全球 1km 人口数量格网数据集由2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的人口估计数（每平方公里人数）组成，与国家人口普查和人口登记册一致。利用约1350万个国家和次国家行政单位的比例分配网格算法，将人口数量分配到30弧秒的网格单元。数据文件被制作成30弧秒（赤道上约1公里）分辨率的人口数量栅格数据。数据集的基本输入是人口普查表和相应的地理界线。数据集目的是提供一个空间分类的人口层，与来自社会、经济和地球科学学科以及遥感的数据集兼容。它提供了全球一致和空间明确的数据，用于研究、决策和交流。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
全球 1km 人口数量格网数据集由2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的人口估计数（每个像素的人数）组成，与国家人口普查和人口登记册一致。利用约1350万个国家和次国家行政单位的比例分配网格算法，将人口数量分配到30弧秒的网格单元。数据文件被制作成30弧秒（赤道上约1公里）分辨率的人口数量栅格数据。数据集的基本输入是人口普查表和相应的地理界线。数据集目的是提供一个空间分类的人口层，与来自社会、经济和地球科学学科以及遥感的数据集兼容。它提供了全球一致和空间明确的数据，用于研究、决策和交流。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
该数据集以PM2.5监测站点数据为基础，选取道路、建设用地面积、林地面积、园地面积、高程等因子，采用多元回归分析方法对2017年重庆主城区PM2.5的年均、季均、月均、周内平均及日内极值时刻空间分布进行了模拟。交叉验证得到模拟精度分别为90.28%、93.52%、92.27%、90.63%、93.28%。本数据集空间分辨率为25m*25m。具体反演方法参考文献“重庆市主城区PM2.5的时空格局及影响因素分析（硕士论文）”。
李月臣
调整后的人口计数与《联合国世界人口前景》国家总数2015年修订版相匹配，第11版包括与国家人口普查和人口登记的相对空间分布相一致的人类人口估计数（每像素的人数），但调整后与联合国《世界人口前景》国家总数2015年修订版2000、2005、2010、2015和2020年的数据相匹配。利用约1350万个国家和次国家行政单位的比例分配网格算法，将人口数量分配到30弧秒的网格单元。数据文件被制作成30弧秒（赤道上约1公里）分辨率的全球栅格数据。该数据集的基本输入是人口普查表和相应的地理边界。该数据集提供了一个与社会、经济、地球科学学科和遥感数据集兼容的空间分类人口层。它提供全球一致和空间明确的数据，用于研究、决策和通信。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
该数据集：借助RS与GIS 技术，在借鉴已有的研究成果的基础上，结合三峡库区(重庆段) 的自然和社会经济实际情况，参照国家环保部颁发的《生态功能区划技术暂行规程》①，选择研究区比较突出的土壤侵蚀、石漠化、生境和酸雨4 个生态环境要素建立敏感性评价模型与方法，对三峡库区(重庆段) 生态环境敏感性进行综合研究，定量揭示研究区生态环境敏感性程度及其空间分布规律。本数据集空间分辨率统一采样为25m*25m。具体反演方法参考文献“三峡库区重庆段生态与环境敏感性综合评价（地理学报）”。
刘春霞, 李月臣
该数据集利用重庆2000、2005、2010、2015年四期土地利用遥感解译数据，在谢高地研究制定的中国陆地生态系统服务价值当量因子表基础上，结合重庆市的具体情况，基于单位面积粮食产值、经济系数、功能系数等对重庆市的生态系统服务价值当量因子表进行修订。以2000-2015年重庆耕地1hm2平均每年自然粮食的产值作为其一个当量因子时食物生产功能单位面积的服务价值，计算得到重庆市修正后的生态服务价值系数表。最终对重庆气体调节（QTTJ）、气候调节（QHTJ）、水源涵养（SYHY）、土壤形成与保护（TRBH）、废物处理（FWCL）、生物多样性保护（SWDYXBH）、食物生产（SWSC）、原材料生产（YCLSC）、文化娱乐（WHYL）等9类生态服务价值进行了估算。本数据集空间分辨率为25m*25m。具体反演方法参考文献“重庆市土地覆被变化及生态响应研究（硕士论文）”。
李月臣
