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收藏中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)
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 74 年(1951~2024 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 74 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。
国家青藏高原科学数据中心 收录
马达加斯加岛 – 世界地理数据大百科辞条
马达加斯加岛在非洲的东南部,位于11o56′59″S - 25o36′25″S及43o11′18″E - 50o29′36″E之间。通过莫桑比克海峡与位于非洲大陆的莫桑比克相望,最近距离为415千米。临近的岛屿分别为西北部的科摩罗群岛、北部的塞舌尔群岛、东部的毛里求斯岛和留尼汪岛等。在google earth 2015年遥感影像基础上研发的马达加斯加海岸线数据集表明,马达加斯加岛面积591,128.68平方千米,其中马达加斯加本岛面积589,015.06平方千米,周边小岛面积为2,113.62平方千米。马达加斯加本岛是非洲第一大岛,是仅次于格陵兰、新几内亚岛和加里曼丹岛的世界第四大岛屿。岛的形状呈南北走向狭长纺锤形,南北向长1,572千米;南北窄,中部宽,最宽处达574千米。海岸线总长16,309.27千米, 其中马达加斯加本岛海岸线长10,899.03千米,周边小岛海岸线长5,410.24千米。马达加斯加岛属于马达加斯加共和国。全国共划分22个区,119个县。22个区分别为:阿那拉芒加区,第亚那区,上马齐亚特拉区,博爱尼区,阿齐那那那区,阿齐莫-安德列发那区,萨瓦区,伊达西区,法基南卡拉塔区,邦古拉法区,索非亚区,贝齐博卡区,梅拉基区,阿拉奥特拉-曼古罗区,阿那拉兰基罗富区,阿莫罗尼马尼亚区,法土法韦-非图韦那尼区,阿齐莫-阿齐那那那区,伊霍罗贝区,美那贝区,安德罗伊区和阿诺西区。首都安塔那那利佛(Antananarivo)位于岛屿的中东部。马达加斯加岛是由火山及喀斯特地貌为主。贯穿海岛的是巨大火山岩山体-察腊塔纳山,其主峰马鲁穆库特鲁山(Maromokotro)海拔2,876米,是全国最高峰。马达加斯加自然景观垂直地带性分异显著,是热带雨林和热带草原广布的地区。岛上大约有20多万种动植物,其中包括马达加斯加特有物种狐猴(Lemur catta)、马达加斯加国树猴面包树(Adansonia digitata L.)等。
国家对地观测科学数据中心 收录
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。
github 收录
Google Scholar
Google Scholar是一个学术搜索引擎,旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域,包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。
scholar.google.com 收录
中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录