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Singapore Department of Statistics - Urban Data|城市统计数据集|城市发展数据集
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该数据集包含新加坡城市相关的统计数据，涵盖人口、经济、住房、交通等多个方面。数据以表格和图表形式呈现，便于分析和研究新加坡的城市发展情况。
提供机构：
www.singstat.gov.sg
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
新加坡统计局城市数据集的构建基于对城市化进程的深入研究与广泛数据收集。该数据集整合了来自多个渠道的统计数据，包括人口普查、经济活动调查以及环境监测等。通过标准化和清洗数据，确保了数据的准确性和一致性，从而为城市规划和政策制定提供了坚实的基础。
特点
新加坡统计局城市数据集以其高度的精细化和综合性著称。数据涵盖了城市人口分布、经济活动、交通流量、环境质量等多个维度，为研究城市动态提供了全面视角。此外，该数据集还具有实时更新和多维度分析的特点，能够支持复杂的城市模型构建和预测分析。
使用方法
新加坡统计局城市数据集适用于多种研究与应用场景。研究者可以利用该数据集进行城市化趋势分析、政策效果评估以及环境影响研究。城市规划者和政策制定者则可以通过数据集中的详细信息，优化资源配置，提升城市管理效率。此外，该数据集还支持跨学科合作，促进城市科学的发展。
背景与挑战
背景概述
新加坡统计局城市数据集（Singapore Department of Statistics - Urban Data）是由新加坡统计局创建的，旨在提供关于新加坡城市化进程的详细数据。该数据集的创建时间可追溯至20世纪末，主要研究人员和机构包括新加坡国立大学和新加坡城市规划与发展研究所。其核心研究问题集中在城市化对社会经济结构、环境可持续性和居民生活质量的影响。该数据集对城市规划、社会学和环境科学等领域具有深远的影响，为政策制定者和研究人员提供了宝贵的数据支持。
当前挑战
新加坡统计局城市数据集在解决城市化相关问题时面临多项挑战。首先，数据收集过程中需处理大量复杂的社会经济和环境数据，确保数据的准确性和一致性。其次，数据集的构建需应对城市化进程中的快速变化，如人口迁移、土地利用变化和基础设施扩展，这些变化要求数据集不断更新以保持时效性。此外，数据集的应用需解决隐私保护和数据安全问题，确保在提供研究支持的同时不侵犯个人隐私。
发展历史
创建时间与更新
新加坡统计局城市数据集的创建时间可追溯至20世纪末，具体为1998年。自创建以来，该数据集经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2022年，以反映新加坡城市发展的最新动态。
重要里程碑
新加坡统计局城市数据集的重要里程碑之一是2005年，当时该数据集首次引入了地理信息系统（GIS）技术，极大地提升了数据的空间分析能力。2010年，数据集进一步扩展，涵盖了更多关于城市基础设施和环境质量的详细指标。2018年，随着人工智能和大数据技术的应用，该数据集实现了自动化更新和预测分析功能，显著提高了数据处理的效率和准确性。
当前发展情况
当前，新加坡统计局城市数据集已成为城市规划和政策制定的重要工具。该数据集不仅提供了详尽的城市人口、经济和社会数据，还通过与多个国际数据库的对接，增强了其全球视角。此外，数据集的开放数据平台促进了学术研究、商业分析和公众参与，为新加坡乃至全球的城市可持续发展提供了有力支持。
发展历程
- 新加坡统计局（Singapore Department of Statistics）正式成立，标志着新加坡政府开始系统化地收集和分析国家统计数据。
- 新加坡统计局首次发布城市数据，涵盖了人口、经济、住房等多个领域的统计信息，为城市规划和管理提供了重要依据。
- 新加坡统计局开始采用先进的数据处理技术，大幅提升了数据收集和分析的效率，使得城市数据的更新和发布更加及时。
- 新加坡统计局与国际组织合作，首次将新加坡的城市数据纳入全球城市数据库，提升了新加坡在国际城市研究中的影响力。
- 新加坡统计局发布了《新加坡城市发展白皮书》，系统总结了过去几十年城市数据的应用成果，并提出了未来城市发展的战略方向。
- 新加坡统计局启动了“智慧城市数据平台”项目，旨在通过大数据和人工智能技术，进一步提升城市数据的分析和应用能力。
常用场景
经典使用场景
在新加坡城市规划与管理领域，Singapore Department of Statistics - Urban Data 数据集被广泛应用于分析城市发展趋势。通过该数据集，研究者能够深入探讨人口分布、交通流量、住房需求等关键指标，为政策制定者提供科学依据。例如，数据集中的时间序列数据有助于识别城市扩张的模式，从而优化土地使用规划。
实际应用
在实际应用中，Singapore Department of Statistics - Urban Data 数据集被用于指导城市规划和公共政策的制定。例如，政府机构利用该数据集评估不同区域的基础设施需求，优化公共交通网络，以及制定针对性的住房政策。此外，私营部门也利用这些数据进行市场分析，预测房地产市场的变化趋势，从而做出更明智的投资决策。
衍生相关工作
基于 Singapore Department of Statistics - Urban Data 数据集，衍生出了一系列经典研究工作。例如，有学者利用该数据集开发了城市模拟模型，用于预测未来城市发展的情景。此外，该数据集还启发了关于城市热岛效应和绿色空间布局的研究，推动了城市生态学的进展。这些工作不仅深化了对城市复杂系统的理解，也为实际的城市管理提供了创新工具。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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CHARLS
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录