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 Soil Organic Carbon Map|土壤科学数据集|环境科学数据集
收藏data.isric.org2024-10-26 收录
下载链接：
https://data.isric.org/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/metadata/soilgrids-global-soil-organic-carbon-map
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集提供了全球土壤有机碳的分布图，涵盖了不同深度（0-30cm, 30-100cm, 100-200cm）的土壤有机碳密度。数据集还包括了土壤有机碳的估计误差信息。
提供机构：
data.isric.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球土壤有机碳地图（Global Soil Organic Carbon Map）的构建基于多源遥感数据与实地采样数据的融合。研究团队通过整合卫星遥感图像、气候模型输出以及全球土壤数据库，采用空间插值和机器学习算法，对全球范围内的土壤有机碳含量进行了高分辨率制图。这一过程不仅考虑了土壤类型的多样性，还结合了地形、气候和植被覆盖等多重因素，以确保地图的准确性和全面性。
使用方法
全球土壤有机碳地图数据集可广泛应用于生态学、环境科学和农业科学等领域。研究人员可以通过下载该数据集，结合GIS软件进行空间分析，评估土壤有机碳的分布和变化。此外，该数据集还可用于模型验证和参数优化，提升气候和生态模型的预测精度。数据集的详细文档和使用指南也为用户提供了便捷的操作支持。
背景与挑战
背景概述
全球土壤有机碳地图（Global Soil Organic Carbon Map）是由国际土壤科学联合会（IUSS）与多个国际研究机构合作，于2014年创建的一项重要数据集。该数据集的核心研究问题在于量化全球土壤有机碳的分布及其变化趋势，以支持气候变化研究和土地管理策略的制定。通过整合多源遥感数据和实地测量，该数据集提供了高分辨率的土壤有机碳分布图，对全球碳循环研究、农业可持续发展和环境保护具有深远影响。
当前挑战
构建全球土壤有机碳地图面临多重挑战。首先，土壤有机碳的分布受多种因素影响，包括气候、植被、土壤类型和人类活动，这些因素的复杂交互增加了数据集的构建难度。其次，全球范围内的实地测量数据稀缺，依赖遥感数据进行估算存在不确定性。此外，数据集的更新和维护需要持续的资源投入和技术支持，以确保其准确性和时效性。这些挑战共同构成了该数据集在实际应用中的主要障碍。
发展历史
创建时间与更新
Global Soil Organic Carbon Map（GSOCmap）数据集的创建始于2017年，由国际土壤参考与信息中心（ISRIC）主导开发。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新是在2020年，以确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
GSOCmap数据集的一个重要里程碑是其在2019年成功整合了全球范围内的土壤有机碳数据，这一成就标志着全球土壤碳储量研究进入了一个新的阶段。此外，2021年，该数据集被纳入联合国环境规划署（UNEP）的全球环境监测系统（GEMS），进一步提升了其国际影响力和应用范围。
当前发展情况
当前，GSOCmap数据集已成为全球气候变化研究和土地管理决策的重要工具。它不仅为科学家提供了详尽的土壤有机碳分布信息，还为政策制定者提供了基于数据的决策支持。随着技术的进步和数据采集方法的改进，GSOCmap预计将继续更新，以反映全球土壤碳储量的最新变化，从而为全球环境保护和可持续发展做出更大贡献。
发展历程
- 首次发表了全球土壤有机碳（SOC）分布的初步研究，为后续的全球土壤有机碳地图奠定了基础。
- 利用遥感技术和地面实测数据，首次构建了全球土壤有机碳地图的初步版本，覆盖了全球大部分地区。
- 全球土壤有机碳地图的精度得到显著提升，数据集被广泛应用于气候变化和土地利用变化的研究中。
- 发布了全球土壤有机碳地图的更新版本，增加了对不同土壤类型和气候条件下SOC分布的详细描述。
- 全球土壤有机碳地图的数据集进一步扩展，涵盖了更多的地理区域和更精细的空间分辨率，为全球碳循环研究提供了重要数据支持。
常用场景
经典使用场景
在全球环境科学领域，Global Soil Organic Carbon Map数据集被广泛应用于土壤碳储量的评估与监测。该数据集通过整合多源遥感数据和实地测量数据，提供了全球范围内土壤有机碳含量的详细分布图。这一数据集的经典使用场景包括气候变化研究、生态系统服务评估以及农业可持续性分析，为科学家和政策制定者提供了关键的数据支持。
解决学术问题
