数据集概述
本数据集包含用于复现塞浦路斯尼科西亚热相关死亡率研究结果的R和Python数据与脚本，涉及温度模型构建、统计分析及可视化，支持探究适应与缓解策略对热相关死亡率的影响。
文件详解
- 数据文件：
- 模型数据文件：model_daily_temp.RData、model_Nicosia.RData等（RData格式），存储模型训练或预处理后的数据集
- 观测数据文件：nicosia_pop_weighted_hourly_T2_UTCI.csv、nicosia_pop_weighted_daily_T2_UTCI.csv（CSV格式），含时间、温度（T2）、通用热气候指数（UTCI）等字段；1666_Athalassa_Hourly_Nov2003-2022.xlsx等（XLSX格式），为逐时/逐日气象观测数据
- 代码文件：
- R脚本：fit_model_T2_MAX.R、2020vsClimatological_average.R等（R格式），用于模型拟合与气候分析
- Python脚本：Climatological_analysis.ipynb（IPYNB格式），气候分析的交互式代码
- 可视化文件：
- RR_AF_energy_space_cooling_vertical_colorbar.jpg、Max_Tmax_boxplot.jpeg等（JPG/JPEG格式），展示风险比、温度分布、能量分析等结果图表
- 说明文件：
- Read_me.txt（TXT格式），数据集使用说明
适用场景
- 公共卫生研究：分析热相关死亡率与温度暴露的关联
- 气候政策评估：评估适应与缓解策略对热健康风险的干预效果
- 统计建模应用：验证机器学习与建模方法在环境健康领域的适用性
- 城市气候适应：为尼科西亚及类似气候城市的热健康风险管理提供数据支持
