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在经济学中气象数据通常是工具变量的很好来源，例如近些年很热门的逆温数据！比如JDE的这篇：

Theeffectofairpollutiononbodyweightandobesity:EvidencefromChina

OlivierDeschenesa,HuixiaWangb,SiWangc,PengZhangd,*

aDepartmentofEconomics,UniversityofCalifornia,SantaBarbara,IZA,andNBER,USA

bSchoolofEconomicsandTrade,HunanUniversity,China

cCenterforEconomics,Finance,andManagementStudies,HunanUniversity,China

dSchoolofManagementandEconomics,TheChineseUniversityofHongKong,Shenzhen,andShenzhenFinanceInstitute,China

摘要：提供了第一个评估空气污染对体重和肥胖的因果影响的研究。利用《中国健康与营养调查》(ChinaHealthandNutritionSurvey)，发现空气污染对体重有显著的积极影响，该调查涵盖了年至年期间名成年人的详细纵向健康和社会经济信息。具体来说，过去12个月PM2.5平均浓度每增加1(1.54%)，体重指数就会增加0.27%，超重率和肥胖率也会分别增加0.82和0.27个百分点。我们还发现，这些影响可以部分解释为各种行为渠道，包括身体活动减少，步行上班或上学的时间减少，睡眠减少，脂肪摄入增加。

4.2.Airpollution

Ourdataonairpollutionarefromthesatellite-basedAerosolOpticalDepth(AOD)retrievals.Inparticular,weobtaintheAODdatafromtheModern-EraRetrospectiveAnalysisforResearchandApplicationsversion2(MERRA-2)fromNASA.Thedataareavailableata50*60-kmgridlevelforeachmonthsince.WecalculatetheconcentrationofPM2.5followingtheformulaprovidedbyBuchardetal.().Wethenaggregatefromgridtocountyforeachmonth13andfurtheraveragetothe12-monthexposurewindow.Thisdatasethasbeenusedinpreviousstudies(Chenetal.,;Fuetal.,),andvalidatedwithground-basedpollutiondatainChina(Chenetal.,).Wedonotuseground-basedpollutiondatamainlybecausetheyareonlyavailableafterandcoveronlyafewcities.

4.2空气污染

我们的大气污染数据来自卫星气溶胶光学深度(AOD)反演(检索)。特别是，我们从NASA的现代回顾性研究和应用版本2(MERRA-2)中获得了AOD数据。自年以来，每月可获得50*60公里网格水平的数据。我们采用Buchardetal.()提供的公式计算PM2.5浓度。然后我们将每个月从网格汇总到县，再进一步平均到12个月的暴露窗口。之前的研究使用了该数据集(Chenetal.，;Fuetal.，)，并利用中国的地面污染数据进行验证(Chenetal.，)。我们不使用基于地面的污染数据，主要是因为这些数据只在年后才能得到，而且只覆盖了少数几个城市。

4.3.Thermalinversions

WealsoobtainthethermalinversionsdatafromMERRA-2.Thedatareportairtemperatureforeach50*60-kmgridfor42atmosphericlayers,rangingfrommto36,m.Thedataareavailableat6-hperiodsfromonwards.Weaggregatealldatafromgridtocountyusingthesamemethodusedfortheairpollutiondata.Wedeterminetheexistenceofathermalinversionifthetemperatureinthesecondlayer(m)ishigherthanthatofthefirstlayer(m)foreach6-hperiod,andthenaggregatethenumberofinversionstothe12-monthexposurewindow.

4.3逆温

我们还获得了MERRA-2的热反演(逆温)数据。该数据报告了42个大气层的50*60公里网格的气温，范围从米到36米。这些数据从年起每6小时提供一次。我们使用与空气污染数据相同的方法来汇总从网格到县的所有数据。如果第二层(m)的温度高于第一层(m)的温度，则我们确定存在热反演(逆温)，然后将反演(逆温)的数量合计到12个月的暴露窗口。

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南京大学张炳教授与其合作者的Paper被经济学顶级期刊QJE接受

“SARS”过后空气污染的负面影响下降了吗?来自香港的证据

MERRA-2是什么鬼？

MERRA是美国国家航空航天局（NASA）全球模拟和同化办公室推出的高分辨率全球再分析资料。主要目的是将NASA地球观测系统中卫星观测数据应用到其后领域，进而改进已有再分析资料在水循环方面的描述。

气象和风电领域，merra中尺度模拟数据应用广泛，数据格式为nc4，可用Grads、matlab等工具提取，下面分享下earthdata注册和使用wget的下载方法。

1、merra2数据的下载需要账号、密码，注册最好使用国际邮箱。

earthdata注册引导

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