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CarbonSense|碳通量建模数据集|气候变化研究数据集
收藏arXiv2024-06-07 更新2024-06-17 收录
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https://zenodo.org/records/11403428
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CarbonSense是由魁北克人工智能研究所与蒙特利尔理工学院创建的首个机器学习就绪数据集，专注于数据驱动的碳通量建模。该数据集整合了来自全球385个地点的碳通量测量数据、气象预测因子和卫星图像，总计超过2700万小时的观测数据。数据收集自主要的碳通量网络，并通过严格的处理流程确保数据的标准化和一致性。CarbonSense的应用领域主要集中在气候变化研究，旨在通过高精度的碳通量预测，提升决策者对生态系统健康和碳吸收能力的理解。
提供机构：
魁北克人工智能研究所与蒙特利尔理工学院
创建时间：
2024-06-07
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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