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 Agro-Ecological Zones (GAEZ)|农业规划数据集|生态区数据集
收藏www.gaez.iiasa.ac.at2024-10-25 收录
下载链接：
http://www.gaez.iiasa.ac.at/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
GAEZ数据集提供了全球农业生态区的详细信息，包括土壤、气候、地形和土地利用等，旨在支持农业规划和决策。
提供机构：
www.gaez.iiasa.ac.at
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球农业生态区（Global Agro-Ecological Zones, GAEZ）数据集的构建过程中，研究者们综合运用了多源遥感数据、气候模型输出以及实地调查数据。首先，通过高分辨率的遥感影像，获取了全球范围内的土地利用和覆盖信息。随后，结合气候模型输出的温度、降水等气候变量，构建了详细的农业生态区划。此外，实地调查数据用于验证和校正模型结果，确保数据集的准确性和可靠性。
特点
GAEZ数据集以其全球覆盖和高精度著称，涵盖了多种农业生态指标，如适宜种植的作物类型、潜在产量、土壤肥力等。该数据集不仅提供了静态的农业生态信息，还动态更新以反映气候变化和土地利用变化的影响。其多层次的分类体系和详细的地理信息，使得GAEZ成为农业规划、气候变化研究以及可持续发展评估的重要工具。
使用方法
GAEZ数据集可广泛应用于农业科学研究、政策制定和实践应用中。研究者可以通过该数据集分析不同地区的农业生产潜力，评估气候变化对农业的影响，以及制定适应性农业策略。政策制定者可以利用GAEZ数据集进行土地利用规划，优化农业资源配置，促进农业可持续发展。此外，农业企业和农民也可以参考GAEZ数据集，选择适宜的作物种植，提高农业生产效率。
背景与挑战
背景概述
全球农业生态区（Global Agro-Ecological Zones, GAEZ）数据集由国际粮食政策研究所（IFPRI）和联合国粮食及农业组织（FAO）共同开发，旨在为全球农业生产潜力和可持续性提供科学依据。该数据集创建于2000年代初期，主要研究人员包括David I. Stern和Thomas R. Wheeler等，其核心研究问题是如何在全球范围内评估和预测不同农业生态区的生产潜力。GAEZ数据集对农业科学、环境管理和政策制定产生了深远影响，为全球粮食安全提供了重要的数据支持。
当前挑战
GAEZ数据集在解决全球农业生产潜力评估问题时面临多项挑战。首先，数据集的构建需要整合多源、多尺度的地理信息数据，这要求高度的数据处理和分析能力。其次，全球气候变化和土地利用变化对农业生态区的影响不断变化，导致数据集需要定期更新以保持其准确性和时效性。此外，不同国家和地区的农业实践差异巨大，如何在统一框架下进行评估也是一个重要挑战。最后，数据集的应用需要跨学科的合作，包括农业科学、地理信息系统和环境科学等领域的专家共同参与。
发展历史
创建时间与更新
Global Agro-Ecological Zones (GAEZ) 数据集由联合国粮食及农业组织（FAO）和国际应用系统分析研究所（IIASA）于1993年联合创建，旨在为全球农业生态区提供详细的空间数据。该数据集自创建以来，经历了多次重大更新，最近一次更新是在2018年，以反映最新的气候变化和土地利用数据。
重要里程碑
GAEZ 数据集的重要里程碑包括其在1993年的首次发布，这一发布标志着全球农业生态区划分的标准化和系统化。随后，2000年的更新引入了更精细的空间分辨率和更全面的生态参数，极大地提升了数据集的应用价值。2018年的更新则进一步整合了最新的气候模型和土地利用变化数据，使得GAEZ成为全球农业规划和政策制定的重要参考工具。
当前发展情况
当前，GAEZ 数据集已成为全球农业生态研究和政策制定的重要基础数据源。它不仅为农业科学家提供了详细的环境和生态数据，还为各国政府和国际组织提供了制定农业政策和规划的重要依据。随着气候变化和土地利用变化的加速，GAEZ 数据集的持续更新和扩展将继续为全球农业可持续发展提供关键支持，推动农业生态系统的科学管理和优化。
发展历程
- 国际应用系统分析研究所（IIASA）与联合国粮食及农业组织（FAO）合作，启动了GAEZ项目的初步研究，旨在评估全球农业生态区的潜力。
- GAEZ项目发布了首个版本，提供了全球范围内的农业生态区划数据，为农业规划和政策制定提供了重要依据。
- GAEZ数据集被广泛应用于全球环境变化研究，特别是在气候变化对农业生产影响的研究中，成为关键的数据来源。
- GAEZ项目进行了重大更新，发布了GAEZ v3.0版本，引入了更精细的农业生态区划和更全面的环境数据，提升了数据集的准确性和实用性。
- GAEZ v4.0版本发布，进一步优化了数据集的结构和内容，增加了对气候变化适应性和农业可持续发展的支持，成为全球农业研究和政策制定的重要工具。
常用场景
经典使用场景
在全球农业生态区（Global Agro-Ecological Zones, GAEZ）数据集中，经典的使用场景包括评估和预测不同农业生态区的生产潜力。通过整合气候、土壤、地形等多源数据，GAEZ能够为全球范围内的农业生产提供详细的生态区划，帮助研究人员和政策制定者理解各地区的农业适应性和生产力。
实际应用
在实际应用中，GAEZ数据集被广泛用于农业规划、土地利用决策和气候变化适应策略的制定。例如，国际农业研究磋商组织（CGIAR）利用GAEZ数据集优化全球农业研究网络的布局，确保研究资源的有效分配。此外，各国政府和非政府组织也利用该数据集进行农业政策制定和实施。
衍生相关工作
基于GAEZ数据集，衍生了一系列经典工作，包括全球农业生产力模型（Global Agro-Productivity Model, GAPM）和气候变化对农业生产影响的模拟研究。这些工作不仅深化了对全球农业生态系统的理解，还为制定应对气候变化的农业策略提供了科学依据。
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1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 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
Wafer Defect
该数据集包含了七个主要类别的晶圆缺陷，分别是：BLOCK ETCH、COATING BAD、PARTICLE、PIQ PARTICLE、PO CONTAMINATION、SCRATCH和SEZ BURNT。这些类别涵盖了晶圆在生产过程中可能出现的多种缺陷类型，每一种缺陷都有其独特的成因和表现形式。数据集不仅在类别数量上具有多样性，而且在样本的多样性和复杂性上也展现了其广泛的应用潜力。每个类别的样本均经过精心标注，确保了数据的准确性和可靠性。
github 收录
鄱阳湖流域主要水文站实时日水位观测数据集（2017-2024年）
该数据集为鄱阳湖流域主要水文站的逐日实时水位数据集。包含了外洲站、李家渡站、湖口站、星子站、万家埠站、都昌等10个主要水文站的日水位数据，观测时间为每日8：00。共享政策为一次可共享3000条数据，一个站点的一日数据为一条记录，一年可申请一次。 数据集包含1个excel表格文件，日水位.xlsx。
国家地球系统科学数据中心 收录