The global dataset of historical yields for major crops 1981–2016

全球主要作物历史产量数据集1981-2016 - 该数据集包含了1981年至2016年全球主要作物的历史产量数据，用于农业研究和分析。

Global Historical Crop Yield Dataset (1981-2016) - This dataset contains historical yield data of major global crops from 1981 to 2016, and is intended for agricultural research and analysis.

原始信息汇总

数据集概述

农业

• 全球主要农作物历史产量数据集 (1981-2016)

  • 描述：该数据集包含1981年至2016年全球主要农作物的历史产量数据。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 土壤湿度高光谱基准数据集

  • 描述：该数据集是通过五天间隔的高光谱成像技术测量的土壤湿度数据。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 柠檬质量控制数据集

  • 描述：柠檬数据集用于研究柠檬质量控制。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 优化土壤调整植被指数

  • 描述：该数据集包含优化土壤调整植被指数。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：[元数据链接](https://github.com/awesomedata/apd-core/tree/master/core//Agriculture/Optimized Soil Adjusted Vegetation Index)

• 美国农业部营养数据库

  • 描述：美国农业部的营养数据库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 美国农业部植物数据库

  • 描述：美国农业部的植物数据库，包含近7万个植物物种的完整清单。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

建筑

• 瑞士公寓模型数据集
  • 描述：该数据集包含42,207个公寓的详细数据。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

生物学

• 1000 Genomes

  • 描述：1000 Genomes项目是一个国际合作项目，旨在创建最详细的人类遗传变异图谱。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• ANHIR - 自动非刚性组织图像配准

  • 描述：ANHIR项目包含2D和3D组织图像配准数据。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 美国肠道微生物组项目

  • 描述：美国肠道项目是最大的众包微生物组研究项目。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• BCNB - 乳腺癌和正常乳腺组织数据集

  • 描述：BCNB数据集包含1058名患者的全玻片图像，部分肿瘤区域已标注。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• Broad Bioimage Benchmark Collection (BBBC)

  • 描述：BBBC是一个生物图像分析基准数据集。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• Broad癌症细胞系百科全书 (CCLE)

  • 描述：CCLE是一个包含多种癌症细胞系的数据库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• CIMA - 组织显微镜图像数据集

  • 描述：CIMA数据集包含2D组织显微镜图像。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 细胞图像库

  • 描述：这是一个公共资源数据库，包含大量细胞图像。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• CytoImageNet

  • 描述：CytoImageNet是一个大规模的显微镜图像数据集。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• EBI ArrayExpress

  • 描述：ArrayExpress是一个功能基因组学数据档案库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• EBI蛋白质数据库

  • 描述：EBI蛋白质数据库是一个公共的电子显微镜数据档案库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• ENCODE项目

  • 描述：ENCODE项目是一个DNA元素百科全书项目。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 电子显微镜试点图像档案 (EMPIAR)

  • 描述：EMPIAR是一个电子显微镜公共图像档案库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• Ensembl Genomes

  • 描述：Ensembl Genomes是一个基因组数据库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 基因表达综合数据库 (GEO)

  • 描述：GEO是一个公共功能基因组学数据档案库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 基因本体论 (GO)

  • 描述：GO注释文件。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 全球生物相互作用 (GloBI)

  • 描述：GloBI是一个物种相互作用数据访问资源。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 哈佛医学院LINCS项目

  • 描述：哈佛医学院LINCS中心是一个研究细胞对药物反应的项目。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 人类微生物组项目 (HMP)

  • 描述：HMP项目包含超过2000个参考基因组，这些基因组是从人类微生物组中分离出来的。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• ICOS PSP基准

  • 描述：ICOS PSP基准库包含一个可调整的真实世界蛋白质-蛋白质相互作用数据集。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 国际HapMap项目

  • 描述：国际HapMap项目是一个研究人类遗传变异的项目。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• KEGG

  • 描述：KEGG是一个数据库资源，用于理解高层次的生物功能和实用程序。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• NCBI蛋白质

  • 描述：NCBI蛋白质数据库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• NCBI分类

  • 描述：NCBI分类数据库是一个经过整理的生物分类名称和分类集合。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• NCI基因组数据共享

  • 描述：GDC数据门户是一个数据驱动的平台，允许用户访问和下载癌症基因组数据。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• NIH微阵列数据

  • 描述：NIH微阵列数据。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• OpenSNP基因型数据

  • 描述：OpenSNP允许直接面向消费者的基因测试客户共享他们的基因型数据。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• Palmer Penguins

