极端天气，气候风险

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1993-2023各省市气候风险，物理风险数据
数据名称：中国省/市气候风险指数<br>
时间跨度：1993-2023<br>
数据来源：各年中国气候变化蓝皮书<br>
数据范围：省级数据962个样本，31个省份；地级市数据6950个样本，227个地级市。
每组CPRI数据包含四个分项指数和一个总指数，涵盖1993年至2023年期间。LTD（极端低温日数）、HTD（极端高温日数）、ERD（极端降雨日数）、EDD（极端干旱日数）是四个子指数，分别代表一个国家/地区一年中极端低温日数、极端高温日数、极端降雨日数和极端干旱日数。这些指数使用下面解释的方法标准化，然后用于构建一般CPRI，它是指一个国家/地区的气候物理风险的总体程度。
（1）数据收集:原始气象数据来自NOAA（美国国家海洋和大气管理局）<br>
（2）数据处理过程<br>
第一步：对样本中有大量缺失的数据进行删除<br>
第二步：计算1973年1月1日至1992年12月31日期间每个指标的历史分布<br>
第三步：计算1993年至2023年每个站点的极端天数事件的类型<br>
第四步：计算区域层面的年度极端天气天数<br>
第五步：指数的计算 物理风险.rar (1.39 MB, 需要: RMB 25 元) 本附件包括：

• 中国省市气候风险指数(1993-2023).xlsx
• Chinese Climate Physical Risk Index (CCPRI).xlsx
• 气候风险匹配省市代码.xls

2024-10-29 00:44:34 上传

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关键词：极端天气 各省市

什么时候吃饭 发表于 2024-10-29 00:53
1993-2023各省市气候风险，物理风险数据

示例图

什么时候吃饭 发表于 2024-10-29 00:53
1993-2023各省市气候风险，物理风险数据

数据名称：中国省/市气候风险指数<br>
时间跨度：1993-2023<br>
数据来源：各年中国气候变化蓝皮书<br>
数据范围：省级数据962个样本，31个省份；地级市数据6950个样本，227个地级市。
每组CPRI数据包含四个分项指数和一个总指数，涵盖1993年至2023年期间。LTD（极端低温日数）、HTD（极端高温日数）、ERD（极端降雨日数）、EDD（极端干旱日数）是四个子指数，分别代表一个国家/地区一年中极端低温日数、极端高温日数、极端降雨日数和极端干旱日数。这些指数使用下面解释的方法标准化，然后用于构建一般CPRI，它是指一个国家/地区的气候物理风险的总体程度。
（1）数据收集:原始气象数据来自NOAA（美国国家海洋和大气管理局）<br>
（2）数据处理过程<br>
第一步：对样本中有大量缺失的数据进行删除<br>
第二步：计算1973年1月1日至1992年12月31日期间每个指标的历史分布<br>
第三步：计算1993年至2023年每个站点的极端天数事件的类型<br>
第四步：计算区域层面的年度极端天气天数<br>
第五步：指数的计算

什么时候吃饭 发表于 2024-10-29 00:53
1993-2023各省市气候风险，物理风险数据

数据名称：中国省/市气候风险指数<br>
时间跨度：1993-2023<br>
数据来源：各年中国气候变化蓝皮书<br>
数据范围：省级数据962个样本，31个省份；地级市数据6950个样本，227个地级市。
每组CPRI数据包含四个分项指数和一个总指数，涵盖1993年至2023年期间。LTD（极端低温日数）、HTD（极端高温日数）、ERD（极端降雨日数）、EDD（极端干旱日数）是四个子指数，分别代表一个国家/地区一年中极端低温日数、极端高温日数、极端降雨日数和极端干旱日数。这些指数使用下面解释的方法标准化，然后用于构建一般CPRI，它是指一个国家/地区的气候物理风险的总体程度。
（1）数据收集:原始气象数据来自NOAA（美国国家海洋和大气管理局）<br>
（2）数据处理过程<br>
第一步：对样本中有大量缺失的数据进行删除<br>
第二步：计算1973年1月1日至1992年12月31日期间每个指标的历史分布<br>
第三步：计算1993年至2023年每个站点的极端天数事件的类型<br>
第四步：计算区域层面的年度极端天气天数<br>
第五步：指数的计算

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什么时候吃饭 发表于 2024-10-29 15:00
数据名称：中国省/市气候风险指数
时间跨度：1993-2023
数据来源：各年中国气候变化蓝皮书

您好，请问有论文参考的计算方法吗？