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Updated: May 30, 2025

Using Generative Art to Convey Past and Future Climate Transitions
Published on: March 31, 2023
对1990-2022年的人均PPP国内生产总值 (GDP) 的全球数据集进行了缩小
Matti Kummu1, Maria Kosonen2, Sina Masoumzadeh Sayyar2
1Water and Development Research Group, Aalto University, Espoo, Finland. matti.kummu@aalto.fi.
一个新的网格化人均GDP数据集提供了从1990年到2022年更新的分国家级经济数据. 这一全面的数据集提供了更高的空间分辨率,用于改进经济和社会环境建模.
科学领域:
- 经济学 经济学 经济学
- 地理空间分析的研究.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 现有的地方人均GDP数据集已经过时了,报告的数据只有到2010年.
- 经济数据集需要更高的空间分辨率和更广泛的时间覆盖,以便进行高级分析.
研究的目的:
- 呈现一个全面的网格化人均GDP数据集,缩小到管理2级.
- 更新和扩展现有的地方经济数据,采用新型的推断和缩小规模的方法.
主要方法:
- 利用了89个国家和2,708个行政单位的人均国内生产总值数据.
- 采用机器学习算法进行缩小,实现高性能 (交叉验证R2=0.79,测试数据R2=0.80) 和精度 (皮尔森R=0.88).
- 国家 (admin 0),省 (admin 1) 和市 (admin 2) 层面的综合数据.
主要成果:
- 开发了一个数据集,涵盖了1990-2022年的43,501个admin2单位.
- 与现有数据集相比,该数据集提供了更广泛的时间范围和更高的空间分辨率.
- 机器学习缩小规模证明了强大的性能和准确性.
结论:
- 新的数据集显著增强了地方经济数据的时间和空间维度.
- 它对全球/区域空间分析有价值,包括社会环境建模和经济弹性评估.
- 这些数据是公开可用的,用于研究.
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