来自美国地质调查局的全球地震记录（2000–2025 年），用于机器学习和分析
关于数据集
🌍 全球地震数据集（2000-2025）——摘自美国地质调查局 (USGS)
📌 概述：
该数据集包含 2000 年至 2025 年全球地震的详细记录，数据来源于美国地质调查局 (USGS)。它非常适合机器学习项目、时空分析和地震模拟，尤其适用于地震震级预测和基于位置的地震模式建模。
🧠 非常适合
使用 ML/AI 进行地震震级预测
时空地震趋势分析
灾害风险模拟工具
地球科学、人工智能和灾害管理领域的学术和黑客马拉松研究项目
📅 时间范围
开始年份：2000
结束年份：2025年
仅包括这 25 年内发生的记录地震事件
📁 特征/列
数据集包括来自原始 USGS 记录的以下列：
列名 描述
time 地震日期和时间 (UTC)
latitude 震中纬度
longitude 震中经度
depth 地震深度（公里）
mag 报告震级
magType 震级类型（例如，mb、ml、mw）
nst 报告事件的地震台站数量
gap 台站之间的方位角间隙（度）
dmin 到最近台站的最小距离（度）
rms 振幅残差的均方根
net 报告事件的地震网络
id 唯一事件 ID
updated 记录的最后更新时间戳
place 事件的人为可读位置 type 事件
类型（例如，地震、采石场爆破）
horizontalError 震中位置的不确定性（公里）
depthError 深度的不确定性（公里）
magError 震级的不确定性
magNst 用于震级计算的台站数量
status 事件的审查状态（例如，已审查、自动）
locationSource 位置数据的源网络
magSource 震级数据的源网络
📌 来源
所有条目均直接从美国地质调查局地震目录检索，该目录是全球公认的地震活动权威机构
。➡️ https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/search/
✅ 2000 年至 2025 年的数据质量清理和过滤
仅包含有效且完整的地震记录
适合立即用于分析或建模
💡 项目示例
该数据集为 SeismoCast 提供支持，SeismoCast 是一种基于机器学习的工具，使用纬度、经度、深度和时间特征来实时估计地震震级。
