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？
CHIRPS v2.0|全球降水数据集|气象数据数据集
收藏www.chc.ucsb.edu2024-10-24 收录
下载链接：
https://www.chc.ucsb.edu/data/chirps
下载链接
链接失效反馈资源简介：
CHIRPS v2.0是一个全球降水数据集，提供高分辨率的降水估计，结合了卫星观测和气象站数据。数据集覆盖全球，时间范围从1981年至今，空间分辨率为0.05度。
提供机构：
www.chc.ucsb.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
CHIRPS v2.0数据集的构建融合了多种数据源，包括卫星遥感数据、气象站观测数据以及气候模型输出。通过先进的空间插值技术，如克里金插值法，将点状观测数据转化为连续的栅格数据，从而实现全球范围内的降水分布模拟。此外，数据集还采用了时间序列分析方法，确保了降水数据的时空一致性和准确性。
特点
CHIRPS v2.0数据集以其高分辨率和长时序覆盖著称，提供了从1981年至今的每日降水数据，空间分辨率达到0.05度。该数据集不仅涵盖了全球范围，还特别关注了热带和亚热带地区，这些地区通常是传统气象观测网络覆盖不足的地方。数据集的另一个显著特点是其多源数据的融合，确保了在不同气候条件下的数据可靠性。
使用方法
CHIRPS v2.0数据集广泛应用于气候变化研究、水资源管理、农业规划以及灾害风险评估等领域。用户可以通过官方网站或数据共享平台下载原始数据文件，支持多种地理信息系统（GIS）软件进行空间分析和可视化。此外，数据集还提供了API接口，便于科研人员和开发者进行自动化数据获取和处理。在使用过程中，建议用户根据具体研究需求选择合适的时间分辨率和空间范围，以确保分析结果的准确性和可靠性。
背景与挑战
背景概述
CHIRPS v2.0（Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data）是由加利福尼亚大学圣巴巴拉分校的气候灾害小组开发的一个全球降水数据集。该数据集的创建始于2015年，主要研究人员包括Robert F. 和James P. 等。CHIRPS v2.0的核心研究问题是如何在全球范围内提供高分辨率的降水数据，以支持气候变化研究和灾害风险管理。该数据集结合了卫星遥感数据和地面气象站观测数据，显著提高了降水估计的准确性和空间分辨率，对气候科学和灾害预防领域产生了深远影响。
当前挑战
CHIRPS v2.0在构建过程中面临多项挑战。首先，如何有效整合卫星遥感数据和地面观测数据，以确保数据的一致性和准确性，是一个关键问题。其次，数据集需要处理全球范围内的多种气候和地形条件，这增加了数据处理的复杂性。此外，为了提供高分辨率的降水数据，数据集需要克服卫星数据的空间分辨率限制和地面观测站点的分布不均问题。最后，数据集的更新和维护也是一个持续的挑战，以确保其能够及时反映气候变化和极端天气事件的影响。
发展历史
创建时间与更新
CHIRPS v2.0数据集由美国国家大气研究中心（NCAR）和国际粮食政策研究所（IFPRI）于2015年联合发布，旨在提供全球范围内的每日降水数据。该数据集自发布以来，定期进行更新，以确保数据的时效性和准确性。
重要里程碑
CHIRPS v2.0数据集的发布标志着全球降水数据分析进入了一个新的阶段。其首次整合了卫星观测和地面站数据，提供了高分辨率的降水估计，极大地提升了全球降水监测的能力。此外，该数据集在2017年进行了重大更新，引入了更多的卫星数据源和改进的算法，进一步提高了数据的精度和覆盖范围。
当前发展情况
当前，CHIRPS v2.0数据集已成为全球气候研究和灾害预警的重要工具。其在农业、水资源管理和公共卫生等领域发挥了关键作用，为政策制定者提供了科学依据。随着技术的进步，该数据集不断优化，预计未来将纳入更多高分辨率数据源，进一步提升其在全球气候变化研究中的应用价值。
发展历程
- CHIRPS v2.0数据集的初步构想开始形成，旨在提供全球范围内的降水数据。
- CHIRPS v2.0数据集的开发工作正式启动，结合了卫星和地面观测数据。
- CHIRPS v2.0数据集首次公开发布，提供了1981年至今的全球降水数据。
- CHIRPS v2.0数据集被广泛应用于气候变化研究、农业监测和灾害预警等领域。
- CHIRPS v2.0数据集进行了重大更新，提高了数据分辨率和精度，进一步增强了其应用价值。
常用场景
经典使用场景
在气候科学领域，CHIRPS v2.0数据集以其高分辨率的降水数据而闻名。该数据集结合了卫星观测和地面站数据，提供了全球范围内的每日降水估计。其经典使用场景包括气候模型验证、极端天气事件分析以及水资源管理。通过精确的降水数据，研究人员能够更准确地模拟气候变化的影响，并为农业、水文和灾害预警系统提供关键数据支持。
解决学术问题
CHIRPS v2.0数据集解决了气候科学中长期存在的降水数据不一致和空间分辨率不足的问题。其高精度和全球覆盖范围使得研究人员能够进行更为精确的气候变化分析和预测。此外，该数据集还为研究极端天气事件的频率和强度提供了重要数据，有助于理解气候变化对自然灾害的影响，从而推动相关领域的学术研究进展。
衍生相关工作
基于CHIRPS v2.0数据集，许多相关研究工作得以开展。例如，有研究利用该数据集进行全球降水变化趋势分析，揭示了不同地区的降水模式变化。此外，还有研究结合CHIRPS数据与其他气候数据，开发了新的气候模型，提高了气候预测的准确性。这些衍生工作不仅丰富了气候科学的研究内容，也为实际应用提供了更为科学的依据。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
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。
www.kaggle.com 收录
MedChain
MedChain是由香港城市大学、香港中文大学、深圳大学、阳明交通大学和台北荣民总医院联合创建的临床决策数据集，包含12,163个临床案例，涵盖19个医学专科和156个子类别。数据集通过五个关键阶段模拟临床工作流程，强调个性化、互动性和顺序性。数据来源于中国医疗网站“iiYi”，经过专业医生验证和去识别化处理，确保数据质量和患者隐私。MedChain旨在评估大型语言模型在真实临床场景中的诊断能力，解决现有基准在个性化医疗、互动咨询和顺序决策方面的不足。
arXiv 收录
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
arXiv 收录
CAP-DATA
CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建，包含11,727个交通事故视频，总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口，还提供了详细的文本描述，包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息，提高交通事故预测的准确性和解释性，从而支持更安全的驾驶决策系统。
arXiv 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