西亚地区荒漠化时空格局专题数据(1990-2018)

西亚地区荒漠化专题数据主要包括:西亚地区沙化土地分布图和西亚地区退化草地分布图,空间分辨率为30m。西亚地区沙化土地分布图包含的土地类型有沙地、盐碱地、裸土地和裸岩石砾地,西亚地区退化草地分布图将草地划分为高覆盖草地、中覆盖草地和低覆盖草地三类。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产,生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”,数据空间分辨率为30m。数据主要是基于2015年TM、ETM遥感影像数据,基于去云、镶嵌与裁剪、拼接、阴影处理等预处理,借助eCognition软件进行面向对象的地类分类,实现软件自动分类和人工信息提取相结合,最后对分类结果进行人工检查与修正。数据验证方式为野外实地验证和高精度影像验证两种方式,验证精度达到85%以上。

doi: 10.11888/Ecolo.tpdc.270416 1860 1 2020-03-06

中亚大湖区-基础数据集-社经-2016

本数据总结了2016年中亚五国(哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦)农业以及社会经济现状。本数据来源于中亚五国统计年鉴,包括总人口、耕地面积、粮食生产面积、GDP、农业GDP占总GDP比重、工业GDP占总GDP比重、森林面积等六个要素。详细的统计了中亚五国六个社会经济要素的情况。通过统计可以看出中亚五国六个要素之间各有侧重。本数据为项目提供了基础数据,便于后续分析中亚生态与社会的情况,为项目数据分析提供了数据支持。

doi: 10.11888/Socioeco.tpdc.270437 3363 129 2020-01-26

1980年以来青藏高原草地合理载畜量和超载程度

数据集包含2000年,2010年,2018年青藏高原县级理论载畜量数据和1980年, 1990年, 2000年, 2010年, 2017年县级超载程度。基于地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力学模型VIP(Vegetation interface process) 模拟的NPP数据计算了产草量数据(1km分辨率),按照县行政区域尺度,计算县域产草量,并根据载畜量计算标准(NY/T 635-2015)计算得到县域范围内的理论载畜量。基于县级实际载畜量数据,计算了超载程度。数据将为草地恢复、管理和利用策略的制定提供借鉴。

doi: 10.11888/Socioeco.tpdc.270347 2849 287 2020-01-26

青藏高原生态保护和农牧业调控区划图(2018)

青藏高原生态保护和农牧业调控区划图以乡镇为基本划分单元,综合考虑地形(海拔、坡度)、植被类型和盖度、土地利用现状和农业利用类型、自然保护区分布,以及生态保护重点和农业发展方向,提出了青藏高原面向生态保护的农牧业调控分区方案,将青藏高原划分为8个区(3个以生态保护为重点农牧业限控区、5个农业适度发展区)和23个小区,分区命名采用保护+农牧业发展方向的方式。该分区图旨在有效保护生态大基础上,适度发展青藏高原农牧业,可为保障生态安全屏障功能和可持续管理提供参考信息。

doi: 10.11888/Geogra.tpdc.270439 3054 254 2020-01-22

青藏高原无人机航拍栅格数据(2018-2019)

该数据集由2018-2019年青藏高原5次野外考察期间无人机航拍所得,数据大小为77.6 GB,包括11600余张航片。航片共分5次拍摄,拍摄时间为2018.07.19-2018.07.26、2018.09.09-2018.09.16、2019.04.24-2019.05.10、2019.07.06-2019.07.20、2019.09.01-2019.09.07。拍摄地点主要包括拉萨、日喀则、那曲、山南、林芝、昌都、迪庆、甘孜、阿坝、甘南、果洛等地区主要城市间的道路沿线及周边地区。航片较为清晰的反映了当地土地利用/覆被类型、植被分布状况、草地退化情况、植被覆盖度、河流湖泊分布等信息,航片均具有经纬度和海拔信息,可为土地利用/覆被遥感解译工作提供了较好的验证信息,还可用于植被覆盖度的估算工作,为研究区土地利用研究提供了较好的参照信息。

doi: 10.11888/Geogra.tpdc.270308 3265 51 2020-01-20

青藏高原水土资源时空匹配数据集(1970-2016)

