five

GHS-POP R2022A - GHS population grid multitemporal (1975-2030)

收藏
DataCite Commons2022-09-21 更新2025-04-16 收录
下载链接:
http://data.europa.eu/89h/d6d86a90-4351-4508-99c1-cb074b022c4a
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
The spatial raster dataset depicts the distribution of population, expressed as the number of people per cell. Residential population estimates between 1975 and 2020 in 5 years intervals and projections to 2025 and 2030 derived from CIESIN GPWv4.11 were disaggregated from census or administrative units to grid cells, informed by the distribution, density, and classification of built-up as mapped in the Global Human Settlement Layer (GHSL) global layer per corresponding epoch. This dataset is an update of the product released in 2019. Major improvements are the following: use of improved built-up surface maps (GHS-BUILT-S R2022A); use of more recent and detailed population estimates derived from GPWv4.11 integrating both UN World Population Prospects 2019 country population data and World Urbanisation Prospects 2018 data on Cities; better representation of cities population time series; systematic improvement of census coastlines; systematic revision of census units declared as unpopulated; integration of non-residential built-up surface information (GHS-BUILT-S_NRES R2022A); spatial resolution of 100m Mollweide (and 3 arcseconds in WGS84); projections to 2030.

本空间栅格数据集描绘了以每栅格单元人口数表征的人口空间分布。本数据集包含1975年至2020年每5年间隔的居住人口估算数据,以及源自CIESIN GPWv4.11、推算至2025年与2030年的人口预测数据。上述数据经从人口普查或行政单元拆分至栅格单元的处理,拆分依据为对应时期全球人类住区图层(Global Human Settlement Layer, GHSL)中映射的建成区分布、密度与分类信息。本数据集为2019年发布的同类产品的更新版本,本次更新的主要改进如下:采用优化后的建成地表图(GHS-BUILT-S R2022A);使用源自GPWv4.11的更新且更细致的人口估算数据,该数据整合了联合国《世界人口展望2019》的国家人口统计数据与《世界城市化展望2018》的城市相关数据;更精准地呈现城市人口时间序列;系统性优化了普查海岸线数据;系统性修订了被标记为无人居住的普查单元;整合了非居住建成地表信息(GHS-BUILT-S_NRES R2022A);空间分辨率为100米摩尔威德投影(WGS84坐标系下为3角秒);支持推算至2030年的人口预测。
提供机构:
European Commission, Joint Research Centre (JRC)
创建时间:
2022-09-21
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
背景与挑战
背景概述
GHS-POP R2022A是一个多时相全球人口网格数据集,覆盖1975年至2030年,提供100米和1公里分辨率的人口分布数据。数据集通过结合建筑分布和人口估计,改进了人口时间序列表示,并包含对2030年的人口预测。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
二维码
社区交流群
二维码
科研交流群
商业服务