five

全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集|海洋酸化数据集|气候变化数据集

收藏
www.goosocean.org2024-10-27 收录
海洋酸化
气候变化
下载链接:
http://www.goosocean.org/index.php?option=com_content&view=article&id=206&Itemid=225
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含了全球海洋观测系统(GOOS)收集的海洋酸化相关数据,包括海水pH值、溶解二氧化碳浓度、碳酸盐饱和度等指标。这些数据有助于研究海洋酸化对海洋生态系统和气候变化的影响。
提供机构:
www.goosocean.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集的构建基于全球范围内多个海洋观测站点的长期监测数据。这些站点分布在各大洋,通过自动和手动采样方式,定期收集海水样本,并进行pH值、溶解无机碳(DIC)、总碱度(TA)等关键参数的测量。数据处理过程中,采用国际标准化的分析方法,确保数据的准确性和一致性。此外,数据集还整合了卫星遥感数据,以补充和验证现场观测结果,从而形成一个全面、多维度的海洋酸化监测网络。
特点
该数据集具有显著的全球覆盖性和时间连续性,涵盖了从1990年代至今的海洋酸化变化趋势。其特点在于数据的多样性和高精度,不仅包括基础的化学参数,还涉及温度、盐度等环境因子,为研究海洋酸化对生态系统的影响提供了丰富的背景信息。此外,数据集的开放性和可访问性,使得全球科研人员能够共享和利用这些宝贵的资源,推动海洋酸化研究的发展。
使用方法
全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集可广泛应用于海洋科学研究、气候变化模型验证以及政策制定等多个领域。研究者可以通过访问GOOS官方网站或相关数据库,下载所需的数据子集,进行统计分析、趋势预测和模型构建。在实际应用中,数据集可用于评估海洋酸化对珊瑚礁、贝类等海洋生物的影响,以及预测未来海洋酸化的发展趋势。此外,政策制定者可以利用这些数据,制定相应的海洋保护和管理策略,以应对全球气候变化带来的挑战。
背景与挑战
背景概述
全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集,作为国际海洋科学研究的重要组成部分,由全球多个海洋研究机构和科学家共同创建。该数据集的核心研究问题聚焦于海洋酸化现象的监测与分析,旨在揭示海洋酸化对生态系统及全球气候变化的深远影响。自20世纪末以来,随着工业化进程的加速,海洋酸化问题日益严峻,GOOS海洋酸化数据集的建立为全球科学家提供了一个系统性的数据平台,极大地推动了海洋酸化研究的发展,并为政策制定者提供了科学依据。
当前挑战
GOOS海洋酸化数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先,海洋酸化数据的采集需在广阔的海洋环境中进行,涉及复杂的仪器部署和维护,数据质量控制难度较大。其次,不同研究机构和国家的数据标准和方法存在差异,数据整合与标准化处理成为一大难题。此外,海洋酸化现象的时空变化复杂,如何准确捕捉和解释这些变化,对数据分析和模型构建提出了高要求。最后,数据集的长期维护和更新,需要持续的资源投入和技术支持,以确保数据的时效性和可靠性。
发展历史
创建时间与更新
全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集的创建始于2000年代初期,旨在响应全球海洋酸化问题的紧迫性。该数据集自创建以来,经历了多次更新,最近一次重大更新发生在2020年,以纳入最新的海洋观测技术和数据处理方法。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是2012年,当时GOOS与国际海洋酸化倡议(OA-ICC)合作,正式发布了首个全球海洋酸化数据集,标志着全球海洋酸化监测进入了一个新的阶段。此后,2016年,该数据集成功整合了来自多个国家和地区的观测数据,极大地丰富了数据内容和覆盖范围。2018年,数据集引入了自动校正和质量控制机制,显著提升了数据的可信度和科学价值。
当前发展情况
当前,全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集已成为全球海洋科学研究的重要资源,为气候变化研究、海洋生态系统保护和政策制定提供了关键数据支持。该数据集不仅在学术界广泛应用,还为国际海洋管理机构提供了决策依据。未来,随着观测技术的进步和数据处理能力的提升,该数据集将继续扩展其覆盖范围和深度,为全球海洋酸化问题的解决提供更为坚实的科学基础。
发展历程
  • 全球海洋观测系统(GOOS)正式启动,旨在建立一个全球性的海洋观测网络,以监测和研究海洋环境变化。
    1999年
  • GOOS开始关注海洋酸化问题,并启动了相关数据收集和监测计划。
    2004年
  • GOOS发布了首个海洋酸化数据集,标志着全球海洋酸化监测进入了一个新的阶段。
    2008年
  • GOOS海洋酸化数据集首次应用于国际气候变化研究,为全球气候模型提供了重要数据支持。
    2012年
  • GOOS海洋酸化数据集被广泛应用于海洋生态系统研究,为评估海洋酸化对海洋生物的影响提供了科学依据。
