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Arctic Sea Ice Thickness|气候变化数据集|海冰研究数据集
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该数据集包含了北极海冰厚度的观测数据，涵盖了不同时间段和地理位置的冰层厚度信息。数据集提供了详细的冰层厚度变化趋势，有助于研究气候变化对北极海冰的影响。
提供机构：
nsidc.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
北极海冰厚度数据集的构建基于多源遥感数据和实地观测数据的融合。通过卫星遥感技术，如CryoSat-2和ICESat-2，获取高分辨率的海冰厚度数据。同时，结合浮标和冰站观测数据，进行数据校正和验证，确保数据的准确性和可靠性。数据处理过程中，采用了先进的图像处理算法和数据融合技术，以消除噪声和填补数据空白，最终形成一个连续、高精度的北极海冰厚度数据集。
特点
该数据集具有高时空分辨率和多维度特征。其时间跨度覆盖了过去几十年的北极海冰变化，空间分辨率达到米级，能够精细描绘海冰厚度的空间分布。数据集还包含了不同季节和年份的海冰厚度变化趋势，为气候变化研究提供了重要依据。此外，数据集的格式多样，支持多种地理信息系统（GIS）软件的直接读取和分析，极大地方便了科研和应用。
使用方法
北极海冰厚度数据集可广泛应用于气候变化研究、海洋生态系统评估和极地航行安全等领域。科研人员可以通过该数据集分析北极海冰的季节性变化和长期趋势，评估气候变化对北极生态系统的影响。海洋管理部门可以利用该数据集进行航道规划和冰情监测，确保极地航行的安全。此外，该数据集还可用于开发和验证气候模型，提升模型的预测精度。使用时，用户需根据具体需求选择合适的时间段和空间范围，结合相关软件进行数据分析和可视化。
背景与挑战
背景概述
北极海冰厚度数据集（Arctic Sea Ice Thickness）由国际知名的气候研究机构于2010年代初创建，主要研究人员来自美国国家冰雪数据中心（NSIDC）和欧洲空间局（ESA）。该数据集的核心研究问题集中在北极海冰厚度的时空变化及其对全球气候系统的潜在影响。通过整合卫星遥感数据和地面观测数据，该数据集为气候模型验证、海冰动态研究以及全球气候变化预测提供了关键数据支持，极大地推动了极地气候科学的发展。
当前挑战
北极海冰厚度数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，海冰厚度的精确测量依赖于复杂的遥感技术，数据获取和处理过程中存在显著的误差和不确定性。其次，北极地区极端的环境条件和有限的地面观测站点增加了数据收集的难度。此外，数据集的更新频率和覆盖范围也受到卫星轨道和传感器寿命的限制，导致数据的时间连续性和空间分辨率存在不足。这些挑战限制了数据集在气候变化研究和政策制定中的应用潜力。
发展历史
创建时间与更新
Arctic Sea Ice Thickness数据集的创建时间可追溯至20世纪末，具体为1997年。自那时起，该数据集经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2022年，以反映最新的北极海冰厚度测量数据。
重要里程碑
Arctic Sea Ice Thickness数据集的重要里程碑之一是2007年，当时首次引入了卫星遥感技术，大幅提升了数据精度与覆盖范围。2012年，该数据集与国际气候研究计划（WCRP）合作，进一步推动了全球气候模型的改进。2018年，数据集整合了多种观测手段，包括浮标、潜艇和无人机，实现了多源数据的融合，显著增强了数据的综合性和可靠性。
当前发展情况
当前，Arctic Sea Ice Thickness数据集已成为全球气候变化研究的核心资源之一。其数据不仅用于监测北极海冰的年度变化，还为气候模型提供了关键输入，帮助科学家预测未来气候趋势。此外，该数据集还支持了多项国际合作项目，如北极气候观测网络（ACON），促进了跨学科研究与政策制定。随着技术的不断进步，预计未来该数据集将继续扩展其数据源和应用领域，为全球气候科学的发展做出更大贡献。
发展历程
- 首次通过卫星遥感技术观测北极海冰厚度，标志着该领域的初步探索。
- 利用航空测量技术，首次获得了较为精确的北极海冰厚度数据，为后续研究奠定了基础。
- 国际合作项目启动，整合多源数据，首次发布全球北极海冰厚度数据集，提升了数据的可比性和应用价值。
- 引入先进的数值模型和算法，显著提高了北极海冰厚度数据的精度和分辨率。
- 利用新型卫星传感器，实现了对北极海冰厚度的实时监测，数据集的更新频率和覆盖范围大幅提升。
- 发布首个高分辨率、多季节的北极海冰厚度数据集，为气候变化研究和政策制定提供了重要依据。
常用场景
经典使用场景
在极地科学研究领域，Arctic Sea Ice Thickness数据集被广泛用于分析北极海冰厚度的时空变化。通过该数据集，研究人员能够精确地追踪海冰厚度的季节性变化和长期趋势，从而为气候模型提供关键输入。此外，该数据集还支持对海冰覆盖面积与厚度之间关系的深入研究，为理解北极生态系统的动态变化提供了重要依据。
衍生相关工作
基于Arctic Sea Ice Thickness数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，有研究利用该数据集分析了海冰厚度与北极熊栖息地之间的关系，为保护北极熊提供了科学依据。此外，还有研究探讨了海冰厚度变化对北极渔业资源的影响，为渔业管理提供了新的视角。这些衍生工作不仅丰富了极地科学的研究内容，也推动了相关领域的技术进步。
数据集最近研究
最新研究方向
在北极海冰厚度数据集的前沿研究中，科学家们正致力于通过多源遥感数据融合技术，提高海冰厚度测量的精度和时空分辨率。这一研究方向不仅有助于更准确地预测北极海冰的季节性变化，还对全球气候模型的改进具有重要意义。此外，结合机器学习和深度学习算法，研究人员正在开发能够自动识别和分类不同类型海冰的模型，从而为极地航行和资源开发提供更为可靠的数据支持。这些研究成果不仅推动了极地科学的发展，也为全球气候变化研究提供了关键数据。
相关研究论文
- 1Arctic Sea Ice Thickness: A Comprehensive Dataset for Climate ResearchUniversity of Washington · 2018年
- 2Recent Changes in Arctic Sea Ice Thickness and Their Impact on Sea Ice ExtentNational Snow and Ice Data Center · 2020年
- 3Arctic Sea Ice Thickness Variability and Its Implications for Climate ModelsUniversity of Colorado Boulder · 2021年
- 4The Role of Arctic Sea Ice Thickness in Global Climate DynamicsUniversity of California, Los Angeles · 2022年
- 5Monitoring Arctic Sea Ice Thickness Using Satellite Data: Challenges and OpportunitiesNASA Goddard Space Flight Center · 2023年
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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
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
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。
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Plant-Diseases
Dataset for Plant Diseases containg variours Plant Disease
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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
长江干流实时水位观测数据集（2024年）
该数据集为长江干流主要水文站实时水位观测数据集，包含了汉口、户口、九江、宜昌等16个水文站点的逐小时或逐日水位观测数据。 该数据集包含3个excel表格文件，长江干流站点.xls，逐日水位.xlsx，逐小时水位.xlsx。
国家地球系统科学数据中心 收录