Air pollutant emission data set of China's future carbon neutrality scenario (2017-2060)
基于可计算一般均衡模型和基准年排放清单生成的2017至2060年不同碳中和技术和空气污染物末端治理情景组合下的常规空气污染物（PM2.5，SO2，NH3，NOX）逐年排放数据，用于未来中国二氧化碳与空气污染的协同治理的政策情景分析。本数据已被应用于对碳中和技术路径的健康协同效益评估，作为健康影响评估模型的数据输入，来估计过早死亡、发病率和由此造成的预期寿命损失，并对这些健康影响进行货币化。将货币化的健康共同利益与相应的减排成本进行比较，以探索不同碳中和技术组合的成本效益。
文件命名：数据体量较小，并未以日期命名
数据读取方式：数据以csv格式储存。每个数据的定义变量为气候治理情景（Scenario），空气污染治理情景（scn_air），年份（year）,省份（pro）,部门（sector）和污染物类型（SO2,NOX,PM2.5,NH3）
王灿, 张诗卉. (2022). 中国未来碳中和情景空气污染物排放数据集（2017-2060逐年）. 时空三极环境大数据平台,
DOI:
10.11888/HumanNat.tpdc.272825.
CSTR:
18406.11.HumanNat.tpdc.272825.
[Wang, C., Zhang, S. (2022). Air pollutant emission data set of China's future carbon neutrality scenario (2017-2060). A Big Earth Data Platform for Three Poles,
DOI:
10.11888/HumanNat.tpdc.272825.
CSTR:
18406.11.HumanNat.tpdc.272825.
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1. Zhang, S., An, K., Li, J., Weng, Y., Zhang, S., Wang, S., Cai, W., Wang, C., & Gong, P. (2021). Incorporating health co-benefits into technology pathways to achieve China’s 2060 carbon neutrality goal: A modelling study. The Lancet Planetary Health, 5(11), e808–e817. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(21)00252-7( 查看 | Bibtex格式)
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全球变化驱动下陆表自然和人文要素相互作用及区域表现(2017YFA06036001) (项目编号:2017YFA06036001) Interaction and regional performance of natural and human factors on land surface driven by global change
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