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？
GPCC (Global Precipitation Climatology Centre) Data|气候研究数据集|气象分析数据集
收藏www.dwd.de2024-10-30 收录
下载链接：
https://www.dwd.de/EN/ourservices/gpcc/gpcc.html
下载链接
链接失效反馈资源简介：
GPCC数据集提供了全球范围内的降水数据，包括月度和年度降水总量、降水频率和降水强度等信息。该数据集主要用于气候研究和气象分析。
提供机构：
www.dwd.de
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
GPCC（全球降水气候中心）数据集的构建基于全球范围内的气象站观测数据，通过多源数据融合技术，包括卫星遥感数据和地面观测数据，进行综合分析和校正。该数据集采用先进的插值方法，如克里金插值，以确保在全球范围内的降水数据具有高精度和一致性。此外，数据集还经过严格的质量控制和验证流程，确保数据的可靠性和准确性。
特点
GPCC数据集以其全球覆盖和高时空分辨率著称，能够提供从每日到年度的降水数据，适用于多种气候和气象研究。该数据集的特点还包括其长期的时间序列，涵盖了数十年的降水观测，为气候变化研究提供了宝贵的数据支持。此外，GPCC数据集还具有高度的可访问性和开放性，支持多种数据格式和接口，便于科研人员和气象学家使用。
使用方法
GPCC数据集的使用方法多样，科研人员可以通过官方网站或数据共享平台下载所需的数据文件。数据集支持多种数据处理和分析工具，如GIS软件和气象分析软件，用户可以根据研究需求选择合适的数据产品和分析方法。在使用过程中，建议用户参考数据集的元数据信息，以确保数据的正确解读和应用。此外，GPCC还提供技术支持和用户指南，帮助用户更好地利用该数据集进行科学研究。
背景与挑战
背景概述
全球降水气候中心（GPCC）数据集自1986年由德国气象局（DWD）创建以来，已成为全球气候研究的重要基石。该数据集通过整合全球各地的气象站观测数据，提供了高分辨率的降水气候信息，极大地推动了气候变化、水资源管理和农业生产等领域的研究。GPCC数据集的建立，不仅填补了全球降水数据的多项空白，还为国际气候模型提供了关键输入，显著提升了气候预测的准确性。
当前挑战
尽管GPCC数据集在气候研究中具有重要地位，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，全球气象站分布不均，特别是在发展中国家和偏远地区，数据缺失问题严重。其次，数据质量控制和校正需要大量人力和计算资源，以确保数据的准确性和一致性。此外，随着气候变化加剧，极端天气事件频发，如何实时更新和调整数据集以反映这些变化，也是一项重大挑战。
发展历史
创建时间与更新
GPCC数据集的创建始于1989年，由德国气象局（DWD）主导，旨在提供全球降水气候学的全面分析。该数据集自创建以来，经历了多次重大更新，最近一次主要更新是在2020年，引入了更精细的空间分辨率和更广泛的覆盖范围。
重要里程碑
GPCC数据集的重要里程碑包括1999年的首次全球覆盖，这一成就标志着全球降水数据的统一和标准化迈出了重要一步。2011年，GPCC推出了高分辨率版本，显著提升了数据的空间分辨率，为气候研究和天气预报提供了更为精确的基础数据。2018年，GPCC数据集与全球其他主要降水数据集进行了整合，进一步增强了其在全球气候模型中的应用价值。
当前发展情况
当前，GPCC数据集已成为全球气候研究和气象预报的重要工具，其数据被广泛应用于气候变化分析、极端天气事件监测和农业气象服务等领域。随着技术的进步，GPCC不断优化其数据处理算法，提升数据的准确性和可靠性。此外，GPCC还积极参与国际气候数据共享项目，推动全球气候数据的开放获取和科学研究的合作。未来，GPCC将继续致力于提高数据的质量和覆盖范围，以应对全球气候变化带来的挑战。
发展历程
- GPCC数据集首次发表，标志着全球降水气候学中心的成立，专注于全球降水数据的收集与分析。
- GPCC发布了首个全球降水数据集，涵盖了1901年至1998年的降水数据，为全球气候研究提供了重要基础。
- GPCC数据集首次应用于全球气候模型，显著提升了模型对降水变化的预测能力。
- GPCC发布了高分辨率降水数据集，分辨率提升至0.5度，进一步提高了数据的精确性和应用价值。
- GPCC数据集被广泛应用于全球气候变化研究，成为国际气候科学界的重要参考数据源。
常用场景
经典使用场景
在全球气候研究领域，GPCC（Global Precipitation Climatology Centre）数据集被广泛应用于分析和预测全球降水模式。该数据集通过整合全球范围内的气象站观测数据，提供了高分辨率的降水信息，为气候模型校准和验证提供了关键数据支持。研究者利用这些数据可以深入探讨不同气候带和季节性降水变化，从而为全球气候变化研究提供基础数据。
实际应用
在实际应用中，GPCC数据集被广泛用于农业、水资源管理和灾害预警系统。农业领域利用该数据集进行作物生长模型的优化，提高农业生产效率。水资源管理者则通过分析GPCC数据，制定合理的水资源分配策略，应对干旱和洪涝等极端天气事件。此外，灾害预警系统利用GPCC数据集提前预测和应对极端降水事件，减少灾害损失。
衍生相关工作
GPCC数据集的发布催生了大量相关研究工作，推动了全球气候变化和降水模式研究的进展。例如，基于GPCC数据的降水变化分析，研究者们提出了多种气候变化情景下的降水预测模型。此外，GPCC数据集还被用于开发新的气候指数和指标，如标准化降水指数（SPI），用于评估和监测区域降水变化。这些衍生工作不仅丰富了气候科学的研究内容，也为实际应用提供了更多科学支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
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 74 年（1951~2024 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 74 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。
国家青藏高原科学数据中心 收录
EdNet
displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介 圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集，一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动，这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源：EdNet：教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
魔搭社区 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
github 收录
MHEALTH Dataset
该数据集名为MHEALTH，包含了12种人类活动，这些活动是由10位不同的受试者进行的，每位受试者在左脚踝和右手腕上佩戴了运动传感器。数据由128个时间步长的序列组成；正常活动被标记为正常，而其他活动被视为异常。该数据集具有18个维度，来自10位受试者，其任务是进行异常检测。
arXiv 收录
SWaT Dataset
SWaT Dataset是一个用于工业控制系统（ICS）安全研究的数据集，包含了模拟的网络攻击和正常操作的数据。该数据集由新加坡科技设计大学（Singapore University of Technology and Design）发布，旨在帮助研究人员开发和测试用于检测工业控制系统中网络攻击的算法和模型。
itrust.sutd.edu.sg 收录