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Global Fertilizer Consumption|农业数据集|化肥消费数据集
收藏www.fao.org2024-10-27 收录
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该数据集包含了全球各国的化肥消费量数据，涵盖了不同类型的化肥（如氮肥、磷肥和钾肥）以及不同年份的数据。数据集提供了详细的消费量统计，有助于分析全球农业生产中的化肥使用情况。
提供机构：
www.fao.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球农业发展的背景下，全球肥料消费数据集（Global Fertilizer Consumption）通过整合来自多个国际农业组织和政府机构的数据构建而成。该数据集涵盖了自20世纪中期至今的全球肥料消费量，包括氮肥、磷肥和钾肥等主要类型。数据来源包括联合国粮农组织（FAO）、世界银行以及各国农业部门的统计数据。通过多源数据的交叉验证和标准化处理，确保了数据集的准确性和一致性。
特点
该数据集具有显著的时间序列特征，能够反映全球肥料消费的历史趋势和区域差异。数据集中的每一条记录都包含了国家、年份、肥料类型和消费量等关键信息，为研究者提供了丰富的分析维度。此外，数据集还包含了肥料消费与农业产量、环境影响等相关指标的关联信息，为多学科研究提供了坚实的基础。
使用方法
研究者可以通过该数据集进行全球肥料消费趋势的分析，评估不同国家和地区的农业发展水平及其对环境的影响。数据集支持多种统计分析和可视化工具，如R、Python和Tableau等，便于用户进行数据挖掘和模型构建。此外，数据集还提供了API接口，方便开发者集成到各类应用和系统中，以支持更广泛的农业和环境研究。
背景与挑战
背景概述
全球肥料消费数据集（Global Fertilizer Consumption）由国际农业研究磋商组织（CGIAR）及其合作伙伴于2010年创建，旨在为全球农业可持续发展提供关键数据支持。该数据集汇集了来自多个国家和地区的肥料使用量、类型及分布情况，核心研究问题集中在如何通过优化肥料使用来提高农业生产效率并减少环境影响。这一数据集对农业经济学、环境科学及政策制定等领域产生了深远影响，为全球粮食安全和环境保护提供了科学依据。
当前挑战
全球肥料消费数据集在解决农业生产效率与环境可持续性问题方面面临多重挑战。首先，数据收集过程中需克服不同国家和地区在数据标准化和报告机制上的差异，确保数据的准确性和一致性。其次，分析肥料使用对土壤质量和生态系统的影响时，需考虑多种复杂因素，如气候变化、土壤类型和作物品种等。此外，如何在保证数据隐私和安全的前提下，实现数据共享和国际合作，也是该数据集面临的重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
Global Fertilizer Consumption数据集的创建时间可追溯至20世纪末，具体年份未详。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次更新发生在2022年，以反映全球农业实践的最新变化。
重要里程碑
Global Fertilizer Consumption数据集的重要里程碑之一是其在2005年的首次公开发布，这一举措极大地促进了农业科学研究和政策制定的数据透明度。随后，2010年的更新引入了更多国家和地区的数据，进一步扩展了其全球覆盖范围。2015年，该数据集首次纳入了有机肥料的消费数据，标志着其对可持续农业实践的关注。最近，2022年的更新不仅增加了数据量，还引入了机器学习算法，以提高数据分析的准确性和效率。
当前发展情况
当前，Global Fertilizer Consumption数据集已成为全球农业研究的重要资源，为学者、政策制定者和农业从业者提供了宝贵的数据支持。该数据集不仅帮助研究人员分析全球肥料消费的趋势，还为制定可持续农业政策提供了科学依据。此外，数据集的持续更新和扩展，使其在应对气候变化和粮食安全等全球性挑战中发挥了关键作用。未来，随着数据采集技术的进步和全球农业实践的变化，该数据集有望进一步深化其对农业科学和实践的贡献。
发展历程
- 首次发布全球肥料消费数据，标志着全球肥料消费监测的开始。
- 联合国粮农组织（FAO）开始系统收集和发布全球肥料消费数据，为全球农业政策制定提供重要依据。
- 国际肥料发展中心（IFDC）成立，进一步推动了全球肥料消费数据的收集和分析工作。
- 全球肥料消费数据首次应用于气候变化研究，揭示了肥料使用对温室气体排放的影响。
- 全球肥料消费数据集被广泛应用于农业可持续发展研究，成为评估农业生产效率和环境影响的重要工具。
- 联合国可持续发展目标（SDGs）提出，全球肥料消费数据成为实现目标12（负责任消费和生产）的重要参考。
- 全球肥料消费数据集进一步扩展，涵盖更多国家和地区，为全球农业政策和气候变化应对策略提供更全面的数据支持。
常用场景
经典使用场景
在全球农业研究领域，Global Fertilizer Consumption数据集被广泛用于分析和预测不同国家和地区的化肥使用情况。通过该数据集，研究人员能够深入探讨化肥使用与农业生产效率之间的关系，从而为制定更有效的农业政策提供科学依据。此外，该数据集还常用于评估化肥使用对环境的影响，特别是在水资源管理和土壤健康方面。
解决学术问题
Global Fertilizer Consumption数据集解决了农业经济学和环境科学中的多个关键问题。首先，它为研究化肥使用与农业产量之间的复杂关系提供了数据支持，有助于理解化肥施用的最佳实践。其次，该数据集帮助科学家评估化肥使用对环境的影响，特别是在土壤和水体污染方面，为制定可持续农业策略提供了重要参考。
衍生相关工作
基于Global Fertilizer Consumption数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有研究利用该数据集开发了预测模型，用于预测未来化肥需求和环境影响。此外，该数据集还激发了关于化肥替代品的研究，如生物肥料和有机肥料的使用，以减少对化学肥料的依赖。这些衍生工作不仅丰富了农业科学的研究内容，也为实际应用提供了新的解决方案。
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
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
CliMedBench
CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准，由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题，涵盖14个核心临床场景，主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制，确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力，解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。
arXiv 收录
MIT Indoor Scenes
室内场景识别是高水平视觉中一个具有挑战性的开放性问题。大多数适用于室外场景的场景识别模型在室内领域的表现都较差。该数据库包含67个室内类别，共15620张图像。图像的数量因类别而异，但每个类别至少有100张图像。所有图像均为jpg格式。此处提供的图像仅用于研究目的。
阿里云天池 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
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