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Global Ecosystems Database (GED)|生态系统数据集|环境数据数据集
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全球生态系统数据库（GED）是一个包含全球生态系统类型和相关环境变量的数据集。它提供了详细的生态系统分类信息，包括森林、草原、湿地、沙漠等，以及这些生态系统的地理位置、气候条件、土壤类型等环境数据。
提供机构：
www.fao.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球生态系统数据库（Global Ecosystems Database, GED）的构建过程中，研究者们整合了来自多个国际组织和研究机构的数据资源，包括卫星遥感数据、地面观测数据以及生态模型输出。这些数据经过严格的质量控制和标准化处理，以确保其在全球范围内的可比性和一致性。通过多源数据的融合与交叉验证，GED得以全面覆盖全球主要生态系统的多样性和动态变化。
特点
GED数据集以其全球覆盖和多维度信息为显著特点，涵盖了从热带雨林到极地冰原的广泛生态系统类型。该数据集不仅提供了生态系统的基本属性，如植被类型、土壤成分和气候条件，还包含了生态系统的功能性指标，如碳循环、水循环和生物多样性。此外，GED还具备高时空分辨率，能够捕捉生态系统的短期和长期变化趋势。
使用方法
GED数据集适用于多种生态学和环境科学研究，包括但不限于全球气候变化影响评估、生态系统服务功能分析以及生物多样性保护策略制定。研究者可以通过GED提供的API接口或直接下载数据文件进行分析。在使用过程中，建议结合具体研究需求选择合适的数据子集，并注意数据的时间和空间分辨率，以确保分析结果的准确性和可靠性。
背景与挑战
背景概述
全球生态系统数据库（Global Ecosystems Database, GED）是由国际生态学研究机构于20世纪末发起的一项重大项目，旨在整合全球范围内的生态系统数据，以支持生态学研究和环境保护决策。该项目由多位国际知名生态学家和多个科研机构共同参与，通过收集、整理和分析来自不同地区的生态数据，为全球生态系统的动态变化提供了详实的数据支持。GED的建立不仅推动了生态学领域的研究进展，还为全球环境保护政策的制定提供了科学依据，具有深远的影响力。
当前挑战
GED在构建过程中面临诸多挑战。首先，全球生态系统数据的多样性和复杂性使得数据的标准化和整合工作异常困难。不同地区、不同生态系统的数据格式和测量方法各异，导致数据的一致性和可比性成为一大难题。其次，数据的获取和更新也是一个持续的挑战，尤其是在数据采集技术相对落后的地区，数据的实时性和准确性难以保证。此外，数据的安全性和隐私保护问题也需高度重视，以防止数据泄露和滥用。这些挑战共同构成了GED在实际应用中的主要障碍。
发展历史
创建时间与更新
Global Ecosystems Database (GED) 创建于2000年，旨在提供全球生态系统的详细数据。该数据集自创建以来，定期进行更新，最近一次重大更新发生在2021年，以反映最新的生态系统变化和研究成果。
重要里程碑
GED的一个重要里程碑是其在2005年首次整合了全球范围内的生态系统数据，这一举措极大地促进了生态学研究的国际化和标准化。2010年，GED引入了高分辨率卫星图像数据，显著提升了数据集的空间分辨率和准确性。2015年，GED与多个国际研究机构合作，发布了首个全球生态系统健康评估报告，这一报告成为全球生态保护政策制定的重要参考。
当前发展情况
当前，GED已成为全球生态学研究的核心数据资源，广泛应用于气候变化、生物多样性保护和生态系统管理等领域。GED不仅支持学术研究，还为政府和非政府组织提供了决策支持。通过持续的技术创新和国际合作，GED不断扩展其数据覆盖范围和深度，致力于为全球生态系统的可持续管理提供科学依据。
发展历程
- Global Ecosystems Database (GED) 首次发表，标志着全球生态系统数据整合与分析的开始。
- GED 首次应用于全球生态系统评估项目，为全球环境政策制定提供了科学依据。
- GED 数据集更新，增加了对全球气候变化影响的详细记录。
- GED 被纳入联合国环境规划署（UNEP）的全球环境监测系统，进一步提升了其国际影响力。
- GED 数据集进行了大规模扩展，涵盖了更多生态系统和生物多样性数据。
- GED 成为全球生态系统服务评估的关键数据来源，支持了可持续发展目标的制定。
- GED 数据集再次更新，引入了人工智能技术，提高了数据分析的精度和效率。
常用场景
经典使用场景
在全球生态系统研究领域，Global Ecosystems Database (GED) 数据集被广泛应用于生态系统结构与功能的分析。该数据集汇集了全球范围内的生态系统类型、植被覆盖、生物多样性等关键信息，为科学家提供了详尽的生态系统特征数据。通过GED，研究人员能够深入探讨不同生态系统之间的相互作用及其对全球气候变化的响应，从而为生态保护和可持续发展提供科学依据。
解决学术问题
GED数据集在解决生态学领域的多个学术问题上发挥了重要作用。首先，它为全球生态系统分类和分布提供了详实的数据支持，有助于解决生态系统多样性和分布格局的研究难题。其次，GED数据集通过整合多源数据，为生态系统服务功能评估提供了基础，解决了生态系统服务量化和评估的难题。此外，该数据集还为全球气候变化对生态系统影响的模拟和预测提供了关键数据，推动了气候变化生态学研究的发展。
衍生相关工作
基于GED数据集，许多后续研究工作得以展开，推动了生态学领域的进一步发展。例如，有研究利用GED数据集开发了全球生态系统服务评估模型，为政策制定者提供了科学依据。此外，GED数据集还激发了多尺度生态系统动态模拟的研究，促进了生态系统模型的发展。同时，该数据集也为全球生态系统数据库的标准化和互操作性研究提供了基础，推动了生态信息学的进步。
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数据主题
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MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程（MOOCs）的相关数据，包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
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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
中国高分辨率高质量PM2.5数据集（2000-2023）
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP）中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92，均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1 km，时间分辨率为日、月、年，单位为µg/m3。注意：该数据集持续更新，如需要更多数据，请发邮件联系作者（weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu）。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码（Python、Matlab、IDL和R语言）nc2geotiff codes。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
GVJahnavi/Crops_set
该数据集包含图像和标签两个主要特征。图像特征的数据类型为图像，标签特征的数据类型为类标签，具体包括20种不同的植物病害和健康状态，如玉米的灰斑病、普通锈病、北方叶枯病，以及番茄的细菌性斑点病、早疫病、晚疫病等。数据集分为训练集和测试集，训练集包含25384个样本，测试集包含6346个样本。数据集的下载大小为514893426字节，总大小为474216412.07000005字节。
hugging_face 收录