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Global Biodiversity Information Facility (GBIF) Forest Data|生物多样性数据集|森林生态数据集
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https://www.gbif.org/dataset/search?q=forest
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该数据集包含了全球森林生态系统中的生物多样性信息，包括植物、动物和微生物的分布记录。数据涵盖了多种森林类型，如热带雨林、温带森林和寒带森林，提供了详细的物种信息、地理位置和环境参数。
提供机构：
www.gbif.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球生物多样性信息设施（GBIF）的支持下，森林数据集通过整合来自全球各地的生态观测站、科研项目以及公民科学家的数据构建而成。这些数据涵盖了森林生态系统的多个维度，包括物种分布、植被类型、气候条件等。数据收集过程严格遵循国际标准，确保了数据的准确性和一致性。通过自动化工具和人工审核相结合的方式，数据被清洗、标准化并存储于GBIF的中央数据库中，为全球研究者提供了丰富的森林生态信息。
使用方法
GBIF森林数据集的使用方法多样，适用于从基础生态研究到应用生态管理的多个领域。研究者可以通过GBIF的在线平台直接访问和下载数据，进行物种分布模型构建、生态系统健康评估等研究。数据集还支持地理信息系统（GIS）分析，帮助研究者进行空间数据的可视化和分析。此外，政策制定者可以利用这些数据进行生态保护区的规划和生物多样性政策的制定。数据集的开放API接口也支持开发者进行定制化的数据提取和分析，进一步扩展了其应用范围。
背景与挑战
背景概述
全球生物多样性信息设施（Global Biodiversity Information Facility, GBIF）森林数据集，作为生物多样性研究的重要资源，由国际合作组织GBIF于2001年发起，旨在通过收集和整合全球范围内的生物多样性数据，促进科学研究和环境保护。该数据集涵盖了从植物到动物的广泛生物种类，记录了它们的分布、数量和生态特征，为全球气候变化、生态系统健康和生物多样性保护等领域的研究提供了关键数据支持。GBIF森林数据集的建立，极大地推动了全球生物多样性信息的共享和利用，成为生态学、环境科学和保护生物学等领域的重要工具。
当前挑战
尽管GBIF森林数据集在生物多样性研究中具有重要价值，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和质量不一，导致数据整合和标准化难度较大。其次，全球范围内的数据采集和更新频率不一，部分地区的数据可能存在滞后或缺失，影响数据的整体代表性。此外，数据隐私和知识产权问题也是数据共享过程中需要解决的重要问题。最后，如何有效地利用这些海量数据进行科学分析和决策支持，仍需进一步的技术创新和方法优化。
发展历史
创建时间与更新
Global Biodiversity Information Facility (GBIF) Forest Data数据集的创建时间可追溯至2001年，由全球生物多样性信息机构（GBIF）发起。该数据集自创建以来，持续进行更新，以反映全球森林生态系统的最新变化。
重要里程碑
GBIF Forest Data的重要里程碑包括2007年首次发布全球森林物种分布数据，这一发布标志着全球森林生物多样性信息的标准化与共享迈出了重要一步。2012年，该数据集整合了多源遥感数据，显著提升了森林覆盖和变化的监测能力。2018年，GBIF Forest Data实现了与全球气候变化数据的融合，为森林生态系统的适应性研究提供了新的数据支持。
当前发展情况
当前，GBIF Forest Data已成为全球森林生态研究的核心数据源之一，其数据涵盖了超过100个国家的森林物种分布、植被类型和生态系统服务信息。该数据集不仅支持了多项国际森林保护项目，还在气候变化、生物多样性保护和生态系统管理等领域发挥了重要作用。通过持续的技术创新和数据整合，GBIF Forest Data正不断扩展其应用范围，为全球森林资源的可持续管理提供科学依据。
发展历程
- Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 正式成立，旨在促进全球生物多样性数据的共享和利用。
- GBIF 开始收集和整合全球森林数据，标志着其对森林生态系统研究的重视。
- GBIF 发布了首个全球森林数据集，涵盖了多个国家和地区的森林物种分布信息。
- GBIF 与多个国际组织合作，进一步扩展和更新其森林数据集，增加了数据的数量和质量。
- GBIF 的森林数据集被广泛应用于全球气候变化和生物多样性保护研究中，成为重要的参考数据源。
- GBIF 发布了最新版本的全球森林数据集，整合了更多的高分辨率数据和遥感信息，提升了数据集的精确性和实用性。
常用场景
经典使用场景
在全球生物多样性信息设施（GBIF）森林数据集中，经典的使用场景包括对全球森林生态系统的多样性进行全面评估。研究者通过分析该数据集，能够深入了解不同森林类型中的物种组成、分布模式及其与环境因素的关系。这种分析有助于揭示生物多样性的热点区域，为保护策略的制定提供科学依据。
解决学术问题
GBIF森林数据集解决了生物多样性研究中的多个关键学术问题。首先，它提供了全球范围内森林生态系统的详尽数据，使得跨区域的比较研究成为可能。其次，该数据集支持对物种分布与气候变化、土地利用变化等环境因素之间关系的深入探讨，从而为预测未来生物多样性变化提供了基础。此外，它还促进了生态模型的发展，提高了对生态系统功能和稳定性的理解。
实际应用
在实际应用中，GBIF森林数据集被广泛用于制定和优化生物多样性保护策略。例如，政府和非政府组织利用这些数据识别需要优先保护的森林区域，制定针对性的保护措施。同时，林业管理者通过分析数据集中的物种分布信息，优化森林经营策略，确保在经济发展的同时维持生态平衡。此外，该数据集还支持环境影响评估，帮助决策者在开发项目中考虑生物多样性保护。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球生物多样性信息设施（GBIF）森林数据集的最新研究中，学者们聚焦于利用先进的地理信息系统（GIS）和机器学习技术，以提高对全球森林生态系统的监测和预测能力。这些研究不仅关注森林物种的分布和多样性，还深入探讨了气候变化、土地利用变化和人类活动对森林生态系统的影响。通过整合多源数据，研究者们能够更精确地评估森林健康状况，并为制定有效的保护策略提供科学依据。此外，这些研究还促进了国际间的合作，推动了全球森林资源的可持续管理。
相关研究论文
- 1Global Biodiversity Information Facility (GBIF): A Comprehensive Resource for Forest Biodiversity DataGlobal Biodiversity Information Facility · 2013年
- 2Forest Biodiversity Data Integration and Analysis Using GBIF: A Global PerspectiveUniversity of Helsinki · 2020年
- 3Assessing Forest Biodiversity Trends Using GBIF Data: A Longitudinal StudyUniversity of California, Berkeley · 2021年
- 4Spatial and Temporal Patterns of Forest Biodiversity in the Amazon Basin Using GBIF DataFederal University of Amazonas · 2019年
- 5Forest Biodiversity and Climate Change: Insights from GBIF DataUniversity of Copenhagen · 2022年
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数据主题
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
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