Dataset of surface inundation caused by historical extreme precipitation for The 34 critical nodes of the pan third pole (2014-2018)
此数据集以极端降水阈值集和极端降水识别数据为基础，确认发生极端降水的时间节点和区域，再到NASA网站上下载对应时间和地区的淹没范围产品，利用ArcGIS空间分析结合连接以上数据，构建了34个关键节点历史极端降水导致地表淹没范围数据集。
数据主要包括34个关键节点（万象、中缅石油天然气管道、中老泰柬铁路、亚历山大港、仰光、关丹、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡捷琳堡、叶卡捷琳堡等区域）
.tiff格式，可以使用ArcGIS10.2打开
1. Slayback, D.A. Global Near Real-Time MODIS and Landsat Flood Mapping and Product Delivery.(查看)
2. Huffman GJ, Bolvin DT, Nelkin EJ. (2017). Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) Technical Documentation. Available online at: https://pmm.nasa.gov/sites/default/files/document_files/IMERG_doc.pdf (Accessed on 18 Feb 2020)(查看)
数据的引用
(2020). 泛第三极34个关键节点历史极端降水导致地表淹没范围数据集（2014-2018）. 国家青藏高原科学数据中心, 2020. doi:
10.11888/Meteoro.tpdc.270721.
[ (2020). Dataset of surface inundation caused by historical extreme precipitation for The 34 critical nodes of the pan third pole (2014-2018). National Tibetan Plateau Data Center, 2020]
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泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设专项
1. 黑河生态水文遥感试验：水文气象观测网数据集（裸地站自动气象站-2013）
2. 黑河生态水文遥感试验：黑河流域中游大满超级站TerraSAR-X地面同步观测数据集（2012年6月15日）
3. 祁连山综合观测网：黑河流域地表过程综合观测网（混合林站涡动相关仪-2018）
5. 黑河生态水文遥感试验：水文气象观测网数据集（景阳岭站自动气象站-2014）
6. 祁连山综合观测网：黑河流域地表过程综合观测网（大满超级站气象要素梯度观测系统-2019）
1. 2022-03-15 None 202.112.90.194 用途：免登录下载
2. 2022-03-14 None 106.40.183.79 用途：免登录下载
3. 2022-03-13 None 106.40.183.79 用途：免登录下载
4. 2022-03-08 None 192.168.15.20 用途：免登录下载
5. 2021-03-13 None 10.42.0.1 用途：10.42.0.1
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1. Slayback, D.A. Global Near Real-Time MODIS and Landsat Flood Mapping and Product Delivery.
2. Huffman GJ, Bolvin DT, Nelkin EJ. (2017). Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) Technical Documentation. Available online at: https://pmm.nasa.gov/sites/default/files/document_files/IMERG_doc.pdf (Accessed on 18 Feb 2020)
(2020). 泛第三极34个关键节点历史极端降水导致地表淹没范围数据集（2014-2018）. 国家青藏高原科学数据中心, 2020. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.270721.
[ (2020). Dataset of surface inundation caused by historical extreme precipitation for The 34 critical nodes of the pan third pole (2014-2018). National Tibetan Plateau Data Center, 2020. doi: 10.11888/Meteoro.tpdc.270721. ]
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