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？
全球海洋观测系统（GOOS）海洋叶绿素数据集|海洋生态监测数据集|叶绿素浓度数据集
收藏www.goosocean.org2024-10-27 收录
下载链接：
http://www.goosocean.org/index.php?option=com_content&view=article&id=110&Itemid=135
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集包含全球海洋观测系统（GOOS）收集的海洋叶绿素浓度数据，用于监测海洋生态系统中的浮游植物分布和生物量。
提供机构：
www.goosocean.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
全球海洋观测系统（GOOS）海洋叶绿素数据集的构建基于多源遥感卫星数据，包括MODIS、SeaWiFS和VIIRS等传感器。这些传感器通过光谱分析技术，从太空捕捉海洋表面的叶绿素浓度信息。数据处理流程包括原始数据的校正、标准化和空间插值，以确保数据的准确性和一致性。此外，数据集还整合了现场观测数据，通过交叉验证和模型校正，进一步提升了数据的可靠性和精度。
特点
该数据集具有全球覆盖、高时空分辨率和多源数据融合的特点。其全球覆盖能力使得研究人员能够全面了解全球海洋生态系统的变化趋势。高时空分辨率则提供了详细的叶绿素浓度分布图，有助于深入分析海洋生物地球化学循环。多源数据融合不仅增强了数据的丰富性，还提高了数据集的鲁棒性，使其在不同研究场景中均能发挥重要作用。
使用方法
全球海洋观测系统（GOOS）海洋叶绿素数据集可广泛应用于海洋生态学、气候变化研究和渔业资源管理等领域。研究人员可以通过数据集获取特定区域的叶绿素浓度数据，进行时间序列分析和空间分布研究。此外，数据集还可用于开发和验证海洋生态模型，预测未来海洋环境变化。用户可以通过GOOS官方网站或相关数据共享平台获取数据，并根据需求进行定制化分析和可视化展示。
背景与挑战
背景概述
全球海洋观测系统（GOOS）海洋叶绿素数据集，作为海洋生态研究的重要组成部分，自20世纪末由国际海洋学委员会（IOC）与世界气象组织（WMO）联合发起以来，已成为全球海洋科学界的关键资源。该数据集的核心研究问题集中在海洋叶绿素浓度的时空分布及其对海洋生态系统健康的影响。通过卫星遥感技术与实地观测相结合，GOOS海洋叶绿素数据集不仅提供了高分辨率的海洋叶绿素浓度数据，还为全球气候变化、海洋生物多样性保护及渔业资源管理等领域提供了重要参考。
当前挑战
尽管GOOS海洋叶绿素数据集在海洋科学研究中具有重要地位，但其构建与应用仍面临诸多挑战。首先，数据集的准确性与可靠性依赖于卫星遥感技术的精度，而海洋环境的复杂性及天气条件的变化常导致数据误差。其次，数据集的更新频率与覆盖范围需进一步提升，以满足全球海洋动态监测的需求。此外，数据集的跨学科应用，如与气候模型、生态模型等的整合，仍需克服数据格式与处理方法的兼容性问题。
发展历史
创建时间与更新
全球海洋观测系统（GOOS）海洋叶绿素数据集的创建始于20世纪90年代，旨在通过卫星遥感技术监测全球海洋中的叶绿素浓度。该数据集自创建以来，持续进行更新，以反映最新的海洋生态系统变化。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是2002年，当时GOOS与NASA合作，引入了MODIS传感器数据，显著提高了叶绿素浓度的监测精度和覆盖范围。随后，2011年，GOOS进一步整合了多源卫星数据，包括SeaWiFS和VIIRS，形成了更为全面和连续的海洋叶绿素数据记录。这些里程碑不仅提升了数据集的质量，也为全球海洋生态研究提供了坚实的基础。
当前发展情况
当前，全球海洋观测系统（GOOS）海洋叶绿素数据集已成为全球海洋科学研究的重要工具。它不仅支持海洋生态系统的长期监测，还为气候变化研究、渔业资源管理以及海洋环境保护提供了关键数据。随着技术的进步，该数据集正逐步实现更高分辨率和更广覆盖范围的监测，预计在未来将继续推动海洋科学的前沿研究，并为全球海洋政策的制定提供科学依据。
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，以支持海洋科学研究和应用。
- GOOS开始整合卫星遥感数据，包括海洋叶绿素浓度数据，以监测全球海洋生态系统。
- GOOS海洋叶绿素数据集首次公开发布，提供全球范围内的海洋叶绿素浓度数据，为海洋生态研究和气候变化监测提供重要数据支持。
- GOOS海洋叶绿素数据集开始应用于全球海洋生态系统健康评估和渔业资源管理。
- GOOS海洋叶绿素数据集的数据质量和覆盖范围得到显著提升，成为全球海洋科学研究的重要数据源之一。
- GOOS海洋叶绿素数据集开始与其他全球海洋观测数据集进行整合，以提供更全面的海洋环境监测服务。
- GOOS海洋叶绿素数据集在全球气候变化研究和海洋生态系统保护中发挥越来越重要的作用，数据应用范围进一步扩大。
常用场景
经典使用场景
在全球海洋生态系统研究中，全球海洋观测系统（GOOS）海洋叶绿素数据集被广泛应用于监测和分析海洋浮游植物的分布与动态变化。通过高分辨率的叶绿素浓度数据，研究人员能够精确评估海洋初级生产力，进而揭示全球气候变化对海洋生态系统的影响。此外，该数据集还支持海洋资源管理，帮助科学家预测和应对海洋环境变化带来的挑战。
实际应用
在实际应用中，GOOS海洋叶绿素数据集被广泛用于海洋资源管理和环境保护。例如，渔业管理部门利用该数据集评估渔业资源的健康状况和可持续性，制定科学的渔业管理策略。同时，环境保护机构利用这些数据监测海洋污染和生态系统恢复情况，制定有效的环境保护措施。此外，该数据集还支持海洋灾害预警系统的开发，提高了对海洋环境突发事件的应对能力。
衍生相关工作
基于GOOS海洋叶绿素数据集，许多相关研究工作得以开展，推动了海洋科学的发展。例如，研究人员开发了多种海洋生态模型，利用叶绿素数据预测海洋生态系统的变化趋势。此外，该数据集还促进了遥感技术在海洋监测中的应用，推动了卫星遥感数据的进一步分析和解释。这些衍生工作不仅丰富了海洋科学的研究内容，还为全球海洋管理和可持续发展提供了科学依据。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 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
GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据，包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
github 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
中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2023）
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP）中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92，均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1 km，时间分辨率为日、月、年，单位为µg/m3。注意：该数据集持续更新，如需要更多数据，请发邮件联系作者（weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu）。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码（Python、Matlab、IDL和R语言）nc2geotiff codes。
国家青藏高原科学数据中心 收录