FPOP：SSP情景全球1公里未来人口分布数据集（2020-2100）

本数据集为SSP情景下全球1km分辨率人口空间分布（Future Population, FPOP）数据，该数据集纳入了SSP情景下精细的建成区变化用以描述建成区变化对人口空间变化的影响，使用机器学习展开未来人口空间模拟并与SSP情景保持一致，生产得到全球长时间序列、全覆盖，高分辨率、高精度的5种SSP情景下的网格化未来人口数据。时间范围覆盖2020年至2100年（间隔10年），空间分辨率为1km。全球未来网格化人口数据可用于评估未来极端灾害、经济发展、社会脆弱性等多种方面的研究工作。

This dataset provides global 1km-resolution spatial distribution data of future population (FPOP) under the Shared Socioeconomic Pathways (SSP) scenarios. It incorporates detailed built-up area changes under SSP scenarios to characterize the impacts of built-up area dynamics on spatial population variations. Machine learning is utilized to conduct future spatial population modeling that aligns with SSP scenarios, generating gridded future population data across 5 SSP scenarios. This dataset features global long time series, full coverage, high spatial resolution and high accuracy, with its temporal coverage spanning from 2020 to 2100 at 10-year intervals and a fixed spatial resolution of 1km. The global future gridded population data can be applied to support a wide range of research works including future extreme disaster assessment, economic development analysis and social vulnerability evaluation.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集为SSP情景下全球1公里分辨率未来人口空间分布数据，覆盖2020年至2100年（间隔10年），包含5种SSP情景。它通过纳入建成区变化和使用机器学习方法，模拟高精度、长时间序列的人口分布，适用于评估极端灾害、社会脆弱性等研究。