European Environment Agency Data|环境数据数据集|数据分析数据集
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- 欧洲环境局(European Environment Agency,简称EEA)正式成立,标志着欧洲环境数据收集和分析工作的开始。
- EEA发布了首个年度环境报告,首次系统性地整合和分析了欧洲各国的环境数据。
- EEA推出了首个在线环境数据门户,使得公众和研究人员能够更便捷地访问和利用欧洲环境数据。
- EEA开始发布《欧洲环境状况与展望》报告,成为评估欧洲环境状况和趋势的重要参考文献。
- EEA推出了新的数据可视化工具,增强了数据的可视化和交互性,提升了数据的应用价值。
- EEA发布了关于气候变化和能源的数据集,为应对气候变化提供了重要的数据支持。
- EEA推出了《欧洲绿色协议》数据集,为实现欧洲绿色转型提供了关键数据和分析。
中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)
该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集,包含超过1.84亿条推文,覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档,可以完全重新构建,包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富,涵盖多种语言,主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中,研究团队精心筛选了表情符号和表情,确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛,旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题,特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
arXiv 收录
CMIP6
CMIP6(第六次耦合模式比较计划)是一个全球气候变化模拟项目,旨在提供未来气候变化预测的科学基础。该数据集包含来自全球多个气候模型的模拟结果,涵盖了大气、海洋、陆地和冰冻圈等多个地球系统组成部分。数据内容包括温度、降水、海平面、碳循环等气候变量的历史记录和未来预测。
esgf-node.llnl.gov 收录
BBGRE
The Brain & Body Genetic Resource Exchange (BBGRE) provides a resource for investigating the genetic basis of neurodisability. It combines phenotype information from patients with neurodevelopmental and behavioural problems with clinical genetic data, and displays this information on the human genome map.
国家生物信息中心 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录