five

全球海洋观测系统(GOOS)海洋溶解氧数据集|海洋科学数据集|环境监测数据集

收藏
www.goosocean.org2024-10-27 收录
海洋科学
环境监测
下载链接:
http://www.goosocean.org/index.php?option=com_content&view=article&id=206&Itemid=216
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了全球海洋观测系统(GOOS)收集的海洋溶解氧数据,涵盖了全球多个海洋区域的溶解氧浓度测量值。数据集提供了不同深度、不同时间和不同地理位置的溶解氧浓度数据,有助于研究海洋生态系统、气候变化和海洋生物多样性。
提供机构:
www.goosocean.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
全球海洋观测系统(GOOS)海洋溶解氧数据集的构建基于全球范围内的海洋观测网络,通过部署在不同深度的传感器和浮标,实时采集海洋溶解氧数据。这些数据经过严格的质量控制和校准,确保其准确性和可靠性。数据集涵盖了从表层到深层的多个水层,时间跨度广泛,为海洋科学研究提供了丰富的数据资源。
特点
该数据集的特点在于其全球覆盖性和多层次性,能够反映海洋溶解氧在不同深度和地理位置的分布情况。数据的高分辨率和实时更新特性,使其成为研究海洋生态系统、气候变化和海洋资源管理的重要工具。此外,数据集的开放性和可访问性,促进了国际间的科研合作和数据共享。
使用方法
全球海洋观测系统(GOOS)海洋溶解氧数据集的使用方法多样,科研人员可以通过在线平台或数据接口获取所需数据,进行海洋生态模型构建、气候变化预测和海洋资源评估等研究。数据集支持多种数据分析和可视化工具,便于用户进行深入的数据挖掘和结果展示。此外,数据集还提供了详细的使用指南和技术支持,帮助用户高效利用数据资源。
背景与挑战
背景概述
全球海洋观测系统(GOOS)海洋溶解氧数据集的构建始于20世纪末,由国际海洋学委员会(IOC)与联合国教科文组织(UNESCO)共同发起。该数据集旨在通过全球范围内的海洋观测网络,收集和整合海洋溶解氧的时空分布数据,以支持气候变化研究、海洋生态系统健康评估及渔业资源管理。自其成立以来,GOOS海洋溶解氧数据集已成为全球海洋科学研究的重要基石,为多国科学家提供了宝贵的数据资源,推动了海洋科学领域的深入研究与国际合作。
当前挑战
GOOS海洋溶解氧数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先,海洋溶解氧的测量需依赖于复杂的传感器技术,这些传感器在不同海洋环境中的稳定性和准确性存在差异,导致数据质量的不一致。其次,全球海洋观测网络的覆盖范围和密度不均,特别是在偏远和深海区域,数据采集难度较大。此外,数据整合与标准化处理亦是一大难题,不同国家和机构的数据格式与标准各异,增加了数据集成与分析的复杂性。这些挑战共同制约了GOOS海洋溶解氧数据集的全面性和可靠性。
发展历史
创建时间与更新
全球海洋观测系统(GOOS)海洋溶解氧数据集的创建始于20世纪90年代,旨在通过全球合作提升海洋观测能力。该数据集自创建以来,经历了多次更新,以反映最新的海洋观测技术和数据采集方法。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是2000年,当时GOOS正式启动了全球海洋观测网络,标志着海洋溶解氧数据的系统性收集和共享进入了一个新阶段。随后,2010年,GOOS与多个国际组织合作,进一步扩展了数据集的覆盖范围和数据质量,使其成为全球海洋科学研究的重要资源。近年来,随着卫星遥感技术的发展,数据集的更新频率和数据精度得到了显著提升,为全球气候变化研究和海洋生态系统保护提供了有力支持。
当前发展情况
当前,全球海洋观测系统(GOOS)海洋溶解氧数据集已成为全球海洋科学研究的核心数据源之一。该数据集不仅支持了多项国际海洋研究项目,还为全球气候模型提供了关键数据输入。此外,数据集的开放获取政策促进了全球科研人员的合作与交流,推动了海洋科学领域的知识共享和技术进步。未来,随着人工智能和大数据分析技术的应用,该数据集有望进一步提升其数据处理能力和应用价值,为全球海洋资源的可持续利用和环境保护提供更为精准的科学依据。
