中国省市气候风险指数及极端天气数据(Excel/免费数据)

 数据简介

      今天我们分享的是来源于一篇2024.05更新的论文极端天气数据,该数据为全球的数据,我们从中获取了我国省市的数据,都免费分享给大家,感兴趣的朋友也可以去原文阅读一下。

      极端气候事件变得越来越频繁,并对国际社会产生了严重影响。因此,与气候变化相关的风险越来越受到关注,并被视为风险因素的新来源。为了了解这种新风险的社会经济影响,系统地衡量世界各地的风险对于研究人员和政策制定者来说至关重要。该文基于气象站的日常观测,构建了气候物理风险指数 (CPRI) 数据集,其中特别关注四种极端气候事件:极端低温 (LTD)、极端高温 (HTD)、极端降雨 (ERD) 和极端干旱 (EDD)。

数据详情

数据来源:原始数据来源于NOAA(美国国家海洋和大气管理局)

数据频度:1993-2023

数据频度:年度

数据范围:中国省市区域(31个省、229个城市)

数据格式:Excel

数据概览

1.指标展示及解释:

图片

省级数据展示:

图片

地级市数据展示:

图片

2.数据描述  

      每组CPRI数据包含四个分项指数和一个总指数,涵盖1993年至2023年期间。LTD(极端低温日数)、HTD(极端高温日数)、ERD(极端降雨日数)、EDD(极端干旱日数)是四个子指数,分别代表一个国家/地区一年中极端低温日数、极端高温日数、极端降雨日数和极端干旱日数。这些指数使用下面解释的方法标准化,然后用于构建一般CPRI,它是指一个国家/地区的气候物理风险的总体程度。

参考文献

Kun Guo, Qiang Ji, Dayong Zhang,A dataset to measure global climate physical risk,Data in Brief,Volume 54,2024,110502,ISSN 2352-3409,https://doi.org/10.1016/j.dib.2024.110502.

获取方式

关注后,后台发送数据编号D064

气候风险指数是基于历史气候资料和未来气候预测结果,通过判断极端天气气候事件致灾阈值、结合社会经济数据及实际灾害损失分析,采用科学的方法对单一或综合气候灾害风险进行的定量化评价。 一、中国省市气候风险数据的介绍 中国省市气候风险数据主要包括极端低温、极端高温、极端降雨及极端干旱日数的相关数据,可为研究者进行气候风险评估、应对气候变化策略的制定及区域发展提供数据支持。 数据年份:1993-2023年 数据样本:31个省份,共962个省级样本;227个地级市,共6950个地级市样本 二、数据指标 指标 定义 数据类型 LTD(极端低温日数) 一年内气温低于某一极限值的天数 数值 HTD(极端高温日数) 一年内气温高于某一极限值的天数 数值 ERD(极端降雨日数) 一年内降雨量超过某一极限值的天数 数值 EDD(极端干旱日数) 一年内降水量低于某一阈值的天数 数值 三、测算方式 该气候风险指数的测算过程主要包括以下几个步骤: 1. 对于缺失数据较多的样本进行剔除。 2. 计算1973年1月1日至1992年12月31日间各项指标的历史分布。 3. 计算1993至2023年间每个站点的极端天气事件类型。 4. 计算区域层面上的年度极端天气天数。 5. 综合各项指标计算最终的气候风险指数(CPRI)。 四、数据来源 该分享数据来自中国气候变化蓝皮书,原始气象数据来自NOAA(美国国家海洋和大气管理局) 五、数据概览 下图展示了中国气候风险指数的概览,包含了各省市在1993至2023年间的极端气候事件数据。通过这些数据,可以深入了解不同区域面临的气候风险程度,并为地方政府和相关机构制定应对策略提供参考。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值