Global Burden of Disease Study (GBD)|健康统计数据集|全球疾病负担数据集
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- 全球疾病负担研究(Global Burden of Disease Study, GBD)首次发表,由哈佛大学公共卫生学院的Christopher Murray教授和Alan Lopez教授领导,旨在量化全球疾病、伤害和危险因素的负担。
- GBD 1996年更新版发布,进一步细化了疾病分类和负担评估方法,首次引入了伤残调整生命年(DALYs)作为衡量健康损失的综合指标。
- GBD 2000年更新版发布,扩展了研究范围,涵盖了更多的国家和地区,并增加了对非传染性疾病和伤害的详细分析。
- GBD 2010年更新版发布,由华盛顿大学健康指标与评估研究所(IHME)主导,采用了更先进的数据收集和分析方法,提供了更精确的全球健康负担估计。
- GBD 2013年更新版发布,进一步改进了数据模型和方法,首次提供了按年龄、性别和地区细分的全球健康负担数据,并强调了非传染性疾病和伤害的日益重要性。
- GBD 2016年更新版发布,继续深化对全球健康负担的分析,增加了对新兴健康问题的关注,如抗生素耐药性和空气污染对健康的影响。
- GBD 2019年更新版发布,提供了最新的全球健康负担数据,强调了全球健康不平等的持续存在,并提出了应对策略和政策建议。
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
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flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)
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1901.1-2024.12。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
中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Global Burden of Disease (GBD) Study
全球疾病负担研究(GBD)是一个综合性的全球健康评估项目,旨在量化全球、国家和地方层面的疾病、伤害和风险因素的负担。数据集包括各种健康指标,如死亡率、发病率、残疾调整生命年(DALYs)等,涵盖了多种疾病和伤害,以及多种风险因素。
ghdx.healthdata.org 收录