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？
全国土壤pH值数据
收藏国家林业和草原科学数据中心2021-01-12 更新2024-10-06 收录
下载链接：
https://www.forestdata.cn/dataDetail.html?id=CSTR:17575.11.0120220112002.030001.V1
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链接失效反馈资源简介：
该数据集是栅格型数据，基于土壤观测点监测数据，插值成全国范围内土壤pH值空间分布数据，空间分辨率为1km。
提供机构：
国家林业和草原科学数据中心
创建时间：
2021-01-12
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
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
China Air Quality Historical Data
该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据，涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数（AQI）等信息。数据按小时记录，提供了详细的空气质量监测数据。
www.cnemc.cn 收录
用于陆面模拟的中国土壤数据集（第二版）
本研究对中国范围内0-2米六个标准深度层（0-5、5-15、15-30、30-60、60-100和100-200厘米）的23种土壤物理和化学属性进行了90米空间分辨率的制图。该数据集源自第二次土壤普查的8979个土壤剖面，世界土壤信息服务的1540个土壤剖面，第一次全国土壤普查的76个土壤剖面，以及区域数据库的614个土壤剖面。该数据集包括pH值、砂粒、粉粒、粘粒、容重、有机碳含量、砾石、碱解氮、总氮、阳离子交换量、孔隙度、总钾、总磷、有效钾、有效磷和土壤颜色（包括蒙赛尔颜色和RGB两种形式）。数据集的缺失值为“fillvalue = -32768”。数据集以栅格格式提供，有Tiff和netCDF两种格式。为了满足陆面建模中不同应用对空间分辨率的不同要求，CSDLv2 提供了 90 米、1 公里和 10公里空间分辨率的版本。各个土壤属性的单位参见说明文档。该数据集相对于第一版具有更好的数据质量，可广泛应用于陆面过程模拟等地学相关研究。
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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。
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URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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