Cultural Industries Satellite Account (CISA)|文化产业数据集|经济统计数据集
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- 联合国统计司首次提出文化产业卫星账户(Cultural Industries Satellite Account, CISA)的概念,作为国民经济核算体系(SNA)的补充。
- 加拿大统计局成为首个实施CISA的国家,发布了详细的文化产业统计数据。
- 欧盟统计局(Eurostat)开始在其成员国中推广CISA,以统一文化产业的统计标准。
- 联合国教科文组织(UNESCO)发布了《文化统计框架2009》,进一步明确了CISA的应用范围和方法论。
- 经济合作与发展组织(OECD)在其《文化与创意产业的经济贡献》报告中,广泛引用了CISA的数据和分析方法。
- 全球多个国家和地区,包括澳大利亚、新西兰和韩国,开始采用CISA进行文化产业的系统性统计和分析。
- 1Cultural Industries Satellite Account (CISA): A New Tool for Measuring the Cultural EconomyStatistics Canada · 2018年
- 2Measuring the Cultural and Creative Economy: A Comparative Analysis of Cultural Industries Satellite AccountsUniversity of Glasgow · 2020年
- 3The Role of Cultural Industries in Economic Development: Evidence from Satellite AccountsUniversity of Southern Denmark · 2021年
- 4Cultural Industries and Urban Development: Insights from Satellite AccountsUniversity of Amsterdam · 2022年
农业农作物生长全周期数据集
农业农作物生长全周期数据集通过整合农作物、农场面积、刺激类型、肥料用量、杀虫剂使用量、产量、土壤类型、季节和用水量等多维度数据,实现农业生产的精准化管理和可持续发展。
浙江大数据交易服务平台 收录
GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据,包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
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MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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典型分布式光伏出力预测数据集
光伏电站出力数据每5分钟从电站机房监控系统获取;气象实测数据从气象站获取,气象站建于电站30号箱变附近,每5分钟将采集的数据通过光纤传输到机房;数值天气预报数据利用中国电科院新能源气象应用机房的WRF业务系统(包括30TF计算刀片机、250TB并行存储)进行中尺度模式计算后输出预报产品,每日8点前通过反向隔离装置推送到电站内网预测系统。
国家基础学科公共科学数据中心 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集(TRIMS LST;2000-2023)
地表温度(Land surface temperature, LST)是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现,又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此,地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提,还是众多模型的直接输入参数,在许多领域有广泛的应用,如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化,学术界对卫星遥感的全天候地表温度(All-weather LST)具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据,辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性,最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明,本数据集具有良好的图像质量和精度,不仅在空间上无缝,还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时,该数据集在白天和夜间的平均偏差(MBE)为0.09K和-0.03K,偏差标准差(STD)为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明,其MBE为-2.26K至1.73K,RMSE为0.80K至3.68K,且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次,空间分辨率为1km,时间跨度为2000年-2023年;空间范围包括我国陆域的主要区域(包含港澳台地区,暂不包含我国南海诸岛)及周边区域(72°E-135°E,19°N-55°N)。本数据集的缩写名为TRIMS LST(Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST),以便用户使用。需要说明的是,TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP(中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集(TRIMS LST-TP;2000-2023)V2)同步在国家青藏高原科学数据中心发布,以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录