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The global dataset of historical yields for major crops 1981–2016

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github2020-09-05 更新2024-05-31 收录
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资源简介:
全球主要作物1981-2016年历史产量数据集

Historical Yield Dataset of Major Global Crops from 1981 to 2016
创建时间:
2020-06-26
原始信息汇总

数据集概述

农业

数据集列表

  • 全球主要农作物历史产量数据集 (1981-2016)
  • 土壤湿度高光谱基准数据集
  • 优化土壤调整植被指数数据集
  • 美国农业部营养数据库
  • 美国农业部植物数据库

生物学

数据集列表

  • 1000基因组项目数据集
  • 美国肠道项目(微生物组项目)数据集
  • Broad生物图像基准集合(BBBC)
  • Broad癌症细胞系百科全书(CCLE)
  • 细胞图像图书馆
  • 完整基因组公共数据
  • EBI ArrayExpress
  • EBI蛋白质数据银行在欧洲
  • ENCODE项目
  • 电子显微镜试点图像档案(EMPIAR)
  • Ensembl基因组
  • 基因表达综合(GEO)
  • 基因本体(GO)
  • 全球生物相互作用(GloBI)
  • 哈佛医学院(HMS)LINCS项目
  • 人类基因组多样性项目
  • 人类微生物组项目(HMP)
  • ICOS PSP基准
  • 国际HapMap项目
  • 细胞生物学数据查看器
  • KEGG
  • MIT癌症基因组数据
  • NCBI蛋白质
  • NCBI分类
  • NCI基因组数据共享
  • NIH微阵列数据
  • OpenSNP基因型数据
  • Palmer企鹅数据集
  • Pathguid - 蛋白质-蛋白质相互作用目录
  • 蛋白质数据银行
  • 精神病基因组联盟
  • PubChem项目
  • PubGene (现Coremine Medical)
  • Sanger癌症突变目录(COSMIC)
  • Sanger癌症药物敏感性基因组项目(GDSC)
  • 序列读取档案(SRA)
  • 斯坦福微阵列数据
  • Stowers研究所原始数据存储库
  • 生物动力学系统科学(SSBD)数据库
  • 癌症基因组图谱(TCGA),通过Broad GDAC提供
  • 物种名录
  • 个人基因组项目
  • UCSC公共数据
  • UniGene
  • 通用蛋白质资源(UnitProt)
  • Rfam

气候与天气

数据集列表

  • 保险精算师气候指数
  • 澳大利亚天气
  • 航空天气中心
  • 巴西天气 - 历史数据
  • 加拿大气象中心
  • UEA气候研究单位数据
  • 荷兰天气 - KNMI数据中心
  • 欧洲气候评估与数据集
  • 全球气候数据自1929年
  • 全球气候变化新闻叙事数据集 (2009-2020)
  • NASA全球图像浏览服务
  • NOAA白令海气候
  • NOAA气候数据集
  • NOAA实时天气模型
  • NOAA SURFRAD气象学和辐射数据集
  • 世界银行开放数据资源用于气候变化
  • WU历史天气全球
  • WorldClim - 全球气候数据

复杂网络

数据集列表

  • AMiner引用网络数据集
  • CrossRef DOI URLs
  • DBLP引用数据集
  • DIMACS道路网络集合
  • NBER专利引用
  • NIST复杂网络数据收集
  • 网络存储库与交互式探索性分析工具
  • 蛋白质-蛋白质相互作用网络
  • PyPI和Maven依赖网络
  • Scopus引用数据库
  • 小型网络数据
  • 斯坦福图形库
  • 斯坦福大型网络数据集收集
  • Koblenz网络收集
  • Web算法实验室(UNIMI)
  • UCI网络数据存储库
  • UFL稀疏矩阵集合
  • WSU图形数据库

计算机网络

数据集列表

  • 3.5B网页数据集 (CommonCrawl 2012)
  • 53.5B网页点击数据集 (Indiana Univ.)
  • CAIDA互联网数据集
  • CRAWDAD无线数据集 (Dartmouth Univ.)
  • ClueWeb09 - 1B网页
  • ClueWeb12 - 733M网页
  • CommonCrawl网页数据 (7年)
  • Criteo点击率数据
  • 互联网全扫描数据存储库
  • MIRAGE-2019移动流量数据集
  • OONI: 网络干扰开放观测站 - 互联网审查数据
  • 开放移动数据 (MobiPerf)
  • 点对点跟踪档案
  • Rapid7 Sonar互联网扫描
  • UCSD网络望远镜, IPv4 /8网

数据挑战

数据集列表

  • 暴力破解数据库
  • 机器学习挑战
  • CrowdANALYTIX dataX
  • D4D挑战赛 (Orange)
  • DrivenData竞赛 (社会公益)
  • ICWSM数据挑战 (自2009年)
  • KDD杯 (Tencent 2012)
  • Kaggle竞赛数据
  • Localytics数据可视化挑战
  • Netflix奖
  • 太空应用挑战赛
  • 电信意大利大数据挑战赛
  • TravisTorrent数据集 - MSR2017挖掘挑战
  • TunedIT - 数据挖掘与机器学习数据集, 算法, 挑战
  • Yelp数据集挑战