发展历程
  • 全球海洋观测系统(GOOS)由联合国教科文组织政府间海洋学委员会(IOC)发起,旨在建立一个全球性的海洋观测网络。
    1991年
  • GOOS正式启动,开始在全球范围内部署海洋观测站点,包括对海洋溶解氧的监测。
    1995年
  • GOOS海洋溶解氧数据集首次发布,提供了全球海洋溶解氧浓度的初步数据。
    2000年
  • GOOS海洋溶解氧数据集开始应用于气候变化研究,特别是海洋酸化和海洋缺氧区的监测。
    2005年
  • GOOS海洋溶解氧数据集的数据质量和覆盖范围显著提升,成为全球海洋科学研究的重要数据源。
    2010年
  • GOOS海洋溶解氧数据集被广泛应用于海洋生态系统健康评估和海洋资源管理。
    2015年
  • GOOS海洋溶解氧数据集继续扩展,涵盖更多区域和更深层次的海洋环境,为全球气候变化和海洋健康提供关键数据支持。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在全球海洋观测系统(GOOS)海洋溶解氧数据集中,经典的使用场景包括对海洋生态系统的健康评估。通过分析不同海域溶解氧浓度的时空变化,研究人员能够识别出潜在的海洋酸化区域,进而评估其对海洋生物多样性和生态平衡的影响。此外,该数据集还广泛应用于气候变化研究,帮助科学家理解全球变暖对海洋溶解氧分布的长期影响。
实际应用
在实际应用中,GOOS海洋溶解氧数据集被广泛用于海洋资源管理和环境保护。例如,渔业管理部门利用该数据集评估海洋生态系统的健康状况,以制定可持续的渔业政策。此外,环境保护机构也利用这些数据来监测和预测海洋污染事件的影响,从而采取及时的应对措施。这些应用不仅提高了海洋资源管理的效率,还增强了环境保护的科学性。
衍生相关工作
GOOS海洋溶解氧数据集的发布催生了大量相关研究工作。例如,基于该数据集,研究人员开发了多种海洋生态模型,用于预测未来海洋溶解氧浓度的变化趋势。此外,该数据集还促进了跨学科的合作研究,如海洋生物学与气候学的结合,以更全面地理解海洋生态系统与气候变化之间的相互作用。这些衍生工作不仅丰富了海洋科学的研究内容,还推动了相关领域的技术进步。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

MedDialog

MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

HIT-UAV

HIT-UAV数据集是由中国科学院计算技术研究所分布式系统研究中心创建,专注于无人机(UAV)基于高海拔红外热成像的目标检测。该数据集包含2898张从数百个视频中提取的43470帧红外热图像,涵盖学校、停车场、道路和游乐场等多种场景。数据集不仅提供图像,还记录了飞行高度、相机视角、日期和日光强度等关键飞行数据。每张图像均手动标注了两种类型的边界框(定向和标准),以应对航空图像中目标实例显著重叠的挑战。HIT-UAV旨在解决夜间操作和隐私问题,是首个公开可用的高海拔UAV红外热数据集,用于检测人员和车辆,适用于多种UAV应用和研究,如夜间搜索和救援任务、飞行高度与目标检测精度的关系研究等。

arXiv 收录

中国空气质量数据集(2014-2020年)

数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI,包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录,通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。

国家地球系统科学数据中心 收录

1931 2◦ CIE Standard Colorimetric Observer Data

The 1931 2◦ CIE Standard Colorimetric Observer Data (CMFs) that span 360 nm to 830 nm in 1 nm intervals.

DataCite Commons 收录