近日，我院苏布达教授研究团队在《Scientific Data》上发表题为“Gridded value-added of primary, secondary and tertiary industries in China under Shard Socioeconomic Pathways”的论文，发布了过去十余年研发的SSPs情景下未来三次产业产值预估的相关成果。中国科学院大学博士生景丞和苏布达教授为共同第一作者，姜彤教授和王艳君副教授为通讯作者，国家气候中心翟建青研究员、地科院林齐根博士、高妙妮博士、博士生陈梓延、姜汕共同参与了这项研究。
高分辨率的经济预估数据在气候变化影响和风险评估中具有重要作用，广泛应用于社会经济承灾体的暴露度和脆弱性评估以及气候变化适应和减缓研究。研究团队构建以柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产力函数为基础的经济预估模型，通过历史时期分产业的资本存量、全要素生产率、劳动力水平等经济预估关键要素，率定和验证了中国第一、第二和第三产业的经济预估模型参数， 在SSPs全球框架下，开展SSP1-5路径下2020-2100年中国分省分产业的经济预估，并依据多期历史时期县域经济数据和高分辨率土地利用数据，采用广义相加模型（GAM）将经济预估数据降尺度至5’（约0.0833°）分辨率格网。
该数据集是国内外首次采用SSP1-5路径下不同产业的产值进行的预估研究，研究考虑了不同人口政策和产业规划政策对各个产业产值的影响。该数据集进行了严格的数据质量控制，并采用多套已发布数据集和近十年的统计数据开展了详实的验证。该数据集已正式发布在国际数据库4TH.ResearchData（https://data.4tu.nl）和Science Data Bank （https://www.scidb.cn），可免费获取，数据制作所采用的Matlab和R语言软件源代码完全公开，结果可重复和实现，源代码随数据集一同发布。截止到2022年5月31日，数据集总下载量已达到9868次，为国内外学者在气候变化影响和风险评估方面的研究提供了重要的科学数据支撑。
图1 SSP2下2100年中国第一（左）、第二（中）和第三（右）产业产值分布
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41597-022-01440-0
PDF链接：
https://www.nature.com/articles/s41597-022-01440-0.pdf
数据网址：
https://doi.org/10.4121/14113706.v2
https://doi.org/10.57760/sciencedb.01683