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Archival Version|犯罪报告数据集|执法数据分析数据集

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Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-27 收录
犯罪报告
执法数据分析
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http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/NACJD/studies/25109
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资源简介:
The National Incident-Based Reporting System (NIBRS) is a part of the Uniform Crime Reporting Program (UCR), administered by the Federal Bureau of Investigation (FBI). In the late 1970s, the law enforcement community called for a thorough evaluative study of the UCR with the objective of recommending an expanded and enhanced UCR program to meet law enforcement needs into the 21st century. The FBI fully concurred with the need for an updated program to meet contemporary needs and provided its support, formulating a comprehensive redesign effort. Following a multiyear study, a "Blueprint for the Future of the Uniform Crime Reporting Program" was developed. Using the "Blueprint" and in consultation with local and state law enforcement executives, the FBI formulated new guidelines for the Uniform Crime Reports. The National Incident-Based Reporting System (NIBRS) is being implemented to meet these guidelines. NIBRS data are archived at ICPSR as 13 separate data files, which may be merged by using linkage variables. The data focus on a variety of aspects of a crime incident. Part 4, Administrative Segment, offers data on the incident itself (date and time). Each crime incident is delineated by one administrative segment record. Also provided are Part 5, Offense Segment (offense type, location, weapon use, and bias motivation), Part 6, Property Segment (type of property loss, property description, property value, drug type and quantity), Part 7, Victim Segment (age, sex, race, ethnicity, and injuries), Part 8, Offender Segment (age, sex, and race), and Part 9, Arrestee Segment (arrest date, age, sex, race, and weapon use). The Batch Header Segment (Parts 1-3) separates and identifies individual police agencies by Originating Agency Identifier (ORI). Batch Header information, which is contained on three records for each ORI, includes agency name, geographic location, and population of the area. Part 10, Group B Arrest Report Segment, includes arrestee data for Group B crimes. Window Segments files (Parts 11-13) pertain to incidents for which the complete Group A Incident Report was not submitted to the FBI. In general, a Window Segment record will be generated if the incident occurred prior to January 1 of the previous year or if the incident occurred prior to when the agency started NIBRS reporting. As with UCR, participation in NIBRS is voluntary on the part of law enforcement agencies. The data are not a representative sample of crime in the United States. For 1991, four states, fully or partially participating in NIBRS, were included in the dataset.
创建时间:
2023-06-28
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 70 年(1951~2020 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心 收录

基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2022)

本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0),SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度(10-100cm)的高时空分辨率土壤湿度,数据单位为0.001m³/m³,缺失值为-999,投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准,使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数(LAI)、土地覆盖类型(Landtypes)、地形(DEM)和土壤特性(Soil properties)作为协变量,通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度,时间尺度上:ubRMSE为0.041-0.052,R为0.883-0.919;空间尺度上:ubRMSE为0.045-0.051,R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度,它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模,尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述,请阅读说明文档。为便于使用,本研究提供了两种不同分辨率的版本:30 秒(~1km)和0.1度(~9km)。

国家青藏高原科学数据中心 收录

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本项目为中国行政区划数据,包括省级、地级、县级、乡级和村级五级行政区划数据。数据来源于国家统计局,存储格式为sqlite3 db文件,支持直接使用数据库连接工具打开。

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CliMedBench

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OpenSonarDatasets

OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。

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