1998-2022年全球PM2.5数据集（附python）

最新推荐文章于 2025-04-17 17:02:42 发布
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文章标签： arcgis python
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Aaron van Donkelaar, Melanie S. Hammer, Liam Bindle, Michael Brauer, Jeffery R. Brook, Michael J. Garay, N. Christina Hsu, Olga V. Kalashnikova, Ralph A. Kahn, Colin Lee, Robert C. Levy, Alexei Lyapustin, Andrew M. Sayer and Randall V. Martin (2021). Monthly Global Estimates of Fine Particulate Matter and Their Uncertainty Environmental Science & Technology, 2021, doi:10.1021/acs.est.1c05309.

1. 数据说明

卫星反演PM2.5数据基于卫星气溶胶光学厚度(AOD)、化学传输模型(GEOS-Chem)及地面观测数据，结合统计方法校正，生成全球及区域高分辨率PM2.5浓度估算（0.01°×0.01°）。数据集包括1998-2022年的年均和月均数据，并提供不同版本适用于特定区域。

2. 数据链接

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    https://wustl.app.box.com/v/ACAG-V5GL04
    最低0.47元/天 解锁文章
    数据分享｜1998-2020年高精度PM2.5栅格数据（全国）
    J_Giser的博客
    02-22 1639
    。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！数据坐标：wgs1984。：1998-2020年。
    PM2.5遥感监测系统
    05-21 2674
    功能说明 　　基于MODIS原始观测信号实现近地表大气颗粒物浓度遥感监测，可避免传统AOT-PM2.5关系模型中AOT反演过程中的误差传播。目前，已实现遥感反演大气颗粒物浓度多种空间分辨率产品(10KM、1KM、500m、250m)的算法，其中，PM2.5浓度1KM遥感反演系统已在江苏省环境监测总站业务化运行。 　　技术指标 　　1.算法设计 　　为满足环保部门业务化运行的需求，PM2.5
    2000-2024年34个地级市PM2.5年均浓度数据集
    最新发布
    xiaozhuzhu1995的博客
    04-17 455
    然而我国大部分城市对于PM2.5的监测始于2013年之后，且部分城市数据有缺失。因此，我们融合了圣路易斯华盛顿大学运用地理加权回归(GWR)校准的全球地面观测PM2.5浓度栅格数据以及中国空气质量监测站点数据，在ArcGIS软件中使用分区统计工具，计算得到2000-2024年中国342个地级以上行政单元（地级市、州、盟、地区）的年均PM2.5浓度数据集。该数据集可为中国大气污染治理、城市环境规制等研究提供数据支持，也可以为地方政府环保政绩考核提供参考。方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介。
    全球PM2.5浓度年均值的栅格数据,50KM X 50KM,源自NASA
    01-12
    全球PM2.5浓度年均值的栅格数据,50KM X 50KM,源自NASA
    【数据分享】2000-2021年全国1km分辨率的逐月PM2.5栅格数据（免费获取）
    weixin_63042008的博客
    06-12 947
    2000-2021年全国1km分辨率的逐月PM2.5栅格数据!
    【数据分享】2000-2021年全国1km分辨率的逐日PM2.5栅格数据
    weixin_63042008的博客
    06-12 894
    【数据分享】2000-2021年全国1km分辨率的逐日PM2.5栅格数据
    PM2.5面板数据和柵格数据（区）.zip
    03-30
    PM2.5面板数据和柵格数据（区）.zip
    （三）2016-2022年全球PM2.5数据集（附python处理数据代码）-因数据量大无法一次性全部上传
    12-10
    2016-2022年的全球PM2.5数据集提供了覆盖全球范围内细颗粒物（PM2.5）浓度的时间序列数据。该数据集是基于卫星遥感观测、地面监测站数据以及化学输送模型模拟结果生成的，通常以网格化的格式（如 NetCDF、HDF、TIF ...
    （一）1998-2007年全球PM2.5数据集（附python处理数据代码）-因数据量大无法一次性全部上传
    12-10
    1998-2007年的全球PM2.5数据集提供了覆盖全球范围内细颗粒物（PM2.5）浓度的时间序列数据。该数据集是基于卫星遥感观测、地面监测站数据以及化学输送模型模拟结果生成的，通常以网格化的格式（如 NetCDF、HDF、TIF ...
