CnOpenData 中国省市县碳排放量栅格数据-区县级

时间区间

1970-2023


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中国省市县碳排放量栅格数据-区县级
省级名称
省级行政区划代码
地市级名称
地市级行政区划代码
区县名称
区县行政区划代码
年份
CO2排放量(单位:吨)

样本数据

中国碳排放量栅格数据-区县级

省级名称省级行政区划代码地市级名称地市级行政区划代码区县名称区县行政区划代码年份CO2排放量(单位:吨)
安徽省340000安庆市340800大观区3408031970124543.0858
安徽省340000安庆市340800怀宁县3408221970293171.7141
安徽省340000安庆市340800潜山市3408821970171412.4131
安徽省340000安庆市340800宿松县3408261970184497.0873
安徽省340000安庆市340800太湖县3408251970153829.4417
安徽省340000安庆市340800桐城市3408811970166450.9951
安徽省340000安庆市340800望江县3408271970113109.7082
安徽省340000安庆市340800宜秀区3408111970267366.0645
安徽省340000安庆市340800迎江区340802197097720.13447
安徽省340000安庆市340800岳西县340828197093032.90606
安徽省340000蚌埠市340300蚌山区3403031970199985.208
安徽省340000蚌埠市340300固镇县3403231970231953.3342
安徽省340000蚌埠市340300怀远县3403211970341004.6039
安徽省340000蚌埠市340300淮上区3403111970442455.6242
安徽省340000蚌埠市340300龙子湖区3403021970171475.2619
安徽省340000蚌埠市340300五河县3403221970206417.8094
安徽省340000蚌埠市340300禹会区3403041970278864.6758
安徽省340000亳州市341600利辛县3416231970331451.1037
安徽省340000亳州市341600蒙城县3416221970297872.5501
安徽省340000亳州市341600谯城区3416021970532050.6823
安徽省340000亳州市341600涡阳县3416211970346412.9445
安徽省340000池州市341700东至县3417211970173899.9367
安徽省340000池州市341700贵池区3417021970337651.4647
安徽省340000池州市341700青阳县341723197064888.31033
安徽省340000池州市341700石台县341722197028064.28273
安徽省340000滁州市341100定远县3411251970398784.2113
安徽省340000滁州市341100凤阳县3411261970249509.8045
安徽省340000滁州市341100来安县3411221970206177.1905
安徽省340000滁州市341100琅琊区341102197084067.68796
安徽省340000滁州市341100明光市3411821970300000.7
安徽省340000滁州市341100南谯区3411031970241048.9184
安徽省340000滁州市341100全椒县3411241970197855.4439
安徽省340000滁州市341100天长市3411811970252823.4349
安徽省340000阜阳市341200阜南县3412251970360456.8538
安徽省340000阜阳市341200界首市3412821970154529.4735
安徽省340000阜阳市341200临泉县3412211970465447.9622
安徽省340000阜阳市341200太和县3412221970398251.1974
安徽省340000阜阳市341200颍东区3412031970226374.4402
安徽省340000阜阳市341200颍泉区3412041970267975.2821
安徽省340000阜阳市341200颍上县3412261970399068.2933

数据更新频率

年度更新

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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