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收藏中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)
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 74 年(1951~2024 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 74 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。
国家青藏高原科学数据中心 收录
XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台(抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩)的117720个短视频,包含381926个样本和535个话题,覆盖了从发布后的互动信息,如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法,对视频的长期传播影响力进行评分,分为0到9级,旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
arXiv 收录
涡轮叶片缺陷数据集
本数据集是一个专门为研究航空发动机缺陷检测和识别而创建的数据集。该数据集包含了一系列涡轮叶片的图像和相关的缺陷标注信息。通过使用这个数据集,研究人员和工程师可以开展针对发动机缺陷的机器学习和深度学习算法的训练、评估和优化工作。
阿里云天池 收录
Global Firepower Index (GFI)
Global Firepower Index (GFI) 是一个评估全球各国军事力量的综合指数。该指数考虑了超过50个因素,包括军事预算、人口、陆地面积、海军力量、空军力量、自然资源、后勤能力、地理位置等。数据集提供了每个国家的详细评分和排名,帮助分析和比较各国的军事实力。
www.globalfirepower.com 收录
RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集,包括6种新的低概率干扰(LPI)多相码(P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu)和一种新的宽带调频连续波(FMCW)。数据集覆盖500 MHz频段,包含40,000个雷达帧,分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供:稀疏数据集(RadDet-1T)和密集数据集(RadDet-9T)。
github 收录
