five

Global Volcano Database|火山研究数据集|地质信息数据集

收藏
volcano.si.edu2024-10-30 收录
火山研究
地质信息
下载链接:
https://volcano.si.edu/database/search_volcano.cfm
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
全球火山数据库包含有关全球火山的信息,包括火山的位置、类型、历史喷发记录、海拔高度等详细数据。该数据集旨在为地质学家、环境科学家和应急管理机构提供有关火山活动的全面信息。
提供机构:
volcano.si.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
全球火山数据库(Global Volcano Database)的构建基于多源地质和地球物理数据,包括历史文献记录、卫星遥感图像、地震监测数据以及实地考察报告。数据收集过程严格遵循国际地质科学联合会(IUGS)的标准,确保数据的准确性和一致性。通过整合来自全球各地的地质调查机构和科研院所的数据,该数据库形成了对全球火山活动全面而详尽的记录。
特点
全球火山数据库具有显著的全球覆盖性和高精度特点。其数据涵盖了从古代火山活动到现代火山喷发的详细信息,包括火山的地理位置、类型、历史喷发记录、喷发强度等关键参数。此外,该数据库还提供了火山周边环境的地质和生态数据,为研究火山活动对环境的影响提供了重要依据。
使用方法
全球火山数据库主要用于地质学、地球物理学和环境科学领域的研究。研究人员可以通过该数据库获取特定火山的历史活动数据,进行火山喷发预测模型的构建和验证。此外,该数据库还可用于教育目的,帮助学生和公众了解火山活动的基本知识和全球火山分布情况。数据的使用需遵循相关版权和使用协议,确保数据的合法和合理使用。
背景与挑战
背景概述
全球火山数据库(Global Volcano Database)是由国际火山学与地球内部化学协会(IAVCEI)与美国地质调查局(USGS)联合开发的一个综合数据集,旨在提供全球范围内火山活动的详细记录。该数据库自20世纪80年代初开始构建,经过多次更新与扩展,现已成为火山学研究的重要资源。其收录了超过1500座火山的详细信息,包括火山的地理位置、历史喷发记录、地质特征等,为科学家们提供了宝贵的数据支持,推动了火山灾害预测、环境影响评估以及地球科学研究的发展。
当前挑战
尽管全球火山数据库在火山学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,全球火山活动的多样性和复杂性使得数据收集与标准化处理变得异常困难。其次,历史记录的不完整性和地域差异导致部分火山的数据缺失或不准确。此外,随着技术的进步,如何整合新的遥感数据和实时监测信息,以提高数据库的时效性和精确度,也是当前亟待解决的问题。这些挑战不仅影响数据的质量,也制约了其在实际应用中的效能。
发展历史
创建时间与更新
Global Volcano Database(GVD)创建于20世纪末,由全球火山观测网络(Global Volcanism Program, GVP)发起,旨在系统化地收集和整理全球火山活动的历史数据。该数据库自创建以来,持续进行更新,最新数据截至2023年,确保了数据的时效性和准确性。
重要里程碑
GVD的重要里程碑之一是其在2000年完成了对全球火山历史数据的首次全面整合,这一举措极大地提升了火山研究的标准化和国际化水平。随后,2010年,GVD引入了地理信息系统(GIS)技术,使得数据的可视化和空间分析能力显著增强。此外,2015年,GVD与多个国际科研机构合作,推出了在线数据共享平台,进一步促进了全球火山研究的合作与交流。
当前发展情况
当前,Global Volcano Database已成为全球火山研究的核心资源,其数据被广泛应用于地质学、气象学、环境科学等多个领域。GVD不仅提供了详尽的火山活动历史记录,还通过持续的技术创新和国际合作,不断提升数据的质量和应用范围。例如,近年来,GVD开始整合卫星遥感数据,以更精确地监测火山活动,为灾害预警和风险评估提供了重要支持。此外,GVD的开放数据政策也促进了全球科研社区的协作,推动了火山科学的快速发展。
发展历程
  • 全球火山数据库(Global Volcano Database)首次由国际火山学与地球内部化学协会(IAVCEI)发起,旨在收集和整理全球火山活动的相关数据。
    1970年
  • 数据库开始逐步扩展,涵盖了更多火山的地质、历史喷发记录以及相关环境数据。
    1980年
  • 随着信息技术的发展,数据库开始采用数字化管理,提高了数据的可访问性和更新效率。
    1990年
  • 全球火山数据库与美国地质调查局(USGS)合作,进一步完善了数据的标准化和国际共享机制。
    2000年
  • 数据库引入了地理信息系统(GIS)技术,使得火山数据的分析和可视化能力大幅提升。
    2010年
  • 全球火山数据库持续更新,增加了对火山活动实时监测和预警系统的支持,为全球火山灾害管理提供了重要依据。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在全球火山研究领域,Global Volcano Database(GVD)数据集被广泛应用于火山活动的监测与分析。该数据集包含了全球范围内火山的地理位置、历史喷发记录、喷发类型等详细信息,为科学家提供了宝贵的研究资源。通过分析GVD数据,研究人员能够识别火山活动的模式和趋势,从而预测未来的火山喷发,为灾害预警和应急管理提供科学依据。
衍生相关工作
基于Global Volcano Database,许多相关的经典研究工作得以展开。例如,研究人员利用GVD数据集开发了多种火山喷发预测模型,显著提高了火山灾害预警的准确性和时效性。此外,GVD数据集还促进了火山地质图的编制和更新,为火山地质研究提供了基础数据。在国际合作方面,GVD数据集的共享和应用也推动了全球火山监测网络的建设,促进了国际火山学界的交流与合作。这些衍生工作不仅丰富了火山学的研究内容,也为全球火山灾害的防控提供了有力支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在地质灾害研究领域,Global Volcano Database数据集的最新研究方向主要集中在火山活动的预测与监测技术上。随着全球气候变化和地质活动的加剧,火山爆发的频率和强度成为科学界关注的焦点。研究人员利用该数据集中的历史火山活动数据,结合机器学习和人工智能技术,开发出更为精确的火山爆发预测模型。这些模型不仅有助于提高预警系统的准确性,还能为应急管理提供科学依据,从而减少火山爆发带来的生命和财产损失。此外,该数据集还被用于研究火山活动与全球气候变化之间的相互作用,为理解地球系统的复杂性提供了重要数据支持。
相关研究论文
  • 1
    Global Volcano Database: A Comprehensive Dataset of Volcanic EventsSmithsonian Institution · 2010年
  • 2
    Volcanic Hazard Assessment Using Global Volcano DatabaseUniversity of Bristol · 2015年
  • 3
    Climate Impacts of Volcanic Eruptions: Insights from the Global Volcano DatabaseUniversity of Cambridge · 2018年
  • 4
    Spatial and Temporal Analysis of Volcanic Activity Using the Global Volcano DatabaseUniversity of Hawaii · 2020年
  • 5
    Machine Learning Approaches to Predict Volcanic Eruptions Using the Global Volcano DatabaseStanford University · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
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

MedDialog

MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

中国知识产权局专利数据库

该数据集包含了中国知识产权局发布的专利信息,涵盖了专利的申请、授权、转让等详细记录。数据内容包括专利号、申请人、发明人、申请日期、授权日期、专利摘要等。

www.cnipa.gov.cn 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

YOLO-dataset

该数据集用于训练YOLO模型,包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本,未来计划支持更多版本。

github 收录