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？
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黑河流域高分辨率地下水埋深、土壤湿度、蒸散发模拟数据（1981-2013）|水文模拟数据集|生态水文数据集
收藏国家青藏高原科学数据中心2021-04-19 更新2024-03-06 收录
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https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/7b9b177c-2c07-491a-bbd8-78a5e84a12a4
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该套数据是新发展的陆面生态水文模式CLM_LTF的模拟结果。该模式在NCAR发展的陆面过程模式CLM4.5之上，耦合了地下水侧向流动模块，并且考虑了人类灌溉作用。
模式运行时间是1981-2013年，空间分辨率为30弧秒(0.0083度)，时间步长为1800秒，模拟范围为黑河流域。1981-2012年大气强迫使用的是由中国科学院青藏高原研究所青藏高原多圈层数据同化与模拟中心开发的中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集，2013年大气强迫使用的是国家气象信息中心制作的高分辨率的风压湿温降水辐射数据集。地表覆盖数据为MICLCover黑河流域1公里土地覆盖格网数据集，灌溉数据见寒区旱区科学数据中心“黑河流域1981-2013年30弧秒分辨率月尺度地表水及地下水灌溉量数据集”。模式输出为月平均数据。
文件说明如下：
地下水埋深数据：Heihe_ZWT.nc
2cm土壤湿度数据：Heihe_H2OSOI_2CM.nc
100cm 土壤湿度数据：Heihe_H2OSOI_100CM.nc
蒸散发数据：Heihe_evaptanspiration.nc
数据为netcdf格式。有3个维度，依次为month, lat, lon.
其中month为月份，数值为0-395，代表1981-2013年逐个月份，lat为网格纬度信息，lon为网格经度信息。
数据储存在data变量中，地下水埋深数据单位为m, 土壤湿度数据单位为m^3/m^3, 蒸散发数据单位为mm/month
提供机构：
谢正辉
创建时间：
2017-11-23
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
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录
CliMedBench
CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准，由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题，涵盖14个核心临床场景，主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制，确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力，解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。
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OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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PKLot
PKLot数据集包含12,416张从监控摄像头帧中提取的停车场图像。这些图像包括不同天气条件下的变化，如晴天、阴天和雨天。每个停车位都被标记为占用或空置。原始数据集的注释已转换为标准的目标检测格式，使用边界框包围旋转的矩形。
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