数据集概述
本数据集为2020年发表于PNAS的《Global evidence for ultraviolet radiation decreasing COVID-19 growth rates》一文的研究复现材料，包含研究所需的代码与数据文件。代码支持R、Stata、Matlab三种语言，数据与代码分别压缩存储，可用于复现论文中的图表、回归分析、季节性模拟及SEIR模型模拟等核心研究结果。
文件详解
- 代码压缩包：CCHMP_covid_climate_code_release.zip
- 格式：ZIP压缩文件
- 内容：包含R、Stata、Matlab编写的代码脚本，按功能分类存储于不同目录：
- code/analysis/data_plots/：用于生成图表1B、2A/B/C、S1-S3的R和Stata脚本
- code/analysis/regressions/：用于分布式滞后回归分析及生成图表2、3A/B/C、S5-S10、S14和表S1的Stata与R脚本
- code/analysis/seasonal_sim/：用于复现季节性模拟（图表4、S4、S11）的R和Stata脚本
- code/analysis/SEIR/：用于复现SEIR模型模拟（图表S12-S13）的Matlab脚本
- 数据压缩包：CCHMP_covid_climate_data_release.zip
- 格式：ZIP压缩文件
- 内容：研究所需的原始数据文件，无进一步文件结构说明
适用场景
- 流行病学研究：分析紫外线辐射与COVID-19传播速率的关联机制
- 气候与公共卫生交叉研究：探索环境因素对传染病传播的影响
- 统计方法应用：验证分布式滞后回归在疫情数据分析中的效果
- 传染病模型研究：复现SEIR模型在COVID-19传播模拟中的应用
- 学术成果复现：支持对原论文研究结论的验证与扩展分析
