高分辨率的时空建模中国人为营养物质的长期排放在中国
Haoran Zhang1, Huihang Sun1, Ruikun Zhao1
1State Key Lab of Urban Water Resource and Environment, School of Environment, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150090, China.
Scientific data
|March 9, 2024
概括
本研究介绍了MEANS-ST1.0数据集,提供了高分辨率的长期数据,关于中国人为营养物质排放的数据. 该资源有助于了解污染动态和制定减缓策略.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 生态生态学 生态生态学
背景情况:
- 了解营养污染的时空动态对于有效的环境管理至关重要.
- 关于人为营养物质排放的准确,高分辨率的数据对于识别污染源和缓解策略至关重要.
研究的目的:
- 建立MEANS-ST1.0数据集,整合大规模的,长期的中国人为营养物质排放数据.
- 为污染分析和干预点识别提供高时空分辨率的数据集.
主要方法:
- 从1980年到2020年在中国各地编制的人为营养物质排放数据.
- 包括五个主要组成部分:城市住宅,农村住宅,工业,作物农业和畜牧业.
- 通过严格的控制,跨度验证和文献比较来确保数据质量.
主要成果:
- 开发了MEANS-ST1.0数据集,其空间分辨率为1公里,每月的时间分辨率为1公里.
- 该数据集涵盖了五个主要的营养物质排放来源.
- 数据以GeoTIFF,NetCDF和Excel格式提供,用于各种应用.
结论:
- MEANS-ST1.0数据集为环境建模和数字地球的开发提供了有价值的见解.
- 促进更好地了解人与环境的相互作用,并支持有针对性的减排努力.
更多相关视频
10:28Investigating the Relationship between Sea Surface Chlorophyll and Major Features of the South China Sea with Satellite Information
Published on: June 13, 2020
5.8K
05:04Author Spotlight: Understanding Riverine Nitrogen Impacts and Primary Productivity for Effective Nutrient Management
Published on: July 14, 2023
397
