wei, J., Li, Z., Lyapustin, A., Sun, L., Peng, Y., Xue, W., Su, T., & Cribb, M. (2021). 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, 252, 112136. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112136
2、Wei, J., Li, Z., Cribb, M., Huang, W., Xue, W., Sun, L., Guo, J., Peng, Y., Li, J., Lyapustin, A., Liu, L., Wu, H., & Song, Y. (2020). Improved 1 km resolution PM2.5 estimates across China using enhanced space-time extremely randomized trees. Atmospheric Chemistry and Physics, 20(6), 3273-3289. https://doi.org/10.5194/acp-20-3273-2020
如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用，更多数据详情可以查看官网获悉！
03 数据获取
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