five

DroughtNet: Establishing the International Drought Experiment at Cedar Creek tIDE (trait IDE): Percent Cover|生态学数据集|干旱影响数据集

收藏
DataONE2024-02-13 更新2024-06-08 收录
生态学
干旱影响
下载链接:
https://search.dataone.org/view/https://pasta.lternet.edu/package/metadata/eml/knb-lter-cdr/710/2
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Droughts are forecast to become increasingly frequent and intense in many regions worldwide, likely impacting community structure, ecosystem functioning, and ecosystem services. The International Drought Experiment (IDE) is a coordinated, multi-site drought experiment requiring only a moderate investment of time and resources by investigators. This coordinated, distributed experiment will quantify the impacts of extreme drought across a wide range of terrestrial ecosystems based on a common experimental design and a comparable suite of measurements. We aim to establish two stand-alone experiments following the IDE design at Cedar Creek. Precipitation reduction shelters will be established during spring 2017 to simulate a 1 in 100 year dry event, which at our site corresponds to removing 43% of annual precipitation. The tIDE (trait IDE) study will be established in e248 plots in the Big Biodiversity experiment field. The three precipitation treatments described above will be applied at the subplot level and fully crossed with the two current irrigation treatments (ambient or ambient plus ~2 cm per week of irrigation) and with two of the current fertilization treatments (unamended or 14 g N m-2), with six true replicate plots for each of the 12 treatment combinations, for a total of 72 subplots. Standard measurements across these two experiments and all other DroughtNet sites will include peak aboveground biomass clipping, soil carbon and nitrogen content, plant community composition from % cover, plant traits, and meteorological measurements (daily precipitation, air temperature). Many sites will also measure light availability, root biomass, soil moisture, and decomposition rates of tea bags and tongue depressors. Pre-treatment data will be collected during 2016. The experiment is expected to have minimal impacts on Cedar Creek and on other projects.
创建时间:
2024-02-13
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

中国食物成分数据库

食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源,是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件;也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础,兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分(含胆固醇)数据,657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。

国家人口健康科学数据中心 收录

HazyDet

HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

arXiv 收录

poi

本项目收集国内POI兴趣点,当前版本数据来自于openstreetmap。

github 收录

VisDrone2019

VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。

github 收录

Project Gutenberg

Project Gutenberg是一个提供免费电子书的数据集,包含超过60,000本免费电子书,涵盖了文学、历史、科学等多个领域。这些电子书主要以公共领域作品为主,用户可以自由下载和使用。

www.gutenberg.org 收录