地球系统基础模型的统一数据集

迄今为止，地球系统的基础模型主要是根据物理气候和天气数据进行训练的，对驱动和响应环境变化的人类系统的代表性有限。由于缺乏将气候、土地、海洋、冰冻圈、基础设施、灾害和社会经济数据结合在一个共同网格上的统一的全球训练资源，阻碍了真正的多模式地球系统基础模型的进展。我们推出了 WorldTensor，这是一个统一的全球数据集，它将数百个环境和社会经济变量与标准化的 0.25$^\circ$ 空间网格和年度时间框架对齐。 WorldTensor 将再分析产品、遥感、排放清单、土地利用重建、水文观测、基础设施和灾害数据集以及社会经济指标集成在为机器学习工作流程设计的单一表示中。为了构建数据集，我们将异构原始分辨率和投影的输入重新网格化，将栅格化的点和矢量数据集转换为具有空间意义的网格字段，并协调了从日常观察到稀疏的多年社会经济快照的时间覆盖范围。所有输出均以 NetCDF 文件形式分发，具有标准化坐标、可变元数据和通用 CF 元数据约定。 WorldTensor 为训练和评估基础模型提供了可重复的资源，这些模型可以学习全球范围内环境和人类系统的耦合动力学。