青藏高原的水土资源匹配数据,由站点气象数据(2008-2016年,国家气象数据共享网)经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据,利用土地利用的不同土地类型,根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量;以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据,根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性,数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。

doi: 10.11888/Hydro.tpdc.270455 4434 190 2020-01-14

青藏高原农业土地敏感性分级图(2015)

本研究以2015年青藏高原耕地、林地及草地为评价对象,分析对土地敏感性影响显著的地形、气候、土壤和植被因子(地形:海拔、坡度;气候:日照时数、≥0℃积温、年平均降水量;土壤:土壤质地、土壤侵蚀强度、土层厚度;植被:植被类型、NDVI),建立农业土地敏感性评价指标体系。使用AHP法确定评价因子权重,依据ArcGis自然间断点分级法得到耕地、林地以及草地的敏感性等级,输出250m分辨率的青藏高原农业土地敏感性图纸,并对结果校验分析。

1704 129 2020-01-10

新疆维吾尔自治区22个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集(2019)

1)数据内容包括2019年新疆维吾尔自治区22个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集(2019年),数据单位为t/(hm2·a)。2)采用中国土壤侵蚀模型CSLE (A=R•K•LS•B•E•T)方法,在面图层降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度坡长因子LS、植被盖度FVC、轮作分区抽样调查单元的基础上,分别计算22个抽样单元土壤水蚀模数,评估土壤侵蚀状况。通过空间数据运算(包括图表链接及转换、矢栅转换、重采样等),将区域专题图降雨侵蚀力、土壤可蚀性、DEM转换为抽样单元的R、K、LS因子;通过半月FVC、NPV、半月降雨侵蚀力权重、其他地类B因子表分别计算抽样单元内各地类的B因子;通过遥感解译结果、工程措施因子表,计算抽样单元工程措施因子值;通过耕作分区图及耕作措施表获取抽样单元内耕作因子值,进而计算各抽样单元内土壤侵蚀模数。22个小流域的选取依据泛第三极地区抽样单元布设图。 3)通过和同年同区域已有土壤侵蚀强度数据对比,无明显差异,数据质量良好。4)土壤侵蚀模数数据对研究泛第三极土壤侵蚀现状,更好的贯彻“一带一路”发展政策具有重要的意义。

doi: 10.11888/Disas.tpdc.270450 2710 43 2020-01-09

高原人类活动强度数据(2012-2017)

针对青藏高原特色,按照科学性、系统性、完整性、可操作性、可度量性、简明性、独立性的原则,重点包含农牧业活动、工矿业发展、城镇化发展、旅游业活动、重大生态工程建设、污染物排放等主要人类活动构建了适宜青藏高原的人类活动强度评估指标体系,基于遥感数据、地面观测数据、气象数据及社会统计年鉴数据等,采用层次分析法,对人类活动的正面和负面效应进行了定量评价,综合评估了人类活动强度及其变化特征。数据不仅有助于增强人类活动在全球变化敏感区植被变化中所扮演角色的认识,而且可以为青藏高原社会经济可持续发展提供理论基础,同时为保护青藏高原生态环境和筑牢国家生态安全屏障提供科学依据。

doi: 10.11888/HumanNat.tpdc.271911 4404 228 2019-12-27

青藏高原土地资源要素数据(1990-2015)

本数据集是1990年至2015年青藏高原地区土地资源要素数据集,记录了青海、西藏两省15个地级单元建成区用地每五年的面积占比变化情况。数据为excel文件,空间分辨率为地级行政单元尺度。该数据是根据青藏高原土地利用类型数据,通过计算每个地级单元面积内的建成区面积占地级单元面积的比例得到,数据集可用于青藏高原的城镇化空间格局、发展过程及演变机制研究,并为研究青藏高原城镇化对生态环境的影响提供数据支撑。

2580 124 2019-11-21