该数据集记录了青海省2000-208年按照城镇和乡村区域划分，同时按照经济类型和数量统计情况。数据整理自统计年鉴：《青海统计年鉴》，精度同数据所摘取的统计年鉴。数据集包含3个数据表，分别为：2005-2006、2006-2007、2007-2008年的按城乡分的年末就业人员数统计，数据表结构相同。 每个数据表共有5个字段，例如2005-2006年按城乡分的年末就业人员数： 字段1：2005年城镇 字段2：2005年乡村 字段3：2006年城镇 字段4：2006年乡村 字段5：2005年合计 字段6：2006年合计
1031 78 2020-12-31
本数据是2019年十米尺度的人口格网数据，每个格网表达该范围内的人口总的数量（单位：人）。该数据的源数据来源于World Pop 数据中心的缅甸2019年1km人口数据集（https://www.worldpop.org/geodata/summary?id=40443），对获取到的源数据进行投影转换、裁剪等处理加工得到仰光地区的人口分布，再对数据进行降尺度处理，通过空间尺度转换以及降尺度等方法结合多源辅助数据利用随机森林方法计算得到，得到仰光深水港地区精细化人口（10m）空间分布数据集。人口数据可用于诸多领域，包括城市规划、选举、风险评估、灾害救援、疾病防控、减贫扶贫等；
283 92 2020-12-25
汉班托塔港地区精细化人口空间分布数据集是在斯里兰卡地区的HRSL数据基础上通过再分析加工生成的。HRSL数据以1弧秒（约30米）的分辨率提供了2015年人口分布的估计值。在HRSL数据中使用了最近的人口普查信息和基于卫星影像的建成区信息。本数据集是以HRSL数据为基础，首先通过计算机视觉技术从0.5米分辨率的遥感影像上提取建筑物的边界并结合人工目视解译和实地采集样本确定建筑物类型（高层楼房、中低层楼房、平房等），以建筑物区域构建人口分布区掩膜，以十米网格为分析单元，计算单元内不同建筑物类型比例、主要土地利用类型比例、建筑物密度、距离道路距离等相关指标，从HRSL数据中计算建筑类型一致区的平均密度，通过机器学习方法获得各建筑物对应的人口密度，然后采用比例分配法，将区域中人口数据分配到对应单元内，得到10米分辨率的人口分布产品。数据以GeoTIFF文件的形式分发。人口GeoTIFF代表人口估计数（以人计），为人道主义领域的人口、基础设施和可持续性研究提供详细的估计。
1002 36 2020-12-24
云南西部和东北部位于青藏高原东南，前期遗传学研究表明，该区域人群中保留着较多旧石器晚期人类的遗传印记，并且这些古老的遗传印记很可能进一步扩散到青藏高原。因此，对该区域人群的遗传学研究，有助于厘清早期人类定居青藏高原的迁徙历史。在本研究中，我们对分布于云南不同地区的傣族人群进行了遗传学研究。采用Sanger测序的方法对264个傣族个体进行了线粒体DNA高变区测序。基于系统发育思想，我们对这些数据进行质量控制，确保没有样本污染等质量问题。以修订后的剑桥标准序列参考，进行突变位点的输出。根据世界范围内的人群的线粒体DNA系统发育树（PhyloTree.org），对每个样本进行单倍型类群划分。结合已发表的其他地区的傣族人群的mtDNA数据，系统研究了傣族人群的母系遗传结构和形成机制。结果表明，不同地区的泰族人群有着较近的遗传关系，并且在这些泰族人群中普遍存在的单倍型类群（F1a、M7b以及B5a）可追溯至中国南方，提示泰族人群可能起源于中国南方，并在铁器或青铜时代向南迁徙至大陆东南亚。不同地区的泰族群体在遗传上表现出一定程度的分化，这与他们的语言和文化存在一定差异的现象相吻合，说明泰族在向南迁徙的过程中与周边人群（如藏缅语族、南亚语系等）发生了文化和遗传融合。
1196 2 2020-12-22
青藏高原农牧区社会经济脆弱性参数数据集主要包含青藏高原农牧区县域尺度社会经济脆弱性参数数据。数据时间范围为2000-2015年，涉及青海省和西藏自治区的112个县区，主要参数指标包括人口密度、单位从业人数占总人口比例、乡村从业人数占总人口比例、农林牧渔从业人数占乡村从业人数比例、人均GDP、人均居民储蓄存款余额、人均耕地面积、人均粮食产量、人均油料产量、单位面积牲畜存栏量、人均肉类产量、中小学在校学生数占总人口比例、万人医院床位数。采用熵权法计算各项指标权重，并通过ArcGIS空间化，最终得到县域尺度社会经济脆弱性参数数据。原始数据来源于青海省和西藏自治区统计年鉴。数据通过Shape文件和Excel文件两种方式表达。本数据集将为农牧区社会经济脆弱性评估和典型农牧区的选取提供参考。
