five

SBUV|大气科学数据集|臭氧层研究数据集

收藏
acd-ext.gsfc.nasa.gov2024-10-31 收录
大气科学
臭氧层研究
下载链接:
https://acd-ext.gsfc.nasa.gov/Data_services/cloud_slice/new_data.html
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
SBUV(Solar Backscatter Ultraviolet)数据集包含了从1970年代至今的太阳后向散射紫外线测量数据,主要用于研究大气臭氧层的变化。该数据集包括臭氧总量、臭氧垂直分布、紫外线辐射强度等参数。
提供机构:
acd-ext.gsfc.nasa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
SBUV数据集源自于美国国家航空航天局(NASA)的太阳紫外线观测卫星(Solar Backscatter Ultraviolet, SBUV),通过卫星搭载的紫外光谱仪对地球大气层进行长期监测。该数据集的构建基于卫星在不同高度和纬度上收集的紫外线辐射数据,经过复杂的校准和处理流程,确保数据的准确性和一致性。数据处理过程中,研究人员采用了多重校正方法,包括辐射校正、几何校正和大气校正,以消除观测误差和大气干扰,从而生成高质量的紫外线辐射数据。
特点
SBUV数据集以其高精度和广泛覆盖范围著称,涵盖了从1970年代至今的紫外线辐射数据,为气候变化研究提供了宝贵的长期观测资料。该数据集的独特之处在于其能够提供全球范围内的紫外线辐射分布图,揭示了大气臭氧层的变化趋势及其对紫外线辐射的影响。此外,SBUV数据集还包含了多种气象参数,如臭氧总量、云量和气溶胶浓度,为多学科交叉研究提供了丰富的数据支持。
使用方法
SBUV数据集广泛应用于气候科学、环境监测和公共卫生领域。研究人员可以通过访问NASA的数据库或相关科学出版物获取该数据集,利用其进行臭氧层变化分析、紫外线辐射模型构建以及气候变化预测。在实际应用中,SBUV数据集常与其他气象数据集结合使用,以提高模型的准确性和可靠性。此外,公共卫生部门可以利用该数据集评估紫外线辐射对人体健康的影响,制定相应的防护措施和政策。
背景与挑战
背景概述
SBUV(Solar Backscatter Ultraviolet)数据集由美国国家航空航天局(NASA)与美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同创建,主要用于研究地球大气层的臭氧层变化。该数据集自1970年代末期开始收集,涵盖了全球范围内的臭氧浓度数据,为气候变化和环境科学研究提供了重要数据支持。SBUV数据集的核心研究问题包括臭氧层的季节性变化、臭氧损耗的长期趋势以及太阳活动对臭氧层的影响。其对大气科学和环境监测领域的影响深远,为全球气候政策的制定提供了科学依据。
当前挑战
SBUV数据集在构建过程中面临多项挑战。首先,数据收集依赖于卫星遥感技术,需要克服大气干扰和仪器误差,确保数据的准确性和可靠性。其次,数据处理涉及复杂的算法和模型,以消除太阳辐射变化和大气成分变化的影响,这要求高精度的计算和分析能力。此外,数据集的更新和维护需要持续的卫星发射和数据校正,以应对技术进步和环境变化带来的新挑战。最后,数据集的应用需解决跨学科的数据融合问题,以实现更全面的环境监测和预测。
发展历史
创建时间与更新
SBUV数据集的创建始于1970年代,由美国国家航空航天局(NASA)主导,旨在通过卫星观测获取全球臭氧层数据。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2010年,引入了更精确的测量技术和数据处理算法。
重要里程碑
SBUV数据集的重要里程碑包括1985年首次发布的全球臭氧层监测数据,这一数据为后来的蒙特利尔议定书的制定提供了科学依据。1990年代,SBUV数据集进一步扩展,涵盖了更广泛的光谱范围和更高的空间分辨率,显著提升了对臭氧层变化的监测能力。2000年后,SBUV数据集开始与其他卫星数据集进行融合,形成了更为全面和精确的全球臭氧层数据库。
当前发展情况
当前,SBUV数据集已成为全球臭氧层研究的核心资源,广泛应用于气候变化研究、环境政策制定以及公众教育等领域。其数据不仅支持了多项国际气候协议的科学评估,还为新一代卫星观测技术的发展提供了宝贵的参考。随着技术的进步,SBUV数据集预计将继续更新,以适应未来更复杂的环境监测需求,进一步推动全球环境保护和气候科学的发展。
发展历程
  • SBUV(Solar Backscatter Ultraviolet)数据集首次由美国国家航空航天局(NASA)开发,旨在监测地球大气层中的臭氧层变化。
    1970年
