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中国区域交通网络数据集|交通网络数据集|区域交通数据集
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该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
提供机构：
data.stats.gov.cn
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
中国区域交通网络数据集的构建基于多源地理信息系统（GIS）数据，涵盖了全国范围内的公路、铁路、航空和水路交通网络。数据采集自国家统计局、交通部以及各地方政府公开发布的交通基础设施信息。通过空间数据处理技术，如地理编码和网络分析，将这些分散的数据整合成一个统一的交通网络模型。此外，数据集还包含了交通节点（如车站、机场、港口）和连接这些节点的交通线路的详细信息，确保了数据的高精度和全面性。
特点
该数据集的特点在于其高度的地理覆盖率和详细的数据粒度。不仅包括了主要城市的交通网络，还深入到县级甚至乡镇级别的交通设施。数据集中的交通线路信息不仅包括了线路的基本属性（如长度、类型），还包含了实时交通流量和历史交通数据，为研究者提供了丰富的分析维度。此外，数据集还支持多种空间分析功能，如最短路径计算和交通网络优化，极大地提升了其在交通规划和物流管理中的应用价值。
使用方法
中国区域交通网络数据集适用于多种应用场景，包括但不限于交通规划、物流优化和应急管理。研究者可以通过该数据集进行交通网络的模拟和预测，评估不同交通策略的效果。例如，可以利用数据集中的交通流量数据，结合机器学习算法，预测未来的交通拥堵情况，从而为城市交通管理提供决策支持。此外，物流公司可以利用该数据集优化运输路线，减少运输成本和时间。数据集还支持GIS软件的直接导入，方便用户进行进一步的空间分析和可视化。
背景与挑战
背景概述
中国区域交通网络数据集的构建始于20世纪末，由国家交通规划研究院主导，旨在为中国的城市规划和交通管理提供科学依据。该数据集涵盖了全国主要城市的道路、铁路、航空和水运网络，详细记录了各交通节点的地理位置、容量、流量等信息。随着中国城市化进程的加速，交通网络的复杂性和规模不断增加，该数据集的更新和维护成为支撑国家战略决策的重要工具。其影响力不仅体现在学术研究中，更在实际的城市规划和交通管理中发挥了关键作用。
当前挑战
中国区域交通网络数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据采集的难度较大，涉及多种交通方式和广泛的地理区域，需要高精度的地理信息系统和遥感技术支持。其次，数据更新频率高，随着城市发展和交通设施的扩建，数据集需要定期更新以保持时效性和准确性。此外，数据集的整合和标准化也是一个重要挑战，不同来源和格式的数据需要统一处理，以确保数据的一致性和可用性。最后，数据的安全性和隐私保护问题也不容忽视，如何在确保数据安全的前提下，实现数据的共享和应用，是当前亟待解决的问题。
发展历史
创建时间与更新
中国区域交通网络数据集的创建时间可追溯至20世纪90年代初，随着中国交通基础设施的快速发展，该数据集得到了持续的更新与扩展，最近一次大规模更新发生在2022年，以反映最新的交通网络变化。
重要里程碑
该数据集的重要里程碑包括2008年北京奥运会期间的数据更新，此次更新显著提升了数据集的精确性和覆盖范围，为大型活动期间的交通管理提供了重要支持。此外，2015年，随着中国高铁网络的快速扩展，数据集也进行了相应的更新，以纳入高铁线路和站点信息，进一步丰富了数据内容。
当前发展情况
当前，中国区域交通网络数据集已成为交通规划、城市发展和物流管理等领域的重要工具。数据集不仅涵盖了传统的公路、铁路和水路网络，还纳入了新兴的地铁、轻轨和共享单车等交通方式，极大地提升了数据的全面性和实用性。此外，数据集的开放共享政策促进了学术研究和行业应用的广泛合作，为推动智慧城市和绿色交通的发展做出了显著贡献。
发展历程
- 中国区域交通网络数据集首次发表，标志着中国在区域交通网络数据收集和分析方面的重要进展。
- 数据集首次应用于北京奥运会期间的交通管理和规划，展示了其在大型活动中的实际应用价值。
- 数据集更新，增加了更多城市和地区的交通网络信息，提升了数据集的覆盖范围和实用性。
- 数据集被广泛应用于智能交通系统（ITS）的研发，推动了交通管理技术的创新和发展。
- 数据集进一步扩展，包含了更多交通方式的数据，如地铁、高铁等，丰富了数据集的内容和应用场景。
- 数据集在新冠疫情期间被用于交通流量监控和预测，支持了疫情防控和交通管理的双重需求。
常用场景
经典使用场景
中国区域交通网络数据集在交通规划与管理领域中具有广泛应用。该数据集详细记录了各城市间的公路、铁路、航空等多种交通方式的网络结构，为研究者提供了丰富的地理信息和交通流量数据。通过分析这些数据，研究者可以模拟和优化交通网络，评估不同交通策略的效果，从而为城市交通规划提供科学依据。
衍生相关工作
基于中国区域交通网络数据集，研究者们开展了多项经典工作。例如，有研究利用该数据集构建了城市交通流模型，提出了基于机器学习的拥堵预测方法。此外，还有研究通过分析数据集中的交通网络结构，提出了新的交通网络优化算法，显著提升了交通系统的效率。这些衍生工作不仅丰富了交通领域的研究内容，也为实际应用提供了有力支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在中国区域交通网络数据集的最新研究中，学者们聚焦于智能交通系统的优化与可持续发展。通过整合实时交通数据与历史记录，研究者们致力于开发高效的交通流量预测模型，以提升城市交通管理的智能化水平。此外，该数据集还被广泛应用于评估交通基础设施的韧性，特别是在应对自然灾害和突发事件时的表现。这些研究不仅有助于缓解城市交通拥堵，还为构建绿色、可持续的交通生态系统提供了科学依据。
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数据主题
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热门数据集
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据，包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统，优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
China Groundgroundwater Monitoring Network
该数据集包含中国地下水监测网络的数据，涵盖了全国范围内的地下水位、水质和相关环境参数的监测信息。数据包括但不限于监测站点位置、监测时间、水位深度、水质指标（如pH值、溶解氧、总硬度等）以及环境因素（如气温、降水量等）。
www.ngac.org.cn 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录