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中国逐日0.25度雪水当量融合产品（1980–2020）|气候变化数据集|水资源管理数据集
收藏国家青藏高原科学数据中心2024-02-28 更新2024-05-06 收录
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https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/e073ffbb-bc5f-4b5a-8de1-81a27710cff0
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雪水当量（SWE）是表征积雪水资源属性的重要参数和全球气候变化的敏感要素之一。基于梯度提升模型（XGBoost）联合5种SWE产品（GlobSnow，ERA5-Land，ERA-Interim，GLDAS，1980–2020年中国逐日雪水当量产品数据集）和时空协变量（土地覆盖、气温、积雪相关特征、时间、空间）构建时空XGBoost模型，通过融合现有SWE产品优势，辅以地形、时间等协变量信息，综合考虑SWE的时空异质性及其与多重影响因素之间的非线性关系，实现高精度雪水当量估算。利用647个实测站点数据对融合雪水当量产品进行精度验证，基于随机交叉和年分交叉的验证精度分别为R=0.77,0.70, MAE=7.54, 8.62mm, RMSE=12.29,13.73mm。基于该模型生产了1980–2020年0.25度分辨率的中国逐日雪水当量产品。该数据集可为积雪水资源管理提供更准确的雪水当量数据。
提供机构：
孙立扬,张学良,肖鹏峰,王华东,王蕴涵,郑照军
创建时间：
2024-01-29
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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中亚主要国家的原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重（1985-2016）
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地球大数据科学工程 收录
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OpenPose
OpenPose数据集包含人体姿态估计的相关数据，主要用于训练和评估人体姿态检测算法。数据集包括多视角的图像和视频，标注了人体关键点位置，适用于研究人体姿态识别和动作分析。
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