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Global Biodiversity Information Facility (GBIF) - Plants|植物多样性数据集|全球分布数据集
收藏www.gbif.org2024-10-25 收录
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该数据集包含了全球范围内的植物物种信息，包括物种名称、分布地点、生态信息等。数据集由全球各地的植物学家和研究机构贡献，涵盖了从热带雨林到极地地区的多种植物。
提供机构：
www.gbif.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球生物多样性信息机构（GBIF）植物数据集的构建基于全球范围内多个国家和地区的生物多样性数据源。该数据集通过整合来自博物馆、植物园、研究机构以及公民科学家的记录，形成了一个庞大的植物物种数据库。数据收集过程包括实地考察、标本采集、文献记录以及现代技术如遥感和地理信息系统（GIS）的应用，确保了数据的全面性和准确性。
特点
GBIF植物数据集的特点在于其全球覆盖性和多源数据整合。该数据集包含了数百万条植物物种记录，涵盖了从常见植物到稀有和濒危物种的广泛范围。数据不仅包括物种的分类信息，还涵盖了地理分布、生态习性、生长环境等多维度信息。此外，数据集的开放获取政策使得全球科研人员和环保组织能够自由访问和利用这些宝贵的生物多样性数据。
使用方法
GBIF植物数据集的使用方法多样，适用于生态学、环境科学、生物多样性保护等多个研究领域。研究人员可以通过GBIF的在线平台直接查询和下载所需数据，进行物种分布模型构建、生态系统评估、气候变化影响分析等研究。此外，数据集还可用于教育目的，帮助学生和公众了解全球植物多样性。数据的高质量和开放性使得其在科学研究和政策制定中具有重要应用价值。
背景与挑战
背景概述
全球生物多样性信息设施（Global Biodiversity Information Facility, GBIF）植物数据集，作为生物多样性研究的重要资源，自2001年由国际科学理事会（ICSU）发起以来，已成为全球范围内植物物种分布和多样性信息的主要来源。该数据集由全球多个研究机构和自然历史博物馆共同维护，核心研究问题集中在植物物种的分布、生态位及其对环境变化的响应。GBIF植物数据集不仅为生态学、环境科学和保护生物学提供了丰富的数据支持，还对全球气候变化和生物多样性保护政策的制定产生了深远影响。
当前挑战
尽管GBIF植物数据集在生物多样性研究中具有重要地位，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据质量的不一致性是一个主要问题，由于数据来源广泛，不同机构和地区提供的数据在准确性和完整性上存在差异。其次，数据更新速度和覆盖范围的局限性也限制了其应用效果，特别是在偏远地区和稀有物种的记录上。此外，数据的标准化和整合问题，以及如何有效利用这些数据进行跨学科研究，也是当前亟待解决的挑战。
发展历史
创建时间与更新
Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 数据集的创建始于2001年，旨在为全球生物多样性信息提供一个开放的、可访问的平台。自创建以来，GBIF不断更新和扩展其数据库，涵盖了全球范围内的植物、动物和微生物数据。
重要里程碑
GBIF的一个重要里程碑是2013年发布的GBIF Backbone Taxonomy，这是一个全球生物分类学框架，为数据集的整合和标准化提供了基础。此外，2019年，GBIF推出了GBIF.org的全新版本，增强了用户界面和数据可视化工具，进一步提升了数据的可访问性和利用率。这些里程碑事件不仅推动了数据集的技术进步，也促进了全球生物多样性研究的合作与交流。
当前发展情况
当前，GBIF数据集已成为全球生物多样性研究的重要资源，涵盖了超过15亿条记录，涉及植物、动物和微生物等多个领域。GBIF通过持续的技术创新和国际合作，不断扩展其数据覆盖范围和深度，为全球科学家、政策制定者和公众提供了宝贵的数据支持。GBIF的发展不仅推动了生物多样性科学的前沿研究，也为环境保护和可持续发展政策的制定提供了科学依据。
发展历程
- Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 正式成立，旨在促进全球生物多样性数据的共享和利用。
- GBIF 首次发布关于植物数据集的详细报告，标志着植物数据在GBIF平台上的正式整合与应用。
- GBIF 植物数据集的记录数量突破1亿条，显示了全球植物多样性数据收集的显著进展。
- GBIF 推出新的数据标准和工具，进一步优化植物数据集的质量和可访问性。
- GBIF 植物数据集的记录数量达到2亿条，继续在全球生物多样性研究中发挥重要作用。
常用场景
经典使用场景
在全球生物多样性信息设施（GBIF）中，植物数据集被广泛应用于生态学和生物地理学的研究。研究者利用该数据集分析植物物种的分布模式、生态位特征以及物种间的相互作用，从而揭示全球气候变化和土地利用变化对植物多样性的影响。
解决学术问题
GBIF植物数据集解决了生物多样性研究中的关键问题，如物种分布预测、生态系统服务评估和生物多样性热点识别。通过整合全球范围内的植物分布数据，研究者能够更准确地评估物种的脆弱性和保护需求，为制定有效的保护策略提供科学依据。
衍生相关工作
基于GBIF植物数据集，许多经典研究工作得以开展，如全球植物物种分布模型构建、生物多样性热点识别和生态系统服务评估。这些研究不仅推动了生态学和生物地理学的发展，还为全球生物多样性保护和可持续利用提供了重要参考。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据，包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据，可以深入了解气象现象对不同地区的影响，并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
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AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
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FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织（FAO）提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据，旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
www.fao.org 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录