yusb 发表于 2021-9-26 20:56:19

中科院及全球变化科学研究:中国全国各地GDP公里网格数据

中科院及全球变化科学研究数据:中国全国各地GDP公里网格数据GRID1km*1km 1995-2015

提供两份GDP公里网格数据:
一、中科院资源环境科学与数据中心
1、数据来源:中科院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=252)、2、时间跨度:1995、2000、2005、2010、2015年(中科院资源环境科学与数据中心);3、区域范围:全国各地4、指标说明:       GDP公里网格数据将研究区域按照一个标准分为若干1km*1km的像元,并给每一个像元赋予相应的GDP属性值。通过这种方法,不仅可以避免产生数据分配错误,还可以直观准确地反映出行政区划内部的GDP分布情况。数据格式gird数据单位每个栅格代表每平方公里范围内的GDP总产值,单位为万元数据坐标系
WGS1984坐标系,Albers投影

二、全球变化科学研究数据出版系统


1、数据来源:全球变化科学研究数据出版系统(http://www.geodoi.ac.cn/WebCn/doi.aspx?Id=125)2、时间跨度:2005、2010年(全球变化科学研究数据出版系统)3、区域范围:全国各地4、指标说明:       GDP公里网格数据将研究区域按照一个标准分为若干1km*1km的像元,并给每一个像元赋予相应的GDP属性值。通过这种方法,不仅可以避免产生数据分配错误,还可以直观准确地反映出行政区划内部的GDP分布情况。    此份数据包含两个来源的数据:数据格式Tif数据单位
每个栅格代表每平方公里范围内的GDP总产值,单位为万元数据坐标系
WGS1984坐标系,Albers投影
       GDP是社会经济发展、区域规划和资源环境保护的重要指标之一,通常以行政区为基本统计单元。GDP空间化以空间统计单元代替传统的行政统计单元,为多领域之间数据共享、进行空间统计分析带来极大便利。中国GDP空间分布公里网格数据集在全国分县GDP统计数据的基础上,综合考虑了与人类经济活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度等多因素,利用多因子权重分配法将以行政区为基本统计单元的GDP数据展布到栅格单元上,从而实现GDP的空间化。数据生产加工方法    中国GDP空间分布公里网格数据集是在全国分县GDP统计数据的基础上,综合分析了与人类活动密切相关的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度数据与GDP的空间互动规律,并分别建立三者与GDP之间的关系模型。   该方法首先计算土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的GDP分布权重,进而在对上述3方面影响权重标准化处理的基础上计算各县级行政单元的总权重,然后在计算各县级行政单元单位权重GDP占比的基础上,运用栅格空间计算,把单位权重上的人口数与总权重分布图相结合,进行人口的空间化。计算公式为:GDPij = GDP × (Qij/Q)       式中,GDPij是空间化之后的栅格单元值;GDP为该栅格单元所在的县级行政区单元的GDP统计值;Qij为该栅格单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重;Q为该栅格单元所在县级行政单元的土地利用类型、夜间灯光亮度、居民点密度的总权重。       最终根据上述方法得到1km网格的GDP空间分布公里格网数据,该数据集反映了GDP数据在全国范围内的详细空间分布状况。该数据为栅格数据类型,每个栅格代表该网格范围(1平方公里)内的GDP总产值,单位为万元/平方千米,数据格式为gird,数据以Krassovsky椭球为基准,投影方式为Albers投影。
页: [1]
查看完整版本: 中科院及全球变化科学研究:中国全国各地GDP公里网格数据