five

NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD)|气象观测数据集|气候研究数据集

收藏
www.ncei.noaa.gov2024-10-30 收录
气象观测
气候研究
下载链接:
https://www.ncei.noaa.gov/access/metadata/landing-page/bin/iso?id=gov.noaa.ncdc:C00516
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集包含了全球每日的气象观测数据,涵盖了温度、湿度、风速、降水等多种气象参数。该数据集由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)维护,旨在提供全球范围内的气象数据,支持气候研究和天气预报等应用。
提供机构:
www.ncei.noaa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集的构建基于全球范围内的气象观测站,涵盖了从1929年至今的每日气象数据。该数据集通过整合来自全球数千个气象站点的观测数据,包括温度、湿度、风速、降水量等关键气象参数,形成了一个全面且连续的气象记录库。数据采集过程严格遵循国际气象观测标准,确保数据的准确性和一致性。
特点
GSOD 数据集以其广泛的地理覆盖和长时间序列而著称,提供了全球范围内详细的气象变化信息。其数据结构设计合理,便于用户进行时空分析和趋势研究。此外,该数据集还包含了数据质量控制信息,帮助用户识别和处理异常值,增强了数据的可信度和可用性。
使用方法
GSOD 数据集适用于多种气象和气候研究,包括但不限于气候变化分析、极端天气事件监测和农业气象预测。用户可以通过NOAA提供的在线平台或API接口访问数据,进行下载和处理。数据格式通常为CSV或NetCDF,支持多种数据分析工具和编程语言,如Python和R。使用时,建议结合数据质量控制信息,以确保分析结果的准确性。
背景与挑战
背景概述
NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD)数据集是由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)创建的,旨在提供全球范围内的每日地面气象观测数据。该数据集自1929年起开始收集,涵盖了全球数千个气象站的数据,包括温度、湿度、风速和降水量等关键气象参数。GSOD数据集的核心研究问题在于如何通过大规模的气象数据分析,提高对全球气候变化的理解和预测能力。其对气象学、气候科学和环境研究领域产生了深远影响,为全球气候模型的构建和验证提供了重要数据支持。
当前挑战
GSOD数据集在解决全球气候变化和气象预测问题方面面临多项挑战。首先,数据集的构建过程中需处理来自不同气象站的历史数据,这些数据在格式和精度上存在差异,增加了数据清洗和标准化的难度。其次,由于气象观测设备的更新换代,数据集中的部分早期数据可能存在不一致性,影响长期气候趋势分析的准确性。此外,GSOD数据集的全球覆盖范围广泛,但某些偏远地区的数据质量较低,限制了其在这些区域的适用性。最后,随着气候变化研究的深入,对数据集的实时更新和扩展需求日益增加,这对数据管理和存储提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD)数据集由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)创建,首次发布于20世纪60年代,旨在提供全球范围内的每日地面气象观测数据。该数据集定期更新,最新数据通常在观测后不久即可获取,确保了数据的时效性和准确性。
重要里程碑
GSOD数据集的重要里程碑包括其在1990年代初期的数字化转型,这一转变极大地提高了数据的可访问性和分析效率。此外,2000年代中期,NOAA引入了自动气象站数据,进一步丰富了数据集的内容和覆盖范围。近年来,GSOD数据集的全球覆盖范围不断扩大,涵盖了更多国家和地区的气象观测数据,为全球气候研究和气象预报提供了坚实的基础。
当前发展情况
当前,NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD)数据集已成为全球气象研究和应用的重要资源。其数据被广泛应用于气候变化分析、极端天气事件监测和农业气象预报等领域。通过持续的技术升级和数据整合,GSOD数据集不仅提高了数据的准确性和完整性,还增强了其在全球气候模型和环境监测中的应用价值。未来,随着更多先进技术的引入,GSOD数据集有望在更广泛的科学研究和实际应用中发挥更大的作用。
发展历程
  • NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD)数据集首次发布,涵盖了全球气象站点的每日气象数据。
    1929年
  • 数据集扩展至覆盖全球范围内的更多气象站点,数据质量得到显著提升。
    1950年
  • GSOD数据集开始广泛应用于气候变化研究、农业气象学和环境监测等领域。
    1970年
  • 数据集的数字化进程加速,数据存储和访问方式得到现代化改进。
    1990年
  • GSOD数据集成为全球气候数据共享的重要资源,支持多项国际气候研究项目。
    2000年
  • 数据集的覆盖范围进一步扩大,包括更多新兴国家和地区的气象数据。
    2010年
  • GSOD数据集持续更新,支持全球气候模型和极端天气事件的研究。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在气象学领域,NOAA Global Surface Summary of the Day (GSOD) 数据集被广泛用于气候变化研究。该数据集包含了全球各地每日的气象观测数据,如温度、湿度、风速等,为科学家提供了详尽的历史气象记录。通过分析这些数据,研究人员能够识别气候趋势、季节性变化以及极端天气事件的频率和强度,从而为气候模型提供关键输入。
实际应用
在实际应用中,NOAA GSOD 数据集被广泛用于农业、水资源管理和城市规划等领域。农业部门利用这些数据来优化种植季节和作物选择,以应对气候变化带来的挑战。水资源管理者则通过分析降水和温度数据,制定更有效的供水和排水策略。城市规划者则利用气象数据来设计更适应气候变化的建筑和基础设施,提高城市的抗灾能力。
衍生相关工作
NOAA GSOD 数据集的广泛应用催生了大量相关的经典研究工作。例如,许多气候模型和预测工具都基于该数据集进行校准和验证,提高了模型的准确性和可靠性。此外,该数据集还促进了跨学科研究,如气候变化对生态系统的影响、气候变化与人类健康的关系等。这些研究不仅丰富了气象学和气候学的理论体系,也为实际应用提供了科学依据。
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1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

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1901.1-2023.12。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

AISHELL/AISHELL-1

Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

hugging_face 收录

Breast Ultrasound Images (BUSI)

小型(约500×500像素)超声图像,适用于良性和恶性病变的分类和分割任务。

github 收录

Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

Cultural Dimensions Dataset

该数据集包含了霍夫斯泰德文化维度理论(Hofstede's Cultural Dimensions Theory)的相关数据,涵盖了多个国家和地区的文化维度评分,如权力距离、个人主义与集体主义、男性化与女性化、不确定性规避、长期取向与短期取向等。这些数据有助于研究不同文化背景下的行为模式和价值观。

geerthofstede.com 收录