核电站周边人口暴露估计国家层面汇总数据
该数据集提供国家层面邻近核电站的总人口、城市人口、农村人口及土地面积估计，基于全球核电站点位数据，以30km、75km、150km、300km、600km和1200km缓冲区划分，结合Global Population Count Grid Time Series Estimates Version
基本信息
资源简介
核电站周边人口暴露估计国家层面汇总数据
Population Exposure Estimates in Proximity to Nuclear Power Plants, Country-Level Aggregates
该数据集提供国家层面邻近核电站的总人口、城市人口、农村人口及土地面积估计，基于全球核电站点位数据，以30km、75km、150km、300km、600km和1200km缓冲区划分，结合Global Population Count Grid Time Series Estimates Version 1估算1990、2000、2010年各缓冲区人口，并利用GRUMPv1土地与地理单元面积网格估算土地面积，再用GRUMPv1城市范围网格区分城乡。可用于核电站周边人口暴露评估及相关环境健康研究（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2025。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：核电站周边人口暴露估计国家层面汇总数据集包含全国范围内邻近核电站的总人口、城市人口和农村人口以及土地面积的国家层面估计值。该数据集使用全球核电站点位位置数据集创建，缓冲区为30km、75km、150km、300km、600km和1200km，并使用Global Population Count Grid Time Series Estimates, Version 1估算1990年、2000年和2010年各缓冲区内的人口。Global Rural-Urban Mapping Project, Version 1 (GRUMPv1) Land and Geographic Unit Area Grids用于估算各缓冲区内土地面积。GRUMPv1 Urban Extents Grid用于进一步划分城市和农村地区的人口与土地面积估计。所有用于人口、土地面积和城市
【主题与分类】
主题标签：Earth and Environmental Sciences、Hazards、HUMAN DIMENSIONS、POPULATION、ENVIRONMENTAL IMPACTS、NUCLEAR RADIATION EXPOSURE、Population、Society、PUBLIC HEALTH、RADIATION EXPOSURE。本站分类：环境因素所致疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/D7LXD0
下载信息
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源站：https://doi.org/10.7910/DVN/D7LXD0
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 3.1 MB。
数据说明
核电站周边人口暴露估计——国家层面汇总数据集包含各国范围内靠近核电站的总人口、城市人口和农村人口以及土地面积的估计值。该数据集利用全球核电站点位位置数据集（设置30公里、75公里、150公里、300公里、600公里和1200公里缓冲区）以及全球人口计数网格时间序列估计第1版，估算1990年、2000年和2010年各缓冲区内的人口。全球农村-城市制图项目第1版（GRUMPv1）土地与地理单元面积网格用于估算各缓冲区内的土地面积。GRUMPv1城市范围网格用于进一步划分城市和农村地区的人口与土地面积估计值。用于人口、土地面积和城市掩膜的所有网格分辨率均为1公里（30弧秒）。旨在提供核电站周边总人口、城市和农村人口及土地面积的估计值。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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