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 Surface Summary of the Day (GSOD)|气象观测数据集|全球天气数据数据集
收藏www.ncei.noaa.gov2024-10-24 收录
下载链接：
https://www.ncei.noaa.gov/access/metadata/landing-page/bin/iso?id=gov.noaa.ncdc:C00516
下载链接
链接失效反馈资源简介：
GSOD数据集包含了全球范围内的每日地面天气观测数据，涵盖了温度、湿度、风速、气压等多个气象参数。数据来源于全球各地的气象站，记录了从1929年至今的每日观测数据。
提供机构：
www.ncei.noaa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集的构建基于全球范围内的气象站观测数据，涵盖了从1929年至今的每日气象记录。该数据集通过整合来自美国国家气候数据中心（NCDC）的原始气象数据，经过严格的质量控制和标准化处理，确保了数据的准确性和一致性。每个气象站的数据包括温度、湿度、风速、降水量等多项关键气象参数，为全球气候变化研究提供了详实的数据支持。
使用方法
GSOD 数据集适用于多种气候和环境研究领域，包括但不限于气候变化趋势分析、极端天气事件监测、农业气象预测等。研究人员可以通过下载数据集中的CSV文件或使用API接口获取所需数据，结合统计分析软件或气候模型进行深入研究。数据集的开放性和标准化格式使得跨平台和跨学科的数据共享和合作成为可能，进一步推动了全球气候科学的发展。
背景与挑战
背景概述
Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集是由美国国家气候数据中心（NCDC）创建的，旨在提供全球范围内的每日气象观测数据。该数据集自1929年以来持续更新，涵盖了全球数千个气象站点的温度、湿度、风速等关键气象参数。GSOD 数据集的核心研究问题在于如何通过标准化和整合来自不同气象站点的数据，以提供一致且可靠的全球气象观测记录。这一数据集对气象学、气候变化研究以及农业、水资源管理等领域具有深远的影响，为全球气候模型的构建和验证提供了重要数据支持。
当前挑战
GSOD 数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据来源的多样性和不一致性导致数据质量参差不齐，需要进行复杂的预处理和校正。其次，全球气象站点的分布不均，特别是在偏远和贫困地区，数据覆盖率较低，影响了全球气象数据的代表性和准确性。此外，随着气候变化研究的深入，对高时空分辨率气象数据的需求日益增加，GSOD 数据集在满足这一需求方面仍存在局限。最后，数据集的长期维护和更新需要大量的人力和财力投入，确保数据的持续可用性和准确性是一个持续的挑战。
发展历史
创建时间与更新
Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集创建于1929年，由美国国家气候数据中心（NCDC）发起，旨在收集和整理全球气象站每日的气象数据。该数据集自创建以来，经历了多次更新和扩展，最近一次重大更新发生在2011年，引入了更高质量的数据处理和存储技术，以确保数据的准确性和可用性。
重要里程碑
GSOD数据集的重要里程碑之一是其在1973年的全面数字化，这一举措极大地提高了数据的可访问性和分析效率。随后，在2005年，GSOD数据集与全球气候观测系统（GCOS）进行了整合，进一步增强了其在全球气候研究中的作用。2011年的更新不仅提升了数据质量，还增加了对新兴气候变化研究的支持，使其成为气候科学领域的重要资源。
当前发展情况
当前，GSOD数据集已成为全球气候研究和环境监测的基础数据源之一。其广泛应用于气候模型验证、极端天气事件分析以及长期气候趋势研究等多个领域。通过持续的技术升级和数据扩展，GSOD确保了其在全球气候变化研究中的核心地位，为科学家提供了宝贵的历史和实时气象数据，推动了气候科学的进步和应用。
发展历程
- Global Surface Summary of the Day (GSOD)数据集首次由美国国家气候数据中心（NCDC）创建，作为全球气象观测数据的一部分。
- GSOD数据集开始通过美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的全球气候数据中心（GCDC）向公众开放，标志着其广泛应用的开始。
- GSOD数据集进行了重大更新，引入了更高质量的数据处理和校正方法，提高了数据集的准确性和可靠性。
- NOAA宣布GSOD数据集将作为其全球历史气候网络（GHCN）的一部分，进一步扩展了其在全球气候研究中的应用。
- GSOD数据集的最新版本发布，包含了更多的气象站数据和更精细的时间分辨率，增强了其在气候变化研究中的价值。
常用场景
经典使用场景
在全球气候研究领域，Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集被广泛用于分析和预测天气模式。该数据集包含了全球各地气象站每日的温度、湿度、风速等关键气象参数，为气候模型提供了详尽的基础数据。研究者利用这些数据进行长期气候趋势分析，评估气候变化的影响，并开发新的气象预测模型。
解决学术问题
GSOD 数据集在解决气候变化和气象预测的学术研究问题中发挥了重要作用。通过分析历史气象数据，科学家能够识别出气候变化的显著趋势，如全球变暖和极端天气事件的频率增加。此外，该数据集还支持了多种气候模型的验证和改进，提高了气象预测的准确性和可靠性，为全球气候政策的制定提供了科学依据。
实际应用
在实际应用中，GSOD 数据集被广泛用于农业、航空、能源管理等多个领域。农业部门利用这些数据进行作物生长模型的优化，提高农作物产量和抗灾能力。航空业则依赖于气象数据的准确预测，以确保飞行安全和效率。能源管理领域通过分析气象数据，优化能源生产和分配策略，减少能源浪费，提高能源利用效率。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球气候变化研究领域，Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集因其广泛的时间跨度和地理覆盖范围，成为气候模型验证和极端天气事件分析的重要资源。最新研究方向主要集中在利用GSOD数据集进行长时间序列的气候变化趋势分析，以及其在气候预测模型中的应用。此外，研究者们还关注如何通过数据融合技术，将GSOD与其他高分辨率气象数据集结合，以提高气候变化监测的精度和可靠性。这些研究不仅有助于深化对全球气候变化机制的理解，也为制定应对气候变化的政策提供了科学依据。
相关研究论文
- 1Global Surface Summary of the Day (GSOD) Data: Current Status and Future ProspectsAmerican Meteorological Society · 2010年
- 2A Comprehensive Analysis of Global Surface Temperature Data from the GSOD DatasetElsevier · 2021年
- 3Evaluating the Quality of GSOD Data for Climate StudiesAmerican Geophysical Union · 2019年
- 4Spatial and Temporal Variability of Surface Temperature from GSOD DataTaylor & Francis Online · 2020年
- 5Application of GSOD Data in Agricultural Decision Support SystemsMDPI · 2022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
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
CliMedBench
CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准，由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题，涵盖14个核心临床场景，主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制，确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力，解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。
arXiv 收录
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
arXiv 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
NIH Chest X-rays
Over 112,000 Chest X-ray images from more than 30,000 unique patients
kaggle 收录