gee:1992-2019年全球电力消费GDP数据集
全球电力消费修订GDP
在本研究中,我们采用了粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法等一系列方法,统一了DMSP/OLS和NPP/VIIRS影像的尺度,获得了1992-2019年间连续的1公里×1公里网格化夜间光照数据。随后,从修正的实际增长角度,我们采用自上而下的方法,根据我们校准的夜间光照数据,计算出1992-2019年全球1公里×1公里网格化的修正实际GDP和电力消耗。
网格化人口和夜间光照数据是最受欢迎的替代工具,由于其与经济产出和用电有很强的相关性而被广泛采用。最后作者指出,虽然夜间光照数据作为一个单一的指标可能会忽略一些因素,如附加值或因林业或荒漠化而减少的因素,但它仍然是校准经济增长的有效代理工具。你可以在这里阅读该论文
免责声明:该数据集的全部或部分描述由作者或其作品提供。
引用:
Chen, J., Gao, M., Cheng, S., Hou, W., Song, M., Liu, X., & Liu, Y. (2022). Global 1 km× 1 km gridded revised real gross domestic product and electricity consumption during 1992–2019 based on calibrated nighttime light data. Scientific Data, 9(1), 1-14. https://doi.org/10.1038/ s41597-022-01322-5
数据引用:
Chen, Jiandong; Gao, Ming (2021): Global 1 km × 1 km gridded revised real gross domestic product and electricity consumption during 1992-2019 based on calibrated nighttime light data. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.17004523.v1
数据集单位
国内生产总值:2017年的百万美元
电力消耗:千瓦时
代码:
2019年 电力消费(KWH)
1992年
2019年GDP百万美金消费
代码链接:
License
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Curated in GEE by: Samapriya Roy
Keywords: GDP, Electricity Consumption, Night Lights
Last updated: 2022-09-27
gee:全球2014年至2021年的Bing地图图像中检测到777M的建筑数据集
GEE 错误:ImageCollection.error, argument 'images': Invalid type.
GEE:WorldView-2和WorldView-3图像(每像素2米)制作的美国南部海岸湿地地区土地覆盖变化
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