数据内容:国内生产总值(GDP) 年度统计(1990-2019)、国内生产总值(GDP) 季度累计统计(1990-2019)及地区生产总值(2010-2019) 数据来源及加工方法:从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区(包括第三极)宏观经济原始数据,通过数据整理、筛选及清洗得到1990-2019年中国地区(包括第三极)宏观经济数据集,数据以Microsoft Excel (xlsx)格式存储。
傅文学
数据内容:央行黄金和外汇储备(2000-2020) 及货币供应量(2000-2017) 数据来源及加工方法:从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区(包括第三极)银行和货币原始数据,通过数据整理、筛选及清洗得到2000-2020年中国地区(包括第三极)银行和货币数据集,数据起始时间为2000年至2020年,Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
数据内容:对外经济贸易_货物进出口总额(1952-2019) 及对外经济贸易_按贸易分进出口总额(1981-2019) 数据来源及加工方法:从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区(包括第三极)对外贸易及投资原始数据,通过数据整理、筛选及清洗得到1952-2019年中国地区(包括第三极)对外贸易及投资数据集,数据起始时间为1952年至2019年,Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
数据内容:国民经济_工业增加值(月度)(2010-2019) 数据来源及加工方法:从世界银行官方网站、新浪网获取2015-2019年中国地区(包括第三极)工业经济原始数据,通过数据整理、筛选及清洗得到2010-2019年中国地区(包括第三极)工业经济数据集,数据起始时间为2010年至2019年,Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
数据内容:价格指数_居民消费价格指数(CPI)(2010-2019) 数据来源及加工方法:从世界银行官方网站、新浪网获取015-2019年第三极(中国地区)价格指数经济原始数据,通过数据整理、筛选及清洗得到2010-2019年第三极(中国地区)价格指数经济数据集,数据起始时间为2010年至2019年,Microsoft Excel (xlsx)格式。
傅文学
该数据集为全球植被生产力数据,包含总初级生产力(GPP)和净初级生产力(NPP)两部分,由耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)中CNRM-CM6-1模式在Historical情景下模拟得到。数据时间范围为1850-2014年,时间分辨率为月,空间分辨率约为1.406°×1.389°。模拟数据详细说明可见链接http://www.umr-cnrm.fr/cmip6/spip.php?article11。
美国气候模式诊断和对比计划委员会
数据集包括:北极地区人口及GDP数据(1990-2015)、第三极(甘肃、青海、西藏)地区县级人口及GDP数据(1970-2016)。 社会经济统计属性包括:人口(万人)、GDP(万元)、工农业生产总值(万元)、农业总产值(万元)、工业生产总值(万元) 北极人口数据主要来自经济社会局《世界人口展望:2017年修订版》按照 区域和国家划分的人口总数。 第三极数据主要参考甘肃省统计年鉴、青海省统计年鉴、西藏自治区统计年鉴;甘肃省、青海省、西藏自治区各县县志。
经济和社会事务部, 青海省统计局, 国家统计局, 青海省统计局, 青海省统计局
该数据集是三极地区9个通量站点的30分钟涡度相关通量观测数据,包括生态系统净碳交换量(NEE)、总初级生产力(GPP)和生态系统呼吸(ER)数据,时间范围覆盖2000-2016年。该数据预处理主要步骤包括野点去除(±3σ)、坐标轴旋转(三维风旋转)、Webb-Pearman-Leuning校正、异常值剔除、碳通量插补与分解等,缺失数据通过CO2通量值(Fc)与环境因子之间的非线性经验公式进行插补。
全球通量观测网络, 张扬建, 牛犇
本数据集是青藏高原的部分经济指标,包含青海省和西藏自治区两个省份,以省为单元进行的数据统计,可用于青藏高原城镇化和生态环境交互胁迫中评价指标体系的构建。西藏自治区的数据集时间跨度是1951-2016包含7个指标,分别是地区总产值,第一、第二、第三产业以及工业和建筑业,最后还包括人均地区生产总值;青海省数据集时间跨度是从1952-2015,除上述七个指标外还多出农林牧渔业这一指标。所有数据均来自统计年鉴,数据是按当年价格计算,并且依据第二次经济普查资料,对2005-2008年地区生产总值进行了修订。
杜云艳
本数据集包含三江源国家公园内各个县的社区情况统计表,具体内容包括: 表一包括:行政村个数、自然村个数、户数、人口数、农村劳动力人数、一二三产业总值、人均纯收入、家畜数量; 表二包括:人口民族组成(各名族人口数)、教育的相关统计(中小学个数及学生人数)、卫生相关的统计(医院、卫生室以及医护人员个数)、人口受教育水平的统计(不同教育程度的人数); 表三包括:草地(草地总面积、可利用草场面积、中度以上退化面积、草原植被覆盖度)、林地(总面积、乔木林面积、灌木林面积和疏林地面积)、水域(总面积、河流面积、湖泊面积、冰川面积、雪山面积和湿地面积)。 总共设计四个县:玛多、曲麻莱、杂多和治多县。该数据来自政府部门的统计数据。
国家统计局
采用供需平衡的分析方法,分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上,评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景,即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年,预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构,设计了在气候变化下流域变化趋势的模型,以冰川融化情景为模型的输入,构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案,综合计算水资源供给量。综合供需情况,以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的(小麦生产)土地压力指数,分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡,评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下,流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用,以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
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该数据集记录了青海省1980~2016年全社会固定资产投资情况。数据来自统计年鉴: 《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》,从青海统计年鉴中摘录,精度同数据所摘取的统计年鉴。 数据表共有11个字段 字段1:年份 解释:数据的年份 字段2:总计 解释:固定资产投资总计 亿元 字段3:国有经济 解释:国有经济固定资产投资额 亿元 字段4:集体经济 解释:集体经济固定资产投资额 亿元 字段5:私营经济 解释:私营经济固定资产投资额 亿元 字段6:其他经济 解释:其他经济固定资产投资额 亿元 字段7:总增长 解释:固定资产投资总增长 % 字段8:国有增长 解释:国有固定资产投资增长 % 字段9:集体增长 解释:集体固定资产投资增长 % 字段10:私有增长 解释:私有固定资产投资增长 % 字段11:其他增长 解释:其他固定资产投资增长 %
青海省统计局, 青海省统计局, 青海省统计局, 青海省统计局, 青海省统计局, 青海省统计局
