LGHAP v2: Global monthly mean 1-km gap-free AOD grids (2000-2024)

长期无间隙高分辨率空气污染物浓度数据集(简称 LGHAP)对环境管理和地球系统科学分析具有重要意义。在当前版本的 LGHAP 数据集 (LGHAP v2) 中,我们提供了 2000 年至 2024 年全球陆地面积长达 25 年的无间隙气溶胶光学厚度 (AOD) 和近地表 PM2.5 浓度,每天分辨率为 1 公里。利用改进的地球大数据分析框架,结合注意力增强的张量构造和自适应背景信息更新方案,首先通过集成多模态 AOD 和从不同卫星、地面监测器和数值模型获取的空气质量测量值,得出无间隙 AOD 网格。为了更好地预测全球 PM2.5 浓度,然后开发了一个场景感知集成学习图注意力网络 (SCAGAT),以解释原位空气质量测量有限甚至没有空气质量测量的区域的巨大建模偏差。这些数据集以 NetCDF (nc) 格式存档,而每年的数据则作为单独提交存档。还提供了 Python、MATLAB、R 和 IDL 代码,以帮助用户读取和可视化 LGHAP v2 数据。 版本 2 在 2008 年 8 月解决了文件压缩失败的问题。