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- 存档的NRT FIRMS全球VIIRS和MODIS矢量数据可见光红外成像辐射仪套件（VIIRS）375米热异常/活动火情产品提供了来自NASA/NOAA索米国家极轨伙伴关系（索米NPP）和NOAA-20联合卫星上的VIIRS传感器的数据。375米数据是对中分辨率成像分光仪（MODIS）火灾探测的补充；它们在热点探测方面都显示出良好的一致性，但375米数据的空间分辨率提高，对相对较小区域的火... 存档的NRT FIRMS全球VIIRS和MODIS矢量数据可见光红外成像辐射仪套件（VIIRS）375米热异常/活动火情产品提供了来自NASA/NOAA索米国家极轨伙伴关系（索米NPP）和NOAA-20联合卫星上的VIIRS传感器的数据。375米数据是对中分辨率成像分光仪（MODIS）火灾探测的补充；它们在热点探测方面都显示出良好的一致性，但375米数据的空间分辨率提高，对相对较小区域的火...
- 基于粮农组织秘鲁Penman-Monteith的参考ET网格化数据库（PISCOeo_pm）PISCOeo_pm是为1981-2016年秘鲁整个大陆领土开发的，空间分辨率约为1公里（0.01°）。PISCOeo_pm的开发框架是基于之前生成的气象子变量网格化数据，如气温（最高和最低）、日照时间、露点温度和风速。前言 – 人工智能教程不同的步骤，即(i)质量控制，(ii)填补空白，(iii)... 基于粮农组织秘鲁Penman-Monteith的参考ET网格化数据库（PISCOeo_pm）PISCOeo_pm是为1981-2016年秘鲁整个大陆领土开发的，空间分辨率约为1公里（0.01°）。PISCOeo_pm的开发框架是基于之前生成的气象子变量网格化数据，如气温（最高和最低）、日照时间、露点温度和风速。前言 – 人工智能教程不同的步骤，即(i)质量控制，(ii)填补空白，(iii)...
- 长期无缝隙高分辨率空气污染物（LGHAP）长期无缝隙高分辨率空气污染物浓度数据集（简称LGHAP）对环境管理和地球系统科学分析具有重要意义。在目前发布的LGHAP气溶胶数据集（LGHAP.v1）中，提供了长达21年（2000-2020年）的无间隙AOD、PM2.5和PM10网格，分辨率为1公里，覆盖中国陆地。您可以在这里阅读已接受的预印本https://essd.copernicus.o... 长期无缝隙高分辨率空气污染物（LGHAP）长期无缝隙高分辨率空气污染物浓度数据集（简称LGHAP）对环境管理和地球系统科学分析具有重要意义。在目前发布的LGHAP气溶胶数据集（LGHAP.v1）中，提供了长达21年（2000-2020年）的无间隙AOD、PM2.5和PM10网格，分辨率为1公里，覆盖中国陆地。您可以在这里阅读已接受的预印本https://essd.copernicus.o...
- 南亚和东亚的高空间分辨率热应力指数（HiTiSAE）这个新开发的数据集是一个高空间分辨率（0.1°×0.1°）的网格产品，包含了1981年1月3日至2019年12月31日期间室内、室外阴影和室外无阴影UTCI、MRT和其他8个广泛采用的人类热应力指数（ESI、HI、Humidex、WBGT、WBT、WCT、AT、NET）的每日值，这些指数来自新获得的ECMWF ERA5-LAND和ERA5... 南亚和东亚的高空间分辨率热应力指数（HiTiSAE）这个新开发的数据集是一个高空间分辨率（0.1°×0.1°）的网格产品，包含了1981年1月3日至2019年12月31日期间室内、室外阴影和室外无阴影UTCI、MRT和其他8个广泛采用的人类热应力指数（ESI、HI、Humidex、WBGT、WBT、WCT、AT、NET）的每日值，这些指数来自新获得的ECMWF ERA5-LAND和ERA5...
