空气质量数据是在我们日常研究中经常使用的数据！之前我们给大家分享了2000-2023年全国范围逐月的PM2.5栅格数据、2000-2023年全国范围逐月的PM10栅格数据、2013-2023年全国范围逐月的SO2栅格数据、2000-2023年全国范围逐月的O3栅格数据和2008-2023年全国范围逐月的NO2栅格数据（均可查看之前的文章获悉详情）！财富最可靠的平台
本次我们给大家带来的是2013-2023年全国范围的逐月的CO栅格数据，原始数据格式为NetCDF (.nc)，空间分辨率为1km和10km两种（其中：2013-2018年为10km，2019-2023年为1km），单位为mg/m3，坐标系为WGS_1984。为了方便大家使用，我们将数据格式转换为了栅格格式（.tif）。
数据来源于韦晶博士、李占清教授团队发布在国家青藏高原科学数据中心网站上的中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP），CO数据是该数据集的主要指标之一。该数据是利用人工智能技术，考虑了空气污染的时空异质特性，从大数据（如地基观测、卫星遥感产品、大气再分析和模式模拟资料等）中生产得到2013年至2023年全国无缝隙地面CO数据。另外，该数据持续更新，8月份刚刚更新了2023年的数据，如有需要大家可持续关注！
大家可以自己去国家青藏高原科学数据中心下载nc格式的原始数据，也可以在本公众号回复关键词 437 免费获取nc格式，以及我们转换出的tif格式两种格式的数据。无需转发文章，无套路获取！以下为数据的详细介绍：
01 数据预览
该数据包括nc和tif两种格式！两种数据格式的命名规则不同：
（1）nc.格式：CHAP_CO_ab_yyyymm_V2.nc
CHAP：表示数据集名称 CO：表示空气污染物的指标名称 ab：表示时间和空间分辨率，其中a表示时间分辨率（M表示为逐月数据），b表示空间分辨率（1K表示1km,10k表示10km） yyyymm：表示数据时间，其中yyyy代表年，mm表示月 V2：表示数据版本 nc：表示数据格式例如：CHAP_CO_M1K_202312_V2.nc，表示为2023年12月的1km分辨率的逐月的CO数据。
（2）.tif格式：按照年月日的日期格式（yyyymm.tif）命名栅格文件
例如：202301.tif，表示为2023年1月的CO栅格数据。
我们具体以2023年12月全国范围的CO数据为例来预览一下：
2023年12月全国CO
02 数据详情
时间范围：
斗争的双方，分别是正宫娘娘和皇帝宠妃，最后宠妃终究掰不过正宫的手段，被正宫娘娘残忍杀害，并且一并连宠妃的儿子也被除掉。这正宫娘娘就是吕雉，皇帝宠妃则是汉高祖刘邦生前最宠爱的戚夫人。戚夫人，秦末定陶(现在的山东省菏泽市定陶区)人。她出生于普通的农家。楚汉相争之时，有一次刘邦被项羽追着打，跑到了戚夫人的老家，见到了戚夫人。刘邦对戚夫人可谓是一见钟情，当即就带着戚夫人跑了。后来，刘邦建立大汉王朝，戚夫人就成了刘邦的宠妃。
“二十世纪东亚文化地图上占最大领土的作家”。
2013-2023年（逐月）
空间范围：
全国
数据格式：
NetCDF [.nc] 和.tif
空间分辨率：
2013-2018年：10km
2019-2023年：1km
数据单位：
mg/m3
数据坐标：
WGS_1984
原始数据的下载网站：
数据来源于美国马里兰大学韦晶博士、李占清教授团队在国家青藏高原科学数据中心平台上分享的数据，网址为：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/dab9def0-ff3b-4195-b5ad-34eafb192f05
数据引用：
韦晶, 李占清. (2023). 中国高分辨率高质量地面CO数据集（2013-2023）. 国家青藏高原数据中心. https://doi.org/10.5281/zenodo.4641530.
Wei, J., Li, Z. (2023). ChinaHighCO: High-resolution and High-quality Ground-level CO dataset for China (2013-2023). National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.5281/zenodo.4641530.
相关论文引用：
Wei, J., Li, Z., Wang, J., Li, C., Gupta, P., & Cribb, M. (2023). Ground-level gaseous pollutants (NO2, SO2, and CO) in China: daily seamless mapping and spatiotemporal variations. Atmospheric Chemistry and Physics, 23, 1511–1532. https://doi.org/10.5194/acp-23-1511-2023
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03 数据获取
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