1999

极端气候风险指数(2011-2022)

数据简介

近年来,暴雨、干旱、高温等极端气候事件频发,不仅威胁着生态环境,也对经济和社会生活带来巨大挑战。这些变化让我们更加关注气候风险与环境保护,极端气候风险指数的研究和应用也因此变得尤为重要。

以国际上流行的百分法确定极端气候事件,具体地,本文以1981至2010年为基准期,以一月一日这一天为例,将19810101,19820101,19830101,……,20080101,20090101,20100101的平均温度按升序排列,计算10%和90%分位数,若20110101的平均气温高于90%分位数,则定义为极端高温,若20110101的平均气温低于10%分位数,则定义为极端低温。以同样的方法定义极端低温,极端干旱和极端降水。然而,当极端气候出现时,通常会持续几天,以简单地以极端高温或低温等出现的总的天数相加,可能会忽略连续多日的极端气候事件产生的累积效应,可能会忽略极端气候事件的强度,故本文创新性地在已有文献的基础上,若连续三天出现极端高温,则定义为一次极端高温持续事件,此方法可体现累积效应,考虑到可能会出现连续4天均为极端高温天气,经综合分析后,本文认为将前三天定义为一次极端高温持续事件,第2到第4天定义为一次极端高温持续事件,即这四天有两次极端高温持续事件,更能反映出极端气候事件的强度,将当年的极端高温持续次数进行加总得到,以同样的方式计算当年的极端低温持续总次数、极端干旱持续总次数和极端降水持续总次数。最后分别对极端高温持续总次数、极端低温持续总次数、极端干旱持续总次数和极端降水持续总次数截尾去掉极端值后取平均值衡量极端气候。

数据来源

由数据皮皮侠团队人工整理,全部内容真实有效。

时间跨度

2011-2022

数据范围

地级市

数据格式

数据格式为Excel形式

数据指标

省份

城市

年份

极端干旱

极端降水

极端高温

极端低温

极端气候风险指数

Ln(极端气候风险指数)

数据展示

图片

参考文献

[1]Jun W,Xin-Xin Z,Qiang F,et al.The impact of extreme weather events on green innovation: Which ones bring to the most harm?[J].Technological Forecasting and Social Change,2023,188:122322.

[2]Shiwei Y,Yali Z,Xing H.How does climate change affect firms' investment efficiency? Evidence from China's listed renewable energy firms[J].Business Strategy and the Environment,2022,31(5):2389–2404.

[3]Kun G,Qiang J,Dayong Z.A dataset to measure global climate physical risk[J].Data in Brief,2024,54:110502.

[4]Hai-jie W,Kai T.Extreme climate,innovative ability and energy efficiency[J].Energy Economics,2023,120:106586. 

Logo

加入社区!打开量化的大门,首批课程上线啦!

更多推荐