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Global Ocean Observing System (GOOS)|海洋观测数据集|环境监测数据集
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全球海洋观测系统（GOOS）是一个国际合作项目，旨在提供持续、综合和及时的海洋环境信息，以支持科学研究、气候预测、海洋资源管理、环境保护和海上安全。数据集包括海洋温度、盐度、海平面、海流、海洋生物多样性等多方面的观测数据。
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www.goosocean.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球海洋观测系统（Global Ocean Observing System, GOOS）的构建基于多源数据的集成与融合，涵盖了卫星遥感、浮标网络、船舶观测以及海底传感器等多种技术手段。这些数据源通过统一的数据处理和质量控制流程，确保了观测数据的准确性和一致性。GOOS的构建不仅依赖于国际合作，还通过区域性观测网络的协同工作，实现了对全球海洋环境的全面监测。
特点
GOOS数据集以其全球覆盖和高时空分辨率著称，能够提供从海面温度、盐度到深海流速等多样化的海洋参数。该数据集的特点还包括其长期连续性，许多观测站点已运行数十年，为气候变化研究提供了宝贵的历史数据。此外，GOOS数据集的开放性和可访问性，使得全球科研人员和决策者能够便捷地获取和利用这些数据。
使用方法
GOOS数据集的使用方法多样，适用于海洋科学研究、气候模型验证、海洋资源管理等多个领域。研究人员可以通过GOOS的官方网站或合作机构的数据平台，下载所需的数据产品。在使用过程中，用户需遵循数据使用协议，确保数据的正确引用和归属。此外，GOOS还提供了一系列数据处理工具和教程，帮助用户进行数据分析和可视化，从而更好地理解和应用这些海洋观测数据。
背景与挑战
背景概述
全球海洋观测系统（Global Ocean Observing System, GOOS）是一个由国际海洋学委员会（IOC）和世界气象组织（WMO）共同推动的全球性项目，旨在通过持续、系统地收集和分析海洋数据，以支持海洋科学研究、气候预测、海洋资源管理及环境保护。GOOS的创建始于1991年，由来自多个国家和国际组织的科学家和政策制定者共同参与，其核心研究问题包括海洋气候变化、海洋生态系统健康、海洋资源可持续利用等。GOOS的影响力不仅限于科学界，还扩展到政策制定和公众教育领域，为全球海洋治理提供了重要的数据支持。
当前挑战
尽管GOOS在海洋观测领域取得了显著成就，但其面临的挑战依然严峻。首先，数据收集的全球覆盖率不足，特别是在偏远和极地海域，观测设备的部署和维护成本高昂。其次，数据的标准化和互操作性问题限制了不同国家和组织间数据的共享与整合。此外，海洋环境的动态变化和复杂性使得数据分析和模型预测的准确性面临挑战。最后，长期持续的资金和技术支持是确保GOOS项目顺利运行的关键，但目前仍存在资金来源不稳定的问题。
发展历史
创建时间与更新
Global Ocean Observing System (GOOS) 创建于1991年，由国际海洋学委员会（IOC）发起，旨在建立一个全球性的海洋观测网络。自创建以来，GOOS定期进行更新和扩展，以适应不断变化的海洋科学需求和技术进步。
重要里程碑
GOOS的重要里程碑包括1999年发布的GOOS战略计划，该计划明确了系统的长期目标和实施策略。2005年，GOOS与全球气候观测系统（GCOS）和全球陆地观测系统（GTOS）共同发布了全球地球观测系统（GEOSS）的十年执行计划，进一步整合了全球观测资源。2015年，GOOS发布了新的战略计划，强调了应对气候变化和海洋生态系统管理的重要性。
当前发展情况
当前，GOOS正致力于通过集成多种观测技术和数据源，提高对全球海洋状态的监测能力。GOOS的发展不仅推动了海洋科学的进步，还为全球气候变化研究、海洋资源管理和环境保护提供了关键数据支持。通过与国际组织和各国政府的合作，GOOS不断扩展其观测网络，确保数据的全球覆盖和实时更新，从而为全球海洋治理和可持续发展做出重要贡献。
发展历程
