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2021-08-27
未命名1630072201.png




   本数据集分析自NASA MERRA2卫星数据集,原始数据为全球42个气压层次下的气温,以6小时/次的频率采集,数据集代号M2I6NPANA。本数据集的分析时间范围是2000.1.1至2021.6.30,分析的粒度包括了每天4个时间点,每个时间点一个数据表。

  数据格式见预览图片。其中第一列id,是地级市的编号;第二列name,代表城市中文名,根据2020年最新的行政区划地图进行逆温值归属;第三列date,代表分析的日期;第四列和第五列,分别代表地面层至第2层(g2),以及地面层至第3层(g3)之间的逆温强度。这里的g2是常规定义的逆温强度,g3作为检验稳健性的变量,可以按需使用。

接下来介绍具体的分析流程
  第一步,将栅格数据转化为逆温矩阵。由于中国不同地区的海拔差异较大,离地面最近的气压层,其气压不尽相同,表现为高海拔地区在高气压层出现缺失值。因此,我们将每个地区(栅格)内温度非缺失值,且气压最高的一层,定义为该栅格的地面层(g),往上的第二层、第三层气压层分别定义为L2和L3。
  第二步,对栅格进行双线性插值。原始的栅格分辨率是0.5 ° x 0.625 °,我们将分辨率通过插值提升到0.1° x0.1°,随后在插值矩阵上进行后续分析。
  第三步,计算逆温强度矩阵。在定义层之后,我们计算层温度差,L2-g和L3-g。如果值为正数,说明存在逆温,保持原值;如果值为负数,说明不存在逆温,对逆温强度无贡献,被重置为0。
  第四步,根据行政区划分配逆温强度。得到逆温强度矩阵后,我们对每个地区的逆温强度进行平均运算,从得到一个地区在特定时间粒度下的当日逆温强度。地图采用了2020年的行政区划,分析至地市级。地图文件附在数据集链接中,可以根据需要下载。
  【私信可优惠】
  本数据集可以分析至县级水平。如果需要任何定制分析,欢迎联系。
  邮箱:comtrader@foxmail.com




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2022-3-29 11:05:52
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2022-3-29 16:31:46
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2022-3-29 16:33:33
2022.3.29更新:
已将数据集价格设置为10元。如果这个数据集符合您的预期,并且您需要定制县级分析,可以联系我。
楼上ID为jaysong的用户,在定制分析之前不声明对数据预期,在确认数据质量完成交付过后的数个月之后来寻求所谓“售后”,制造了不必要的麻烦。为了确保您的利益,建议在定制县级分析之前,下载市级数据,确认本数据集的任何指标都符合您的预期之后再使用。本工作不能保证和某一篇具体的文章分析出一模一样的数值,但是如果您对分析的真实性、有效性有怀疑,这里可以提供这个工程的全部R代码和原始数据。
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2022-12-17 09:59:12
我需要省级层面的逆温数据,1248464929@qq.com
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2023-1-18 19:59:50
请问g2高度是多少百帕?
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