全球1km分辨率高质量逐年PM2.5数据集（2017-2022）：全球首个无缝隙1km PM2.5栅格数据完整技术说明
摘要：全球首个由大数据衍生的无缝隙（空间覆盖率100%）1km分辨率PM2.5数据集，利用人工智能技术融合地基观测、卫星遥感、大气再分析和模式模拟等多源数据生产。时间范围2017-2022年，覆盖全球陆地区域，交叉验证R²达0.98。本文涵盖数据来源、技术规格、Python/Matlab读取代码与完整获取方式。
关键词：全球PM2.5 · 1km分辨率 · 空气污染 · 大数据 · 机器学习 · NetCDF · Wei Jing
数据代码：
逐年PM2.5-{年份}（2017-2022）系列索引：22.中国1km逐月平均气温 | 24.中国1km逐月潜在蒸散发 | 25.全球1km逐年PM2.5（本文）
0. 数据档案
1. 免费获取方式
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逐年PM2.5-年份
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2. 数据背景
2.1 PM2.5是什么
PM2.5指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，也称细颗粒物。它是衡量空气质量的核心指标，与人体健康、能见度、气候变化密切相关。
2.2 这套数据有什么特别
这是全球首个由大数据衍生的无缝隙1km分辨率PM2.5数据集：
无缝隙：空间覆盖率100%，无缺失区域
超高分辨率：1km，远超传统全球PM2.5产品（通常10km以上）
高精度：交叉验证R²达0.98，RMSE仅2.77 μg/m³
AI驱动：利用机器学习技术，融合多源大数据
2.3 数据怎么来的
多源大数据
├── 地基观测（全球PM2.5监测站点）
├── 卫星遥感产品（气溶胶光学厚度等）
├── 大气再分析资料
└── 模式模拟资料
↓
人工智能/机器学习模型
考虑空气污染时空异质特性
↓
全球无缝隙 1km PM2.5 栅格数据
3. 技术规格
4. 数据使用方法
4.1 Python 读取
import xarray as xr
# 读取nc文件
ds = xr.open_dataset('global_pm25_2020.nc')
# 查看PM2.5变量
pm25 = ds['PM2.5'] # 单位：μg/m³
# 提取中国区域
pm25_china = pm25.sel(lat=slice(15, 55), lon=slice(70, 140))
pm25_china.plot()
ds.close()
4.2 导出为 GeoTIFF
import xarray as xr
import rioxarray
ds = xr.open_dataset('global_pm25_2020.nc')
pm25 = ds['PM2.5']
pm25.rio.write_crs("EPSG:4326", inplace=True)
pm25.rio.to_raster('pm25_2020.tif')
print("已导出为GeoTIFF")
ds.close()
4.3 Matlab 读取
data = ncread('global_pm25_2020.nc', 'PM2.5');
imagesc(data);
colorbar;
title('2020年全球PM2.5浓度 (μg/m³)');
4.4 格式转换代码
数据集附带 nc2geotiff codes.zip，提供Python、Matlab和IDL三种语言的格式转换代码，可将nc格式转为tif。
5. 适用场景
6. 使用注意事项
6.1 引用要求
Wei, J., Li, Z., Lyapustin, A., Wang, J., Dubovik, O., Schwartz, J., Sun, L., Li, C., Liu, S., and Zhu, T. First close insight into global daily gapless 1 km PM2.5 pollution, variability, and health impact. Nature Communications, 2023, 14, 8349. https://doi.org/10.1038/s41467-023-43862-3
致谢：感谢国家科技资源共享服务平台-国家地球系统科学数据中心-长江三角洲分中心提供数据支撑。
6.2 非商业用途
仅限用于非商业目的的科学研究与学术交流。
7. 常见问题
Q1: 这套数据的空间覆盖率真的是100%吗？
是的，这是全球首个无缝隙（gapless）1km PM2.5数据集，所有陆地区域均有有效值。
Q2: 如何只提取中国区域？
用经纬度切片：lat范围约15-55°N，lon范围约70-140°E。
Q3: 数据提供格式转换代码吗？
是的，附带nc2geotiff codes.zip，提供Python/Matlab/IDL三种语言的转换代码。
参考文献
Wei, J., et al. First close insight into global daily gapless 1 km PM2.5 pollution, variability, and health impact. Nature Communications, 2023, 14, 8349.
国家地球系统科学数据中心-长江三角洲分中心：http://geodata.nnu.edu.cn
数据来源：国家地球系统科学数据中心-长江三角洲分中心 | 整理分享：YouGIS顽石
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