    （二）2008-2015年全球PM2.5数据集（附python处理数据代码）-因数据量大无法一次性全部上传
    12-10
    2008-2015年的全球PM2.5数据集提供了覆盖全球范围内细颗粒物（PM2.5）浓度的时间序列数据。该数据集是基于卫星遥感观测、地面监测站数据以及化学输送模型模拟结果生成的，通常以网格化的格式（如 NetCDF、HDF、TIF ...
    2013-2022年全国PM2.5数据集：商洛地区分析报告
    获取商洛市的PM2.5数据集对于研究者、公共卫生专家、环境政策制定者以及关心空气质量的社会公众来说，都是一个极其宝贵的资源。它可以用于分析商洛市PM2.5的年际、季节性变化特征，探究污染源及影响因素，以及评估...
    PM2.5面板数据和柵格数据（省）.zip
    03-30
    PM2.5面板数据和柵格数据（省）.zip
    使用MODIS和MISR气溶胶光学深度的全球年平均PM2.5网格对肺癌死亡率和PM2.5进行地理分析
    06-04
    暴露于空气动力学直径小于2.5μm（PM2.5）的颗粒物可能会增加患肺癌的风险。 卫星的重复性和大范围覆盖可能使大气遥感能够提供一个独特的机会来监测空气质量，并帮助填补阻碍研究空气污染和保护公众健康的空气污染数据空白。 这项地理研究探讨了美国本土PM2.5与肺癌死亡率之间是否存在关联。 从美国CDC WONDER在线数据库中提取了2001年至2010年期间各县的肺癌（ICD-10代码C34-C34）死亡计数和高危人群。 来自MODIS和MISR气溶胶光学深度数据集的2001-2010年全球年度平均PM2.5网格用于计算10年平均PM2.5污染。 探索性空间数据分析，空间回归（空间滞后和空间误差模型）以及空间扩展的贝叶斯蒙特卡洛马尔可夫链模拟发现，肺癌死亡率与PM2.5之间存在显着的正相关。 该协会将证明有必要对PM2.5污染对肺癌的不良影响的生物学机制进行进一步的毒理学研究。 来自MODIS和MISR气溶胶光学深度数据集的全球年均PM2.5网格提供了PM2.5浓度的连续表面，是进行环境健康研究的有用数据源。
    中国城市PM2.5
    12-18
    中国342座地级市PM2.5数据（整理版）；具体用途请自己查阅文献
    全国各城市pm2.5数值
    09-13
    2015年全国各城市pm2.5数值。数据精度具体到小时，数据格式csv
    PM2.5 数据集 包含上海、成都、广州、北京、沈阳五地的PM2.5观测，csv文件
    11-24
    这是一份关于五个城市的PM2.5监测数据文件，以CSV格式存储。数据涵盖了广州、北京、沈阳等地的空气质量情况，旨在帮助研究人员和数据分析人员更好地理解城市空气污染状况。 使用人群 适合对环境科学、大气污染研究感兴趣的科研工作者、学生及环保组织成员使用。 数据内容 包含五个主要城市的PM2.5浓度数据 时间跨度较长，覆盖多年数据 CSV格式方便导入各种数据分析软件进行进一步处理和分析
    省级、地级市、县级层面空气污染程度、PM2.5，整理好的面板数据，excel或stata版本
    2401_84230935的博客
    05-13 640
    1年行政区划数据）裁剪汇总即可得到（1998～2021年）中国各省的年均PM。市（使用2021年行政区划数据）裁剪汇总即可得到（1999～2021年）中国。国范围的栅格数据数据分区县（使用2021年行政区划数据）裁剪汇总即可得到（1。IS将NC的图层信息提取出来，然后使用分区统计，将其与行政区划匹配。对中国范围的栅格数据数据分省份（使用202。998～2021年）中国各区县的年均PM。2.5浓度分布（单位：微克/立方米）2.5，整理好的面板数据，e。mean（年度观测平均值）mean（年度观测平均值）
    各省、市、县（区）PM2.5浓度数据（1980-2022年）
    xiaozhuzhu1995的博客
    11-28 1329
    四、数据说明：原始数据是 netCDF 格式的，分辨率为 0.625˚x0.5˚，可以使用双线性插值把数据插值成 0.01˚x0.01˚，包含全国的栅格数据。一、数据来源：由 NASA 的 M2TMNXAER_5.12.4 数据处理得到（卫星反演数据）二、数据范围：全国、各省、区县、城市的月度数据。三、数据类型：excel数据、tif格式数据。
    基于数据驱动的大气PM2.5遥感定量反演(二)
    qq_62772099的博客
    09-22 832
    它的基本思路如图 1 所示，现在假 设我们有一个训练集，它有 N 个训练样本，每个样本有 M 个特征，那么首先对 它进行有放回的抽样，得到若干个子集，再从训练样本中随机选择 m 个特征进 行树的构建，每个学习器产生一个预测值，最后的结果由投票或者平均产生。X 对应 AOD,Y 对应 PM2.5,都是样本数*1 的矩阵 本次实习已经提供匹配好的数据对，直接使用使用 geotiffread（）函数读取 AOD 数据，使用 xlsread（）函数读取 PM2.5 数据。缺省值为-9999），包含地理信息。
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