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
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
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1901.1-2024.12。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
yolo-datasets
深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合，包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。
github 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
github 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
dacl1k
dacl1k是一个专注于实际桥梁损伤检测的多标签分类数据集，由联邦国防军大学创建。该数据集包含1,474张图像，这些图像来源于实际的建筑检查，涉及多种损伤类型，如裂缝、风化、剥落、暴露钢筋和锈蚀等。dacl1k数据集的创建过程涉及专业工程师的标注，确保了数据的高质量和准确性。该数据集主要用于评估和改进桥梁损伤识别模型，特别是在实际应用场景中的性能。
arXiv 收录