近年来,大规模的城镇化开发建设在促进区域社会经济发展的同时,对生态环境带来了巨大的影响。通过可视化手段对城镇化过程中生态经济效益定量评估可为权衡经济收益和生态环境效益损失提供科学参考。本研究以重庆市为研究区,利用土地利用遥感解译数据、土壤数据、高程数据、气象数据、社会经济统计数据,结合InVEST 3.3.1、Arc GIS 10.1、SPSS 19.0等软件在对研究区2000、2005、2010、2015年四期的土地利用景观格局变化、城镇化用地变化情况的基础上,对生物栖息地、土壤保持、水源涵养、固碳、调节气候、净化环境6类生态效益和第一产业、二三产业2类经济效益进行评估,对比分析研究区各个土地利用景观格局、五大功能区、39个区县在2000、2005、2010、2015年四个时期的生态经济效益时空变化情况。本数据集空间分辨率为25m*25m。具体反演方法参考文献“基于GIS与InVEST模型的重庆市城镇化过程中生态经济效益损益研究（硕士论文）”。
李月臣
生态环境是人类赖以生存和栖息的场所,伴随着城市化进程的加快,生态环境每况愈下,因此保护生态环境、维护生态安全是可持续发展过程中的一个关键而迫切的研究课题,研究我国区域的生态安全有着特别重要的意义。重庆市位于长江上游地区,是“一带一路”和长江经济带重要的联结点,是长江上游重要的生态屏障,生态地位高,具有丰厚的林地资源和重要的生态服务功能价值,因此本文基于重庆市重要的生态地位,结合PSR模型构建评价指标体系,以格网为评价单元,利用综合指数法计算研究区生态安全综合指数并对其进行分级评价,结合探索性空间分析工具和地理探测器工具,旨在找出重庆生态安全的动态变化特征、空间关联度特征、空间格局分异特征及其驱动机制,研究目的在于更好地了解重庆市生态安全变化的基本特征和规律,为重庆市生态环境的改善提出针对性意见,进而丰富和推动我国生态安全评价的综合研究。本数据计算重庆2000/2005/2010/2015四个时期生态安全综合指数并对其进行分级评价，其空间分辨率统一采样为1000m*1000m。具体反演方法参考文献“基于GIS格网模型的重庆市生态安全时空格局研究（硕士论文）”。
李月臣
该数据集首先运用多因素融合模型对2010年重庆市人口进行空间化，通过因子与人口的相关性和实际情况分析，选择地形、交通、夜间灯光和NDVI四种因子作为模拟人口的影响因子，并引入产业点因子。本文借助第六次人口普查乡镇数据对多因素融合模型人口模拟结果进行精度验证，相关系数为0.836，在乡镇尺度上进行误差验证中有接近70%左右的乡镇精度在70%以上，模拟效果已经较好。依此方法得到重庆市2000、2005和2015年的人口进行空间分布模拟结果。本数据集空间分辨率为25m*25m。具体反演方法参考文献“基于GIS和多源数据的山地城市人口空间化模拟（硕士论文）”。
李月臣
该数据集：采集去哪儿网、马蜂窝网、携程网三个网站重庆市旅游资源样本数据。以三家网站共有旅游资源作为数据的处理条件，通过合并、删除重复、清除已关闭的旅游资源等方法最终符合条件的重庆市旅游资源点420个。通过GeoSharp软件坐标转换工具箱将420个旅游资源的坐标批量转换为WGS84坐标。通过重庆市旅游政务网获取2018年重庆市A级旅游景区名单（截止时间2018年12月31日），采集A级旅游景区及其对应的质量等级信息，与所爬取的全部旅游资源名录进行对照、核实，将质量等级数据依次录入属性表。具体方法参考文献“基于POI数据的重庆市旅游资源空间分布及其吸引力错位研究（硕士论文）”。
刘春霞
本数据集主要基于中高分辨率（30m）的Landsat8遥感数据集，选择成都市七环内地区为研究区域，采用随机森林的分类方法，解译提取了该区域2020年的水田、旱地、草地、林地、建设用地、水域及水利设施用地及其他用地共7种土地利用类型，并计算了混淆矩阵、总体精度与Kappa系数以验证精确性，其数据精度与同类型和同级别的产品精度相近。该数据可以用于成都市土地资源和现状调查具有重要支撑作用，对于了解成都市土地利用格局研究也具有重要意义。
孙莹
WorldPop 在全球和各个国家范围内，生成各种人口网格化数据产品，包括3弧秒的格网数据 (在赤道上约为100m). 人口数据生产主要方法是加权分区密度制图，该方法依赖于随机森林模型来生成预测加权层将人口数量重新分布到网格单元中。WorldPop项目为各个国家和许多地区，包括中美洲和南美洲、非洲和亚洲，提供了一个开放存取、透明记录的空间人口数据集档案，以支持发展、救灾和卫生应用。所有数据都可以从下载https://www.worldpop.org/project/list.
