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今天给大家分享一份 1940年~2024年 各省市区县 10 米高度的风速、边界层高度及通风系数月度与年度面板数据。
通风系数又称空气流通系数,是环境规制研究常用的工具变量。例如:
- 沈坤荣, 金刚, 方娴. 环境规制引起了污染就近转移吗? 经济研究 2017;52; 44-59.
- Hering L, Poncet S. Environmental policy and exports: Evidence from Chinese cities. Journal of Environmental Economics and Management 2014;68; 296-318. (附件中有提供这个)
下面是两篇文章中对通风数据的描述:
通风系数在大气污染的标准方框模型中被认为是空气污染扩散速度的决定因素(Jacobsen,2002)。这个系数被定义为风速和混合高度的乘积,前者决定了污染的水平扩散,后者决定了污染物在大气中扩散的高度。对于两个排放水平相同的地方,通风系数高的地方受空气污染的影响较小。另外由于通风系数是由大规模的天气系统决定的,可以被认为是当地经济活动的外生因素。我们将城市间空气污染差异的这一外生源作为 TCZ 状态的工具。
Broner等(2012)使用的 ERA-Interim 数据提供了75°×75°单元(约83平方公里)的全球网格 10 米高度的风速和混合高度。每个网格单元的通风系数是由平均风速和边界层高度相乘而得到的。然后我们对 1991 年至 1996 年(政策实施前两年)按单元平均这一指标。ERA-Interim 数据库中的位置可以通过经纬度与我们的中国城市相匹配(从 world-gazetteer.com 获得)。我们将每个城市的通风系数定义为其在 ERA-Interim 网格中最接近的四个单元的平均通风系数。
该数据的处理方法也非常简单,首先从 https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels-monthly-means 下载 ERA5 月度数据,只需要其中的 10 米高度的风速(10m Windspeed)、边界层高度(Boundary layer height)两个指标。下载得到的数据是 netCDF 格式的 nc 文件,可以作为栅格数据使用 R 语言处理,分别对两个指标进行分省市区县平均再相乘即可得到通风系数指标。
年度通风系数可以通过平均月度通风系数得到。
对这个计算过程感兴趣的小伙伴可以耐心等待,最近会推出课程进行讲解。
通过计算就可以得到如下文件了:
月度面板数据
- 1940年1月~2024年12月各省份10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据.dta
- 1940年1月~2024年12月各城市10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据.dta
- 1940年1月~2024年12月各区县10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据.dta
年度面板数据
- 1940年~2024年各省份10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据.dta
- 1940年~2024年各城市10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据.dta
- 1940年~2024年各区县10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据.dta
数据概览
1940年1月~2024年12月各省份10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据:
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1940年1月~2024年12月各城市10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据:
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1940年1月~2024年12月各区县10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据:
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1940年~2024年各省份10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据:
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1940年~2024年各城市10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据:
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1940年~2024年各区县10米高度的风速、边界层高度及通风系数面板数据:
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绘图展示
下图展示了各省市区县的通风系数以及历年各省份月均通风系数变化趋势:
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处理方法
该数据的处理方法也非常简单,首先从 https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels-monthly-means 下载 ERA5 月度数据,只需要其中的 10 米高度的风速(10m Windspeed)、边界层高度(Boundary layer height)两个指标。下载得到的数据是 netCDF 格式的 nc 文件,可以作为栅格数据使用 R 语言处理,分别对两个指标进行分省市区县平均再相乘即可得到通风系数指标。
年度通风系数可以通过平均月度通风系数得到。
对这个计算过程感兴趣的小伙伴可以耐心等待,最近会推出课程进行讲解。
nc 文件的处理及计算也可以参考如下课程,计算方法类似:
使用 R 语言处理 Merra2 数据获取各省市区县的比湿、降水量、风速和气压数据:https://rstata.duanshu.com/#/brief/course/3239b87be1384488bdacb679cd467548
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