长三角1km高分辨率高质量逐年PM5数据集2000-2021年.docx

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1、长三角Ikrn高分辨率高质量逐年PM2.5数据集（2000-2021年）（李杨南京师范大学地理科学学院南京市文苑路1号2100232022-4-22）项目内容1数据集名称长三角Ikm高分辨率高质量逐年PM2.5数据集（2000-2021年）2数据集内容说明2.1数据集内容一般描述a.数据内容（数据文件/表名称，包含的观测指标内容）该数据为长三角Ikm高分辨率高质量逐年PM2.5数据集，时间为20002021年。数据集空间范围覆盖整个长三角，内容包括长三角2000年以来逐年无缝1公里近地表PM2.5数据，以tif格式进行存储。b.建设目的为了方便相关人员对长三角的空气质量情况做了解与分析，可用于

2、环境科学、地理学、气象学等其他方面的研究。C.服务对象面向科研，主要面向地理学、环境学等研究方向的研究人员及部门。d.数据的时间范围该数据时间为2000-2021年e.数据的空间范围、投影方式空间范围：长三角投影方式：GCS_WGS_1984f.数据的学科范围大气科学g.数据的量数据量为67.3MBh.数据类型（文献、属性、矢量、栅格、文本等）栅格数据i.数据更新的频度不定期更新j.缩略图（可选。反应数据集内容或观测过程、场景等的示意图）长三角Ikm高分辨率高质量逐年PM2.5数据集（2021年）k.其它需要说明的内容2.2字段（要素）名称解释a.名称解释空气污染：又称为大气污染，按照国际标准

3、化组织（ISO）的定义，空气污染通常是指：由于人类活动或自然过程引起某些物质进入大气中，呈现出足够的浓度，达到足够的时间，并因此危害了人类的舒适、健康和福利或环境的现象。PM2.5:即细颗粒物，指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。细颗粒物的化学成分主要包括有机碳（0C）,元素碳（EC）、硝酸盐、硫酸盐、镁盐、钠盐（Na+）等。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（例如，重金属、微生物等），且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。b.量纲（度量单位）PM2.5:gm3C.数据精度（数字图像的解析度

4、/比例尺）1km3数据源描述a.如果是来自文献、资料等，将数据源列表b.如果来自相关课题，要列出课题负责人、单位、资助者C.如果是镜像、购买、交换、下载数据，要说明出处ChinaHighPM2.5属于中国高分辨率高质量近地表空气污染物（CHAP）数据集中地面细颗粒物PM2.5数据集。d.如果是试验、观测、调查数据，要说明相关的仪器、设备、方法、过程的基本信息e.如果是统计数据要说明数据发布的部门f.其他数据要说明数据产生基本情况4数据加工方法a.如果是属性数据、文本数据要写明数字化手段b.如果是空间数据要写明数据数字化工具和简单流程C.如果是经过数学运算、或模型产生的数据要交待清楚数学运算的算

5、法和模型，并注明算法和模型的出处d.如果是试验、观测、调查数据，要说明使用相关的仪器、设备、方法、过程e.其它方法该数据是利用人工智能技术，考虑了空气污染的时空异质特性，从大数据(如地基观测、卫星遥感产品、大气再分析和模式模拟资料等)中生产得到。5数据质量描述a.原始资料数据精度原始数据来源于CNEMC()、MODISseriesproducts(/)、MEICemissionproduct()、SRTM()、LandScanwO,精度可靠。b.项目数据产生和汇集过程中的相关质量控制措施，包括完整的数据产生过程、使用的方法和标准规范、数据应用范围等内容。该数据十折交叉验证决定系数R2为0.92

6、,均方根误差RMSE为10.76gm-3.C.加工后数据精度该数据在整个加工过程中，工作人员严格遵守加工操作规范，并由专人负责质量审查，数据的属性值与其真值基本相符合，具有逻辑一致性，且地理数据具备一定数据完整性O6数据应用成果a.主要应用领域本数据集主要应用于地理学、大气探测、环境等相关领域研究。b.在应用中取得的效果（获得奖项，发表咨询报告和文章）Reconstructing1-km-resoIutionhigh-quaIityPM2.5datarecordsfrom2000to2018inChina:spatiotemporalvariationsandpolicyimpIication

7、s.Improved1kmresolutionPM2.5estimatesacrossChinausingenhancedspace-timeextremelyrandomizedtrees.7知识产权a.标注知识产权说明（数据使用引用方式规定等）1Wei,J.,Li,Z.,Lyapustin,A.,Sun,L.,Peng,Y.,Xue,W.,Su,T.,andCribb,M.Reconstructing1-km-resoIutionhigh-quaIityPM2.5datarecordsfrom2000to2018inChina:SpatiotemporaIvariationsandpoli

8、cyimpIications.RemoteSensingofEnvironment,2021,252,112136.2Wei,J.,Li,Z.,Cribb,M.,Huang,W.,Xue,W.,Sun,L.,Guo,J.,Peng,Y.,Li,J.,Lyapustin,A.,Lili,L.,Wu,H.,andSong,Y.Improved1kmresoIutionPM2.5estimatesacrossChinausingenhancedspace-timeextremeIyrandomizedtrees,AtmosphericChemistryandPhysics,2020,20(6),32

9、73-3289.b.数据标注参考以下规范：数据来源引用参考以下规篦：中文表达方式：数据来源于国家科技资源共享服务平台-国家地球系统科学数据中心-长江三角洲分中心()；英文表达方式：YangtZeRiverDeltaScienceDataCenter,NationaIEarthSystemScienceDataCenter,NationaIScience&TechnoIogyInfrestructureofChina().致谢方式参考以下规范：中文致谢方式：“感谢国家科技资源共享服务平台-国家地球系统科学数据中心-长江三角洲分中心0提供数据支撑J英文致谢方式：AcknowledgementforthedatasupportfromYangtzeRiverDeltaScienceDataCenter,NationaIEarthSystemScienceDataCenter,NationaIScience&TechnologyInfrastructureofChina.O.C.注明使用数据的联系人由于本数据集测定时间不尽一致，指标繁杂，如需要详细原始数据者，请联系数据管理者。联系信息：姓名：韦晶李占清(马里兰大学终身教授)EmaiI:Tel: