国际贸易在缓解区域资源供应不平衡和影响人类福祉方面发挥着至关重要的作用。自20世纪70年代以来，国际贸易量从25亿吨激增至127亿吨。从物质视角来看，国际贸易是分析全球物质流动、国家生产和消费体系、全球供应格局等演变规律必不可少的环节，相关研究越来越引起国内外学界的重点关注。UN Comtrade数据库已广泛用于国际贸易，但是由于数据中的异常值、缺失值、双边不对称因素，其实际应用受到了限制，这将会影响到研究的可靠性和政策的有效性。 

　　中科院城环所陈伟强研究组联合东北大学王鹤鸣团队针对UN Comtrade数据库1988-2019年5000余种商品的约2亿条国际贸易数据开展了调研梳理、异常值识别、缺失值填补等一系列工作，使UN Comtrade更符合物质流分析使用并为商品贸易类研究提供基础数据支持（图1）。系列工作阐述了商品贸易研究的重要性和所面临的数据挑战，梳理并评估了数据统计口径、预处理过程、数据质量问题以及现有问题解决方案，开发了基于核密度估计的异常值检测与缺失数据估算方法，研究发现各国海关部门在贸易系统划分、商品分类系统选取、合作伙伴定义等统计口径有所差异，造成了数据异常、缺失和不一致三类数据问题，具体表现为几乎所有的商品和国家/地区填报的数据中都存在异常值、所有年份、国家和商品均存在信息缺失的问题并且交易双方填报的商品金额和重量有2倍和3倍的差距。 

　　研究成果以系列文章的形式发表在环境生态领域权威期刊Resources, Conservation & Recycling上，完整数据集可通过以下网站访问：www.macycle.org/improved-un-comtrade-data/，该研究得到了国家自然科学基金的资助。 

图1 数据改进结果

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