【数据分享】2000-2022年全国1km分辨率的逐年PM10栅格数据(免费获取)

本文主要是介绍【数据分享】2000-2022年全国1km分辨率的逐年PM10栅格数据(免费获取),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年全国范围逐年的PM2.5栅格数据、2013-2022年全国范围逐年SO2栅格数据和2013-2022年全国范围逐年CO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年全国范围的逐年的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 165 免费获取nc格式,以及我们转换出的tif格式两种格式的数据。无需转发文章,无套路获取!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_yyyy_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(Y表示为逐年数据),b表示空间分辨率(1K表示1km)
  • yyyy:表示数据时间,其中yyyy代表年
  • V4.nc:表示数据版本和数据格式

例如:CHAP_PM10_Y1K_2022_V2.nc,表示为2022年的1km分辨率的逐年的PM10数据。

(2).tif格式:按照年月日的日期格式(yyyy.tif)命名栅格文件

例如:2021.tif,表示为2021年的PM10栅格数据。

我们具体以2022年全国范围的PM10数据为例来预览一下:

2022年全国PM10

02 数据详情

时间范围

2013-2022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分辨率的逐年PM10栅格数据(免费获取)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/800932

相关文章

分辨率三兄弟LPI、DPI 和 PPI有什么区别? 搞清分辨率的那些事儿

《分辨率三兄弟LPI、DPI和PPI有什么区别?搞清分辨率的那些事儿》分辨率这个东西,真的是让人又爱又恨,为了搞清楚它,我可是翻阅了不少资料,最后发现“小7的背包”的解释最让我茅塞顿开,于是,我... 在谈到分辨率时,我们经常会遇到三个相似的缩写:PPI、DPI 和 LPI。虽然它们看起来差不多,但实际应用

Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南

《Java利用JSONPath操作JSON数据的技术指南》JSONPath是一种强大的工具,用于查询和操作JSON数据,类似于SQL的语法,它为处理复杂的JSON数据结构提供了简单且高效... 目录1、简述2、什么是 jsONPath?3、Java 示例3.1 基本查询3.2 过滤查询3.3 递归搜索3.4

MySQL大表数据的分区与分库分表的实现

《MySQL大表数据的分区与分库分表的实现》数据库的分区和分库分表是两种常用的技术方案,本文主要介绍了MySQL大表数据的分区与分库分表的实现,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... 目录1. mysql大表数据的分区1.1 什么是分区?1.2 分区的类型1.3 分区的优点1.4 分

Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现

《Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现》在MySQL中删除一个大表中的数据时,需要特别注意操作的性能和对系统的影响,本文主要介绍了Mysql删除几亿条数据表中的部分数据的方法实现,具有一定... 目录1、需求2、方案1. 使用 DELETE 语句分批删除2. 使用 INPLACE ALTER T

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Redis 中的热点键和数据倾斜示例详解

《Redis中的热点键和数据倾斜示例详解》热点键是指在Redis中被频繁访问的特定键,这些键由于其高访问频率,可能导致Redis服务器的性能问题,尤其是在高并发场景下,本文给大家介绍Redis中的热... 目录Redis 中的热点键和数据倾斜热点键(Hot Key)定义特点应对策略示例数据倾斜(Data S

使用Python实现获取网页指定内容

《使用Python实现获取网页指定内容》在当今互联网时代,网页数据抓取是一项非常重要的技能,本文将带你从零开始学习如何使用Python获取网页中的指定内容,希望对大家有所帮助... 目录引言1. 网页抓取的基本概念2. python中的网页抓取库3. 安装必要的库4. 发送HTTP请求并获取网页内容5. 解

Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩

《Python实现将MySQL中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python将MySQL数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到... python将mysql数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录,并压缩为zip文件到另一个

C++常见容器获取头元素的方法大全

《C++常见容器获取头元素的方法大全》在C++编程中,容器是存储和管理数据集合的重要工具,不同的容器提供了不同的接口来访问和操作其中的元素,获取容器的头元素(即第一个元素)是常见的操作之一,本文将详细... 目录一、std::vector二、std::list三、std::deque四、std::forwa

SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密

《SpringBoot整合jasypt实现重要数据加密》Jasypt是一个专注于简化Java加密操作的开源工具,:本文主要介绍详细介绍了如何使用jasypt实现重要数据加密,感兴趣的小伙伴可... 目录jasypt简介 jasypt的优点SpringBoot使用jasypt创建mapper接口配置文件加密