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收藏基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2022)
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0),SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度(10-100cm)的高时空分辨率土壤湿度,数据单位为0.001m³/m³,缺失值为-999,投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准,使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数(LAI)、土地覆盖类型(Landtypes)、地形(DEM)和土壤特性(Soil properties)作为协变量,通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度,时间尺度上:ubRMSE为0.041-0.052,R为0.883-0.919;空间尺度上:ubRMSE为0.045-0.051,R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度,它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模,尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述,请阅读说明文档。为便于使用,本研究提供了两种不同分辨率的版本:30 秒(~1km)和0.1度(~9km)。
国家青藏高原科学数据中心 收录
NIH Chest X-rays
Over 112,000 Chest X-ray images from more than 30,000 unique patients
kaggle 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
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据,包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统,优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
中国逐日降水数据集(1961-2022,0.1°/0.25°/0.5°)
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测,在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上,尝试应用月值降水约束和地形特征校正,并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为,CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性,其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78,均方根误差中位数为8.8 mm/d,KGE值中位数为0.69,与目前常用的降水数据集(CGDPA、CN05.1、CMA V2.0)有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今,空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°,经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录