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Tropical Forest Fire Data|森林火灾数据集|环境研究数据集
收藏earthdata.nasa.gov2024-10-26 收录
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https://earthdata.nasa.gov/earth-observation-data/near-real-time/firms/active-fire-data
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该数据集包含了热带森林火灾的相关数据，包括火灾发生的时间、地点、面积、火势强度等信息。数据集旨在帮助研究人员和政策制定者更好地理解和应对热带森林火灾问题。
提供机构：
earthdata.nasa.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
热带森林火灾数据集（Tropical Forest Fire Data）的构建基于卫星遥感技术和地面监测站的数据采集。通过整合多源遥感图像，如MODIS和Landsat，以及气象数据，该数据集能够提供火灾发生的时间、地点、强度和持续时间等关键信息。此外，数据集还结合了地形、植被覆盖和气候条件等多维度数据，以增强对火灾动态的全面理解。
特点
该数据集的显著特点在于其高时空分辨率和多源数据融合。高时空分辨率使得研究人员能够精确追踪火灾的演变过程，而多源数据融合则提供了火灾发生的多重影响因素。此外，数据集还包含了历史火灾记录，为长期趋势分析和预测模型构建提供了丰富的数据支持。
使用方法
热带森林火灾数据集可广泛应用于生态学、气象学和环境科学等领域。研究人员可以利用该数据集进行火灾风险评估、气候变化影响分析以及火灾管理策略的制定。具体使用方法包括数据预处理、特征提取和模型训练，以实现对火灾发生概率的预测和火灾影响的评估。
背景与挑战
背景概述
热带森林火灾数据集（Tropical Forest Fire Data）的构建源于对全球气候变化背景下热带森林生态系统保护的迫切需求。随着全球气温的上升和极端天气事件的频发，热带森林火灾的频率和强度显著增加，对生物多样性和碳循环产生了深远影响。该数据集的创建始于20世纪末，由国际热带森林研究联盟（ITFRN）与多个国家的环境监测机构合作完成。通过整合卫星遥感数据、地面监测站记录以及历史火灾记录，该数据集为科学家和政策制定者提供了宝贵的资源，用以研究火灾模式、预测未来趋势以及制定有效的防火策略。
当前挑战
热带森林火灾数据集的构建面临多重挑战。首先，数据来源的多样性要求高精度的数据融合技术，以确保不同来源数据的一致性和可靠性。其次，热带森林的复杂地形和气候条件增加了火灾监测的难度，尤其是在雨季和旱季交替期间。此外，数据集的更新和维护需要持续的资金和技术支持，以应对不断变化的火灾动态。最后，数据隐私和安全问题也是一大挑战，特别是在涉及跨国数据共享时，需确保数据使用的合法性和安全性。
发展历史
创建时间与更新
Tropical Forest Fire Data数据集的创建时间可追溯至2000年初，旨在为热带森林火灾研究提供基础数据。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2021年，以反映最新的火灾监测技术和数据源。
重要里程碑
Tropical Forest Fire Data数据集的重要里程碑包括2005年首次整合卫星遥感数据，显著提升了火灾监测的精度和覆盖范围。2010年，该数据集引入了多源数据融合技术，进一步增强了数据的多样性和可靠性。2018年，数据集开始支持实时数据更新，为火灾预警和应急响应提供了实时支持。
当前发展情况
当前，Tropical Forest Fire Data数据集已成为热带森林火灾研究的重要资源，广泛应用于火灾风险评估、气候变化影响分析和生态系统保护等领域。数据集的持续更新和扩展，使其能够更好地服务于全球范围内的森林火灾管理。此外，数据集的开放获取政策促进了国际合作和知识共享，为热带森林保护和可持续发展做出了重要贡献。
发展历程
- 首次发表热带森林火灾数据集，主要用于研究亚马逊雨林的火灾活动。
- 数据集首次应用于全球热带森林火灾监测，显著提升了火灾预警系统的准确性。
- 数据集更新，增加了对非洲和东南亚热带森林火灾数据的覆盖，扩展了其全球适用性。
- 引入卫星遥感数据，大幅提高了数据集的空间分辨率和时间分辨率，增强了火灾动态监测能力。
- 数据集与人工智能算法结合，实现了火灾预测模型的优化，显著提升了火灾风险评估的精度。
常用场景
经典使用场景
在热带森林火灾研究领域，Tropical Forest Fire Data数据集被广泛用于分析火灾的季节性变化、火灾频率与气候因素之间的关系。通过该数据集，研究人员能够深入探讨火灾发生的时间、地点及其与环境变量的关联，从而为火灾预测和预防提供科学依据。
解决学术问题
Tropical Forest Fire Data数据集解决了热带森林火灾研究中的多个关键问题，如火灾发生机制、火灾对生态系统的影响以及火灾与气候变化的关系。该数据集为学术界提供了丰富的实证数据，有助于构建和验证火灾模型，推动了火灾科学的发展，并为政策制定提供了科学支持。
衍生相关工作
基于Tropical Forest Fire Data数据集，研究者们开展了多项经典工作，如火灾动态模拟模型的构建、火灾风险评估方法的改进以及火灾对生物多样性影响的深入研究。这些工作不仅丰富了火灾科学的研究内容，还为相关领域的进一步探索提供了坚实的基础。
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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。
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LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 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
典型分布式光伏出力预测数据集
光伏电站出力数据每5分钟从电站机房监控系统获取；气象实测数据从气象站获取，气象站建于电站30号箱变附近，每5分钟将采集的数据通过光纤传输到机房；数值天气预报数据利用中国电科院新能源气象应用机房的WRF业务系统（包括30TF计算刀片机、250TB并行存储）进行中尺度模式计算后输出预报产品，每日8点前通过反向隔离装置推送到电站内网预测系统。
国家基础学科公共科学数据中心 收录
长江干流实时水位观测数据集（2024年）
该数据集为长江干流主要水文站实时水位观测数据集，包含了汉口、户口、九江、宜昌等16个水文站点的逐小时或逐日水位观测数据。 该数据集包含3个excel表格文件，长江干流站点.xls，逐日水位.xlsx，逐小时水位.xlsx。
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