中亚大湖区-基础数据集-社经-2016

Great lakes in Central Asia-Basic dataset-social economy-2016


本数据总结了2016年中亚五国(哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦)农业以及社会经济现状。本数据来源于中亚五国统计年鉴,包括总人口、耕地面积、粮食生产面积、GDP、农业GDP占总GDP比重、工业GDP占总GDP比重、森林面积等六个要素。详细的统计了中亚五国六个社会经济要素的情况。通过统计可以看出中亚五国六个要素之间各有侧重。本数据为项目提供了基础数据,便于后续分析中亚生态与社会的情况,为项目数据分析提供了数据支持。

数据使用方法

命名规则:地点+类型+年份. 数据类型;使用方法:解压后,直接在excle中打开,格式为:xlsx


本数据要求的引用方式
数据的引用

刘铁. (2020). 中亚大湖区-基础数据集-社经-2016. 国家青藏高原科学数据中心, 2020. doi: 10.11888/Socioeco.tpdc.270437.
[Liu, T. (2020). Great lakes in Central Asia-Basic dataset-social economy-2016. National Tibetan Plateau Data Center, 2020]

使用本数据时必须引用“文章的引用”中列出的文献,并进行数据的引用

使用条款

为尊重知识产权、保障数据作者的权益、扩展数据中心的服务、评估数据的应用潜力,请数据使用者在使用数据所产生的研究成果中(包括公开发表的论文、论著、数据产品和未公开发表的研究报告、数据产品等成果),明确注明数据来源和数据作者。对于转载(二次或多次发布)的数据,作者还须注明原始数据来源。

License: This work is licensed under an Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)



资助项目

泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设专项

相关资源

1. 2022-04-10 None 125.41.247.164 用途:免登录下载

2. 2022-04-07 None 171.8.173.187 用途:免登录下载

3. 2022-04-05 None 125.41.183.102 用途:免登录下载

4. 2022-04-05 None 185.191.171.26 用途:免登录下载

5. 2022-04-04 None 171.8.237.182 用途:免登录下载

6. 2022-04-03 None 93.158.91.43 用途:免登录下载

7. 2022-04-01 None 125.41.241.236 用途:免登录下载

8. 2022-03-31 None 123.149.77.54 用途:免登录下载

9. 2022-03-30 None 125.41.244.173 用途:免登录下载

10. 2022-03-26 None 222.137.80.99 用途:免登录下载

11. 2022-03-25 None 123.149.78.130 用途:免登录下载

12. 2022-03-25 None 223.240.48.147 用途:免登录下载

13. 2022-03-19 None 125.46.245.156 用途:免登录下载

14. 2022-03-19 None 222.137.0.54 用途:免登录下载

15. 2022-03-13 None 61.52.107.144 用途:免登录下载

16. 2022-03-12 None 222.137.81.250 用途:免登录下载

17. 2022-03-12 None 23.22.35.162 用途:免登录下载

18. 2022-03-12 None 185.191.171.6 用途:免登录下载

19. 2022-03-12 None 125.41.246.250 用途:免登录下载

20. 2022-03-09 None 52.70.240.171 用途:免登录下载

数据评论

登录 后可以添加数据评论。

关注
关键词
空间位置
East: 87.00 West: 46.00
South: 35.00 North: 55.00
数据细节
  • 时间分辨率:Yearly
  • 空间分辨率:<= 1 m
  • 大小:0.01 MB
  • 浏览:3361 次
  • 下载量:129 次
  • 数据时间范围:2016-01-14 至 2017-01-13
  • 共享方式: 开放获取
  • 元数据更新时间:2021-04-19
联系信息

刘铁

分发方: 时空三极环境大数据平台

Email: poles@itpcas.ac.cn

导出元数据