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？
Global Environmental Performance Index (EPI) Data|环境绩效数据集|全球数据数据集
收藏epi.yale.edu2024-10-31 收录
下载链接：
https://epi.yale.edu/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含全球各国的环境绩效指数（EPI），涵盖了气候变化、空气质量、水资源、生物多样性等多个环境指标。数据集提供了每个国家的得分和排名，以及各个指标的具体数值。
提供机构：
epi.yale.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球环境绩效指数（EPI）数据集的构建基于多源数据的综合分析。该数据集汇集了来自全球各地的环境监测站、卫星遥感数据、政府报告以及学术研究等多方面的信息。通过严格的统计方法和模型，对空气质量、水质、生物多样性、气候变化等多个环境指标进行量化评估，从而形成一个全面反映各国环境绩效的综合指数。
使用方法
EPI数据集的使用方法多样，适用于学术研究、政策分析和公众教育等多个领域。研究者可以利用该数据集进行环境绩效的跨国比较，探索环境政策的效果。政策制定者则可以依据EPI数据集提供的指标，制定和调整环境政策。公众可以通过访问相关网站或报告，了解自己国家的环境绩效，从而提高环保意识。
背景与挑战
背景概述
全球环境绩效指数（Global Environmental Performance Index, EPI）数据集由耶鲁大学和哥伦比亚大学联合开发，首次发布于2002年。该数据集旨在评估各国在环境保护和可持续发展方面的表现，涵盖了气候变化、空气质量、水资源管理等多个环境指标。EPI数据集的发布引起了国际社会的广泛关注，成为政策制定者和研究者评估环境政策有效性的重要工具，对推动全球环境治理和可持续发展目标的实现具有重要影响。
当前挑战
EPI数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据收集的复杂性在于需要从不同国家和地区的政府机构、非政府组织等多源获取数据，确保数据的全面性和准确性。其次，环境指标的多样性和复杂性要求数据集设计者具备跨学科的专业知识，以确保指标体系的科学性和实用性。此外，数据更新频率和一致性也是一大挑战，因为环境状况和政策效果需要长期监测，而各国数据报告的频率和质量存在差异。
发展历史
创建时间与更新
Global Environmental Performance Index (EPI) Data 数据集首次发布于2002年，由耶鲁大学和哥伦比亚大学联合创建。该数据集每两年更新一次，最新版本发布于2022年，反映了全球环境绩效的最新动态。
重要里程碑
EPI数据集的重要里程碑包括2006年首次引入环境绩效指数，标志着全球环境评估进入量化时代。2010年，数据集扩展至163个国家和地区，显著提升了其全球覆盖范围。2018年，EPI数据集首次引入气候变化适应性指标，进一步丰富了其评估维度。
当前发展情况
当前，EPI数据集已成为全球环境政策制定和学术研究的重要参考。其数据被广泛应用于环境绩效评估、政策模拟和国际比较研究中。最新版本不仅涵盖了传统环境指标，还增加了气候变化、生物多样性等新兴领域的评估，为全球环境治理提供了科学依据。EPI数据集的持续更新和扩展，确保了其在环境科学和政策领域的持续影响力和实用性。
发展历程
- 首次发布全球环境绩效指数（EPI）数据，由耶鲁大学和哥伦比亚大学联合推出，旨在评估各国环境政策的效果。
- EPI数据集进行首次重大更新，增加了新的指标和数据源，以更全面地反映各国的环境绩效。
- EPI数据集再次更新，引入了更多的环境指标，并开始在全球范围内广泛应用于环境政策评估和学术研究。
- EPI数据集首次被联合国环境规划署（UNEP）采用，作为全球环境状况报告的重要数据来源。
- EPI数据集进行了重大方法论改进，增加了气候变化和空气质量等关键领域的指标，进一步提升了其在全球环境评估中的影响力。
- EPI数据集发布最新版本，继续扩展其覆盖范围和深度，成为全球环境政策制定和实施的重要参考工具。
常用场景
经典使用场景
在全球环境研究领域，Global Environmental Performance Index (EPI) Data 数据集被广泛用于评估和比较不同国家和地区的环境绩效。该数据集通过综合多个环境指标，如空气质量、水资源管理和气候变化应对等，为政策制定者和研究人员提供了一个全面的视角，以识别环境管理中的优势和不足。
解决学术问题
EPI数据集解决了环境科学中关于全球环境绩效评估的复杂问题。通过提供标准化和可比较的数据，它帮助学者们研究环境政策的有效性，探索环境与经济发展之间的关系，并为全球环境治理提供了科学依据。其意义在于推动了环境绩效评估方法的标准化，促进了国际间的环境政策交流与合作。
实际应用
在实际应用中，EPI数据集被各国政府和国际组织用于制定和调整环境政策。例如，联合国环境规划署（UNEP）利用该数据集评估成员国的环境表现，以指导国际援助和合作项目。此外，非政府组织和研究机构也利用这些数据进行公众教育和环境倡议，以提高社会对环境问题的认识和参与度。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球环境绩效指数（EPI）数据集的最新研究中，学者们聚焦于环境政策与可持续发展目标（SDGs）的关联性分析。通过深入挖掘EPI数据，研究者们探讨了各国在气候变化、空气质量、水资源管理等方面的表现，并评估这些表现如何影响全球可持续发展目标的实现。此外，研究还关注了新兴经济体在环境绩效上的提升路径，以及国际合作在推动环境治理中的作用。这些研究不仅为政策制定者提供了科学依据，也为全球环境治理提供了新的视角和策略。
相关研究论文
- 12020 Environmental Performance IndexYale University and Columbia University · 2020年
- 2Environmental Performance Index: A Tool for Policy AnalysisYale University · 2018年
- 3The Environmental Performance Index: A Comprehensive Assessment of Environmental PerformanceYale University and Columbia University · 2016年
- 4Environmental Performance Index: A Global Ranking of CountriesYale University · 2014年
- 5The Environmental Performance Index: A Review and Future DirectionsYale University · 2012年
以上内容由AI搜集并总结生成
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
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 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
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据，包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据，可以深入了解气象现象对不同地区的影响，并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
github 收录
AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录
yolo-datasets
深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合，包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。
github 收录