【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)

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!之前我们分享了2000-2021年全国范围1km分辨率的逐日的PM2.5栅格数据(可查看之前的文章获悉详情),数据来自于Zendo平台!

我们发现在Zendo平台上还分享有2000-2021年全国范围的逐月的PM2.5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GCS_WGS_1984。为了方便大家使用我们将数据格式转为栅格(.tif)。此外,全国范围的数据非常大,不方便使用,我们将全国数据划分为了34个省份的数据!

原始数据来源于美国马里兰大学韦晶博士、李占清教授团队研究生产的中国高空气污染物(CHAP)数据集,PM2.5数据是该数据集的主要指标之一。该数据是基于时空-极端随机树模型,利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2000年至2021年全国无缝隙地面PM2.5数据。另外,该数据持续更新,如有需要大家可持续关注!

以下为数据的详细介绍:

01 数据预览

该数据提供全国和各省两种空间范围尺度的数据,对于全国数据提供原始NetCDF (.nc)和栅格(.tif)两种格式,各省数据仅提供栅格(.tif)格式。

我们先来看一下全国范围的数据,对于栅格数据我们按照年月的日期格式进行命名,例如:202101.tif,表示为2021年1月的PM2.5栅格数据;202112.tif,表示为2021年12月的PM2.5栅格数据。

【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)_第1张图片

我们具体以2021年7月全国范围的PM2.5数据为例来预览一下:

【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)_第2张图片 2021年7月全国PM2.5

接下来我们来看一下各省范围的数据,34个省份的栅格数据的命名方式同样是是按照年月的日期格式进行命名。

【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)_第3张图片

我们具体以2021年7月湖北省和江苏省的PM2.5数据为例来预览一下:

【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)_第4张图片 2021年7月湖北省PM2.5

【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)_第5张图片 2021年7月江苏省PM2.5

02 数据详情

时间范围

2000-2021年(逐月)

空间范围:

全国/分省

数据格式:

NetCDF [.nc] 和.tif

空间分辨率:

1km

数据单位:

ug/m3

数据坐标:

GCS_WGS_1984

原始数据的下载网站:

https://zenodo.org/record/6398971

数据引用:

Jing Wei, & Zhanqing Li. (2019). ChinaHighPM2.5: Big Data Seamless 1 km Ground-level PM2.5 Dataset for China (Version 4) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6398971

相关论文引用:

  1. Wei, J., Li, Z., Lyapustin, A., Sun, L., Peng, Y., Xue, W., Su, T., and Cribb, M. Reconstructing 1-km-resolution high-quality PM2.5 data records from 2000 to 2018 in China: spatiotemporal variations and policy implications. Remote Sensing of Environment, 2021, 252, 112136. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112136

  2. Wei, J., Li, Z., Cribb, M., Huang, W., Xue, W., Sun, L., Guo, J., Peng, Y., Li, J., Lyapustin, A., Liu, L., Wu, H., and Song, Y. Improved 1 km resolution PM2.5 estimates across China using enhanced space-time extremely randomized trees, Atmospheric Chemistry and Physics, 2020, 20(6), 3273-3289. https://doi.org/10.5194/acp-20-3273-2020

    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!

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