five

中国长三角区域大气细颗粒物PM2.5质量浓度空间分布数据集(2016)|大气污染数据集|环境监测数据集

收藏
国家地球系统科学数据中心2019-01-26 更新2024-03-04 收录
大气污染
环境监测
下载链接:
https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=30135781858125&docId=16025
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
本数据首先由长三角2016年环保部环境监测站总站公布的各地级城市的地面PM2.5、SO2、O3小时均值计算月平均获得,然后通过克里格方法(Kriging)又称空间局部插值法进行插值计算得到。地面PM2.5观测观测参照国家《环境空气质量标准GB3095-2012》规定的分析方法PM2.5/ PM10精度:+/-1.5ug/m3(小时平均质量浓度),+/-0.5ug/m3(24小时平均质量浓度),分辨率:分辨率:0.01ug/m3.数据文件名称编号:中国长三角区域大气PM2.5质量浓度空间分布数据集(2016);(12个dat 格式文件),PM2.5表示数据要素为PM2.5,Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec为1-12月份缩写。其中文件包含2016年1月-12月均值0.25度网格分辨率的 PM2.5的平均浓度记录数据
提供机构:
中国科学院大气物理研究所
创建时间:
2019-01-26
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD

URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。

github 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

MedDialog

MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

Sleep

该数据集包含关于睡眠效率和持续时间的信息,每个条目代表一个独特的睡眠体验,并包括ID、年龄、性别、睡眠持续时间、睡眠效率、REM睡眠百分比、深度睡眠百分比、轻度睡眠百分比、觉醒次数、咖啡因消费、酒精消费和吸烟状况等列。

github 收录

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 收录