electricsheepasia/asia-faostat-emissions-from-crops-gce

--- license: cc-by-4.0 language: - en tags: - asia - faostat - agriculture - food-security - tabular pretty_name: "Emissions from Crops — Asia (FAOSTAT)" --- # Emissions from Crops — Asia **Source:** [FAOSTAT — Emissions from Crops](https://www.fao.org/faostat/en/#data/GCE) **Domain code:** `GCE` **Publisher:** Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) **Coverage:** 44 Asian countries · 1961–2050 · 141,033 rows **Items:** 14 · **Elements:** 18 ## About FAOSTAT is the world's largest and most comprehensive statistical database on food, agriculture, fisheries, forestry, and rural development. This dataset contains the **Emissions from Crops** domain filtered to all available Asian countries, repackaged in ML-ready Parquet format by [Electric Sheep Asia](https://huggingface.co/electricsheepasia). ## Schema | Column | Type | |--------|------| | `Domain Code` | object | | `Domain` | object | | `Area Code` | int64 | | `Area` | object | | `Element Code` | int64 | | `Element` | object | | `Item Code` | int64 | | `Item` | object | | `Year Code` | int64 | | `Year` | object | | `Source Code` | int64 | | `Source` | object | | `Unit` | object | | `Value` | float64 | ## Usage ```python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("electricsheepasia/asia-faostat-gce") df = ds["train"].to_pandas() ``` ## Citation ``` @misc{faostat_gce_asia, title = {Emissions from Crops — Asia}, author = {Food and Agriculture Organization of the United Nations}, year = {2050}, url = {https://www.fao.org/faostat/en/#data/GCE}, note = {Repackaged by Electric Sheep Asia} } ``` ## License [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — FAO open data.FAOSTAT is the worlds largest and most comprehensive statistical database on food, agriculture, fisheries, forestry, and rural development. This dataset contains the Emissions from Crops domain filtered to all available Asian countries, repackaged in ML-ready Parquet format by Electric Sheep Asia.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

围绕亚洲农业温室气体排放核算与粮食系统可持续性议题，该数据集溯源于联合国粮食及农业组织FAOSTAT的Emissions from Crops领域，域代码为GCE。构建过程遴选亚洲范围内44个国家或地区的可得记录，时间跨度自1961年延伸至2050年，汇总为141,033行，涵盖14个项目与18个要素。Electric Sheep Asia将其重构为面向机器学习的Parquet格式，保留域、地区、要素、项目、年份、来源、单位与数值等字段，并以CC BY 4.0开放许可发布，形成可直接复用的表格化数据资产。

特点

置于亚洲农业排放监测、食物安全评估与气候变化政策分析的交汇处，该数据集展现出鲜明的时空覆盖与结构化特征。其地理范围涉及44个亚洲国家或地区，时间序列跨越1961年至2050年，包含141,033条记录，兼具历史观测与前瞻情景信息。数据以Parquet列式格式组织，字段包括Domain Code、Area、Element、Item、Year、Source、Unit与Value等，兼顾语义清晰与计算效率。14个项目与18个要素覆盖作物排放相关维度，便于开展跨地区比较、纵向趋势追踪与多变量面板建模。

使用方法

在农业环境核算与机器学习工作流中，该数据集的调用方式依托Hugging Face datasets生态。研究者可执行 load_dataset('electricsheepasia/asia-faostat-gce') 获取数据集对象，并通过 ds['train'].to_pandas() 转换为DataFrame，进而利用Area、Year、Item、Element等字段进行筛选、分组与聚合。其表格结构适用于时间序列分析、面板回归、排放因子比较及预测建模，也可与FAOSTAT其他域数据关联。使用时应遵循CC BY 4.0许可，并引用FAO原始数据及Electric Sheep Asia的再包装工作。

背景与挑战

背景概述

在全球农业温室气体核算与粮食安全治理深度交织的背景下，asia-faostat-emissions-from-crops-gce 源于联合国粮农组织 FAOSTAT 的 GCE 排放域，由 Electric Sheep Asia 重新封装为面向机器学习的 Parquet 数据。该数据集覆盖 44 个亚洲国家、1961—2050 年、141,033 行记录，含 14 个Item与18个Element，核心问题在于刻画作物相关排放的长期时空格局并支撑跨国比较、趋势预测与气候政策评估。FAO 的权威统计框架与开放许可使其在农业环境经济、遥感同化及可持续粮食系统研究中具有基础性影响。

当前挑战

亚洲作物排放的核算与建模面临显著领域挑战，其排放源涵盖农艺活动、投入品与残留管理等异质过程，国家间统计口径、活动水平与排放因子差异导致可比性和不确定性控制困难，历史观测与未来预测的衔接亦需谨慎解释。构建层面则需从 FAOSTAT 多元素、多项目长时序表格中筛选亚洲区域，统一单位与代码映射，处理缺失值和版本更迭，并将原始结构重塑为可复现的 ML-ready Parquet 格式。44 国跨越近九十年的时间跨度进一步放大了数据治理、语义一致性与跨域建模的难度。

常用场景

经典使用场景

在农业源温室气体清单与气候政策评估领域，作物排放的时空分异构成关键证据基础。该数据集经典使用场景在于构建亚洲44国1961—2050年长时序面板，将作物残留、农田土壤、水稻种植等排放项按国家、年份、项目、要素聚合，服务于探索性数据分析、趋势分解、聚类识别排放热点、机器学习回归与情景预测。研究者常以Python加载Parquet，衔接FAO统计口径，开展跨国比较与面板计量，评估农业集约化、化肥投入、作物结构变化与排放的关联。

实际应用

面向政策制定与农业可持续管理，作物排放数据是温室气体清单、国家自主贡献与气候智能农业规划的重要投入。实际应用场景涵盖国家温室气体清单编制、农业减排政策情景模拟、国际气候谈判履约报告、SDG指标监测、投资机构评估农业供应链气候风险。该数据集可辅助识别亚洲重点排放国与作物类型，优化化肥管理、残茬还田、水稻水分管理等干预措施，并支持粮食安全与减排协同的政策权衡。其ML-ready格式便于快速集成到决策支持系统与可视化平台。

衍生相关工作

作为FAOSTAT开放数据在机器学习领域的再封装，该数据集催生了多类衍生研究与实践。经典工作包括基于FAOSTAT农业排放域的跨国面板分析、亚洲水稻甲烷与农田氧化亚氮排放核算、作物残茬燃烧排放时空制图、农业排放预测模型与驱动因素分解研究；Electric Sheep Asia的Parquet重打包亦促进可复现数据管道、Hugging Face数据集卡片规范与开放科学协作。相关衍生常与气候、土地利用、贸易和粮食安全数据集链接，形成农业气候综合评估的数据基础。