O conjunto de dados da grade de quilômetros de distribuição espacial do PIB da China é baseado nas estatísticas do PIB em nível de condado do país, levando em consideração os padrões de interação espacial dos tipos de uso da terra, brilho da luz noturna, dados de densidade residencial e PIB que estão intimamente relacionados às atividades humanas, e é gerados através de interpolação espacial. dados de grade espacial. Os dados incluem 6 edições, incluindo 1995, 2000, 2005, 2010, 2015 e 2019. Este conjunto de dados reflete a distribuição espacial detalhada dos dados do PIB em todo o país. Os dados são dados raster de 1 km. Cada raster representa o valor total da produção do PIB dentro do intervalo da grade (1 quilômetro quadrado). A unidade é 10.000 yuans/metro quadrado. km. . Prefácio – Tutorial de Inteligência Artificial
O PIB é um dos indicadores importantes para medir o desenvolvimento social e económico, o planeamento regional e a protecção dos recursos e do ambiente. As regiões administrativas são normalmente utilizadas como unidade estatística básica. A espacialização do PIB substitui as unidades estatísticas administrativas tradicionais por unidades estatísticas espaciais, o que facilita a partilha de dados e a análise estatística espacial entre vários campos. O conjunto de dados da grade de quilômetros de distribuição espacial do PIB da China é baseado nas estatísticas do PIB do condado nacional, levando em consideração vários fatores, como tipo de uso do solo, brilho da luz noturna, densidade residencial, etc., e usando o método de alocação de peso multifatorial para usar distritos administrativos como unidade estatística básica.Os dados do PIB estão espalhados em células da grade, realizando assim a espacialização do PIB. O conjunto de dados inclui dados de 6 períodos de 1995 a 2019. Cada raster representa o valor total da produção do PIB dentro de 1 quilômetro quadrado, com a unidade de 10.000 yuans/quilômetro quadrado. O formato dos dados é a grelha, o elipsóide de base é o elipsóide de Krassovsky e o método de projecção é a projecção de Albers, que reflecte a distribuição espacial detalhada do PIB em todo o país.
No processo de espacialização, os pesos de distribuição do PIB do tipo de uso do solo, luminosidade noturna e densidade residencial são calculados primeiro e, em seguida, o peso total de cada unidade administrativa em nível de condado é calculado com base no processamento padronizado dos pesos dos itens acima. três aspectos, e então o peso total de cada condado é calculado.Com base na proporção do PIB do peso unitário da unidade administrativa de nível, o cálculo do espaço da grade é usado para combinar o número da população no peso unitário com a distribuição de peso total mapa para espacializar a população. A fórmula de cálculo é:
PIBij = PIB × (Qij/Q)
Na fórmula, PIBij é o valor da unidade da rede após a espacialização; PIB é o valor estatístico do PIB da unidade administrativa em nível de condado onde a unidade da rede está localizada; Qij é o tipo de uso do solo, luminosidade noturna e densidade residencial de a unidade de grade. O peso total; Q é o peso total do tipo de uso do solo, brilho da luz noturna e densidade residencial da unidade administrativa em nível de condado onde a unidade raster está localizada.
ID do conjunto de dados:
RESDC/CHINA_PIB
Intervalo de tempo: 1995-2019
Escopo: Nacional
Fonte: Instituto de Ciências Geográficas e Recursos Naturais, Academia Chinesa de Ciências
Copie o trecho de código:
var imagens = pie.ImageCollection("RESDC/CHINA_GDP")
Banda:
| nome | tipo | unidade | Resolução espacial (metros) | Valor inválido | Descrição |
|---|---|---|---|---|---|
| B1 | Int32 | Dez mil yuans/quilômetro quadrado | 1000 | -1 | Valor total da produção do PIB |
Atributos
| data |
corda |
tempo de imagem |
Código:
var img = pie.ImageCollection("RESDC/CHINA_GDP")
.select("B1")
;
print(img)
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Citação de dados:
Xu Xinliang. Conjunto de dados de grade de quilômetros de distribuição espacial do PIB da China. Sistema de registro e publicação de dados de ciências ambientais e de recursos (http://www.resdc.cn/DOI), 2017.DOI:10.12078/2017121102.