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USDA National Agricultural Statistics Service (NASS)|农业统计数据集|农业经济数据集
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该数据集包含美国农业部国家农业统计局（NASS）发布的农业统计数据，涵盖了农业生产、作物产量、牲畜统计、农业经济指标等多个方面。数据以年度和季度为单位更新，提供了详细的农业经济和生产信息。
提供机构：
www.nass.usda.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
USDA National Agricultural Statistics Service (NASS) 数据集的构建基于美国农业部（USDA）的广泛数据收集网络。该数据集通过整合来自全国各地的农业生产数据、市场价格、作物产量、畜牧业统计等多维度信息，形成了一个全面而详尽的农业统计数据库。数据收集过程严格遵循科学抽样方法和统计分析技术，确保数据的代表性和准确性。此外，NASS还定期进行数据更新和校正，以反映农业领域的最新动态和发展趋势。
特点
NASS数据集以其高度的权威性和全面性著称，涵盖了从宏观经济指标到微观生产细节的广泛内容。该数据集不仅包括传统农业统计数据，还纳入了环境影响、可持续农业实践等新兴领域的内容，体现了现代农业的多维度特征。此外，NASS数据集的结构化设计使得数据易于检索和分析，为研究人员和政策制定者提供了强大的数据支持。
使用方法
NASS数据集的使用方法多样，适用于不同层次和领域的用户。研究人员可以通过访问NASS的官方网站或使用其API接口，获取所需的数据进行深入分析。政策制定者可以利用该数据集评估农业政策的效果，制定更为科学的农业发展规划。此外，农业企业和市场分析师也可以利用NASS数据集进行市场预测和风险评估，从而做出更为精准的商业决策。
背景与挑战
背景概述
USDA National Agricultural Statistics Service (NASS) 数据集由美国农业部（USDA）的国家农业统计服务机构创建，旨在提供全面且精确的农业统计数据。自19世纪末以来，NASS便开始收集和发布农业相关数据，涵盖了从作物产量到畜牧业生产等多个方面。该数据集不仅为农业政策制定者提供了重要的决策依据，还为农业科研人员和市场分析师提供了宝贵的数据资源。通过持续的数据收集和更新，NASS数据集在全球农业领域产生了深远的影响，成为农业统计领域的标杆。
当前挑战
尽管NASS数据集在农业统计领域具有重要地位，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的收集依赖于广泛的实地调查和复杂的统计方法，确保数据的准确性和代表性是一项艰巨的任务。其次，农业生产受气候、自然灾害等多种不可控因素影响，导致数据波动较大，增加了数据分析的难度。此外，随着农业技术的快速发展，如何及时更新数据集以反映最新的农业生产状况，也是NASS面临的一大挑战。
发展历史
创建时间与更新
USDA National Agricultural Statistics Service (NASS) 数据集创建于19世纪末，旨在为美国农业提供全面且系统的统计数据。该数据集自创建以来，持续进行更新，以反映农业领域的最新动态和发展趋势。
重要里程碑
NASS数据集的重要里程碑包括1920年代的农业普查，这是首次全面覆盖美国农业的统计调查，为后续的数据收集和分析奠定了基础。1960年代，NASS引入了计算机技术，大幅提升了数据处理和分析的效率。2000年后，NASS开始利用卫星遥感和地理信息系统（GIS）技术，进一步增强了数据的空间分辨率和准确性。
当前发展情况
当前，NASS数据集已成为全球农业研究的重要资源，其数据被广泛应用于农业政策制定、市场分析和科学研究。NASS不仅提供传统的农业统计数据，还通过大数据和人工智能技术，开发了预测模型和决策支持系统，帮助农业从业者优化生产和管理。此外，NASS还积极参与国际合作，推动全球农业统计的标准化和数据共享，对全球农业可持续发展做出了重要贡献。
发展历程
- 美国农业部国家农业统计局（USDA NASS）正式成立，旨在收集和发布农业统计数据。
- NASS首次发布年度农业普查数据，涵盖了美国各州的农业生产情况。
- NASS开始发布月度农业报告，提供更及时的市场和生产信息。
- NASS引入计算机技术，大幅提高了数据处理和分析的效率。
- NASS开始通过互联网发布数据，使公众能够更便捷地获取农业统计信息。
- NASS推出在线数据库系统，用户可以通过该系统查询和下载详细的农业统计数据。
- NASS开始使用卫星遥感技术，进一步提高农业数据的准确性和覆盖范围。
- NASS发布了《2020年农业普查》，这是其历史上规模最大的一次农业数据收集和发布活动。
常用场景
经典使用场景
在农业经济研究领域，USDA National Agricultural Statistics Service (NASS) 数据集被广泛用于分析和预测农产品的产量、价格和市场趋势。通过该数据集，研究人员能够深入探讨不同农业政策对农民收入和农业生产效率的影响，从而为政策制定者提供科学依据。此外，NASS数据集还常用于气候变化对农业生产影响的模拟研究，帮助农业科学家评估和应对气候变化带来的挑战。
衍生相关工作
基于NASS数据集，许多经典研究工作得以开展。例如，有学者利用该数据集研究了不同农业技术推广对农民收入的影响，揭示了技术进步在农业生产中的重要作用。此外，NASS数据还被用于构建农业生产模型，预测未来农业产量和市场需求，为农业规划和资源配置提供了科学依据。这些研究不仅丰富了农业经济学的理论体系，还为实际农业生产和管理提供了宝贵的参考。
数据集最近研究
最新研究方向
在农业统计领域，USDA National Agricultural Statistics Service (NASS) 数据集的最新研究方向主要集中在利用大数据和人工智能技术提升农业生产效率和决策支持系统。研究者们通过整合NASS数据与其他地理信息系统（GIS）数据，开发出更为精准的农业预测模型，以应对气候变化和市场波动带来的挑战。此外，该数据集还被广泛应用于农业政策评估和可持续发展目标的监测，为政府和农业企业提供了科学依据。这些研究不仅推动了农业科技的进步，也为全球粮食安全和农业可持续发展提供了重要支持。
相关研究论文
- 1USDA National Agricultural Statistics Service (NASS): A Comprehensive OverviewUnited States Department of Agriculture · 2010年
- 2Agricultural Productivity in the U.S.: Measurement, Trends, and ImplicationsUnited States Department of Agriculture · 2019年
- 3Climate Change and Agriculture: Impacts, Adaptation, and MitigationElsevier · 2020年
- 4The Role of Agricultural Data in Policy Making: A Case Study of USDA NASSUnited States Department of Agriculture · 2018年
- 5Big Data Analytics in Agriculture: Challenges and OpportunitiesIEEE · 2021年
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数据主题
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优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国知识产权局专利数据库
该数据集包含了中国知识产权局发布的专利信息，涵盖了专利的申请、授权、转让等详细记录。数据内容包括专利号、申请人、发明人、申请日期、授权日期、专利摘要等。
www.cnipa.gov.cn 收录
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国家地球系统科学数据中心 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录