five

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

收藏
daac.ornl.gov2024-10-31 收录
地球系统模型
土壤科学
下载链接:
https://daac.ornl.gov/cgi-bin/dsviewer.pl?ds_id=1247
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
main_image_url
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。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球气候变化和地球系统模型(ESM)研究领域,Global Soil Dataset for Earth System Modeling数据集的最新研究方向主要集中在土壤属性对气候反馈机制的精确模拟。研究者们致力于通过高分辨率土壤数据集,提升模型对土壤碳循环、水文过程和生态系统响应的预测能力。这一方向的研究不仅有助于更准确地预测气候变化的影响,还为制定有效的气候适应和减缓策略提供了科学依据。
相关研究论文
  • 1
    Global Soil Dataset for Earth System ModelingPrinceton University · 2017年
  • 2
    Evaluation of the Community Land Model 4.5 Soil Organic Carbon SchemeUniversity of Illinois at Urbana-Champaign · 2018年
  • 3
    Global Soil Organic Carbon Stocks and Feedbacks to Climate ChangeUniversity of Exeter · 2019年
  • 4
    Soil Carbon Storage Under Global Change: A Critical ReviewUniversity of Copenhagen · 2020年
  • 5
    Modeling Soil Organic Carbon Dynamics in Response to Climate ChangeUniversity of California, Davis · 2021年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

烟火数据集

烟火数据集是一个专门用于烟火识别和检测任务的数据集,旨在帮助研究人员开发更加精确和高效的烟火识别算法。包含了大量真实场景下的烟火视频数据,具有广泛的应用前景和重要的研究价值。

阿里云天池 收录

UAVDT

UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建,包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像,覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标,每帧均标注了边界框及多达14种属性,如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究,解决高密度、小目标、相机运动等挑战,适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。

arXiv 收录

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

Agricultural Pests Dataset

Agricultural Pests Classification

kaggle 收录