中国城市轨道交通发展数据（2002-2021年）.csv

城市轨道客流时序数据集提供城市轨道客流的时序数据。

这份数据包含了截至2019年中国城市的GDP和人口信息，以Excel格式呈现，适用于数据分析。 数据格式如下： | ID | 省份 | 地市 | GDP | 人口 | 人均GDP ||---|---|---|---|---|---|| 1 | 江苏 | 苏州 | 18597.00 | 1068.40 | 17.41 || 2 | 江苏 | 南京 | 12820.00 | 8335.00 | 1.54 || 3 | 江苏 | 无锡 | 11438.00 | 655.30 | 17.45 || 4 | 江苏 | 南通 | 8427.00 | 730.50 | 11.54 || 5 | 江苏 | 常州 | 7050.00 | 4771.70 | 1.48 |

中国各大城市区域数据示例如下：通过以下SQL语句将数据导入表结构中：insert into S_XZQHDM (xzqhdm, sssf, ssdq, xzqmc) values ('211404', '辽宁省', '葫芦岛市', '南票区');

这是一个包含中国各城市标准代码的数据库文档，适用于postgresql数据库。直接运行该脚本可生成城市代码表。

中国城市信息数据库经过优化和更新，确保每个城市信息完备。

sys_area数据表涵盖了2020年中国城市规划代码，包含省、市、区县、乡镇街道四级地址信息。

随着经济的发展，中国各大城市的经纬度和部分地区的邮政编码已经成为信息化管理的重要组成部分。

在IT领域中，城市字典码表扮演着重要角色，特别是在数据处理、数据分析和地理信息系统（GIS）中。这些文件包括四个关键的数据文档：district.sql、city.sql、province.sql以及mysql省市地区邮编数据库.txt。每个文件分别记录了中国的省、市、区县层级数据，以及可能的邮政编码信息。其中，province.sql文件记录了中国所有省份的详细信息，包括省份ID、名称及其他相关信息。city.sql文件则包含各省份下的城市信息，有助于进行市场分析和人口统计。district.sql文件则提供了更精确的区县级别地理信息，对于物流和本地服务推广尤为重要。最后，mysql省市地区邮编数据库.txt文件存储了各地区的邮政编码，对地址识别和地理编码至关重要。这些数据的整合形成了全面的中国城市字典码表，支持各种数据查询、分析和系统集成应用。

研究统计了1951年至2008年期间中国159个代表性城市的历年最大风速值，并采用Gumbel分布进行了详细的统计分析，并对其参数进行了估算。研究采用耿贝尔法和矩法分别计算出重现期为10年、50年和100年的基本风压值，并通过柯尔莫哥洛夫检验法进行了验证。结果显示，耿贝尔法在拟合中国各地区最大风速年极值时表现更优，而重现期为10年、50年和100年的基本风压值与《建筑结构荷载规范》(GB 50009)中的规范取值进行了对比分析。