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Mexico National Institute of Statistics and Geography (INEGI)|国家统计数据集|墨西哥数据集
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该数据集包含墨西哥国家统计和地理研究所（INEGI）发布的各种统计数据，涵盖人口、经济、社会、环境和地理信息等多个领域。
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AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
墨西哥国家统计和地理研究所（INEGI）数据集的构建基于广泛的数据收集和整理过程。该研究所通过多种渠道，包括人口普查、经济调查和地理信息系统（GIS），收集了涵盖社会经济、人口统计和地理空间等多个领域的数据。这些数据经过严格的清洗、校验和标准化处理，确保了数据的高质量和一致性。此外，INEGI还与地方政府和国际组织合作，不断更新和扩充数据集，以反映墨西哥社会的最新动态。
使用方法
使用INEGI数据集时，研究者可以根据研究需求选择合适的数据子集。数据集通常以标准化的格式提供，便于导入各种统计软件和地理信息系统进行分析。研究者可以通过INEGI的官方网站或相关数据库平台获取数据，并遵循数据使用许可协议进行操作。在分析过程中，建议结合其他相关数据集，以获得更全面的视角。此外，INEGI还提供了详细的数据字典和使用指南，帮助用户更好地理解和利用数据。
背景与挑战
背景概述
墨西哥国家统计与地理研究所（INEGI）成立于1983年，是墨西哥政府的重要机构，负责收集、分析和发布与墨西哥经济、社会和地理相关的统计数据。INEGI的数据集涵盖了人口普查、经济指标、环境监测等多个领域，为政策制定者、研究人员和公众提供了关键的信息支持。通过这些数据，INEGI不仅推动了墨西哥的社会经济发展，还在国际统计领域树立了良好的声誉。
当前挑战
尽管INEGI的数据集在墨西哥具有广泛的应用和影响力，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据收集的复杂性，特别是在偏远地区，数据获取和验证的难度较大。其次，数据处理的时效性问题，随着社会经济活动的快速变化，INEGI需要不断更新和完善其数据集以保持其准确性和相关性。此外，数据隐私和安全问题也是INEGI必须面对的重要挑战，确保数据在收集、存储和发布过程中的安全性是INEGI持续关注的焦点。
发展历史
创建时间与更新
墨西哥国家统计和地理研究所（INEGI）成立于1983年，自那时起，该机构不断更新和扩展其数据集，以反映墨西哥社会、经济和地理的最新变化。
重要里程碑
INEGI的一个重要里程碑是其在1993年推出的国家地理信息系统（SNIG），该系统极大地提升了地理数据的收集和分析能力。此外，INEGI在2008年推出了国家人口和住房普查，这是墨西哥历史上规模最大的一次普查，为政策制定提供了关键数据支持。近年来，INEGI还积极参与国际合作，推动数据共享和标准化，进一步提升了其在全球数据科学领域的影响力。
当前发展情况
当前，INEGI继续致力于数据集的现代化和多样化，特别是在大数据和人工智能技术的应用上取得了显著进展。其数据集不仅服务于国内政策制定和学术研究，还为国际社会提供了宝贵的墨西哥视角。通过持续的技术创新和数据开放政策，INEGI在促进数据驱动的决策和研究方面发挥了重要作用，成为拉丁美洲地区数据科学领域的领导者之一。
发展历程
- 墨西哥国家统计和地理研究所（INEGI）正式成立，标志着墨西哥统计和地理信息系统的新纪元。
- INEGI发布了首个全国人口普查数据集，为墨西哥的社会经济发展提供了基础数据支持。
- INEGI开始定期发布经济和社会统计数据，包括国内生产总值（GDP）、就业率等关键指标。
- INEGI推出了首个在线数据平台，使得公众和研究者能够更便捷地访问和使用其发布的统计数据。
- INEGI进行了大规模的技术升级，引入了先进的地理信息系统（GIS）技术，提升了地理数据的精确性和可用性。
- INEGI发布了最新的全国人口普查数据，为政策制定和学术研究提供了最新的社会经济数据。
常用场景
经典使用场景
墨西哥国家统计与地理研究所（INEGI）的数据集在社会经济研究中占据核心地位。其经典使用场景包括对墨西哥各州的经济增长、人口分布、教育水平和健康状况的深入分析。通过这些数据，研究人员能够绘制出墨西哥社会经济发展的全景图，为政策制定者提供科学依据。
解决学术问题
INEGI数据集解决了墨西哥社会经济研究中的多个关键问题。例如，通过分析人口普查数据，学者们能够研究人口迁移模式及其对经济发展的影响；通过教育统计数据，可以评估教育政策的效果。这些研究不仅丰富了学术界的知识库，还为墨西哥的可持续发展提供了理论支持。
实际应用
在实际应用中，INEGI数据集被广泛用于政府决策、非政府组织项目评估以及商业战略制定。例如，地方政府利用这些数据来规划城市发展，确保资源的合理分配；非政府组织则通过数据分析来评估其项目的社会影响；企业则利用这些数据来识别市场机会和风险。
数据集最近研究
最新研究方向
在墨西哥国家统计与地理研究所（INEGI）的数据集领域，最新的研究方向主要集中在利用大数据和人工智能技术来提升公共政策制定的科学性和精准性。通过整合INEGI的丰富数据资源，研究人员正在探索如何更有效地分析社会经济指标、人口统计数据以及地理信息系统（GIS）数据，以支持政府在教育、医疗、交通和环境保护等领域的决策。此外，INEGI数据集的应用也扩展到了气候变化研究、灾害风险评估和城市规划等前沿领域，为墨西哥乃至全球的可持续发展提供了重要的数据支撑和决策依据。
相关研究论文
- 1Mexico National Institute of Statistics and Geography (INEGI): A Comprehensive OverviewMexico National Institute of Statistics and Geography (INEGI) · 2010年
- 2The Role of INEGI in Mexico's Economic and Social DevelopmentNational Autonomous University of Mexico · 2018年
- 3Utilizing INEGI Data for Urban Planning in MexicoUniversity of Guadalajara · 2020年
- 4INEGI Data and Its Impact on Public Policy in MexicoUniversity of Chicago · 2021年
- 5The Evolution of INEGI's Data Collection MethodsNational Institute of Public Health, Mexico · 2022年
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数据主题
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54 个
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中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录