Andrew J. Tatem
数据来源：国家统计局官网(http://www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/)。 以第七次人口普查数据为例，以下为编辑说明内容：一、普查对象和标准时点:第七次全国人口普查的普查对象指普查标准时点在中华人民共和国境内的自然人以及在中华人民共和国境外但未定居的中国公民，不包括在中华人民共和国境内短期停留的境外人员。普查标准时点为2020年11月1日零时。二、普查表式:第七次全国人口普查采用长、短两种普查表。普查短表包括反映人口基本状况的项目，由全部住户（不包括港澳台居民和外籍人员）填报；普查长表包括所有短表项目和人口的经济活动、婚姻生育和住房等情况的项目，在全部住户中抽取10%的户（不包括港澳台居民和外籍人员）填报。三、资料主要内容:本资料分为三部分。第一部分是全部人口数据，主要反映人口的基本状况，分为八卷，共196张表；第二部分是普查长表数据，主要反映人口的各种结构情况，分为九卷，共218张表；第三部分是附录，主要是普查的有关规定和技术文件等。四、数据汇总口径及推算说明:本资料是普查实际登记直接汇总的数据，不包括漏登的人口（事后质量抽查表明，人口漏登率为0.05%），不包括200万现役军人。资料中各项指标的汇总结果未做任何误差校正，读者在使用时应考虑不同指标登记误差因素的影响。由于普查长表是按户抽样并进行登记，因此人口总数以及各种人口结构数据的抽样比会存在略微差异，请读者使用本资料推算总体时，对采用的方法予以注意。五、城乡划分规定:本次人口普查关于城乡的划分，按照国家统计局《统计上划分城乡的规定》执行。六、其他:本资料中部分相对数由于单位取舍问题而产生的计算误差，均未做机械调整。本资料中空项表示无数字或数字很小。
国家统计局
一普到六普的区县级人口数据（包括Excel格式和SHP格式）来自高亮、宋栋栋等研究者分享，网址：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=849628989872930816，七普人口数据来源于网站city population（网址为：http://www.citypopulation.de/），使用的省市县三级的行政区划数据为公众号“数读城事”整理的最新的2021年行政区划数据。利用ArcGIS中的‘空间连接’工具分别将省级七普人口连接到省级行政区划上，将市级七普人口连接到市级行政区划上，将区县级七普人口连接到区县级行政区划上，在空间连接后有些数据没有匹配上，直白点说就是有些行政单元没有匹配上七普人口值，数据有缺失，要对这些缺失数据进行逐一排查。具体处理流程见网址：https://mp.weixin.qq.com/s/EK0O2547yMURzfzx-TBbXA 和 https://mp.weixin.qq.com/s/NwWe20dS0pvBBMOK8fhOUw
高亮
全球 1km 根据联合国世界人口展望调整后的人口密度格网数据集，包括基于与国家人口普查和人口登记相对空间分布相一致的计数的人口密度估计值（每平方公里人口数），但经过调整以匹配2000、2005、2011、2015和2020年《联合国世界人口展望2015年修订版》国家总数。使用比例分配网格算法，利用约1350万个国家和地方行政单位，将联合国世界人口展望调整后的人口数分配到30弧秒网格单元。密度栅格是通过将联合国WPP调整的给定目标年人口计数栅格除以陆地面积栅格而创建的。数据文件为30弧秒（赤道约1公里）分辨率。该数据集提供基于调整后匹配联合国国家总数与国家人口普查和人口登记册，且相对空间分布相一致的计数，包括2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的人口密度估计数。