  • 描述：Palmer Penguins数据集旨在为数据可视化提供一个优秀的数据集。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• Pathguid - 蛋白质-蛋白质相互作用目录

  • 描述：Pathguid是一个蛋白质-蛋白质相互作用数据库。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 蛋白质数据库

  • 描述：蛋白质数据库是一个由蛋白质数据库档案支持的资源。
  • 链接：数据集链接
  • 元数据：元数据链接

• 精神病基因组学联盟

  • 描述：精神病基因组学联盟的目的是通过大规模的基因组研究来理解精神病。
  • 链接：数据集链接

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过整合全球范围内的历史农业数据，涵盖了1981年至2016年间主要作物的产量信息。数据来源包括各国农业部门、国际组织以及科研机构的公开报告和统计资料。数据经过严格的清洗和标准化处理，确保了时间序列的一致性和地理空间的可比性。此外，数据集还结合了气象和土壤数据，以提供更全面的农业生产力分析背景。

特点

该数据集的特点在于其全球覆盖范围和时间跨度，涵盖了多种主要作物的产量数据，包括小麦、玉米、水稻等。数据以高时空分辨率呈现，能够支持从国家到区域尺度的详细分析。此外，数据集还提供了丰富的元数据，如作物类型、种植面积、气候条件等，便于用户进行多维度的农业生产力研究。

使用方法

该数据集适用于农业生产力分析、气候变化对作物产量的影响研究以及农业政策制定等领域。用户可以通过数据集的API接口或直接下载数据文件进行访问。数据格式兼容主流统计分析工具，如R、Python和GIS软件，便于用户进行数据处理和可视化分析。此外，数据集还提供了详细的文档和示例代码，帮助用户快速上手并应用于具体研究场景。

背景与挑战

背景概述

《The global dataset of historical yields for major crops 1981–2016》数据集是由国际研究团队创建，旨在为全球主要农作物的历史产量提供全面的数据支持。该数据集涵盖了1981年至2016年间全球范围内主要农作物的产量数据，为农业经济学、气候变化对农业的影响以及粮食安全等领域的研究提供了重要的数据基础。该数据集的创建得到了多个国际研究机构的支持，包括上海交通大学的OMNILab实验室，该实验室在数据科学和人工智能领域具有广泛的影响力。通过整合全球范围内的农业数据，该数据集为研究人员提供了一个统一的平台，用于分析农作物产量的长期趋势及其与环境因素的关系。

当前挑战

该数据集在解决农业产量预测和气候变化对农业影响的挑战方面具有重要意义。然而，构建过程中面临了多方面的挑战。首先，数据来源的多样性和不一致性使得数据整合和标准化成为一项复杂的任务。不同国家和地区的农业统计方法和数据记录标准存在显著差异，导致数据质量参差不齐。其次，历史数据的缺失和不完整性也是一个主要问题，尤其是在一些发展中国家，农业数据的记录和保存不够完善。此外，数据的时间跨度和空间覆盖范围较大，如何确保数据的准确性和一致性成为构建过程中的关键挑战。最后，数据集的更新和维护也需要持续的资源投入，以确保其能够反映最新的农业产量变化趋势。

常用场景

经典使用场景

在农业科学领域，全球主要作物历史产量数据集（1981-2016）为研究者提供了跨越数十年的作物产量数据，涵盖了全球范围内的主要粮食作物。这一数据集常用于分析气候变化对农业产量的影响，评估不同农业政策的效果，以及预测未来粮食生产的趋势。通过该数据集，研究者能够深入探讨作物产量与气候、土壤、管理措施等因素之间的关系，为农业可持续发展提供科学依据。

解决学术问题

该数据集解决了农业科学中多个关键问题，尤其是在全球气候变化背景下，如何量化气候变化对作物产量的影响。通过长期的历史数据，研究者能够建立精确的模型，预测未来气候变化对粮食安全的潜在威胁。此外，该数据集还为农业政策制定者提供了数据支持，帮助他们评估不同政策对粮食生产的长期影响，从而制定更加科学的农业发展战略。

衍生相关工作

基于该数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，研究者利用该数据集开发了全球作物产量预测模型，结合气候数据和农业管理措施，预测未来粮食生产趋势。此外，该数据集还被用于评估不同农业技术的效果，如精准农业和可持续农业实践。这些研究不仅推动了农业科学的发展，也为全球粮食安全和气候变化应对提供了重要的科学支持。