1998～2023 年各乡镇平均 PM2.5 浓度面板数据（华盛顿圣路易斯分校来源）

今天给大家分享一份 1998～2023 年各乡镇平均 PM2.5 浓度面板数据。

原始数据来自：https://sites.wustl.edu/acag/datasets/surface-pm2-5/，为 netCDF 格式的全球栅格数据，此次更新的是 V5.GL.05.02，需要注意 V5.GL.05.02 的更新并非是增量更新，之前年份的数据可能也有变化。

数据概览

数据的时间范围为 1998～2023 年，包含的变量包括：乡镇、乡镇代码、年份、PM2_5，总观测值数有 1127516 条，数据预览如下：

下图展示了 2023 年各乡镇 PM2.5质量浓度：

其中，英阿瓦提乡是年均 PM2.5 质量浓度最高的乡镇，值为 103.64ug/m3；广西钦州保税港区是年均 PM2.5 质量浓度最低的乡镇，值为 0 ug/m3。

处理方法

栅格数据的裁剪与分区域汇总方法基本都类似，感兴趣的小伙伴可以学习平台上的这两个课程：

1. 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/#/course/75de598dcfcc4ad0b9ff28bff27f6b83
2. 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：https://rstata.duanshu.com/#/course/109dfcdfd1174d1eb2d00c621df4f047

代码

为方便大家学习，附件中还提供了数据处理和绘图代码以供参考：

数据引用格式

由于该数据包含较多 RStata 处理的内容，在研究中使用该数据请使用清晰的方式注明数据来源于 RStata 或者 RStata 数据中心，并使用如下格式引用：

RStata 数据中心: 1998～2023 年各乡镇平均 PM2.5 浓度面板数据（华盛顿圣路易斯分校来源）. 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

英文文献可以使用下面的格式引用：

RStata Data Center: Panel Data on Average PM2.5 Concentrations by Township, 1998–2023 (Source: Washington University in St. Louis). 2026. https://tidyfriday.cn/rsdb2/

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