适用于数据驱动建模的巴西市级统计增强型地理空间数据集(1950-2020年)

地理空间数据中地理坐标定位的缺失，阻碍了依赖精确数据的科学研究工作的完成。这在健康科学领域尤为令人关切，因为具有地理参照的数据可能产生对社会具有高度相关性的科学成果。巴西的卫生系统，尤其是法定报告传染病系统，在实践中并不记录具有地理坐标的数据；其记录仅标注事件发生的市级行政区。通常在数据驱动建模中，基于事件发生位置的精准疾病预测模型需要每个事件确切位置的社会环境特征，而这往往是不可得的。为了在事件发生的市级行政区是现有最佳信息时，增强数据驱动模型的表达能力，我们制作了涵盖巴西全部 5,570 个市级行政区的数据集，包含 642 个主题数据层，这些数据层代表了这些行政区景观随时间变化的自然和人工特征。这最终形成了一个数据集集合，其中每个市级行政区总共包含 11,556 项描述性统计属性。