1980年1月1日～2024年7月1日中国各省市区县 PM10 质量浓度面板数据

之前给大家分享过根据卫星反演数据计算的 PM2.5、SO2、黑碳、粉尘、SO4、二甲硫醚等指标，这些指标都是 MERRA-2 数据可以直接计算出来的。那么 PM1 和 PM10 质量浓度如何计算呢？ MERRA-2 的常见问题中给出了 PM1 和 PM10 质量浓度的计算公式：

PM1 = (1.375 * SO4 + BCphobic + BCphilic + OCphobic + OCphilic + 0.7 * DU001 + SS01 + SS002) * AIRDENS
PM10 = (1.375 * SO4 + BCphobic + BCphilic + OCphobic + OCphilic + DU001 + DU002 + DU003 + 0.74 * DU004 + SS01 + SS002 + SS003 + SS004) * AIRDENS

MERRA-2 的常见问题：https://gmao.gsfc.nasa.gov/reanalysis/MERRA-2/FAQ/

按照该指引，我们首先找到 aer_Nv 数据的下载地址：

https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/M2I3NVAER_5.12.4/summary?keywords=aer_Nv

然后下载了中国范围的数据等待处理。上次给大家分享了 PM1 的，今天我们继续分享 PM10 的。今天分享给大家的就是处理得到的 1980 年 1 月 1 日～2024 年 7 月 1 日中国各省市区县 PM10 质量浓度面板数据和栅格数据。

数据概览

直接下载到的数据为 NetCDF 格式的数据，分辨率为 0.5 ° x 0.625 °，通过计算可以得到 PM10 的栅格数据，然后分省市区县进行裁剪汇总即可得到中国各省市区县的 PM10 质量浓度面板日度数据。其中，城市和区县的数据由于观测值超过了 100 万，所以我按年进行了拆分。

虽然这份数据是日度数据，不过原始数据是每 3 小时的数据，所以数据中还保留了 H0～H21 变量，分别表示对应时刻的 PM10 质量浓度，例如 H0 表示 0 点时刻的 PM10 质量浓度，日平均则是这 8 个变量的平均值：

为了大家更加直观的感受这份数据，我使用 Stata 绘制了下面的图表。

2024 年 6 月各省份月平均 PM10 质量浓度：

2023 年各城市年平均 PM10 质量浓度：

2024 年 7 月 1 日各区县日平均 PM10 质量浓度：

最后为了观察数据的连续性，我绘制了各省份历年 PM10 的均值趋势：

连续性还不错！

该数据的处理方法类似之前讲解的逆温数据处理：

逆温数据是如何处理的？使用 R 语言完成整个过程：https://rstata.duanshu.com/#/course/55b47a7a83124138b918e7475f4141d9

感兴趣的小伙伴可以参考课程里面的方法学习。

点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：旧版本｜1980年1月1日～2024年7月1日中国各省市区县 PM10 质量浓度面板数据