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中国第36次南极科学考察（2019-2020年）中山站常规气象和自动气象观测数据|南极科学考察数据集|气象观测数据集
收藏国家极地科学数据中心2024-05-10 更新2024-05-11 收录
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https://datacenter.chinare.org.cn/data-center/metadata?id=0469998e-5c8a-471a-8362-e3dd95461419
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本数据为中国第36次南极科学考察中山站常规气象、自动气象观测数据。观测区域为：中山站76°53’E， 69°22’S；要素包括：云、能见度、天气现象、风向、风速、温度、湿度、气压、日照、辐射。观测方法和所获观测资料按照《GB/T 35221-37 2017 地面气象观测规范》各标准以及《GB/T 33703-2017 自动气象站观测规范》执行。
Conventional meteorological observation data 、Automatic meteorological observation data from the Zhong Shan Station of the 36th Antarctic scientific expedition in China。Regional meteorological observation station：Zhong Shan Station76°23’E， 69°22’S。Meteorological elements：Cloud, visibility, weather phenomenon, wind direction, wind speed, temperature, humidity, air pressure, sunshine and radiation。The observation method and data are in accordance follows GB/T 35221-37 2017 and GB/T 33703-2017 Observation specification of automatic weather station。
提供机构：
中国气象科学研究院
创建时间：
2024-05-10
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
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
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CHARLS
中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据集，旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据，用以分析人口老龄化问题，内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。
charls.pku.edu.cn 收录
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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