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今天给大家分享一份各省市区县乡镇 2000~2023 年类 NPP-VIIRS 夜间灯光面板数据。
原始数据来源于 Harvard Dataverse(https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/YGIVCD),是全球范围的栅格数据,为了方便大家使用我提取了中国范围的栅格数据并汇总成了省市区县、乡镇面板。
引用该数据可以使用:
Chen, Zuoqi; Yu, Bailang; Yang, Chengshu; Zhou, Yuyu; Yao, Shenjun; Qian, Xingjian; Wang, Congxiao; Wu, Bin; Wu, Jianping, 2020, “An extended time-series (2000-2023) of global NPP-VIIRS-like nighttime light data”, https://doi.org/10.7910/DVN/YGIVCD, Harvard Dataverse, V5, UNF:6:qMXz0adYK5q7pFqKgsCFOQ== [fileUNF]
一共是四个文件:
- 2000~2023年中国各省市夜间灯光面板数据.dta
- 2000~2023年中国各城市夜间灯光面板数据.dta
- 2000~2023年中国各区县夜间灯光面板数据.dta
- 2000~2023年中国各乡镇夜间灯光面板数据.dta
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夜间灯光亮度应该使用 mean 指标。
例如城市面板是这样的:
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关于这份数据是如何计算的,可以学习这三个课程:
- 使用 R 语言计算工企周边一定范围内的平均 PM2.5 浓度:https://rstata.duanshu.com/#/course/016330182fb64ecd9fab8ada0d816130
- 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
- 如何从一系列的栅格数据中提取时间序列 or 面板数据?以夜间灯光数据的提取和计算为例:https://rstata.duanshu.com/#/course/652810cd17b148a1abf4b8f0b0711a16
为了便于大家直观的判断这份数据的可靠性,我绘制了下面这些图表:
2000~2023年中国各省市夜光强度变化
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2023各城市平均夜光强度
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2023各地平均夜光强度
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点击这里跳转到 RStata 短书平台获取附件:旧版本|2000~2023 年各省市区县乡镇类 NPP-VIIRS 夜间灯光面板数据 & 栅格数据(余柏蒗版本1)
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