1990～2024 年上市公司周边的卫星反演污染物面板数据

今天给大家分享一份 1990～2024 年上市公司周边的卫星反演污染物面板数据。原始污染物栅格数据来源于 NASA MERRA-2 大气再分析数据集（https://disc.gsfc.nasa.gov/），涵盖多种卫星反演污染物指标，包括 PM1、PM2.5、PM10、SO2、SO4、NO2、CO、O3、粉尘、黑碳、二甲硫醚等。

这些指标的分省市区县面板数据也可以从平台上找到。

数据概览

该数据计算了上市公司周边 1km、2km、3km、4km、5km、10km、15km、20km、25km、30km 范围内各种污染物指标的年度平均值，时间范围为 1990～2024 年，覆盖 A 股上市公司的注册地址和办公地址。数据包含的变量如下：

年份、股票代码、股票简称、距离范围_km、地址类别、PM1、PM10、PM2_5、SO2、SO4、CO、NO2、O3、二甲硫醚、粉尘、黑碳

数据预览如下：

图表展示

下图展示了平安银行周边 1～30km 范围内年平均 PM10 浓度变化：

下图展示了平安银行周边 1～30km 范围内年平均 SO2 浓度变化：

处理代码

该数据使用 R 语言的 terra、sf 包进行处理，并通过 Stata 绘制展示图。处理流程如下：

1. 生成上市公司地址周边 1～30km 的缓冲区
2. 读取各种污染物指标的年度栅格数据
3. 使用 terra::extract() 提取缓冲区范围内各污染物栅格均值
4. 循环各年份、各距离范围并行计算
5. 合并整理输出为 .dta 面板数据

关键 R 代码示例：

library(tidyverse)
library(sf)
library(terra)
library(parallel)
cl <- makeCluster(16)

parLapply(cl, 1:nrow(yddf), function(x){
  readr::read_rds(yddf$value[x]) -> dfbuffer1
  rast(fls[str_detect(fls, yddf$year[x])]) -> rst1

  # 提取缓冲区内各污染物均值
  terra::extract(rst1, terra::vect(dfbuffer1),
                 fun = "mean", na.rm = T, exact = T) %>%
    bind_cols(st_drop_geometry(dfbuffer1), .) %>%
    write_rds(paste0("res/", x, ".rds"))
})

用 Stata 绘制展示图：

*- 读取数据并筛选平安银行办公地址
use 1990～2024年上市公司周边的卫星反演污染物面板数据.dta, clear
keep if 股票代码 == "000001" & 地址类别 == "办公地址"
tostring 距离范围_km, replace
replace 距离范围_km = "PM10_" + 距离范围_km + "km"
spread 距离范围_km PM10

*- 绘制折线图并导出
tw line PM10_1km 年份 || line PM10_5km 年份 || line PM10_10km 年份 || ///
  line PM10_30km 年份, xla(1991(2)2024) yti("平均PM10浓度(µg/m³)")
gr export "平安银行周边1～30km范围内年平均PM10.png", replace width(4800)

附件中也提供了该数据的处理代码供参考：

数据引用格式

由于该数据包含较多 RStata 处理的内容，在研究中使用该数据请使用清晰的方式注明数据来源于 RStata 或者 RStata 数据中心，并使用如下格式引用：

RStata 数据中心: 1990～2024年上市公司周边的卫星反演污染物面板数据. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用：

RStata Data Center: Panel Data on Satellite-Retrieved Pollutants around Listed Companies, 1990–2024. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

关联课程/数据推荐

使用 R 语言计算工企周边一定范围内的平均 PM2.5 浓度：https://rstata.duanshu.com/#/course/016330182fb64ecd9fab8ada0d816130

1990～2021 年上市公司周边的卫星反演污染物面板数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/4cbccc6956f946e1b24dddafbf841043

1990～2024 年上市公司注册地址与办公地址周边一定范围的 CO2 排放量面板数据：https://rstata.duanshu.com/#/course/c72d81d321ab49f4859f8e7488e7df6e

1998～2021年上市公司周边 PM2.5 浓度面板数据（华盛顿大学圣路易斯分校来源）：https://rstata.duanshu.com/#/course/456d149b00f845169faf7ab907290757

如果有相关需要可以联系李老师付费定制。

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