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？
MERRA-2|气象数据数据集|气候变化研究数据集
收藏gmao.gsfc.nasa.gov2024-10-24 收录
下载链接：
https://gmao.gsfc.nasa.gov/reanalysis/MERRA-2/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
MERRA-2（Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2）是由NASA戈达德太空飞行中心开发的一个全球大气再分析数据集。它提供了从1980年至今的全球气象数据，包括温度、湿度、风速、辐射、降水等多种气象参数。数据集的分辨率较高，适用于气候变化研究、天气预报、环境监测等多个领域。
提供机构：
gmao.gsfc.nasa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
MERRA-2数据集的构建基于NASA的Goddard地球观测系统第5版（GEOS-5）大气模型，通过现代化的再分析技术，整合了多种观测数据源，包括卫星、地面站和探空数据。该数据集采用了先进的同化算法，确保了数据的高精度和一致性。其时间跨度从1980年至今，覆盖全球范围，提供了从地表到大气顶层的详细气象参数。
使用方法
MERRA-2数据集可通过NASA的地球数据平台进行访问和下载，支持多种数据格式和接口。用户可以根据研究需求选择不同的时间分辨率和空间分辨率的数据产品。在实际应用中，MERRA-2数据集常用于气候模型验证、极端天气事件分析和空气质量模拟等领域。使用时需注意数据处理和分析工具的选择，以确保结果的准确性和可靠性。
背景与挑战
背景概述
MERRA-2（Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2）是由美国国家航空航天局（NASA）戈达德太空飞行中心开发的一款全球大气再分析数据集，于2015年正式发布。该数据集整合了多种观测数据和先进的数值模型，旨在提供自1980年以来全球气候和天气的高分辨率、高质量的再分析数据。MERRA-2的核心研究问题包括气候变化、极端天气事件的模拟与预测，以及大气成分的长期变化等。其对气象学、气候科学和环境研究领域产生了深远影响，为全球气候模型的验证和改进提供了重要数据支持。
当前挑战
MERRA-2在构建过程中面临多项挑战。首先，整合来自不同来源和分辨率的观测数据，确保数据的一致性和准确性是一项复杂任务。其次，数值模型的选择和参数化需经过严格验证，以确保模拟结果的可靠性。此外，数据集的存储和分发也面临技术挑战，尤其是在处理海量数据时，如何确保数据的高效传输和存储是一个重要问题。在应用层面，MERRA-2需不断更新和校正，以应对气候变化和观测技术进步带来的新需求。
发展历史
创建时间与更新
MERRA-2数据集由美国国家航空航天局（NASA）于2011年创建，并于2015年正式发布。该数据集自发布以来，持续进行更新，以确保其数据质量和时效性。
重要里程碑
MERRA-2数据集的重要里程碑之一是其成功整合了多个卫星和地面观测数据，提供了全球范围内的高分辨率气象数据。此外，MERRA-2在2017年引入了新的数据同化系统，显著提升了数据集的准确性和可靠性。这一改进使得MERRA-2成为气象研究和气候模型中的重要工具，为全球气候变化研究提供了坚实的基础。
当前发展情况
当前，MERRA-2数据集已成为全球气象和气候研究领域的重要资源。其高精度的数据和持续的更新机制，使其在气候模型验证、极端天气事件分析以及长期气候趋势预测中发挥了关键作用。MERRA-2不仅为科学家提供了丰富的数据支持，还促进了跨学科的合作与研究，推动了气象科学的进步。未来，随着数据同化技术的进一步发展，MERRA-2有望在更广泛的领域中发挥其独特的价值。
发展历程
- NASA启动了Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications (MERRA)项目，旨在提供高质量的全球大气再分析数据。
- MERRA项目正式发布，提供了从1979年至今的全球大气再分析数据，标志着现代再分析数据集的诞生。
- NASA开始研发MERRA-2，旨在改进MERRA的不足，提供更高质量和更长历史时期的再分析数据。
- MERRA-2正式发布，涵盖了从1980年至今的全球大气、陆地和海洋再分析数据，显著提升了数据质量和覆盖范围。
- MERRA-2数据集首次应用于气候变化研究，为全球气候模型提供了重要数据支持。
- MERRA-2数据集被广泛应用于气象学、气候学和环境科学领域，成为全球再分析数据的重要参考。
- MERRA-2数据集持续更新，扩展了数据覆盖范围，并进一步提升了数据精度，为科学研究和应用提供了持续支持。
常用场景
经典使用场景
MERRA-2数据集在气象学领域中被广泛应用于气候变化研究、天气预报和环境监测等经典场景。其高分辨率的时间序列数据和多维度的气象参数，使得研究人员能够深入分析大气成分、温度、湿度等关键气象要素的长期变化趋势，从而为气候模型的校准和验证提供了宝贵的数据支持。
解决学术问题
MERRA-2数据集通过提供全球范围内的高精度气象数据，解决了气候科学中长期存在的数据不一致性和分辨率不足的问题。其数据的高质量和一致性，使得研究人员能够更准确地评估气候变化的影响，预测极端天气事件，并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，MERRA-2数据集被广泛用于农业气象、航空安全和能源管理等领域。例如，农业气象学家利用其数据来优化作物种植策略，航空业则通过其提供的气象信息来提高飞行安全，而能源管理者则利用其数据来优化能源生产和分配。
数据集最近研究
最新研究方向
在气象学领域，MERRA-2数据集的最新研究方向主要集中在气候变化模型的精确性和全球气候系统的动态分析。研究人员利用MERRA-2提供的高分辨率大气数据，深入探讨了极端天气事件的频率和强度变化，以及这些变化对全球生态系统和人类社会的影响。此外，MERRA-2数据还被广泛应用于空气质量预测和空气污染源的追踪，为环境保护政策提供了科学依据。通过这些研究，MERRA-2不仅提升了气候模型的预测能力，还为全球气候治理提供了重要的数据支持。
相关研究论文
- 1The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2)NASA Global Modeling and Assimilation Office · 2017年
- 2Evaluation of the Surface Climate of the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications Version 2 (MERRA-2)NASA Global Modeling and Assimilation Office · 2017年
- 3Assessing MERRA-2 reanalysis data for hydrological applications in the La Plata BasinUniversity of Buenos Aires · 2020年
- 4Evaluation of MERRA-2 reanalysis precipitation products over the Tibetan PlateauChinese Academy of Sciences · 2019年
- 5Evaluation of MERRA-2 land surface temperature for the Tibetan PlateauChinese Academy of Sciences · 2019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
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
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录
Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集，包含多种水果的图像，如苹果、香蕉、樱桃等，总计42345张图片，分为训练集和验证集，共有64个水果类别。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
VoxBox
VoxBox是一个大规模语音语料库，由多样化的开源数据集构建而成，用于训练文本到语音（TTS）系统。
github 收录