World Bank Forest Data|环境研究数据集|森林资源管理数据集
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- 世界银行首次发布森林数据,标志着全球森林资源监测的开始。
- 世界银行森林数据首次应用于全球环境基金(GEF)项目,推动了森林保护和可持续管理。
- 世界银行森林数据集更新,纳入更多国家和地区的森林覆盖变化数据,提升了全球森林监测的精度。
- 世界银行森林数据集首次与联合国粮农组织(FAO)的全球森林资源评估(FRA)数据整合,增强了数据的可比性和应用范围。
- 世界银行森林数据集引入遥感技术,大幅提高了森林覆盖和变化的监测能力。
- 世界银行森林数据集支持《巴黎协定》中关于森林碳汇的监测和报告,成为全球气候变化应对的重要工具。
- 世界银行森林数据集进一步扩展,涵盖了更多生态系统和生物多样性指标,为全球森林可持续管理提供了全面的数据支持。
- 1Forest area (% of land area)World Bank · 2021年
- 2Global Forest Resources Assessment 2020Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) · 2020年
- 3Forests and Climate Change: A Critical ReviewElsevier · 2019年
- 4Forests and Sustainable Development Goals: An AnalysisMDPI · 2021年
- 5Forest Cover Change and Its Drivers: A Global PerspectiveNature Publishing Group · 2020年
中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Food-101
Food-101 数据集由 101 个食品类别组成,每个类别有 750 个训练图像和 250 个测试图像,总共有 101k 个图像。测试图像的标签已被手动清理,而训练集包含一些噪声。 来源:结合 Weakly 和 Webly 监督学习对食物图像进行分类
OpenDataLab 收录
中国行政区划数据
本项目为中国行政区划数据,包括省级、地级、县级、乡级和村级五级行政区划数据。数据来源于国家统计局,存储格式为sqlite3 db文件,支持直接使用数据库连接工具打开。
github 收录
AudioSet
Audioset 是一个音频事件数据集,由超过 200 万个人工注释的 10 秒视频片段组成。这些剪辑是从 YouTube 收集的,因此其中许多质量很差,并且包含多个声源。使用 632 个事件类的分层本体来注释这些数据,这意味着可以将相同的声音注释为不同的标签。例如,吠叫的声音被注释为 Animal、Pets 和 Dog。所有视频都分为评估/平衡训练/不平衡训练集。
OpenDataLab 收录
有害气体检测设备调试自动化系统市场集中度评价数据
有害气体检测设备调试自动化系统作为保障工业安全生产、预防重大事故的核心技术装备,在石油化工、矿山开采、市政管网和环保监测等领域发挥着不可替代的作用。特别是在应对有毒有害气体泄漏、爆炸极限预警等高风险场景时,其智能化调试、多参数协同分析的特性,不仅能显著提升检测精度和响应速度,还能通过预防性维护大幅降低安全事故发生率。随着工业安全法规日趋严格和智能化监测技术的快速发展,该系统市场需求呈现加速增长态势。评价该市场的集中度,对于把握行业竞争格局、优化技术研发方向、制定精准的市场开发策略以及推动智能安全监测技术创新具有重要战略价值。1.数据采集:收集公司有害气体检测设备调试自动化系统在不同地区的销售数据,具体包括:时间、系统名称、区域、客户编号、销售额/万元、总销售额/万元。 2.数据处理:去除异常值和重复数据,确保数据的准确性和可靠性。将客户的销售额数据转换为市场份额(Si),即销售额占总销售额的比例。 3.具体计算过程和公式:市场份额计算:Si = 客户销售额 / 总销售额,市场集中度指数(CR)计算:CR = ∑(Si)^2,其中Si代表第i个客户的市场份额(销售额占总销售额的比例)。 4.数据分类分级应用:根据CR指数的大小,CR指数的取值范围为0到1,将市场集中度分为高集中度(0.7≤CR≤1)、中集中度(0.4≤CR<0.7)和低集中度(0≤CR<0.4)。
浙江省数据知识产权登记平台 收录