地球科学

数据集列表

  • 38-Cloud (云检测)
  • AQUASTAT - 全球水资源与用途
  • BODC - 海洋数据 (~22K变量)
  • EOSDIS - NASA地球观测系统数据
  • 地球模型
  • 综合海洋观测系统 (IMOS)
  • Marinexplore - 开放海洋学数据
  • 阿拉巴马实时海岸观测系统
  • 国家河口研究保护区系统监测项目
  • 油气管理局开放数据
  • 史密森尼学会全球火山和喷发数据库
  • USGS地震档案

经济学

数据集列表

  • 美国经济协会 (AEA)
  • EconData (UMD)
  • 世界经济自由数据
  • 宏观经济历史统计数据
  • INFORUM - 马里兰大学产业间预测
  • DBnomics - 世界经济数据库
  • 国际贸易统计
  • 互联网产品代码数据库
  • 联合外部债务数据中心
  • Jon Haveman国际贸易数据链接
  • 长期生产力数据库
  • OpenCorporates - 全球公司数据库
  • Our World in Data
  • SciencesPo世界贸易引力数据集
  • 经济复杂性地图集
  • 国际数据中心
  • 经济复杂性观察站
  • 联合国商品贸易统计
  • 联合国人类发展报告

教育

数据集列表

  • 大学记分卡数据
  • 纽约州教育部门数据
搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
该数据集通过整合全球范围内的历史农业产量数据,涵盖了1981年至2016年间主要作物的产量信息。数据来源包括各国农业部门、国际组织以及科研机构的公开报告和数据库,经过严格的清洗和标准化处理,确保了数据的准确性和一致性。数据集以时间序列的形式呈现,便于研究者进行长期趋势分析和跨区域比较。
特点
该数据集的特点在于其全球覆盖范围广,时间跨度长达35年,涵盖了多种主要作物的产量数据。数据经过标准化处理,具有较高的可比性和一致性。此外,数据集还提供了详细的元数据,包括数据来源、处理方法等,便于用户理解和使用。
使用方法
用户可以通过访问数据集提供的链接下载数据文件,文件格式通常为CSV或Excel,便于导入到各种数据分析工具中进行处理。数据集的使用方法包括但不限于农业产量趋势分析、气候变化对农业的影响研究、以及农业政策的评估等。用户还可以结合其他相关数据集,如气候数据、土壤数据等,进行多维度分析。
背景与挑战
背景概述
《The global dataset of historical yields for major crops 1981–2016》数据集由国际研究团队于2019年发布,旨在为全球主要农作物的历史产量提供详尽的记录。该数据集涵盖了1981年至2016年间全球范围内主要农作物的产量数据,包括小麦、玉米、水稻等关键作物。其核心研究问题在于通过长期的历史数据,揭示气候变化、农业政策和技术进步对农作物产量的影响。该数据集为农业经济学、气候变化研究和粮食安全政策制定提供了重要的数据支持,推动了相关领域的定量分析和模型构建。
当前挑战
该数据集在解决农业产量预测和气候变化影响评估方面面临多重挑战。首先,农作物产量受多种因素影响,如气候、土壤、病虫害等,如何准确分离这些因素的贡献是一个复杂的统计问题。其次,全球不同地区的农业数据收集标准不一致,导致数据质量参差不齐,增加了数据清洗和整合的难度。在构建过程中,研究人员还需处理历史数据的缺失和不完整问题,尤其是在发展中国家和偏远地区,数据获取的难度较大。此外,如何将高分辨率的卫星数据与地面观测数据有效结合,也是数据集构建中的一大技术挑战。
常用场景
经典使用场景
该数据集广泛应用于农业经济学和气候变化研究领域,特别是在分析全球主要农作物的历史产量趋势及其与气候变化的关联时。研究人员利用这些数据来评估不同气候条件下作物的产量变化,进而预测未来的农业生产潜力。
衍生相关工作
基于该数据集,许多经典研究工作得以展开,如全球作物产量预测模型的开发、气候变化对农业生产的影响评估等。这些研究不仅推动了农业经济学的发展,还为全球粮食安全政策的制定提供了重要参考。
数据集最近研究
最新研究方向
近年来,全球主要农作物历史产量数据集(The global dataset of historical yields for major crops 1981–2016)在农业科学领域的研究方向主要集中在气候变化对农作物产量的影响、农业政策的评估以及粮食安全的预测。随着全球气候变化的加剧,研究者们利用该数据集分析极端天气事件对农作物产量的影响,并探索适应性农业管理策略。此外,该数据集还被广泛用于评估不同农业政策的效果,特别是在发展中国家,帮助政策制定者优化资源配置,提升粮食生产效率。在粮食安全领域,研究者通过该数据集构建预测模型,评估未来粮食供应的稳定性,为全球粮食安全提供科学依据。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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