1.资料名称:2022-1982年GIMMS NDVI指数(归一化植被指数,省、地级市城市县域及乡镇均有)2.指标名称: 4 V( F% l6 Q& J- k& Y省级:34个省份,1395个样本,具体指标为 省 省代码 年份 mean min max sum sd% P) ^% c, ?, B- |" |+ U O" P
地级市:371个城市,1.5万多个样本,具体指标为 省 省代码 市 市代码 年份 mean min max sum sd 2 ]7 E4 }+ c: q( g! s县域:2840个县域,11.8万多个样本,具体指标为省 省代码 市 市代码 县 县代码 年份 mean min max sum sd 7 z6 z1 g% Y A+ P) H- b1 |乡镇:34万多个乡镇,170多万个样本,具体指标为乡镇 乡镇代码 年份 mean min max sum sd/ g* ^7 {8 Z+ u4 D* h 3.数据来源:Earth System Science Data % X+ P& G) `9 s! z2 b: N4.参考文献: LIM. CAOS,ZHULZ. e al.Spatiotemporally consistent global dataset of the gimms normalized difference vegetation index (plu gimms ndvi)from 1982 to 2022[JJ. Earth System Science Data,2023,15(9):4181-4203 . DO:10.5194/essd-15-4181-2023.3 Q F/ z, l) u( {* y