- 全球海洋观测系统（GOOS）由联合国教科文组织政府间海洋学委员会（IOC）、世界气象组织（WMO）和国际科学联合会理事会（ICSU）共同发起，旨在建立一个全球性的海洋观测网络。
- GOOS的初步框架在里约热内卢地球峰会上正式提出，标志着全球海洋观测系统进入实质性发展阶段。
- GOOS的第一个区域性实施计划在印度洋地区启动，标志着GOOS开始在全球范围内逐步实施。
- GOOS的全球框架和区域性实施计划得到进一步完善，多个区域性观测网络开始运行，为全球海洋环境监测提供了重要数据支持。
- GOOS在全球范围内推广应用，多个国家和地区的海洋观测网络加入GOOS，数据共享和合作机制逐步建立。
- GOOS的数据集成和分析能力显著提升，为全球气候变化研究、海洋资源管理和环境保护提供了重要科学依据。
- GOOS在全球海洋观测领域的影响力进一步扩大，成为全球海洋科学研究和政策制定的重要参考。
- GOOS继续在全球范围内扩展其观测网络，推动海洋观测技术的创新和应用，为应对全球气候变化和海洋环境挑战提供持续支持。
常用场景
经典使用场景
在全球海洋观测系统（GOOS）的经典使用场景中，科学家们利用其丰富的海洋数据资源，进行海洋环境监测与预测。通过整合来自卫星遥感、浮标、船舶和海底观测站的数据，GOOS为全球海洋生态系统的动态变化提供了详尽的记录。这些数据不仅用于研究海洋温度、盐度、海流等基本物理参数，还广泛应用于海洋生物多样性、渔业资源评估以及气候变化对海洋生态系统的影响研究。
衍生相关工作
GOOS数据集的广泛应用催生了众多相关经典工作。例如，基于GOOS数据的全球海洋气候变化研究，揭示了海洋温度上升对全球气候系统的深远影响。此外，GOOS数据还被用于开发新的海洋生态模型，这些模型在预测海洋生态系统响应气候变化方面表现出色。GOOS还促进了国际合作，推动了全球海洋观测技术的标准化和数据共享机制的建立，为全球海洋科学研究提供了坚实的基础。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球海洋观测系统（GOOS）的最新研究中，科学家们正致力于整合多源数据以提高海洋环境监测的精度和广度。通过引入人工智能和机器学习技术，研究者们能够更有效地分析海量数据，从而预测海洋生态系统的变化趋势。此外，GOOS的研究还聚焦于气候变化对海洋生物多样性和海洋酸化的影响，旨在为全球气候政策的制定提供科学依据。这些前沿研究不仅提升了我们对海洋环境的理解，也为海洋资源的可持续利用和保护提供了重要支持。
相关研究论文
- 1The Global Ocean Observing System: Meeting the Needs of the 21st CenturyInternational Oceanographic Commission · 2001年
- 2The Global Ocean Observing System: A Decade of Progress and the Road AheadUniversity of California, San Diego · 2011年
- 3The Role of the Global Ocean Observing System in Climate ResearchNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) · 2015年
- 4Global Ocean Observing System: A Review of Progress and ChallengesUniversity of Southampton · 2018年
- 5The Global Ocean Observing System and Its Contributions to Marine Ecosystem HealthUniversity of British Columbia · 2020年
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鸭绿江流域与水系 – 世界地理数据大百科辞条
