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Global Biodiversity Information Facility (GBIF) - Fungi|生物多样性数据集|真菌学数据集
收藏www.gbif.org2024-10-25 收录
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https://www.gbif.org/
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该数据集包含了全球范围内的真菌物种记录，涵盖了真菌的分布、分类、生态信息等。数据来源于全球各地的生物多样性研究机构和自然历史博物馆，通过GBIF平台进行整合和共享。
提供机构：
www.gbif.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Global Biodiversity Information Facility (GBIF) - Fungi数据集的构建基于全球范围内的生物多样性信息网络，通过整合来自世界各地的标本记录、文献引用和实地调查数据，形成了一个全面且动态更新的真菌物种数据库。该数据集的构建过程严格遵循国际生物多样性信息标准，确保数据的准确性和一致性。
特点
GBIF - Fungi数据集的特点在于其广泛的地理覆盖和丰富的物种多样性。该数据集包含了数百万条真菌物种的记录，涵盖了从热带雨林到极地冻土的多种生态环境。此外，数据集还提供了详细的物种分类信息、生态位数据以及与气候变化相关的趋势分析，为全球真菌多样性的研究提供了宝贵的资源。
使用方法
GBIF - Fungi数据集的使用方法多样，适用于生态学、生物多样性保护、气候变化研究等多个领域。研究者可以通过GBIF的在线平台直接访问和下载数据，进行物种分布模型构建、生态系统服务评估等分析。此外，数据集还支持API接口，便于科研人员进行自动化数据提取和集成，从而推动跨学科的深入研究。
背景与挑战
背景概述
全球生物多样性信息机构（Global Biodiversity Information Facility, GBIF）- 真菌数据集，是由GBIF组织维护的一个全球性真菌物种信息数据库。该数据集的构建始于2001年，由全球多个研究机构和自然历史博物馆共同参与，旨在收集、整合和共享全球范围内的真菌物种记录。随着生物多样性研究的深入，真菌作为生态系统中的重要组成部分，其数据对于理解生态平衡、物种进化以及环境变化具有重要意义。GBIF-真菌数据集的建立，极大地促进了全球真菌物种的分类学研究、生态学分析以及环境保护策略的制定。
当前挑战
尽管GBIF-真菌数据集在真菌学研究中发挥了重要作用，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，真菌物种的多样性和分布广泛性使得数据收集工作异常复杂，许多偏远地区的数据难以获取。其次，真菌物种的鉴定依赖于形态学和分子生物学技术，这些技术的应用和数据标准化存在较大差异，导致数据质量参差不齐。此外，数据集的更新和维护需要持续的资金和技术支持，以应对不断变化的物种分布和新的科学发现。这些挑战限制了数据集的完整性和时效性，影响了其在科学研究和实际应用中的效能。
发展历史
创建时间与更新
Global Biodiversity Information Facility (GBIF) - Fungi数据集的创建始于2001年，由全球生物多样性信息机构（GBIF）发起，旨在收集和共享全球真菌多样性的数据。该数据集自创建以来，持续进行更新，最新的数据更新至2023年，确保了数据的时效性和完整性。
重要里程碑
GBIF - Fungi数据集的重要里程碑包括2007年首次发布全球真菌物种分布图，这一成果极大地推动了真菌生态学和生物多样性研究。2012年，数据集引入了自动化数据处理和质量控制机制，显著提升了数据的可信度和可用性。2018年，GBIF与多个国际组织合作，成功整合了来自全球各地的真菌数据，使得该数据集成为全球真菌研究的重要资源。
当前发展情况
当前，GBIF - Fungi数据集已成为全球真菌学研究的核心资源，涵盖了超过150万条真菌记录，涉及全球200多个国家和地区。该数据集不仅支持基础科学研究，如物种分布和生态系统功能研究，还为环境保护、生物多样性监测和政策制定提供了关键数据支持。随着技术的进步，GBIF - Fungi数据集正逐步实现数据的可视化和交互式分析，进一步提升了其在科学研究和实际应用中的价值。
发展历程
- Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 正式成立，旨在促进全球生物多样性数据的共享与利用。
- GBIF 首次发布关于真菌（Fungi）的数据集，标志着真菌类生物多样性数据开始被系统性地整合与公开。
- GBIF 的真菌数据集规模显著扩大，涵盖了全球多个地区的真菌物种记录，为科学研究和生态保护提供了重要数据支持。
- GBIF 发布了真菌数据集的重大更新，增加了大量新的物种记录和地理分布信息，进一步提升了数据集的完整性和实用性。
- GBIF 的真菌数据集被广泛应用于全球生物多样性评估、生态系统研究和环境保护项目中，成为国际上重要的真菌数据资源。
常用场景
经典使用场景
在全球生物多样性信息设施（GBIF）中，真菌数据集（Fungi）被广泛用于生态学和生物多样性研究。研究者利用该数据集分析真菌物种的分布模式、生态位及其与环境因素的关系。通过这些分析，科学家能够揭示真菌在不同生态系统中的角色，以及它们对全球气候变化的响应。
实际应用
在实际应用中，GBIF的真菌数据集被用于农业、林业和环境保护等多个领域。例如，农业科学家利用这些数据来识别和利用有益真菌，以提高作物产量和抗病能力。林业管理者则通过分析真菌数据来评估森林健康状况，制定可持续的森林管理计划。此外，环境保护机构利用该数据集监测和评估生态系统的健康状况，为政策制定提供数据支持。
衍生相关工作
GBIF的真菌数据集催生了大量相关研究，包括真菌物种的分类学研究、生态网络分析以及全球变化对真菌多样性的影响评估。这些研究不仅深化了我们对真菌生物学的理解，还推动了跨学科的合作，如生态学与气候科学的结合。此外，该数据集还促进了数据驱动的保护策略的发展，为全球生物多样性保护提供了新的视角和方法。
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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
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 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
Breast Ultrasound Images (BUSI)
小型（约500×500像素）超声图像，适用于良性和恶性病变的分类和分割任务。
github 收录
糖尿病预测数据集
糖尿病相关的医学研究或者健康数据
AI_Studio 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录