区域跨度：全国各省市区县（含港澳台地区）
时间跨度：19801.1-2024.12.31（逐日）
数据单位：微克/立方米
对于环境研究者、政策制定者或是关注生态变化的人来说，一份长期、高频且覆盖全国的地表粉尘浓度数据，无疑是解析区域环境演变、评估治沙成效的 “金钥匙”。因此我们基于 NASA 卫星反演数据，整理出 1980 年 1 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日中国各省市区县地表粉尘质量浓度日度数据集，从省级到区县级（三级），从 44 年趋势到单年细节，为我们呈现了一幅完整的中国粉尘分布图景。
计算流程
数据以 NASA 卫星遥感数据为基础，通过 “数据提取 – 指标计算 – 空间匹配 – 区域汇总” 四步实现
1. 第一步：数据源获取与原始数据读取
数据源：底层数据来自 NASA 的卫星反演数据集，如粉尘浓度用M2T1NXAER_5.12.4（小时级栅格数据）、PM2.5 浓度用M2TMNXAER_5.12.4（月度级栅格数据），数据格式为nc。
读取工具：使用 R 语言读取nc格式数据，将其转换为 “栅格数据”（即每个栅格单元对应一个地理坐标和污染物浓度值）。
2. 第二步：核心指标的公式计算（关键步骤）
卫星原始数据包含多个大气成分变量，需根据研究目标计算目标指标：
PM2.5 浓度计算：
并非直接提取单一变量，需整合 5 类气溶胶成分，且需对硫酸盐（SO4）进行摩尔质量换算（因原始数据中 SO4 以 “硫元素质量” 记录，需换算为硫酸盐整体质量）：
PM2.5 = DUSMASS25（粉尘颗粒） + OCSMASS（有机碳） + BCSMASS（黑碳） + SSSMASS25（海盐颗粒） + SO4SMASS×(132.14/96.06)
其中，132.14是硫酸根（SO₄²⁻）的摩尔质量，96.06是硫元素（S）的摩尔质量，确保各成分单位统一为 “质量浓度（微克 / 立方米）”。
粉尘浓度计算（摘要 1）：
直接从 NASA 原始数据中提取 “地表粉尘质量浓度” 变量（无需额外加和），单位为 “微克 / 立方米”，后续仅需空间匹配和汇总。
3. 第三步：空间匹配（行政区划裁剪）
行政区划数据：使用 2021 年中国省 / 市 / 区县矢量边界数据（明确地理范围），确保与栅格数据的坐标体系一致（如 WGS84 坐标系）。
裁剪逻辑：通过 R 语言工具将 “栅格数据” 按行政区划边界裁剪。
4. 第四步：区域汇总（计算行政单位平均浓度）
汇总逻辑：对裁剪后的数据，计算每个行政单位（省 / 市 / 区县）内所有栅格单元的 “平均浓度”，得到该单位的日度 / 月度浓度值。
最终数据形式：整理为面板数据，包含 “日期、行政单位名称、行政代码、目标浓度” 等字段。
5. 第五步：质量控制
核对 NASA 官方指南（如摘要 3 中 PM2.5 初始计算遗漏成分，后根据 NASA FAQ 修正公式）
确保行政区划边界准确（避免因边界误差导致的浓度偏差）；
对异常值（如栅格数据缺失）进行补全或标记。
