Global Average Absolute Sea Level Change|海平面变化数据集|气候变化数据集
收藏数据集概述
数据集名称
Global Average Absolute Sea Level Change, 1880-2014
数据来源
- EPA (美国环境保护署)
- Web: http://www3.epa.gov/climatechange/images/indicator_downloads/sea-level_fig-1.csv
- CSIRO (联邦科学与工业研究组织)
- Web: http://www.cmar.csiro.au/sealevel/GMSL_SG_2011_up.html
数据内容
- 包含自1880年以来全球海洋的累积海平面变化,基于长期潮汐测量和近期卫星测量。
- 显示平均绝对海平面变化,即海洋表面的高度,不考虑附近陆地的升降。
关键发现
- 1993-2009年卫星测量的海平面上升速率为3.2 ± 0.4 mm/year,而基于潮汐测量的速率为2.8 ± 0.8 mm/year。
- 1880至2009年全球平均海平面上升约210 mm。
- 1900至2009年的线性趋势为1.7 ± 0.2 mm/year,1961年至今为1.9 ± 0.4 mm/year。
- 自1880年和1900年以来,海平面上升加速分别为0.009 ± 0.003 mm/year²和0.009 ± 0.004 mm/year²。
数据使用许可
- EPA: 联邦政府数据,假设为公共领域。
- CSIRO: CSIRO版权的图表可自由使用,条件是不进行修改,并承认来源,尽可能提供链接。其他图表版权所有,未经许可不得复制。
引用信息
- CSIRO: 数据重建的描述论文为Church, J. A. and N.J. White (2011), Sea-level rise from the late 19th to the early 21st Century. Surveys in Geophysics, doi:10.1007/s10712-011-9119-1。

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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Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据,包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统,优化地铁运营和乘客体验。
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COVID-19 Data Hub
COVID-19 Data Hub是一个全球性的COVID-19数据集,包含了来自多个国家和地区的疫情数据,涵盖了病例数、死亡数、康复数、测试数等信息。此外,数据集还包括了与疫情相关的经济、社会和政策数据。
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中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2023)
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(ChinaHighAirPollutants, CHAP)中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1 km,时间分辨率为日、月、年,单位为µg/m3。注意:该数据集持续更新,如需要更多数据,请发邮件联系作者(weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu)。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码(Python、Matlab、IDL和R语言)nc2geotiff codes。
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中国近海台风路径集合数据集(1945-2023)
1945-2023年度,中国近海台风路径数据集,包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。注:时间为北京时间。
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