密歇根湖2010-2013年水鸟E型禽肉毒中毒数据集
该数据集记录了2010至2013年在美国密歇根湖北部三个区域开展的水鸟死亡监测结果,采用统一的6月至11月岸线步行调查协议

基本信息
资源简介
密歇根湖2010-2013年水鸟E型禽肉毒中毒数据集
Avian botulism type E in waterbirds of Lake Michigan, 2010-2013
该数据集记录了2010至2013年在美国密歇根湖北部三个区域开展的水鸟死亡监测结果,采用统一的6月至11月岸线步行调查协议。数据包含各年度发现的死亡水鸟总数及单位步行距离死亡密度,并涉及长尾鸭、普通潜鸟、红胸秋沙鸭、鸥类和双冠鸬鹚等鸟种。该数据可用于分析水鸟肉毒中毒的时空分布、死亡峰值与候鸟迁徙及留鸟群落的关系,支持野生动物健康监测与疾病生态学研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):2010年至2013年期间,水鸟死亡监测项目在密歇根湖北部三个区域采用统一的协议,于6月至11月进行岸线步行调查。2010年和2012年分别检测到1244具尸体(每步行公里0.8只死鸟)和2399具尸体(每步行公里1.2只死鸟)。2011年(总计353具尸体,每步行公里0.2只死鸟)和2013年(总计451具尸体,每步行公里0.3只死鸟)检测到的尸体较少。在3年中,尸体检测高峰出现在10月,主要涉及迁徙的潜水鸭和食鱼鸟类,包括长尾鸭(Clangula hyemalis;2010年)、普通潜鸟(Gavia immer;2012年)和红胸秋沙鸭(Mergus serrator;2013年)。2011年,尸体检测高峰出现在8月,主要由夏季留鸟组成,如鸥类(Larus spp.)和双冠鸬鹚。
【主题与分类】
主题标签:avian botulism、Clostridium botulinum、surveillance、volunteer、wildlife health、Great Lakes。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/9d869a07-25ce-4a6e-8cec-53e7b92420f5
下载信息
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数据集获取
源站:https://search.dataone.org/view/9d869a07-25ce-4a6e-8cec-53e7b92420f5
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
2010年至2013年间,水鸟死亡监测项目采用统一方案,于6月至11月在密歇根湖北部三个区域开展岸线步行调查。2010年和2012年分别检出1244具尸体(每公里步行0.8只死鸟)和2399具尸体(每公里步行1.2只死鸟)。2011年(共353具尸体,每公里步行0.2只死鸟)和2013年(共451具尸体,每公里步行0.3只死鸟)检出的尸体较少。3年间,尸体检出高峰出现在10月,主要涉及迁徙性潜水鸟类和食鱼鸟类,包括长尾鸭(Clangula hyemalis;2010年)、普通潜鸟(Gavia immer;2012年)和红胸秋沙鸭(Mergus serrator;2013年)。2011年,尸体检出高峰出现在8月,主要由夏季留鸟组成,如鸥类(Larus spp.)和双冠鸬鹚(Phalacrocorax auritus)。研究期间每年均采集一部分新鲜尸体,并检测E型肉毒神经毒素(Botulinum neurotoxin type E)。
在整个采样季节收集的61%的 carcasses(57/94)和11个物种中的10个检测出E型肉毒杆菌神经毒素阳性,表明禽类E型肉毒中毒是密歇根湖留鸟和候鸟死亡的主要原因。在4年协调监测期间,整个夏秋季节受E型肉毒中毒影响的禽类物种多样性也表明,密歇根湖中的鸟类接触E型肉毒杆菌神经毒素存在多种途径。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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