鸭绿江流域是指鸭绿江干流和支流汇水区，地理位置为39°43′57″N-42°17′28″N，123°35′59″E-128°45′50″E。与其接壤的流域分别是辽河流域（东）、松花江流域（北）、图们江流域（北）、大同江流域（西南）等。鸭绿江流域界线在中国境内从长白山天池火山口的南壁起始，向西南经长白山脉、转向西南至千山山脉的北部，再折向南入海；在朝鲜境内，鸭绿江流域从长白山天池南坡启始向东南经过摩天岭山脉，在头流山（2309 m）转向西南方向的赴战岭山脉，在英雄里附近转向西，经狼林山（2184 m）、广城、松源，转向西南方向的狄逾岭山脉，接江南山脉的南部后至鸭绿江河口。鸭绿江流域面积65215.49 km²，其中，中国境内面积32799.22 km²，朝鲜境内面积32416.27 km²。鸭绿江是中（国）朝（鲜）界河，它起源于长白山天池火山口的南壁，向南经惠山（朝）、折向西经临江（中）、再转向西南直向丹东（中）、新义州（朝），最后在东港（中）和多狮里（朝）附近注入黄海的西朝鲜湾。鸭绿江干流长844.98 km，有几条比较大的支流汇入，包括在朝鲜境内的虛川江、長津江、厚州川、慈城江、禿魯江、忠满江和三桥川；在中国境内的浑江、蒲石河、瑗河等。鸭绿江干流沿中朝国界线自东北向西南流经吉林省的长白朝鲜族自治县、临江市、集安市；辽宁省的桓仁满族自治县、宽甸满族自治县、丹东市和东港市；朝鲜的两江道、慈江道和平安北道。鸭绿江流域地处暖温带湿润季风气候区。年降水量800-1200 mm。流域内多山，最高海拔2745 m，河道比降比较大，达到0.0032，其中在中段可达到0.01。丰富的降水补给和较大的河床比降，使得鸭绿江流域成为亚洲单位面积水资源和水利资源最丰富的流域之一。近80年来，流域内先后建造了水丰水库（中、朝）、渭源水库（中、朝）、铁甲水库（中）、太平哨水库（中）、桓仁水库（中）、回龙山水库（中）、满丰湖水库（朝）、版平里水库（朝）、时中湖水库（朝）、狼林湖水库（朝）、长津湖水库（朝）、赴战湖水库（朝）、丰西湖水库等（朝）。数据文件包括鸭绿江干流、鸭绿江水系和鸭绿江流域地理信息系统数据文件组成。数据集以.kmz 和.shp格式存储，数据量43.8 MB（压缩为20.1 MB）。
国家对地观测科学数据中心 收录
lmarena-ai/arena-hard-auto-v0.1
--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```
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OpenSinger
OpenSinger是由浙江大学发布的大规模多歌手中文歌唱语音数据集，旨在解决高保真歌唱语音合成中的数据稀缺问题。该数据集包含50小时的专业歌手录音，涵盖41位女性和25位男性的歌唱表演，所有录音均在专业录音棚完成，确保高质量无噪音。OpenSinger不仅规模大，质量高，而且是首个公开的中文多歌手歌唱语音数据集，适用于多种歌唱语音合成研究。数据集的创建过程包括精心挑选歌曲、组织专业歌手录音，并由专业团队进行标注和处理，确保数据的准确性和可用性。该数据集主要用于推动歌唱语音合成技术的发展，特别是在多歌手模型和未见歌手模型的合成质量提升方面。
arXiv 收录
全球1km分辨率大气二氧化碳浓度数据集（2003-2023）
持续增加的人为CO₂排放导致了全球变暖和气候变化，进而引发了全球范围的重大环境、经济和健康损失，基于卫星遥感数据准确连续地监测大气CO₂变化对于理解全球碳循环、评估碳源和碳汇的分布以及制定有效的减排政策至关重要。大气CO2柱浓度（XCO2）指从地表到大气顶层干燥空气柱中CO2的平均体积比，是用来表征大气中CO2分子含量的物理量。当前已公开发表的全球无缝XCO2产品存在无法同时提供长时间跨度和高时空分辨率的问题，限制了其更为广泛的科学应用。本数据集基于来自SCIAMACHY、GOSAT 和 OCO-2 三颗卫星/传感器的XCO2观测数据进行二次研发，以卫星XCO2观测数据为训练标签，与 CO₂ 排放、吸收和传输相关的多源因素为解释变量，利用整合了U-Net网络和ConvLSTM网络的深度学习算法构建预测模型，生成了国际首套2003-2023年全球时空连续1公里分辨率逐日XCO2数据集。经全球27个TCCON地面观测站点的验证，结果表明该产品具有较好的精度（决定系数R2为0.989，均方根误差RMSE为1.021ppm）。本数据集为深化对全球碳循环的理解、评估减排政策以及应对气候变化挑战提供了重要的基础数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录