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Global Biodiversity Information Facility (GBIF) - Insects|昆虫多样性数据集|生物信息数据集
收藏www.gbif.org2024-10-25 收录
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https://www.gbif.org/
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该数据集包含了全球范围内的昆虫物种记录，包括物种名称、地理分布、时间戳等信息。数据涵盖了从历史记录到现代的昆虫观察和采集数据。
提供机构：
www.gbif.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Global Biodiversity Information Facility (GBIF) - Insects数据集的构建基于全球范围内的生物多样性信息网络，通过整合来自世界各地的昆虫记录，包括标本馆、博物馆、研究机构和公民科学项目的数据。这些数据经过标准化处理，涵盖了昆虫的分类学信息、地理分布、时间序列以及环境背景等多维度内容，确保了数据的高质量和广泛覆盖。
特点
该数据集的显著特点在于其全球性和多源性，涵盖了超过100万种昆虫的详细记录，为生态学、生物地理学和保护生物学等领域的研究提供了丰富的数据资源。此外，数据集的动态更新机制确保了信息的时效性，使得研究人员能够获取最新的昆虫分布和多样性信息。
使用方法
研究人员可以通过GBIF的官方网站或API接口访问和下载该数据集，进行数据分析和可视化。数据集支持多种查询方式，包括按物种、地理位置、时间范围等进行筛选，便于用户根据研究需求定制数据集。此外，数据集还提供了丰富的元数据信息，帮助用户理解数据的来源和质量，从而更有效地应用于科学研究和决策支持。
背景与挑战
背景概述
全球生物多样性信息机构（Global Biodiversity Information Facility, GBIF）的昆虫数据集，作为生物多样性研究的重要资源，自其创建以来，便吸引了全球众多生态学家和生物学家的关注。该数据集由GBIF主导，汇集了来自世界各地的昆虫记录，涵盖了从分类学、生态学到保护生物学等多个研究领域。其核心研究问题在于通过大规模的数据整合，揭示昆虫物种的分布模式、生态角色及其对环境变化的响应，从而为全球生物多样性保护提供科学依据。GBIF昆虫数据集的建立，不仅极大地推动了昆虫学研究的发展，也为全球生态系统的健康评估和保护策略的制定提供了不可或缺的数据支持。
当前挑战
尽管GBIF昆虫数据集在生物多样性研究中具有重要地位，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和质量不一，导致数据整合和标准化处理难度较大。其次，昆虫物种的多样性和分布广泛性，使得数据的采集和验证工作异常复杂。此外，随着气候变化和人类活动的影响，昆虫物种的分布和数量正在发生快速变化，如何及时更新和准确反映这些变化，是该数据集面临的另一大挑战。最后，数据的安全性和隐私保护问题，也是GBIF昆虫数据集在开放共享过程中需要重点考虑的方面。
发展历史
创建时间与更新
Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 数据集创建于2001年，旨在全球范围内收集和共享生物多样性数据。GBIF-Insects子集自创建以来，持续更新，最新数据截至2023年，涵盖了全球范围内昆虫物种的分布和相关信息。
重要里程碑
GBIF-Insects数据集的重要里程碑包括2007年首次发布全球昆虫物种分布图谱，显著提升了昆虫多样性研究的可视化水平。2015年，该数据集整合了来自全球多个国家和地区的昆虫数据，极大地丰富了数据内容和覆盖范围。2020年，GBIF-Insects引入了机器学习算法，用于预测和填补数据空白，进一步提高了数据集的完整性和准确性。
当前发展情况
当前，GBIF-Insects数据集已成为全球昆虫学研究的重要资源，支持了多项跨学科研究，包括生态系统评估、气候变化影响分析和物种保护策略制定。数据集的持续更新和扩展，不仅促进了国际间的科研合作，也为政策制定者提供了科学依据。未来，GBIF-Insects计划进一步整合遥感和基因组数据，以提供更全面和深入的昆虫多样性信息，推动全球生物多样性保护和可持续发展。
发展历程
- Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 正式成立，旨在促进全球生物多样性数据的共享与利用。
- GBIF 首次发布关于昆虫的数据集，标志着昆虫多样性数据在全球范围内的系统性整合与公开。
- GBIF 的昆虫数据集开始广泛应用于生态学、保护生物学和环境科学等领域，成为研究昆虫多样性和生态系统功能的重要资源。
- GBIF 的昆虫数据集达到新的里程碑，收录的昆虫物种记录超过10亿条，极大地丰富了全球生物多样性数据库。
- GBIF 继续扩展其昆虫数据集，引入更多高质量的数据源，并加强与其他国际生物多样性数据平台的合作，推动全球昆虫多样性研究的发展。
常用场景
经典使用场景
在全球生物多样性信息设施（GBIF）中，昆虫数据集被广泛用于生态学和生物多样性研究。研究者利用该数据集分析昆虫物种的分布模式、种群动态及其与环境因素的关系。通过这些数据，科学家能够评估气候变化和人类活动对昆虫多样性的影响，从而为生态保护策略提供科学依据。
实际应用
在实际应用中，GBIF的昆虫数据集被用于制定和优化生态保护措施。例如，通过分析特定区域的昆虫分布数据，可以识别出生物多样性热点，从而指导保护区的设计和规划。此外，该数据集还支持农业和林业领域的害虫管理，通过监测昆虫种群动态，提前预警和控制害虫爆发，减少经济损失。
衍生相关工作
GBIF的昆虫数据集催生了众多相关研究工作，包括物种分布模型、生态网络分析和生物多样性评估工具的开发。例如，基于该数据集的研究成果已被用于开发预测模型，以评估未来气候变化对昆虫分布的影响。此外，该数据集还促进了跨学科合作，如与计算机科学结合，开发用于数据挖掘和模式识别的算法，进一步提升了数据集的应用价值。
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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
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103,282张驾驶员行为标注数据涵盖多年龄段、多时间段、多种行为（危险驾驶行为、疲劳驾驶行为、视线偏移行为）。在标注方面，对人脸72关键点（包括瞳孔）、人脸属性、手势检测框、安全带检测框、瞳孔关键点、行为类别进行标注。本套驾驶员行为标注数据可用于驾驶员行为分析等任务
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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