数据集概述
该数据集包含基于最大熵模型生成的COVID-19病毒传播适宜性地图，通过意大利高感染率地区训练，结合温度、降水、CO₂排放等环境参数，评估全球不同区域的病毒传播潜在风险，附相关分析文件与评估结果。
文件详解
- 栅格数据文件（.asc格式）：共6个，包括Precipitation.asc（降水）、Temperature.asc（温度）、CO2.asc（二氧化碳排放）、Altitude.asc（海拔）、Population.asc（人口）、MaxEnt_Temperature_Precipitation_Elevation_CO2.asc（模型结果）
- 地图图像文件（.png格式）：共3个，包括1_covid_suitability_preview.png（适宜性预览图）、2_covid_suitability_v2_Hi_Resolutionv2.png（高分辨率适宜性图）、covid_high_rate_vs_high_risk_24_03_2020.png（高感染率与高风险对比图）
- CSV数据文件：共2个，包括COVID_WORLD_COUNTRIES_HIGH_RATE.csv（全球高感染率国家经纬度）、COVID_ITALIAN_PROVINCES_HIGH_RATE.csv（意大利高感染率省份经纬度）
- 文档文件：Coro_Ecomod_2020 Published.pdf（相关发表论文）
- 其他数据文件：Variable_avg_ch4.xyz、Variable_avg_n2o.xyz（甲烷、一氧化二氮平均数据）
适用场景
- 传染病流行病学研究：分析环境参数对COVID-19传播的影响
- 公共卫生风险评估：预测不同区域的病毒传播潜在风险
- 环境因素与病毒传播关联分析：探究温度、降水等环境变量与感染率的相关性
- 传染病空间分布研究：验证模型对未训练区域（如湖北、伊朗）的预测能力