    2016年
  • GOOS发布了更新版的海洋酸化数据集,增加了更多区域的监测数据,提升了数据集的全球覆盖率和精度。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集中,经典的使用场景主要集中在海洋酸化趋势的监测与分析。通过收集和分析全球不同海域的海水pH值、溶解无机碳(DIC)和总碱度(TA)等关键参数,研究者能够绘制出海洋酸化的时空分布图,从而揭示全球海洋酸化的动态变化。这些数据为海洋生态系统的健康评估提供了基础,也为气候变化研究提供了重要的海洋化学背景。
衍生相关工作
GOOS海洋酸化数据集的发布和应用催生了一系列相关的经典研究工作。例如,基于该数据集,科学家们开发了多种海洋酸化预测模型,这些模型不仅提高了对未来海洋酸化趋势的预测精度,还为全球气候变化研究提供了新的工具。此外,该数据集还促进了跨学科研究,如海洋化学与生态学的结合,推动了海洋酸化对生态系统影响的综合评估。这些衍生工作不仅丰富了海洋科学的研究内容,也为全球海洋保护和可持续发展提供了科学支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球海洋观测系统(GOOS)海洋酸化数据集的最新研究中,科学家们正致力于深入分析海洋酸化对海洋生态系统的影响。通过整合多源数据,研究者们不仅关注酸化对珊瑚礁和贝类等生物的直接影响,还探索其对海洋食物链和生态平衡的间接效应。此外,研究还涉及开发预测模型,以评估未来海洋酸化趋势及其对全球气候变化的响应。这些研究不仅提升了对海洋酸化机制的理解,也为制定有效的海洋保护策略提供了科学依据。
相关研究论文
  • 1
    Global Ocean Observing System (GOOS) Ocean Acidification Data SetGlobal Ocean Observing System (GOOS) · 2012年
  • 2
    Ocean Acidification: The Other CO2 ProblemAnnual Reviews · 2013年
  • 3
    Ocean Acidification: A Critical Review of the Evidence for Climate Change from Ocean ChemistryProgress in Oceanography · 2015年
  • 4
    The Ocean's Role in Climate ChangeNature · 2018年
  • 5
    Ocean Acidification: Challenges and Opportunities for the Marine EcosystemFrontiers in Marine Science · 2020年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

Breast-Caner-Detection Dataset

该数据集包含约5000张用于训练和验证的标记乳房X光图像,以及约1800张未标记的测试图像。所有图像均为(224,224,3)格式,标签从Density1到Density4,表示乳房密度的增加,并分为良性或恶性。

github 收录

A00_13081a.jpg

Link to OCHRE database: http://pi.lib.uchicago.edu/1001/org/ochre/a8598ac4-9093-d548-30f3-84ce2ec953a7

DataONE 收录

OpenSonarDatasets

OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。

github 收录

RAVDESS

情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性,12位男性),以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情,歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常,强烈) 下产生的,另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位,48kHz .wav),音频-视频 (720p H.264,AAC 48kHz,.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意,Actor_18没有歌曲文件。

OpenDataLab 收录

Materials Project 在线材料数据库

Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算,为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果,以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性,还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息,为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。

超神经 收录