2285 199 2020-12-14
2010年百米尺度的人口格网数据，每个格网表达该范围内的人口总的数量（单位：人）。该数据来源于英国南安普顿大学地球数据研究所，对该数据进行投影转换、裁剪等处理加工得到“一带一路”沿线34个关键节点区域的百米尺度的人口格网数据。该数据是以行政单元的人口普查数据，通过空间尺度转换得到规则的百米尺度的人口格网数据，每个格网人口是按各行政单元人口和多源辅助数据利用随机森林方法计算得到。人口数据可用于诸多领域，包括城市规划、选举、风险评估、灾害救援、疾病防控、减贫扶贫等。注：该数据仅为初始数据，后续将结合人口普查、建筑物以及GIS遥感等数据进一步加工处理得到更加精确的人口格网数据。
3247 22 2020-03-15
总人口是根据事实上的人口定义计算的，包括所有居民，不论其法律地位或公民身份。所示数值为年中估计值。本数据集包括斯里兰卡、孟加拉国、巴基斯坦、印度、马尔代夫等全球22个国家1960-2018年人口统计数据，数据字段包括：国家、年份、人口比例、男性比例、女性比例、人口密度（公里²）。 资料来源：（1）联合国人口司。世界人口展望：2019年修订版。（2）各国统计局的人口普查报告和其他统计出版物，（3）欧统局：人口统计，（4）联合国统计司。人口和生命统计报告（各年份），（5）美国人口普查局：国际数据库，和（6）太平洋共同体秘书处：统计和人口方案。 周期：每年 统计概念和方法：人口估计通常以全国人口普查为基础。人口普查前后各年的估计数是基于人口模型的内插或外推。即使是在高收入国家，也会出现错误和低估。在发展中国家，由于进行和分析全面人口普查所需的运输、通信和其他资源有限，错误可能很大。官方人口数据的质量和可靠性还受到以下因素的影响：公众对政府的信任、政府对全面和准确统计的承诺、对滥用人口数据的保密和保护、以及人口普查机构独立于政治影响之外。此外，人口指标的可比性受到收集数据的国家统计机构和其他组织在概念、定义、收集程序和估计方法方面的差异的限制。人口普查的现状和从调查或登记系统获得补充数据是判断人口数据质量的客观方法。一些欧洲国家的登记系统在没有人口普查的情况下提供完整的人口信息。联合国统计司监测生命登记系统的完整性。一些发展中国家在过去60年中取得了进展，但另一些国家在民事登记制度方面仍然存在缺陷。除了出生率和死亡率之外，国际移民是唯一直接决定一个国家人口增长的因素。估计迁移是困难的。在任何时候，许多人作为游客、工人、难民或其他原因而被安置在本国以外。符合移民资格的国际迁移的持续时间和目的的标准各不相同，估计数要求提供进出难以收集的国家的信息。根据联合国人口司世界人口前景数据库中的中变量，从基准年开始，利用到2050年按年龄和性别分列的死亡率、生育率和移民假设，对人口预测进行预测。
3053 240 2020-03-07
“一带一路”沿线国家风险评级、信用风险评级、穆迪国家主权评级，反映了各国的主权风险结构.穆迪国家主权评级级别由最高的Aaa级到最低的C级，一共有二十一个级别。数据来源：作者整理。数据质量良好。评级级别分为两个部分，包括投资等级和投机等级。Aaa级级别最高，为优等级主权评级。表示信用质量最高，信用风险最低。利息支付有充足保证，本金安全。为还本付息提供保证的因素即使变化，也是可预见的。发行地位稳固。C级是最低等级评级，表示不能用来做真正的投资。
2307 1 2020-02-24
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。
3363 129 2020-01-26
2015年百米尺度的人口格网数据，每个格网表达该范围内的人口总的数量。该数据来源于英国南安普顿大学地球数据研究所，对该数据进行投影转换、裁剪等处理加工得到“一带一路”沿线34个关键节点区域的百米尺度的人口格网数据。该数据是以行政单元的人口普查数据，通过空间尺度转换得到规则的百米尺度的人口格网数据，每个格网人口是按各行政单元人口和多源辅助数据利用随机森林方法计算得到。人口数据可用于诸多领域，包括城市规划、选举、风险评估、灾害救援、疾病防控、减贫扶贫等。注：该数据仅为初始数据，后续将结合人口普查、建筑物以及GIS遥感等数据进一步加工处理得到更加精确的人口格网数据。
3234 96 2020-01-23
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