2024-1980中国省级地级市城市县域逆温数据（空气污染工具变量）

摘要：比较第一层和第二层的平均气温就可以判断逆温情况了，如果第二层的气温高于第一层就是逆温，差值就是逆温强度，反之就不是逆温，逆温强度为 0（每天都有四个时点的数据，只有有一个时点的结果是逆温当天就视为逆温天）；

1.资料名称：2024-1980中国省级、地级市城市、区县县域逆温数据
2.计算说明：
（1）从 NASA 下载 1980 年至今的 MERRA-2 数据
（2）从下载到的 netCDF 数据提取近地的第一、二、三层数据（第三层数据可以用来进行稳健性分析），例如 1990 年 7 月 18 日的：
（3）把栅格数据转换成区县面板数据（使用的是 2021 年中国县级行政区划）：
（4）比较第一层和第二层的平均气温就可以判断逆温情况了，如果第二层的气温高于第一层就是逆温，差值就是逆温强度，反之就不是逆温，逆温强度为 0（每天都有四个时点的数据，只有有一个时点的结果是逆温当天就视为逆温天）；
（5）另外可以使用一三层的温度进行比较得到逆温2 和逆温强度2 用于稳健性检验。
3.指标说明：此资料为县域数据，2024年到12月31日为全年数据，县域是最全的，省市汇总即可，包含各省市县的逆温天数，并且还具有以下详细指标
date：日期

year：年

month：月

day：日

省：省份名称

省代码：省份行政区划代码

市：城市名称

市代码：城市行政区划代码

县：区县名称

县代码：区县行政区划代码

T1_layer1：0 点近地第一层的平均气温

T1_layer2：0 点近地第二层的平均气温

T1_layer3：0 点近地第三层的平均气温

T2_layer1：6 点近地第一层的平均气温

T2_layer2：6 点近地第二层的平均气温

T2_layer3：6 点近地第三层的平均气温

T3_layer1：12 点近地第一层的平均气温

T3_layer2：12 点近地第二层的平均气温

T3_layer3：12 点近地第三层的平均气温

T4_layer1：18 点近地第一层的平均气温

T4_layer2：18 点近地第二层的平均气温

T4_layer3：18 点近地第三层的平均气温

T1_thermal_inv12：0 点根据一二层计算的逆温强度

T2_thermal_inv12：6 点根据一二层计算的逆温强度

T3_thermal_inv12：12 点根据一二层计算的逆温强度

T4_thermal_inv12：18 点根据一二层计算的逆温强度

T1_thermal_inv13：0 点根据一三层计算的逆温强度

T2_thermal_inv13：6 点根据一三层计算的逆温强度

T3_thermal_inv13：12 点根据一三层计算的逆温强度

T4_thermal_inv13：18 点根据一三层计算的逆温强度

thermal_inv_yesno12：根据一二层判断当天是否是逆温天

thermal_inv_yesno13：根据一三层判断当天是否是逆温天

4.数据来源：12.9万个样本，包括中国34个省份（包括中国香港、中国澳门和中国台湾省）、370个城市，2870个县域，原始数据来源于NASA（美国航天航空局）