年度数据｜1982～2022 年 GIMMS NDVI 指数（归一化植被指数）各省市区县、乡镇面板数据

前不久徐老师分享了一份 1982-2022年中国及周边区域PKU GIMMS NDVI月最大值、年生长季均值合成数据，最近有小伙伴希望能帮忙把栅格数据转换成面板数据。

今天我们先分享下年生长季均值合成数据转换得到的面板数据结果（使用的是 2021 年行政区划）：

• 1982年～2022年GIMMS_NDVI省级面板数据.xlsx
• 1982年～2022年GIMMS_NDVI市级面板数据.xlsx
• 1982年～2022年GIMMS_NDVI县级面板数据.xlsx
• 1982年～2022年GIMMS_NDVI乡镇面板数据_第二部分.xlsx
• 1982年～2022年GIMMS_NDVI乡镇面板数据_第一部分.xlsx

栅格数据转面板的方法基本都相同，感兴趣的小伙伴可以学习这两个课程：

• 中国各省市碳排放量是如何计算的？R 语言栅格数据转面板数据：https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/75de598dcfcc4ad0b9ff28bff27f6b83
• 如何将栅格数据处理成面板数据或时间序列数据？以 PM2.5 浓度数据处理为例（含并行计算内容）：https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/109dfcdfd1174d1eb2d00c621df4f047

使用数据时记得引用该数据的参考文献：

LI M, CAO S, ZHU Z, et al. Spatiotemporally consistent global dataset of the gimms normalized difference vegetation index (pku gimms ndvi) from 1982 to 2022[J]. Earth System Science Data, 2023, 15(9): 4181–4203. DOI:10.5194/essd-15-4181-2023.

各省份面板

下图展示了 2022 年各省 NDVI 指数分布：

各城市面板

下图展示了 2022 年各市 NDVI 指数分布：

各区县面板

下图展示了 2022 年各区县 NDVI 指数分布：

栅格数据

原始栅格数据可以从徐老师的推文获取，下图展示了 2022 年各地 NDVI 指数分布：

连续性检查

最后再以省份数据为例检查下数据的连续性：

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