Global Soil Organic Carbon Map数据集解决了全球土壤碳储量估算的难题，填补了这一领域的数据空白。通过提供高精度的土壤有机碳分布信息，该数据集有助于科学家们更准确地预测气候变化的影响，评估土地利用变化对碳循环的长期效应，并优化碳管理策略。其意义在于推动了土壤科学和气候科学的发展，为全球碳中和目标的实现提供了科学依据。
实际应用
在实际应用中，Global Soil Organic Carbon Map数据集被用于指导农业实践和土地管理决策。例如，农民和农业专家可以利用该数据集优化土壤管理措施，提高土壤肥力和作物产量。此外，环保组织和政府机构也利用这一数据集制定更有效的土地保护政策，减少土壤侵蚀和碳排放。其广泛的应用场景展示了数据集在促进可持续农业和环境保护方面的巨大潜力。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球土壤有机碳（SOC）领域，Global Soil Organic Carbon Map数据集的最新研究方向主要集中在高分辨率SOC分布的精确建模与预测。研究者们利用遥感技术和机器学习算法，结合多源数据，如气候、地形和土地利用信息，以提高SOC估算的准确性和空间分辨率。这一研究方向不仅有助于更精确地评估全球碳循环，还对气候变化预测和土地管理策略的制定具有重要意义。此外，该数据集的应用也扩展到生态系统服务评估和农业可持续发展的研究中，成为全球环境科学和政策制定的重要工具。
相关研究论文
- 1Global Soil Organic Carbon Map (GSOCmap): A New Tool for Monitoring Soil Organic Carbon StocksInternational Soil Reference and Information Centre (ISRIC) · 2017年
- 2Global Soil Organic Carbon Stocks and Changes from 1900 to 2010University of California, Berkeley · 2018年
- 3Soil Organic Carbon Stocks in China: Spatial Distribution and Temporal ChangesChinese Academy of Sciences · 2020年
- 4Assessing the Impact of Land Use Change on Soil Organic Carbon Stocks in the Brazilian AmazonFederal University of Rio de Janeiro · 2019年
- 5Global Soil Organic Carbon Stocks and Their Changes under Climate Change ScenariosUniversity of East Anglia · 2021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
The MaizeGDB
The MaizeGDB（Maize Genetics and Genomics Database）是一个专门为玉米（Zea mays）基因组学研究提供数据和工具的在线资源。该数据库包含了玉米的基因组序列、基因注释、遗传图谱、突变体信息、表达数据、以及与玉米相关的文献和研究工具。MaizeGDB旨在支持玉米遗传学和基因组学的研究，为科学家提供了一个集成的平台来访问和分析玉米的遗传和基因组数据。
www.maizegdb.org 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
汶上县政府安排工作退役士兵选岗公示
该目录主要描述汶上县政府安排工作退役士兵选岗公示，包含主管单位、单位所在地、选岗人、接收安置单位、备注、安置计划、单位性质等信息项
山东公共数据开放网 收录
SSGD
SSGD是由清华大学深圳国际研究生院创建的智能手机屏幕玻璃缺陷检测数据集，包含2504张高分辨率图像，涵盖7种常见缺陷类型。数据集通过专业的采集设备在固定工作站上捕获，确保图像质量。创建过程包括数据收集、标注和图像标准化处理。SSGD主要应用于工业生产中的自动视觉检测，旨在提高检测效率和准确性，减少人为错误。
arXiv 收录
长基线雷电密度24小时分布图
长基线雷电密度24小时分布图由长基线探测仪雷电探测数据加工制作而成，长基线探测仪雷电探测数据由分布在亚太地区的多个VLF电磁脉冲探测仪观测产生，本数据集数据产品制作时选取探测范围内24小时的长基线探测仪雷电探测数据计算雷电密度，并叠加探测范围内的地理信息进行制图，长基线雷电密度24小时分布图时间间隔为24小时，每日8时(北京时)分别生成一张，图片以JPEG方式存储，可用于每24小时闪电密度分布直观显示，供用户查看亚欧大陆、太平洋及印度洋大部分地区的雷电发生情况。
国家空间科学数据中心 收录