Center for International Earth Science Information Network - CIESIN - Columbia University
经济活动对人类的生存和发展至关重要。在社会组织和秩序的推动下，人类利用劳动和其他生产资源来交换商品和服务，以创造、转化和实现经济价值。一个国家或地区的经济产出是其在一定时期内创造的经济价值的积累；其中，国内生产总值（GDP）是全球最普遍的指标。该数据集采用自上而下的方法，根据校准后的夜间光照数据，从修订后的实际增长角度来计算1992-2019年间全球1km×1km网格化修订后的真实GDP。网格化数据的范围并未涉及全球所有国家（175个国家或地区的GDP数据）。因此，超出我们研究范围的区域值设置为0。官方GDP数据来自宾夕法尼亚大学世界数据库。此外，将所有图像的投影坐标系设置为Mollweide坐标。
Yu Liu, MingGao
此数据集拥有2000-2020年的网格人口密度分布数据,分辨率为1km，投影为地理坐标系WGS84。基于联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应联合国官方人口估计数（2019年《世界人口展望》修订版），WorldPop研究团队对模型进行校正，在此基础上采集2001~2015年的西南地区人口空间分布数据，选择其中具有完整乡镇数据人口的地区作为检验样本，进行模型结果检验，最后经过重采样，形成一套具有统一空间坐标参数、统一数据格式、统一元数据标准的2001~2015年西南地区250 m网格人口空间分布数据集。
WorldPOP
此数据集拥有2000~2020年的网格人口分布数据,分辨率为3-arc（约为100m），投影为地理坐标系WGS84。基于联合国秘书处经济和社会事务部人口司编制的相应联合国官方人口估计数（2019年《世界人口展望》修订版），WorldPop研究团队对模型进行校正，在此基础上采集2001~2015年的西南地区人口空间分布数据，选择其中具有完整乡镇数据人口的地区作为检验样本，进行模型结果检验，最后经过重采样，形成一套具有统一空间坐标参数、统一数据格式、统一元数据标准的2001~2015年西南地区250 m网格人口空间分布数据集。
WorldPOP
覆盖中国30个省（直辖市、自治区）（西藏、香港、澳门和台湾因缺少数据，没有计算），是2005-2014历年各省（直辖市、自治区）的数据。数据集包括：（1）农村水贫困指数及其相关指标数据，包括：人均供水量、人均水资源量、农村自来水受益人口比例、节水灌溉面积比重、农村人均纯收入、平均受教育年限、水的生产力、人均生活用水量、农药使用强度和化肥使用强度；（2）农业现代化水平指数及其相关指标数据，包括：农业劳均经济产出、农业劳均主要农产品产量、农业机械化程度和农业灌溉指数；（3）中国农村水贫困与农业现代化水平的耦合协调度与基尼系数。该数据集是在中国统计年鉴、中国农村统计年鉴、中国水利统计年鉴等相关统计数据基础上计算得到。数据集存储为.xlsx格式，1个数据文件，数据量为85.2 KB。该数据集的分析研究成果发表在《地理科学》2018年38卷第5期。
赵雪雁
LandScan Global 采用结合了地理空间科学、遥感技术和机器学习算法的创新方法，是可用的代表环境（24 小时平均值）人口的最高分辨率全球人口分布数据。 LandScan Global 算法是 R&D 100 奖得主，它使用空间数据、高分辨率图像开发和多变量 dasymetric 建模方法来分解行政边界内的人口普查计数。由于没有单一的人口分布模型可以解释空间数据可用性、质量、规模和准确性的差异以及文化定居实践的差异，LandScan 人口分布模型是为匹配每个国家的数据条件和地理性质而量身定制的和地区。通过对环境人口进行建模，LandScan Global 在白天和黑夜的整个过程中捕获人们的全部潜在活动空间，而不仅仅是住宅位置。
Oak Ridge National Laboratory
