铜、钢、铝、木材、水泥等原材料是城市建设和经济发展的必备物质！厘清原材料的储备情况对于经济发展、资源可持续利用等都具有重要意义！

我们发现在Springer Nature平台上分享有1978-2020年我国337个城市的原材料储备量数据！该数据包括了337个城市的总原材料储备量；还包括了337个城市的10个分门类（农业机械、交通工具等门类）的24种原材料小类（沙子、木材、金、银、铜等原材料）的储备量！

该数据来源于中国科学院大学李想等学者在Scientific Data期刊上发表的文章《Product, building, and infrastructure material stocks dataset for 337 Chinese cities between 1978 and 2020》。

大家可以自己去官方网站上下载，网址在下文。以下为数据的详细介绍：

01 数据预览

上面我们提到该数据包括了337个城市的总原材料储备量；还包括了337个城市的10个分门类（农业机械、交通工具等门类）的24种原材料小类（沙子、木材、金、银、铜等原材料）的储备量！

10个分门类为：

24种原材料小类为：

作者提供的原始数据包括13个Excel表格和1个Python代码文件，我们将这14个文件分为两类，一级数据主要是城市总的原料储备量，以及数据的相关说明，一共有4个文件；二级数据为10个分门类（对应10个excel文件）的24种原材料小类的储备量数据！

一级数据文件夹中包含4个文件！如下图：

其中“Material stock and population 1978-2020.xlsx”为核心数据文件，内含1978-2020年地级市的原料总储备量、人均原料储备量、城市人口数和家庭户数数据这几个指标。

我们具体以1978-2020年原料总储备量这个指标为例，来看看具体数据，字段包括：市代码、市名称以及各年份的原料总储备量，需注意的是该数据提供的字段名称均为英文。

1978-2020年337个城市24种原料的总储备量

一级数据文件夹中其他3个补充性文件的说明如下：

Data Sources（数据集来源）：对于数据集的情况介绍，内容主要包括337个城市名称和代码、原料储备量估算方法、原始数据来源等。

Estimated code（Python代码）：该数据集以官方数据的收集为主，对于数据缺失的情况，使用代码进行补充，补充的计算方法有三种，详情可阅读论文获悉。

Material intensity 1978-2020（原料强度数据）：1978-2020年原料强度数据，该数据是用于计算原料储备量的中介数据。

二级数据文件夹中包含10个文件，为1978-2020年我国337个城市10个分门类的24种原料的储备量数据！

10个文件名对应10个分门类，每个文件统计有该分类涉及到的24种原料储备量和总量数据，需注意每个分门类并非都涉及到24种原料。文件名与门类的对应如下：

我们以Agricultural machinery （农业机械）这个门类为例，作者提供的数据包括原料总储备量、钢储备量、铜储备量、铝储备量这四个指标！我们以原料总储备量值和钢储备量为例来看看：

1978-2020年337个城市农业机械的原料总储备量  

1978-2020年337个城市农业机械的钢原料储备量

02 数据说明

数据来源：

该数据集来自于Springer Nature网站，网址为：

https://springernature.figshare.com/collections/_/6315987

论文文章的下载网址为：

https://www.nature.com/articles/s41597-023-02143-w

大家可以自己去该网站下载原始数据！更多数据详情与介绍可通过官网和文章进行了解！

数据引用：

Li, Xiang; Song, Lulu; Liu, Qiance; Ouyang, Xin; Mao, Ting; Lu, Haojie; et al. (2023): Product, building, and infrastructure material stocks dataset for 337 Chinese cities, 1978-2020. figshare. Collection. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.6315987.v1

如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用！

文末下方是我们的公众号名片，我们将定期介绍各类城市数据以及数据的可视化和分析技术，有关1978-2020年我国337个城市的原材料储备量数据的更多详情，欢迎大家多多关注我们进行了解！