five

Data from: Pyric herbivory, scales of heterogeneity, and drought|生态学数据集|干旱影响数据集

收藏
DataONE2018-03-09 更新2024-06-25 收录
生态学
干旱影响
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
1. Understanding how extreme drought alters spatial patterns and temporal stability in grassland biomass will become increasingly important by the end of the century when climate model forecasts suggest drought events will occur more frequently. In grassland landscapes where grazing is driven by fire (termed pyric herbivory), temporal stability in aboveground plant biomass at landscape scales typically coincides with greater spatial variability across local communities (time-since fire patches), whereas variability within local communities is associated with lower temporal stability. 2. We assess the robustness of this relationship during one of the most severe droughts on modern record in the southern Great Plains. We use a long-term pyric herbivory experiment to test whether extreme drought: 1) changes patterns of spatial variability in aboveground plant biomass among or within local communities, 2) changes the temporal stability in aboveground plant biomass and the relationship between spatial variability and temporal variability, and 3) changes the underlying feedback mechanisms associated with pyric herbivory. Ordination revealed a shift from spatially distinct patches before drought to a convergence of patches during drought in terms of aboveground plant biomass and crude protein. 3. Permutation tests revealed that within-patch variability in aboveground plant biomass significantly increased during drought compared to pre-drought levels. Temporal stability in aboveground plant biomass decreased during drought and indeed corresponded with reduced variability in biomass among local communities and increased variability within local communities compared to pre-drought levels. 4. The results from this study strongly suggest that both positive and negative feedback loops responsible for pyric herbivory were maintained by scale-switching during periods of extreme drought and further reinforce the importance of scale in the study of pattern-process relationships.
创建时间:
2018-03-09
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

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

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

AgiBot World

为了进一步推动通用具身智能领域研究进展,让高质量机器人数据触手可及,作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子,智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思,重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目,旨在构建国际领先的开源技术底座,标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集,AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍,场景范围覆盖面扩大 100 倍,数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能,从抓取、放置、推、拉等基础操作,到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互,几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。

github 收录

中国空气质量数据集(2014-2020年)

数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI,包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录,通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。

国家地球系统科学数据中心 收录

WildlifeReID-10k

WildlifeReID-10k是由西波希米亚大学等机构创建的一个大型野生动物再识别数据集,包含超过214,000张图片,涵盖10,344个不同个体的野生动物。数据集内容丰富,包括海洋龟、灵长类、鸟类、非洲食草动物、海洋哺乳动物和家畜等多种动物。创建过程中,研究者们对30个现有数据集进行了整合和处理,确保数据集的质量和可用性。该数据集主要用于野生动物的个体识别,有助于疾病监测、生态系统研究、入侵物种监控及人类对动物栖息地的影响评估等领域。

arXiv 收录