- 美国干旱监测美国干旱监测是每周四发布的地图，显示美国部分地区处于干旱状态。该地图使用五个分类：异常干燥（D0），显示可能进入或正在走出干旱的地区，以及四个级别的干旱：中度（D1），严重（D2），极端（D3）和特殊（D4）。前言 – 床长人工智能教程自1999年成立以来，干旱监测一直是一个团队的努力，由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心（NDMC）、国家海洋和大气管理局（NOAA）和美... 美国干旱监测美国干旱监测是每周四发布的地图，显示美国部分地区处于干旱状态。该地图使用五个分类：异常干燥（D0），显示可能进入或正在走出干旱的地区，以及四个级别的干旱：中度（D1），严重（D2），极端（D3）和特殊（D4）。前言 – 床长人工智能教程自1999年成立以来，干旱监测一直是一个团队的努力，由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心（NDMC）、国家海洋和大气管理局（NOAA）和美...
- 北美当前和预测的气候数据（CMIP6 ）¶开发大气-海洋环流模型 (AOGCM) 是为了在广泛的时间尺度上模拟气候变率，并且经常在耦合模拟和数据同化模式下进行测试。 您可以在此处阅读有关 AOGCM 和 CMIP6 的更多信息。 此页面上的数据集由 AdaptWest 开发，该项目由 Wilburforce 基金会资助，旨在为气候适应规划开发信息资源。前言 – 床长人工智能教程数据是使用 ... 北美当前和预测的气候数据（CMIP6 ）¶开发大气-海洋环流模型 (AOGCM) 是为了在广泛的时间尺度上模拟气候变率，并且经常在耦合模拟和数据同化模式下进行测试。 您可以在此处阅读有关 AOGCM 和 CMIP6 的更多信息。 此页面上的数据集由 AdaptWest 开发，该项目由 Wilburforce 基金会资助，旨在为气候适应规划开发信息资源。前言 – 床长人工智能教程数据是使用 ...
- 引言云计算已经成为现代IT架构的核心组成部分，而云服务模型是构建和交付云计算服务的关键概念。在云服务模型中，IAAS、PAAS和SAAS是最常见的三种模型。本文将深入介绍这三种模型，探讨它们的特点、优势以及在不同场景下的适用性。 IAAS（基础设施即服务） 什么是IAASIAAS，即基础设施即服务，提供了一种云计算模型，通过虚拟化技术将基础设施资源（如服务器、存储和网络）提供给用户。在IA... 引言云计算已经成为现代IT架构的核心组成部分，而云服务模型是构建和交付云计算服务的关键概念。在云服务模型中，IAAS、PAAS和SAAS是最常见的三种模型。本文将深入介绍这三种模型，探讨它们的特点、优势以及在不同场景下的适用性。 IAAS（基础设施即服务） 什么是IAASIAAS，即基础设施即服务，提供了一种云计算模型，通过虚拟化技术将基础设施资源（如服务器、存储和网络）提供给用户。在IA...
- 导读：用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难，如果你想要通过成本优化削减成本，你的整体成本包括资源和人力，可能会不降反增。 导读：用于 ML 和数据科学的云计算已经比较困难，如果你想要通过成本优化削减成本，你的整体成本包括资源和人力，可能会不降反增。
- 一、云计算的发展有哪些弊端？云计算（cloud computing） 是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。、近年来，云计算赋能大数据处理，用户仅需要将数据上传至云端，利用云计算中心的超强高效计算平台，便可以集中处理计算需求。目前的智能物联网设备，通常也是通过将数据通过... 一、云计算的发展有哪些弊端？云计算（cloud computing） 是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。、近年来，云计算赋能大数据处理，用户仅需要将数据上传至云端，利用云计算中心的超强高效计算平台，便可以集中处理计算需求。目前的智能物联网设备，通常也是通过将数据通过...
