今天给大家分享一份 2008～2023 年中国高分辨率高质量近地表二氧化氮数据集——ChinaHighNO2 数据集。
原始数据为 1kmx1km 分辨率的栅格数据，为了方便大家使用，我把这份数据汇总成了中国各省市区县分年、逐月、逐日的 NO2 质量浓度面板数据，单位为微克/立方米。
数据概览
经过栅格数据到面板数据的转换，得到如下文件：
每份数据都包含相应的区域名称和代码以及 mean、min、max、sum、sd 指标。这些统计量可以这么理解：栅格数据是类似一个个格点的数据，每个格点都包含一个值，可以把区域内的这些值求平均得到 mean 指标，求总和得到 sum 指标…… 因此如果想要使用区域平均 NO2 质量浓度应该使用 mean 指标。
例如 2008～2023 年各区县 NO2 质量浓度年度数据是这样的：
中国范围的 NO2 质量浓度栅格数据
原始 ChinaHighNO2 数据非常大，为了便于使用，我对月度数据进行了加总，时间范围为 2008 年到 2023 年，例如下图展示了 2023 年中国各地的 NO2 质量浓度，单位为微克/立方米：
中国各省份 NO2 质量浓度面板数据
通过分省份汇总就可以得到中国各省份 NO2 质量浓度面板数据，时间范围为 2008 年到 2023 年，单位为微克/立方米，例如下图展示了 2023 年中国各省份的 NO2 质量浓度：
中国各城市 NO2 质量浓度面板数据
通过分城市汇总就可以得到中国各城市 NO2 质量浓度面板数据，时间范围为 2008 年到 2023 年，单位为微克/立方米，例如下图展示了 2023 年中国各城市的 NO2 质量浓度：
中国各区县 NO2 质量浓度面板数据
通过分区县汇总就可以得到中国各区县 NO2 质量浓度面板数据，时间范围为 2008 年到 2023 年，单位为微克/立方米，例如下图展示了 2023 年各区县的 NO2 质量浓度：
连续性检查
最后我们可以以省份为例检查下数据的连续性：
处理方法
栅格数据转面板的方法都差不多，感兴趣的小伙伴可以学习下面两个课程：
- 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
- 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
点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：旧版本｜CHAP-NO2：2008～2023 年各省市区县NO2质量浓度年度、月度、日度面板数据
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