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之前给大家分享过一份1980年1月～2022年3月的中国各省市区县地表黑碳质量浓度的卫星反演数据，因为数据源是月度，所以没办法将这份数据直接处理成日度数据。如何得到日度地表黑碳质量浓度数据呢？我在 NASA 里面找到了一份小时的卫星反演的数据：https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/M2T1NXAER_5.12.4/summary
月度的卫星反演黑碳数据下载：
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同样，我从中选取了以下几个比较常用的指标进行处理：
- 地表PM2.5质量浓度
- 地表SO4质量浓度
- 地表SO2质量浓度
- 地表有机碳质量浓度
- 地表黑碳质量浓度
- 地表粉尘质量浓度
- 地表二甲硫醚质量浓度
处理方法类似之前介绍的逆温数据处理：
就是先从 NASA 下载 nc 格式的数据，使用 R 语言读取为栅格数据再分区域平均得到各省市区县的平均质量浓度。感兴趣的小伙伴可以学习逆温数据处理的课程，另外最近如果有时间的话也会推出专题课程讲解该数据的处理。
由于每个指标的处理都非常耗费时间（日度数据需要处理 15522 个文件），因此这次先处理 地表黑碳质量浓度 指标。
黑碳，是含碳物质（主要是石油、煤、木炭、树木等）不完全燃烧发生热解的产物。黑碳对气候变暖具有较强的影响，其致暖效应大约是头号温室气体二氧化碳的三分之二，跃居甲烷之前。
由于日度数据的栅格数据文件太多了，所以这一次没有准备栅格数据。
另外就是为了让大家了解推文中的图片是如何绘制的，附件中为大家保留了绘制这些图表的 R 语言代码和相关数据。详细绘制方法可以学习课程：使用 R 语言绘制中国夜间灯光地图。
中国各省黑碳浓度日度面板数据
对中国范围的栅格数据数据分省份（使用 2021 年行政区划数据）裁剪汇总即可得到各省的面板数据（1980年1月1日～2022年6月30日），下图展示了 2021 年中国各省的年均黑碳浓度分布（从日度数据平均得到，单位：微克/立方米）：
中国各市黑碳浓度日度面板数据
对中国范围的栅格数据数据分城市（使用 2021 年行政区划数据）裁剪汇总即可得到各市的面板数据（1980年1月1日～2022年6月30日），下图展示了 2021 年中国各市的年均黑碳浓度分布（从日度数据平均得到，单位：微克/立方米）：
中国各区县黑碳浓度日度面板数据
对中国范围的栅格数据数据分区县（使用 2021 年行政区划数据）裁剪汇总即可得到各区县的面板数据（1980年1月1日～2022年6月30日），下图展示了 2021 年中国各区县的年均黑碳浓度分布（从日度数据平均得到，单位：微克/立方米）：
中国历年的年均黑碳浓度变化
我们还可以直接计算全国历年的年月均黑碳浓度变化：
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如何处理的？
这份数据的处理类似之前介绍的逆温数据，所以可以参考那个课程学习，另外最近如果有时间的话也会推出专题课程讲解该数据的处理。
点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件：旧版本｜日度数据：1980年1月1日～2022年6月30日中国各省市区县地表黑碳质量浓度
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