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Global Spatially-Disaggregated Crop Production Statistics Data for 2010 Version 2.0

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DataCite Commons2025-04-03 更新2025-04-15 收录
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https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/PRFF8V
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Using a variety of inputs, IFPRI's Spatial Production Allocation Model (SPAM) uses a cross-entropy approach to make plausible estimates of crop distribution within disaggregated units. Moving the data from coarser units such as countries and sub-national provinces, to finer units such as grid cells, reveals spatial patterns of crop performance, creating a global grid-scape at the confluence between geography and agricultural production systems. Improving spatial understanding of crop production systems allows policymakers and donors to better target agricultural and rural development policies and investments, increasing food security and growth with minimal environmental impacts.

依托多元输入数据,国际食物政策研究所(International Food Policy Research Institute, IFPRI)的空间生产分配模型(Spatial Production Allocation Model,SPAM)采用交叉熵方法,对细分空间单元内的作物分布开展合理估算。该模型将数据从国家、省级行政区等粗粒度空间单元转换至网格单元等细粒度空间单元,借此揭示作物生产表现的空间格局,在地理学与农业生产系统的交汇点构建全球网格数据图景。提升对作物生产系统的空间认知水平,可助力政策制定者与援助方更精准地定位农业及农村发展政策与投资的实施方向,在最小化环境影响的前提下提升粮食安全水平与经济增长。
提供机构:
Harvard Dataverse
创建时间:
2019-01-05
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背景与挑战
背景概述
该数据集是2010年全球网格化作物生产统计数据(版本2.0),采用5弧分网格单元空间分布,包含收获面积、实际面积和产量等指标,旨在帮助政策制定者更好地理解农业生产空间格局以支持农业发展决策。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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