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近十年北京市植被指数变化已通过MODIS数据进行分析。

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简介：
通过对近十年北京市植被指数的分析，党慧和袁涛团队开展了深入研究。他们运用了2003年至2012年6月、7月和8月的MODIS影像数据，并将植被指数作为主要研究对象。具体而言，该研究团队计算了北京市各个功能区内的植被指数，并进一步测算了大于0.1的NDVI差值指数，以追踪植被状况随时间的变化趋势。

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  • 近十年北京市植被指数变化的MODIS数据分析
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    本研究基于MODIS数据，分析了2013至2023年间北京市植被指数的变化趋势，探讨城市绿化及生态环境改善情况。 党慧与袁涛基于2003年至2012年6月、7月及8月份的MODIS影像数据进行了研究，以NDVI为分析对象，计算了北京市各功能区植被指数以及大于0.1的NDVI差值指数，并对近十年间的变化趋势进行了详细分析。
     
  • 近年来北京市空气质量数据.zip
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    本资料集包含了近年来北京市空气质量的数据记录，涵盖了PM2.5、二氧化硫等污染物浓度的变化趋势及改善情况。 标题中的“近几年北京市空气质量数据”指的是自某个时间点起至今的监测记录。这些数据通常包括PM2.5、PM10、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）以及臭氧（O3）等主要污染物浓度值，还包括反映空气质量状况的重要指标如空气质量指数（AQI）。这些信息对于环境科学研究、政策制定及公众健康提示等方面至关重要。 描述中的“近几年北京市空气质量数据”表明该压缩包可能包含过去几年内北京各监测站点记录的每日或每小时空气质量数据。通常以CSV或Excel表格形式存储，列出各项污染物浓度值，并附带日期、时间和地点信息。通过对这些数据进行分析，可以了解北京空气质量的变化趋势和季节性规律，识别污染源影响以及不同天气条件下的变化。 标签“近几年北京市空气质量数据”进一步明确了文件内容的主题，表明这些数据将用于研究或分析北京近年来的空气质量状况。压缩包内的文件可能是一个单一文档或者包含多个按年份或月份划分的子文件夹，便于用户查询特定时间段的数据。 针对这些数据可以进行如下几方面的研究和分析： 1. **时间序列分析**：通过不同年份、季度及月度甚至每天的数据对比，了解空气质量随时间的变化规律。 2. **空间分布研究**：比较各监测站点的数据以揭示城市内部区域间空气质量差异，并确定污染热点位置。 3. **污染物相关性分析**：探讨各种污染物之间的相互关系及其协同作用机制。 4. **气象因素影响评估**：结合天气数据，分析风向、风速、温度和湿度等因素对空气质量的影响以及极端气候事件的潜在效应。 5. **政策效果评价**：对比实施环保措施前后各时间段内的空气质量变化情况，以确定政策措施的有效性。 6. **健康影响研究**：利用这些空气污染数据与人口健康的关联信息来探讨两者之间的关系。 通过深入挖掘和分析上述数据集，不仅可以为政府决策提供科学依据，还有助于提高公众对空气质量状况的认识及环保意识，并共同推动城市的可持续发展。同时，此类数据库对于教育机构以及科研团队也具有重要的教学研究价值。
     
  • 2022年MODIS全球0.05度NDVI植被指数栅格数据集.zip
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    该数据集提供2022年度全球范围内的0.05度分辨率NDVI（归一化差异植被指数）栅格图像，详尽记录了当年的植被覆盖变化情况。 该植被指数数据源自美国NASA发布的MOD13C2 v061产品。MOD13C2的空间分辨率为0.05度，时间分辨率为月。通过提取子数据集、投影栅格及换算单位等步骤后，获得逐月的NDVI数据（空间分辨率为0.05度）。再利用最大合成法得到对应年份的NDVI数据。 时间：2022 地区：全球 时间分辨率：年 空间分辨率：0.05度 地理坐标系：WGS84 引用信息如下： Didan, K. (2021). MODISTerra Vegetation Indices Monthly L3 Global 0.05Deg CMG V061 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用。
     
  • EVI植被指数分析
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    EVI植被指数是一种用于卫星遥感数据中评估地表植被状况的指标，相较于NDVI，它对大气影响的敏感度更低，并且能更准确地监测高密度植被区域。 编辑好的EVI计算公式可以放入ENVI的Bandmath工具中进行计算。
     
  • 2020年中国1公里分辨率MODIS植被指数(NDVI)空间分布数据集
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    本数据集提供了2020年全国范围内每日更新的1公里分辨率MODIS NDVI值，详细描绘了中国植被动态变化情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的NDVI数据，并利用最大合成法生成对应年份的NDVI数据。地区为中国，时间分辨率是年度，空间分辨率为1km，采用Albers等面积圆锥投影坐标系，椭球为WGS84变形比例：1.0中央经线105度标准纬线25和47度。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
     
  • 2018年北京市积分落户数据分析.csv
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    该文件包含2018年北京市积分落户政策下申请人的详细数据，包括各项积分项目的具体得分情况和最终排名等信息。适合研究北京人口政策和社会经济发展趋势。 对2018年北京积分落户数据分析以及招聘网站上“数据分析”职位的招聘信息进行分析，包括职位地区分布、工资待遇、工作年限要求和技术能力要求等方面的内容。
     
  • 2018年MODIS每月中国1公里植被指数(NDVI)空间分布数据集
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    该数据集包含2018年中国地区基于MODIS卫星观测的月度植被指数（NDVI）信息，以1公里分辨率展示全国植被覆盖情况。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪后得到逐月的1km NDVI数据。地区为中国，时间分辨率是每月一次，空间分辨率为每公里一像素，使用的是等积圆锥投影（Albers conical equal area），椭球模型为WGS84。 Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.
     
  • 2000-2020年间北京市500米分辨率的植被净初级生产力(NPP)数据
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    本数据集提供了2000至2020年期间北京市500米分辨率的植被净初级生产力（NPP）信息，基于MODIS和土地利用数据生成。 数据格式为GeoTiFF；数据精度为500米；坐标系统采用AEA_WGS_1984。数据组织方式是按省市划分成一个个省份与城市的压缩包，每个压缩包内包含该省市2000-2020年的NPP和NPP_QC（质量控制）数据。原始数据使用的是MOD17A3HGF Version 6.0产品。原本计划采用新版本的6.1进行处理，但在处理过程中发现6.1版本缺少一年的数据，因此最终还是选择了完整无缺的6.0版本数据。 通过Python和MRT工具对NPP、NPP_QC（质量控制）数据进行了镶嵌、投影与重采样，并分别进行了裁剪打包。
     
  • 2010至2014年间北京市PM2.5数据的分析
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    本研究聚焦于2010年至2014年期间北京地区PM2.5浓度的变化趋势及特征，旨在深入探讨其时空分布规律。 Python课程设计大作业是关于2010年至2014年北京市PM2.5数据分析的项目。该项目分为五个任务：数据读取及预处理、数据选择及导出、数据分类汇总、数据转存以及数据统计和可视化。通过使用pandas和matplotlib等库，完成了整个课程设计的任务。资源包括了Python程序代码、课设报告以及在程序运行过程中使用的原始数据集与输出的数据结果，这些资料可以支持完整地重现项目的执行过程。