- 全球植被冠层的阳光和阴影GPP（1992-2020年）总初级生产力（GPP）是陆地碳预算的一个重要组成部分，在全球碳循环中发挥着突出的作用。准确估计陆地GPP对了解全球气候变化背景下陆地生物圈和大气层之间的相互作用至关重要，预测未来变化，并为气候政策决策提供信息。GPP与植被类型、气象因素、土壤湿度和其他因素密切相关。特别是，GPP受植被冠层结构的影响，如阳光下的叶子和阴影下的叶子。阳光下... 全球植被冠层的阳光和阴影GPP（1992-2020年）总初级生产力（GPP）是陆地碳预算的一个重要组成部分，在全球碳循环中发挥着突出的作用。准确估计陆地GPP对了解全球气候变化背景下陆地生物圈和大气层之间的相互作用至关重要，预测未来变化，并为气候政策决策提供信息。GPP与植被类型、气象因素、土壤湿度和其他因素密切相关。特别是，GPP受植被冠层结构的影响，如阳光下的叶子和阴影下的叶子。阳光下...
- 全球长期微波植被光学深度气候档案（VODCA）植被光学深度（VOD）描述了植物对辐射的衰减情况。VOD是频率以及植被含水量的函数，并延伸到生物量。VOD在生物圈研究中有许多可能的应用，如生物量监测、干旱监测、物候学分析或火灾风险管理。我们合并了来自各种空间传感器（SSM/I、TMI、AMSR-E、AMSR2、WindSat）的VOD观测数据，以建立全球长期VOD时间序列。在汇总之前，数据... 全球长期微波植被光学深度气候档案（VODCA）植被光学深度（VOD）描述了植物对辐射的衰减情况。VOD是频率以及植被含水量的函数，并延伸到生物量。VOD在生物圈研究中有许多可能的应用，如生物量监测、干旱监测、物候学分析或火灾风险管理。我们合并了来自各种空间传感器（SSM/I、TMI、AMSR-E、AMSR2、WindSat）的VOD观测数据，以建立全球长期VOD时间序列。在汇总之前，数据...
- 全球网格化的海面温度(SSTG)海面温度（SST）是一个重要的地球物理参数，对研究全球气候变化至关重要。尽管目前可以通过各种传感器（MODIS、AVHRR、AMSR-E、AMSR2、WindSat、原地传感器）获得海面温度，但不同传感器获得的温度值来自于不同的海洋深度和不同的观测时间，因此不同的温度产品缺乏一致性。前言 – 床长人工智能教程SSTG数据集是2002-2019年期间的全球海面... 全球网格化的海面温度(SSTG)海面温度（SST）是一个重要的地球物理参数，对研究全球气候变化至关重要。尽管目前可以通过各种传感器（MODIS、AVHRR、AMSR-E、AMSR2、WindSat、原地传感器）获得海面温度，但不同传感器获得的温度值来自于不同的海洋深度和不同的观测时间，因此不同的温度产品缺乏一致性。前言 – 床长人工智能教程SSTG数据集是2002-2019年期间的全球海面...
- 全球海岸线数据集一个新的30米空间分辨率的全球海岸线矢量（GSV）是由2014年Landsat卫星图像的年度合成物开发的。图像的半自动分类是通过手动选择代表整个全球海岸线上的水和非水类别的训练点来完成的。多边形拓扑结构被应用于GSV，从而对全球岛屿的数量和大小进行了新的描述。绘制了三种规模的岛屿：大陆主岛（5），大于1平方公里的岛屿（21,818），以及小于1平方公里的岛屿（318,868... 全球海岸线数据集一个新的30米空间分辨率的全球海岸线矢量（GSV）是由2014年Landsat卫星图像的年度合成物开发的。图像的半自动分类是通过手动选择代表整个全球海岸线上的水和非水类别的训练点来完成的。多边形拓扑结构被应用于GSV，从而对全球岛屿的数量和大小进行了新的描述。绘制了三种规模的岛屿：大陆主岛（5），大于1平方公里的岛屿（21,818），以及小于1平方公里的岛屿（318,868...
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