地理数据 | 全球水稻、小麦和玉米的农田氨排放因子和排放强度数据集

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近期，国家青藏高原科学数据中心作为科研论文关联数据仓储, 发布共享了 “ 全球水稻、小麦和玉米的农田氨排放因子和排放强度数据集（2018） ”。该数据集由南方科技大学环境科学与工程学院郑一教授和天津大学地球系统科学学院徐鹏副教授合作开发，用户可开放获取。关联论文发表于 Nature 。 本研究收集整理了全球2775个站点年（site-year）的氨排放率田间观测数据，训练并交叉验证了随机森林机器学习模型。结果表明，以气候因子、土壤属性、作物类型、施肥特征、灌溉量、耕作方式等六大类变量为输入，可在全球范围准确预测氨排放因子（R 2 >0.80）。进一步利用全球土壤（HWSD v1.2和ISRIC-WISE）、气候（CRU v4.05）、灌溉（国家青藏高原科学数据中心）、施肥（HaNi dataset和EarthStat dataset）等大数据驱动随机森林模型，产出5弧分（约10km）网格精度 ………………………………