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Global Ecological Footprint Network|环境研究数据集|可持续发展数据集
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该数据集包含了全球生态足迹网络的数据，主要涉及各国和地区的生态足迹、生物承载力、碳足迹等环境指标。数据集提供了详细的年度数据，帮助研究者和政策制定者了解全球环境状况和可持续发展趋势。
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www.footprintnetwork.org
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数据集介绍
构建方式
在全球生态足迹网络数据集的构建过程中，研究者们整合了来自全球各地的生态足迹数据，涵盖了多个国家和地区的资源消耗与生态承载力。通过系统地收集和分析这些数据，研究者们构建了一个全面的数据库，旨在反映人类活动对地球生态系统的影响。数据集的构建不仅依赖于官方统计数据，还包括了通过遥感技术和实地调查获取的信息，确保了数据的全面性和准确性。
特点
该数据集的显著特点在于其全球覆盖性和多维度分析能力。它不仅提供了各国生态足迹的总量数据，还细分到不同类型的资源消耗，如碳足迹、水足迹和土地足迹等。此外，数据集还包含了生态承载力的评估，使得研究者能够对比分析资源消耗与生态承载力之间的差距。这种多维度的数据结构为全球生态可持续性研究提供了宝贵的资源。
使用方法
使用该数据集时，研究者可以首先根据研究需求选择特定的国家或地区，然后深入分析其生态足迹的构成和变化趋势。数据集支持多种分析方法，包括时间序列分析、空间分析和跨区域比较等。此外，数据集还提供了可视化工具，帮助用户更直观地理解数据。通过这些方法，研究者可以评估不同政策和措施对生态足迹的影响，为制定可持续发展的策略提供科学依据。
背景与挑战
背景概述
全球生态足迹网络（Global Ecological Footprint Network）数据集由全球生态足迹网络组织于2006年创建，主要研究人员包括Mathis Wackernagel和William Rees等。该数据集的核心研究问题是如何量化和评估全球及各国的生态足迹，即人类活动对自然资源的消耗与地球生态系统再生能力之间的关系。这一研究对环境科学、可持续发展及政策制定具有深远影响，为全球生态资源的合理利用和保护提供了科学依据。
当前挑战
全球生态足迹网络数据集在解决生态足迹量化问题时面临多重挑战。首先，数据收集的复杂性，涉及多国、多领域的数据整合，确保数据的准确性和一致性是一大难题。其次，生态足迹的计算模型需不断更新以反映最新的科学发现和技术进步。此外，数据集的广泛应用要求其具备高度的透明性和可重复性，以确保研究结果的可靠性。最后，如何将复杂的生态足迹数据转化为易于理解和应用的政策建议，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 Ecological Footprint Network数据集由全球足迹网络（Global Footprint Network）于2006年创建，旨在量化和分析全球生态足迹。该数据集定期更新，最新版本通常每年发布一次，以反映最新的生态足迹数据和趋势。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是2012年发布的全球生态足迹报告，首次全面评估了全球生态足迹与生物承载力的关系，揭示了人类活动对地球生态系统的压力。此外，2018年，数据集引入了城市级别的生态足迹分析，为城市可持续发展提供了重要参考。这些里程碑不仅提升了数据集的学术价值，也在政策制定和公众教育中发挥了关键作用。
当前发展情况
当前，Global Ecological Footprint Network数据集已成为全球生态足迹研究的核心资源，广泛应用于环境科学、可持续发展规划和政策制定。数据集不仅提供了国家和地区的生态足迹数据，还扩展到城市和特定生态系统，为全球环境治理提供了科学依据。此外，数据集的开放获取政策促进了全球研究者和政策制定者的广泛使用，推动了全球生态足迹研究的深入发展。
发展历程
- 全球生态足迹网络（Global Ecological Footprint Network）由Mathis Wackernagel和William Rees在加拿大不列颠哥伦比亚大学首次提出生态足迹概念，并开始进行相关研究。
- 全球生态足迹网络正式成立，旨在推广和应用生态足迹分析方法，以评估人类活动对地球生态系统的影响。
- 全球生态足迹网络发布了首个全球生态足迹报告，提供了全球各国和地区的生态足迹数据，引起了国际社会的广泛关注。
- 全球生态足迹网络与联合国环境规划署（UNEP）合作，将生态足迹分析纳入全球环境评估框架，进一步提升了其国际影响力。
- 全球生态足迹网络推出了在线生态足迹数据库，提供了全球各国和地区的详细生态足迹数据，方便公众和研究人员访问和使用。
- 全球生态足迹网络发布了最新的全球生态足迹报告，指出人类对地球生态系统的压力已超过其再生能力，呼吁全球采取紧急行动以实现可持续发展。
常用场景
经典使用场景
在全球生态足迹网络数据集中，经典的使用场景之一是评估和预测全球各国的生态承载力与资源消耗之间的平衡。通过分析不同国家和地区的生态足迹数据，研究人员能够量化人类活动对自然资源的依赖程度，并识别出潜在的生态压力点。这种分析有助于制定可持续发展的政策和策略，以确保资源的合理利用和生态系统的健康。
解决学术问题
该数据集解决了多个重要的学术研究问题，特别是在生态经济学和可持续发展领域。它为研究人员提供了详尽的生态足迹数据，使得能够深入探讨人类活动与环境承载力之间的关系。通过这些数据，学者们可以量化资源消耗的可持续性，评估不同政策对生态系统的影响，并为全球环境治理提供科学依据。这些研究成果对于推动全球可持续发展目标的实现具有重要意义。
衍生相关工作
基于全球生态足迹网络数据集，衍生出了许多经典的研究和工作。例如，一些研究通过构建复杂的模型来预测未来生态足迹的变化趋势，从而为长期的环境规划提供依据。此外，还有研究专注于开发新的指标和方法，以更精确地衡量生态足迹，并评估不同干预措施的效果。这些衍生工作不仅丰富了生态经济学的理论体系，也为实际的环境管理和政策制定提供了有力的支持。
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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
中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
国家人口健康科学数据中心 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
arXiv 收录
全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
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RDD2022
RDD2022是一个多国图像数据集，用于自动道路损伤检测，由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像，标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集，旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试，特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。
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学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录