  • NASA发射了Nimbus-7卫星,搭载了SBUV仪器,开始提供全球臭氧层数据。
    1978年
  • NASA发射了UARS(Upper Atmosphere Research Satellite)卫星,进一步扩展了SBUV数据集的应用范围,增加了对大气化学和气候变化的研究。
    1993年
  • NASA发射了Aura卫星,搭载了改进版的SBUV仪器,即OMI(Ozone Monitoring Instrument),继续提供高精度的臭氧层数据。
    2004年
  • SBUV数据集被广泛应用于全球气候模型和环境监测,成为国际臭氧层保护和气候变化研究的重要数据来源。
    2018年
常用场景
经典使用场景
在地球大气科学领域,SBUV(Solar Backscatter Ultraviolet)数据集被广泛用于研究大气臭氧层的分布和变化。通过分析SBUV数据,科学家们能够精确地测量全球臭氧层的厚度,从而评估其健康状况。这一数据集的经典使用场景包括臭氧层损耗的监测、臭氧洞的形成与演变研究,以及全球气候变化对臭氧层的影响分析。
衍生相关工作
SBUV数据集的广泛应用催生了大量相关研究工作。例如,基于SBUV数据的臭氧层损耗模型已被用于开发新的环境监测技术,这些技术在卫星遥感和地面观测中得到了广泛应用。此外,SBUV数据还激发了对大气化学反应机制的深入研究,推动了新型化学反应模型的建立。在气候科学领域,SBUV数据集的分析结果也被用于验证和改进全球气候模型,提高了气候预测的准确性。
数据集最近研究
最新研究方向
在气候变化和大气科学领域,SBUV(Solar Backscatter Ultraviolet)数据集的最新研究方向主要集中在臭氧层监测与分析。通过高精度的紫外线后向散射测量,研究人员能够更准确地评估臭氧层的健康状况及其对全球气候的影响。近年来,SBUV数据集被广泛应用于臭氧损耗事件的检测与预测,为国际社会制定环境保护政策提供了科学依据。此外,该数据集还支持了对平流层气溶胶和云层特性的深入研究,进一步提升了我们对大气层复杂动态过程的理解。
相关研究论文
  • 1
    SBUV (Solar Backscatter Ultraviolet) Satellite Measurements of Total Ozone: A 25-Year Data RecordNASA Goddard Space Flight Center · 1998年
  • 2
    Validation of SBUV/2 total ozone measurements: Improvements since 1992 and a comparison with TOMSNASA Goddard Space Flight Center · 2004年
  • 3
    A new approach to ozone profile retrieval from SBUV(/2) measurementsNASA Goddard Space Flight Center · 2010年
  • 4
    The SBUV Version 8.6 Merged Ozone Data SetNASA Goddard Space Flight Center · 2013年
  • 5
    Evaluation of SBUV(/2) ozone profile retrievals: Methodology and validation with ozonesonde measurementsNASA Goddard Space Flight Center · 2015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

中国农村金融统计数据

该数据集包含了中国农村金融的统计信息,涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类,提供了详细的农村金融发展状况。

www.pbc.gov.cn 收录

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

data

食神オリジナルデータ

github 收录

Beijing Traffic

The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.

Papers with Code 收录

TEDS

TEDS(Tencent Chinese Corpus)是由腾讯公司发布的中文文本数据集,主要用于自然语言处理和文本分类任务。该数据集包含了大量的中文文本数据,涵盖了新闻、社交媒体、论坛等多种来源,适用于训练和评估中文语言模型和文本分类模型。

ai.tencent.com 收录