【数据分享】2000-2022年全国1km分辨率的逐日PM10栅格数据

2024-03-10 00:52

本文主要是介绍【数据分享】2000-2022年全国1km分辨率的逐日PM10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!

空气质量数据是在我们日常研究中经常使用的数据!之前我们给大家分享了2000-2022年全国范围逐日的PM2.5栅格数据和2013-2022年全国范围逐日SO2栅格数据(可查看之前的文章获悉详情)。

本次我们给大家带来的是2000-2022年全国范围的逐日的PM10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),PM10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PM10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 160 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_PM10_ab_yyyymmdd_V4.nc

  • CHAP:表示数据集名称
  • PM10: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_PM10_D1K_20221201_V4.nc,表示为2022年12月1日的1km分辨率的逐日的PM10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PM10栅格数据。

我们以2022年12月1日全国范围的PM10数据为例来预览一下:

2022年12月1日全国PM10

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/30b46d2f-78ee-4f3e-88ad-690383d47df5

数据引用:

韦晶, 李占清. (2023). 中国高分辨率高质量PM10数据集(2000-2022). 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.5281/zenodo.3752465.

Wei, J., Li, Z. (2023). ChinaHighPM10: High-resolution and High-quality Ground-level PM10 Dataset for China (2000-2022). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center.

https://doi.org/10.5281/zenodo.3752465.

相关论文引用:

Wei, J., Li, Z., Xue, W., Sun, L., Fan, T., Liu, L., Su, T., & Cribb, M. (2021). The ChinaHighPM10 dataset: generation, validation, and spatiotemporal variations from 2015 to 2019 across China. Environment International, 146, 106290.

https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.106290

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

这篇关于【数据分享】2000-2022年全国1km分辨率的逐日PM10栅格数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/792492

相关文章

使用MongoDB进行数据存储的操作流程

《使用MongoDB进行数据存储的操作流程》在现代应用开发中,数据存储是一个至关重要的部分,随着数据量的增大和复杂性的增加,传统的关系型数据库有时难以应对高并发和大数据量的处理需求,MongoDB作为... 目录什么是MongoDB?MongoDB的优势使用MongoDB进行数据存储1. 安装MongoDB

Golang操作DuckDB实战案例分享

《Golang操作DuckDB实战案例分享》DuckDB是一个嵌入式SQL数据库引擎,它与众所周知的SQLite非常相似,但它是为olap风格的工作负载设计的,DuckDB支持各种数据类型和SQL特性... 目录DuckDB的主要优点环境准备初始化表和数据查询单行或多行错误处理和事务完整代码最后总结Duck

Python MySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据

《PythonMySQL如何通过Binlog获取变更记录恢复数据》本文介绍了如何使用Python和pymysqlreplication库通过MySQL的二进制日志(Binlog)获取数据库的变更记录... 目录python mysql通过Binlog获取变更记录恢复数据1.安装pymysqlreplicat

Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法

《Linux使用dd命令来复制和转换数据的操作方法》Linux中的dd命令是一个功能强大的数据复制和转换实用程序,它以较低级别运行,通常用于创建可启动的USB驱动器、克隆磁盘和生成随机数据等任务,本文... 目录简介功能和能力语法常用选项示例用法基础用法创建可启动www.chinasem.cn的 USB 驱动

Oracle数据库使用 listagg去重删除重复数据的方法汇总

《Oracle数据库使用listagg去重删除重复数据的方法汇总》文章介绍了在Oracle数据库中使用LISTAGG和XMLAGG函数进行字符串聚合并去重的方法,包括去重聚合、使用XML解析和CLO... 目录案例表第一种:使用wm_concat() + distinct去重聚合第二种:使用listagg,

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python实现数据清洗的18种方法

《Python实现数据清洗的18种方法》本文主要介绍了Python实现数据清洗的18种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录1. 去除字符串两边空格2. 转换数据类型3. 大小写转换4. 移除列表中的重复元素5. 快速统

Python数据处理之导入导出Excel数据方式

《Python数据处理之导入导出Excel数据方式》Python是Excel数据处理的绝佳工具,通过Pandas和Openpyxl等库可以实现数据的导入、导出和自动化处理,从基础的数据读取和清洗到复杂... 目录python导入导出Excel数据开启数据之旅:为什么Python是Excel数据处理的最佳拍档

将Python应用部署到生产环境的小技巧分享

《将Python应用部署到生产环境的小技巧分享》文章主要讲述了在将Python应用程序部署到生产环境之前,需要进行的准备工作和最佳实践,包括心态调整、代码审查、测试覆盖率提升、配置文件优化、日志记录完... 目录部署前夜:从开发到生产的心理准备与检查清单环境搭建:打造稳固的应用运行平台自动化流水线:让部署像

在Pandas中进行数据重命名的方法示例

《在Pandas中进行数据重命名的方法示例》Pandas作为Python中最流行的数据处理库,提供了强大的数据操作功能,其中数据重命名是常见且基础的操作之一,本文将通过简洁明了的讲解和丰富的代码示例,... 目录一、引言二、Pandas rename方法简介三、列名重命名3.1 使用字典进行列名重命名3.编