Global Soil Dataset for Earth System Modeling|地球系统模型数据集|土壤科学数据集

daac.ornl.gov2024-10-31 收录

地球系统模型

土壤科学

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资源简介：

该数据集提供了全球土壤属性数据，包括土壤质地、有机质含量、土壤深度等，用于地球系统模型的模拟和分析。

提供机构：

daac.ornl.gov

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在全球气候与环境科学研究领域，Global Soil Dataset for Earth System Modeling数据集的构建基于多源遥感数据与地面实测数据的融合。该数据集通过整合卫星遥感图像、气象站记录以及土壤采样分析，采用先进的插值算法和地理信息系统（GIS）技术，实现了对全球土壤属性（如土壤类型、质地、有机质含量等）的高分辨率空间分布模拟。这一过程确保了数据集在全球范围内的覆盖性和准确性，为地球系统模型提供了关键的土壤参数输入。

使用方法

该数据集主要用于地球系统模型（ESM）的参数化，特别是在气候变化、水文循环和生态系统模拟中。研究人员可以通过访问数据集的在线平台或下载完整数据包，将其集成到自己的模型中。使用时，需根据研究区域和模型需求选择合适的土壤属性数据，并进行必要的预处理和校正。此外，数据集还提供了详细的元数据和使用指南，帮助用户理解和应用数据，确保模型结果的准确性和可靠性。

背景与挑战

背景概述

全球土壤数据集（Global Soil Dataset for Earth System Modeling）是由国际知名研究机构与科学家团队于2010年代中期联合创建的，旨在为地球系统模型提供高精度的土壤属性数据。该数据集的核心研究问题是如何在全球范围内准确描述和量化土壤的物理、化学和生物特性，以提高气候和环境模型的预测精度。其影响力在于，它不仅为气候变化研究提供了关键数据支持，还推动了土壤科学和地球系统科学的发展，成为全球气候模型中不可或缺的一部分。

当前挑战

全球土壤数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，土壤属性的空间异质性极高，导致数据采集和标准化处理难度大。其次，全球范围内土壤数据的获取和整合需要跨越不同国家和地区的数据政策和标准，增加了数据集的复杂性。此外，数据集的更新和维护也是一个持续的挑战，因为土壤属性会随时间变化，需要定期更新以保持其准确性和时效性。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 Dataset for Earth System Modeling（GSD）创建于2009年，由国际土壤科学联合会（IUSS）与多个地球系统模型研究机构合作开发。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2021年，以适应不断发展的地球系统模型需求。

重要里程碑

GSD的一个重要里程碑是其在2015年成功整合了全球范围内的土壤物理、化学和生物特性数据，为地球系统模型提供了全面的基础数据支持。此外，2018年，GSD引入了高分辨率土壤数据，显著提升了模型的空间分辨率和预测精度。这些里程碑不仅推动了地球系统模型的发展，也为全球气候变化研究提供了关键数据支持。

当前发展情况

当前，GSD已成为地球系统模型领域的核心数据集之一，广泛应用于气候变化预测、生态系统模拟和农业生产研究等多个领域。其高精度和全面性使得GSD在全球范围内得到了广泛认可和应用。未来，GSD将继续与最新的科学研究和技术进步保持同步，进一步优化数据质量和覆盖范围，为全球环境变化研究和政策制定提供更加坚实的数据基础。

发展历程

首次发表Global Soil Dataset for Earth System Modeling，该数据集由国际土壤参考与信息中心（ISRIC）与多个研究机构合作开发，旨在为地球系统模型提供全球土壤属性数据。
2009年
数据集首次应用于全球气候模型（GCM）中，显著提升了模型对土壤水分和碳循环的模拟精度。
2011年
发布数据集的更新版本，增加了对土壤有机碳和氮循环的详细描述，进一步增强了其在生态系统模型中的应用价值。
2014年
数据集被纳入联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）的第六次评估报告（AR6），作为关键数据源之一，支持全球气候变化预测和政策制定。
2017年
推出数据集的在线可视化平台，用户可以通过该平台直观地查看和下载全球土壤属性数据，极大地促进了数据集的广泛应用和学术交流。
2020年

常用场景

经典使用场景

在全球气候模型和地球系统模型中，Global Soil Dataset for Earth System Modeling 数据集被广泛应用于土壤物理和化学特性的模拟。通过提供详细的土壤类型、质地、有机质含量和水分保持能力等参数，该数据集显著提升了模型对地表能量平衡、水循环和碳循环的模拟精度。

解决学术问题

该数据集解决了地球系统模型中土壤参数不确定性带来的模拟误差问题。通过提供高分辨率的土壤属性数据，它帮助研究人员更准确地预测气候变化对土壤生态系统的影响，从而为全球气候变化研究提供了坚实的数据基础。

实际应用

在农业科学和土地管理领域，Global Soil Dataset for Earth System Modeling 数据集被用于优化作物种植策略和土地利用规划。通过分析不同土壤类型的适宜性和潜在产量，该数据集支持农业生产的高效管理和可持续发展的决策制定。

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