基于 SSP 的 2020-2100 年美国各县级人口地理参考预测（总数及按性别、种族和年龄划分）
【摘要】 Georeferenced U.S. County-Level Population Projections, Total and by Sex, Race and Age, Based on the SSPs, 2020-2100简介基于 SSP 的 2020-2100 年美国县级地理参考人口预测（总数和按性别、种族和年龄划分）包括 2020 年至 2100 年期间美国所有县的县级总人口...
Georeferenced U.S. County-Level Population Projections, Total and by Sex, Race and Age, Based on the SSPs, 2020-2100
简介
基于 SSP 的 2020-2100 年美国县级地理参考人口预测（总数和按性别、种族和年龄划分）包括 2020 年至 2100 年期间美国所有县的县级总人口以及按年龄、性别和种族划分的县级人口预测情景，每五年一次。这些数据具有多种潜在用途，可作为解决美国近期、中期和长期次国家人口变化问题的输入。
摘要
| Resource Type | Dataset |
|---|---|
| Metadata Created Date | November 30, 2022 |
| Metadata Updated Date | April 24, 2025 |
| Publisher | SEDAC |
| Identifier | C2039248970-SEDAC |
| Data First Published | 2021-03-16 |
| Language | en-US |
| Data Last Modified | 2025-04-23 |
| Category | POPDYNAMICS, geospatial |
| Public Access Level | public |
| Bureau Code | 026:00 |
| Metadata Context | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.jsonld |
| Schema Version | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema |
| Catalog Describedby | https://project-open-data.cio.gov/v1.1/schema/catalog.json |
| Harvest Object Id | dfe84016-28dc-46e5-8eb1-ecdc4db017ac |
| Harvest Source Id | 58f92550-7a01-4f00-b1b2-8dc953bd598f |
| Harvest Source Title | NASA Data.json |
| Homepage URL | https://doi.org/10.7927/dv72-s254 |
| Metadata Type | geospatial |
| Old Spatial | -180.0 17.0 -65.0 72.0 |
| Program Code | 026:001 |
| Related Documents | https:/doi.org/10.7927/escf-qp41 |
| Source Datajson Identifier | True |
| Source Hash | 7665f09837a82ee9b11fef2eea88047cc2598a41a7bb41a4faf52d1a29d12575 |
| Source Schema Version | 1.1 |
| Spatial | |
| Temporal | 2020-01-01T00:00:00Z/2100-12-31T00:00:00Z |
代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
import pandas as pd
import leafmap
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="CIESIN_SEDAC_PD_PPUSCASRCSSP",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, 17.0, -65.0, 72.0),
temporal=("2020-01-01", "2100-12-31"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
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