地形--数据产品-时空三极环境大数据平台

基于USGS30秒世界高程数据库的泛第三极地形数据集

2019-01-15
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数据来源于美国地质勘探局（USGS）开发的30秒全球高程数据集，于1996年完成。从NCAR和UCAR联合的数据下载中心（https://rda.ucar.edu/datasets/ds758.0/）下载了泛第三极区域的数据，并通过数据中心重新分发。GTOPO30在分发时将全球分为33个区块，采样间隔为30弧秒，即0.008333333333333度，坐标参考为WGS84，其值为垂直方向高出海平面的距离，即海拔，单位为m，海拔范围-407到8752，这里不包含海洋深度信息，负值为大陆架的海拔；海洋处标记为-9999，海岸线以上大陆海拔至少为1；小于1平方千米的岛不考虑。详细说明信息请见说明文档。为了便于用户使用方便，在分块数据的基础上，将-10S-90N，20W-180E内10个区块进行拼接，没有经过任何重采样处理。本数据文件为DEM_ptpe_Gtopo30.nc

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六大经济走廊DEM数据

2019-01-12
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该数据为涵盖六大经济走廊的DEM数据，能够反映出六大经济走廊的海拔高度，单位米(m)。该数据空间分辨率为0.016度，约为1.8km，经度范围12.09°E-180°，纬度范围10.99°S-90°N，来源自美国国家海洋和大气管理局构建的Global Relief Model，并基于现阶段“一带一路”主要边界裁剪得到。该数据是评估六大经济走廊中的自然灾害(包括泥石流、滑坡、山洪等灾害)风险所必需的基础数据之一，应用频率高与前景广泛。

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中亚平均输沙势分布（2017）

2019-01-09
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中亚地区2017年输沙势数据集，为tif格式。其空间范围涵盖里海在内的中亚五国地区，包括乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯坦。此输沙势为绝对输势，即各个方向的输沙通量的综合，不考虑输沙势的方向。该数据由GLDAS全球三小时同化数据提取计算获得。时间分辨率为月，空间分辨率为0.25°，时间范围为2017年。该数据可以作为沙尘传输模型的重要参数输入，也可用于评估中亚五国沙通量的总体分布情况。该数据集可作为风沙灾害评估的重要参考数据。

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六大经济走廊坡度数据

2019-01-09
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该数据为涵盖六大经济走廊的坡度数据，能够反映出六大经济走廊地表单元陡缓的程度，单位°。该数据空间分辨率为0.016度，约为1.8km，经度范围12.09°E-180°，维度范围10.99°S-90°N，来源自美国国家海洋和大气管理局构建的Global Relief Model，基于“一带一路”国家边界裁剪得到。该数据是评估六大经济走廊中的自然灾害(包括泥石流、滑坡、山洪等灾害)风险所必需的基础数据之一，应用频率高与前景广泛。

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中亚平均地表植被覆盖度分布图（2017）

2019-01-07
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中亚地区植被覆盖度数据，数据格式为“.tif”的栅格数据集。范围包含了里海在内的中亚五国地区。该数据由MODIS-NDVI数据集，根据干旱区植被盖度与NDVI之间的经验关系计算得到。该数据空间分辨率为500m，时间分辨率为16天，时间范围为2017年1月1日至2017年12月18日，其坐标系统为大地坐标系统。该数据集可为中亚地区沙漠油气田与绿洲城镇风沙灾害评估提供数据基础。该数据由中国科学院新疆生态与地理研究所提供。

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中亚平均地表粗糙度分布图（2017）

2019-01-06
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中亚地区粗糙度数据，数据格式为“.tif”的栅格数据集。范围包含了里海在内的中亚五国地区。该数据由MODIS-NDVI数据集，根据地表植被覆盖度与地表中值粒径计算得到。该数据空间分辨率为500m，时间分辨率为16天，时间范围为2017年1月1日至2017年12月18日，其坐标系统为大地坐标系统。该数据集可为中亚地区沙漠油气田与绿洲城镇风沙灾害评估提供数据基础。该数据由中国科学院新疆生态与地理研究所提供。

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泛第三极ASTER GDEM数据（2002）

2019-01-04
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数字高程模型（Digital elevation model dataset of all nodes area,DEM）数据是地理信息系统的基础数据，可用于土地利用现状的分析、合理规划及洪水险情预报等，描述的是地面高程信息，对自然地理要素以及与地面有关的社会经济及人文要素等研究具有重要研究意义。数据集以泛第三极范围内31个关键节点（Abbas, Alexander, Ankara, Astana, Bangkok, Chittagong, Colombo, Dhaka, Djibouti, Ekaterinburg, Gwadar, Hambantota, Karachi, Kolkata, Kuantan, Kyaukpyu, Maldives, Mandalay, Melaka, Minsk, Mumbai, Novosibirsk, Piraeus, Rayong, Sihanouk, Tashkent, Teheran, Valencia, Vientiane, Warsaw, Yangon）为研究区域，ASTER GDEM(第二版)数字高程模型为数据源，实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达），最终得到了关键节点区域的数字高程模型数据。其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在本数据集的基础上派生。

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黄土高原地区30m分辨率的坡向数据集（2014）

2018-08-14
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数据集包含了黄土高原地区影响土壤侵蚀的30m分辨率坡向因子，基于黄土高原地区高程数据提取的坡向数据。然后每个专题按1:25万地图标准分幅方式划分图幅，用1:25万标准图幅号命名。地理坐标系为WGS1984；精度可满足区域尺度水文和土壤侵蚀分析、预报的要求。

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青藏高原SRTM数字高程数据集（2000）

2018-07-24
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SRTM（Shuttle Radar Topography Mission，即航天飞机雷达地形测绘任务）数据，2000年2月由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合发射的“奋进”号航天飞机测量得到，“奋进”号上搭载的SRTM系统共计进行了222小时23分钟的数据采集工作，获取北纬60度至南纬56度之间，覆盖全球陆地表面的80%以上，覆盖中国全境。该计划获取的雷达影像数据经过两年多的处理，制成了数字地形高程模型。本数据集原始数据下载自SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org）。为了便于用户使用数据，在分幅STRM数据的基础上，我们使用erdas软件进行拼接制备青藏高原STRM镶嵌图。精度30米，数据格式为geotif格式。本数据集的原始数据下载于SRTM数据分发网站（http://srtm.csi.cgiar.org ） SRTM数据每经纬度方格提供一个文件，经度有1 arc-second和3 arc-second两种，称作SRTM1与SRTM3，或者称作30m与90m数据。本数据集为90m分辨率的SRTM3数据，数据版本SRTM V4.1（Geotiff格式）。

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青藏高原SRTM数字高程模型（2000）

2018-07-20
3412
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本数据集为青藏高原数字高程模型，可用来辅助青藏高原区域的基础地理信息分析研究工作。原始资料数据为Global Land Cover Network (GLCN)提供的Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)数据，原数据是分幅、经纬度的数据，WGS84坐标系，空间分辨率3″。经过镶嵌处理，对镶嵌过程中产生的Nodata空值数据进行插值填补，完成数据的填补工作后，进行投影转换处理，生成数据为Albers等面积圆锥投影，投影转换后数据空间分辨率为90m，最后用青藏高原的边界进行切割，获得最终数据。本数据表共有两个字段字段1：value 数据类型：长整型解释：海拔高程单位：米字段2：count 数据类型：长整型解释：对应海拔高程的图斑个数数据精度：空间分辨率90m

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