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极端气候条件下内蒙古土壤水分和土壤温度时空分布图（2017）|土壤水分数据集|气候变化数据集
收藏国家青藏高原科学数据中心2023-05-31 更新2024-03-01 收录
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https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/bc02d568-723a-4b4f-9a9c-07f0c2d2bf06
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土壤水分（Surface soil moisture, SSM）和地表温度（Land surface temperature, LST）是两个关键的地表状态参量，是土壤与大气之间物质循环和能量流动的重要因子，也是气候变化的敏感指示因子，因此被广泛应用于气候变化研究中。本数据提供了极端干旱条件下的地表温度和土壤水分数据，其中，地表温度数据来源于中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2021），土壤水分数据来源于中国全天候0.01°土壤湿度产品（2017年），分别进行重投影、重采样以及裁剪得到内蒙古区域1km逐日数据。地表温度数据与实测数据对比，平均偏差（MBE）为-0.06K至-1.17K，均方根误差（RMSE）为1.52K至3.71K。土壤水分数据采用逐像元梯形特征空间方法生产得到，经过地面观测数据验证，均方根误差在0.06m3/m3，与现有土壤湿度产品精度接近。该数据可为研究极端干旱条件下的土壤状况以及气候变化研究提供参考。
提供机构：
宋小宁
创建时间：
2022-12-20
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
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
Solar Radiation Data
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LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据，包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情，支持职业规划和薪资谈判。
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