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China Health and Retirement Longitudinal Study|老年人健康数据集|养老调查数据集
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中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）是一个全国性的、具有代表性的老年人调查项目，旨在收集有关中国45岁及以上人群的健康、经济和社会状况的数据。该数据集包括个人和家庭层面的信息，涵盖健康状况、医疗使用、经济状况、社会支持等多个方面。
提供机构：
charls.pku.edu.cn
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数据集介绍
构建方式
中国健康与退休纵向研究（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）数据集的构建基于对中国45岁及以上人口的全面调查。该研究采用多阶段分层随机抽样方法，确保样本的代表性。数据收集过程包括家庭访问、问卷调查和生物医学测量，涵盖了健康状况、经济状况、社会支持等多个维度。通过这种系统化的数据采集方式，CHARLS旨在提供高质量的纵向数据，以支持老龄化相关政策的研究和制定。
特点
CHARLS数据集的显著特点在于其纵向设计，能够捕捉个体随时间变化的健康和经济状况。数据集包含丰富的变量，如慢性病状况、医疗使用情况、收入和支出等，为研究老龄化问题提供了详实的数据支持。此外，CHARLS还特别关注农村和城市之间的差异，以及不同社会经济群体的健康状况，增强了数据集的多样性和全面性。
使用方法
CHARLS数据集适用于多种研究目的，包括但不限于老龄化政策评估、健康经济学分析和社会福利研究。研究者可以通过访问CHARLS官方网站获取数据，并遵循相应的使用协议。数据集提供了详细的数据字典和使用指南，帮助用户理解和处理数据。此外，CHARLS还定期发布数据更新和补充材料，确保研究者能够获取最新的数据资源。
背景与挑战
背景概述
China Health and Retirement Longitudinal Study（CHARLS）是由北京大学国家发展研究院于2011年发起的一项全国性纵向研究，旨在收集中国45岁及以上中老年人群的健康、经济和社会状况数据。该数据集的建立填补了中国在老龄化社会研究领域的空白，为政策制定者提供了宝贵的数据支持，特别是在应对人口老龄化带来的挑战方面。CHARLS的研究成果不仅在国内产生了深远影响，也在国际学术界引起了广泛关注，成为全球老龄化研究的重要参考。
当前挑战
CHARLS数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据收集涉及广泛的样本覆盖，需要克服地域差异和文化多样性带来的数据偏差。其次，受访者的健康状况和认知能力差异较大，增加了数据采集和处理的复杂性。此外，长期跟踪调查要求高度的数据一致性和准确性，以确保研究结果的可靠性。最后，数据隐私和安全问题也是CHARLS必须面对的重要挑战，确保受访者信息的安全和保密性。
发展历史
创建时间与更新
China Health and Retirement Longitudinal Study（CHARLS）数据集创建于2011年，旨在为中国老龄化问题提供深入的实证研究数据。该数据集定期更新，最近一次主要更新是在2020年，涵盖了更广泛的地理区域和更丰富的社会经济指标。
重要里程碑
CHARLS数据集的重要里程碑包括2013年的首次全国代表性样本收集，这一事件标志着该数据集在老龄化研究领域的重要地位。2015年，CHARLS引入了生物医学数据，进一步提升了其研究价值。2018年，该数据集与国际老龄化研究网络建立了合作关系，促进了全球范围内的数据共享与研究合作。
当前发展情况
当前，CHARLS数据集已成为中国乃至全球老龄化研究的重要资源。其数据不仅被广泛应用于学术研究，还为政策制定者提供了宝贵的参考。近年来，CHARLS不断扩展其数据收集范围，包括健康、经济、社会等多个维度，以全面反映中国老年人口的生活状况。此外，CHARLS还积极参与国际合作项目，推动了全球老龄化问题的研究与应对策略的制定。
发展历程
- 中国健康与退休纵向研究（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）首次启动，旨在收集中国45岁及以上人口的健康、经济和社会信息。
- CHARLS发布了第一波数据，涵盖了来自150个县和社区的17,708名受访者，为研究中国老龄化问题提供了宝贵的数据资源。
- CHARLS第二波数据发布，样本量扩展至28,000名受访者，进一步丰富了关于中国中老年人口健康和经济状况的数据。
- CHARLS第三波数据发布，继续跟踪前两波的受访者，并增加了新的样本，以确保数据的连续性和广泛性。
- CHARLS第四波数据发布，进一步深化了对中老年人口健康、经济和社会状况的了解，为政策制定和学术研究提供了重要依据。
常用场景
经典使用场景
在中国健康与退休纵向研究（China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS）中，该数据集被广泛用于分析中国老年人口的健康状况、经济状况和社会支持网络。通过收集详细的个体和家庭层面的数据，CHARLS为研究者提供了一个全面的视角，以探讨老龄化社会中的关键问题，如健康不平等、退休收入保障和家庭支持系统的变化。
实际应用
在实际应用中，CHARLS数据集被用于指导政府和社会组织制定和调整老龄化政策。例如，通过分析CHARLS数据，政策制定者可以更准确地评估现有退休金制度的效果，并设计出更符合老年人需求的医疗保健和社会支持方案。此外，CHARLS数据还为非政府组织提供了宝贵的信息，帮助它们在社区层面开展针对性的老年人服务项目。
衍生相关工作
基于CHARLS数据集，许多经典研究工作得以展开，涵盖了健康经济学、社会学和人口学等多个领域。例如，有研究利用CHARLS数据探讨了健康行为与经济状况的关系，揭示了健康不平等的社会经济根源。此外，CHARLS数据还被用于开发和验证老龄化相关的预测模型，为未来的政策制定和学术研究提供了重要的参考。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
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 70 年（1951~2020 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 70 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。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准，专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧，总计400,000个实例，从不同高度和视角（5至260米，0至90度）捕获，并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距，特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据，如高度、视角和速度，支持多模态系统的开发，以提高检测的准确性和速度。此外，数据集还包括多光谱图像，利用非可见光谱（如近红外和红边光谱）来增强人类检测能力。
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MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建，包含超过420小时的2D视频，涵盖20种不同语言，旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集，每段视频都配有语言标签和伪转录，部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证，确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力，通过引入语言特定风格嵌入，使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
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