未来人口情景预测以2005年为基准年,采用人口阻滞增长模型,不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律,而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值,通过非线性回归求出参数式中参数,建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值,然后根据未来各县市各时段经济发展水平(用人均GDP表示)设定各时段相应的产业结构情景,预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度,因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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未来人口情景预测以2005年为基准年,采用人口阻滞增长模型,不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律,而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值,通过非线性回归求出参数式中参数,建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值,然后根据未来各县市各时段经济发展水平(用人均GDP表示)设定各时段相应的产业结构情景,预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度,因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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采用供需平衡的分析方法,分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上,评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景,即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年,预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构,设计了在气候变化下流域变化趋势的模型,以冰川融化情景为模型的输入,构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案,综合计算水资源供给量。综合供需情况,以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的(小麦生产)土地压力指数,分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡,评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下,流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用,以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
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未来人口情景预测以2000年为基准年,采用人口阻滞增长模型,不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律,而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值,通过非线性回归求出参数式中参数,建立预测模型。 城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值,然后根据未来各县市各时段经济发展水平(用人均GDP表示)设定各时段相应的产业结构情景,预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度,因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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采用供需平衡的分析方法,分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上,评估流域水资源系统脆弱性。 采用IPAT等式设置未来水资源需求情景,即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年,预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景,人口规模、经济规模采用配套预测数据。 应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构,设计了在气候变化下流域变化趋势的模型,以冰川融化情景为模型的输入,构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案,综合计算水资源供给量。综合供需情况,以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的(小麦生产)土地压力指数,分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡,评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下,流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用,以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。
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未来人口情景预测以2005年为基准年,采用人口阻滞增长模型,不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律,而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值,通过非线性回归求出参数式中参数,建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。 数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值,然后根据未来各县市各时段经济发展水平(用人均GDP表示)设定各时段相应的产业结构情景,预测各次产业产值。 我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度,因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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青藏高原主体是青海省和西藏自治区,其青海省和西藏自治区经济社会数据则是统筹自然科学基础数据进行分析青藏高原人口、资源、环境和经济社会可持续发展分析和评估的基础。一般情况下,各省区统计年鉴均为纸质版、光盘版,用户均需要进行二次编辑才能使用。 本数据集主要依托青海省和西藏自治区统计年鉴原始数据,进行数据转换,综合集成当前经济社会数据集。数据覆盖时间从2007年到2016年,时间分辨率为年,覆盖范围为青藏高原青海省和西藏自治区,空间分辨率为地市州行政单元。 数据包括人口、经济、财政、农林牧副渔产业、固定资产投资、教育卫生等方面。
王世金
未来人口情景预测以2005年为基准年,采用人口阻滞增长模型,不仅能够较好地描述人口与许多生物数量的变化规律,而且在经济领域也有广泛的应用。城市化率的预测采用城市化Logistics模型。依据已有的城市化水平序列值,通过非线性回归求出参数式中参数,建立预测模型。城市人口数量由预测的人口数乘以城镇化率求出。数据采用非农业人口。采用logistic模型预测流域未来各县市国民生产总值,然后根据未来各县市各时段经济发展水平(用人均GDP表示)设定各时段相应的产业结构情景,预测各次产业产值。我国及研究区产业结构的变化趋势滞后于GDP增长速度,因而根据设定的研究区未来产业结构情景需要进行了适当调整。
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