时空三极环境大数据平台

泛萨赫勒地区地表水体范围及面积数据集包含了泛萨赫勒地区23个国家内地表水体（≥1km2）在21年间的变化情况。首先，基于全球地表水体范围栅格数据集（Global surface water extent dataset，GSWED），通过建立面积大小和观测频率的掩膜排除GSWED原始数据中由于动态阈值所产生的误分类，获取改进后的地表水体数据集。随后，对改进后的地表水体数据进行对象化处理，再结合河网数据（Global River Widths from Landsat，GRWL）以及湖泊数据（HydroLAKES）进行人工修订和整理。最后，基于修订整理后的地表水体数据，统计生成泛萨赫勒地区的水体范围和面积变化数据集。该数据集为矢量文件（.shp），地理坐标系为WGS84。与原始的栅格数据集相比，该数据集在减少了数据的冗余的同时，将地表水体从像元尺度上升到对象尺度，在地学分析中更具实际意义。数据在空间范围上覆盖了萨赫勒以及西非地区，为该地区的地表水资源评估和研究工作提供了数据支撑。

吕云哲, 蒋敏, 贾立

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272055 1392 57 开放获取 2022-02-18

2.非洲萨赫勒地区30m土地利用/覆盖数据集（1990-2020）

本数据集为非洲萨赫勒地区1990-2020年每5年1期的30m土地利用/覆盖分类产品。该产品基于一套集合机器学习和多元数据融合的土地覆盖分类协同框架，利用谷歌地球引擎 (GEE) 云计算平台，将监督土地覆盖分类和现有多个主题土地覆盖图融合生产而成。分类体系采用FROM_GLC分类体系，包括耕地、森林、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面和裸地共8大类。该数据集经过大量萨赫勒区域全季节样本验证，数据集整体准确率在75%左右，变化区域检测的准确率在70%以上，也与粮农组织和现有的土地覆盖图有很好的相似性。该数据集可为非洲萨赫勒地区土地资源可持续利用和环境保护等提供数据支撑。

俞乐

doi: 10.11888/Terre.tpdc.272021 2315 19 开放获取 2022-02-17

3.东南亚地区下垫面数据（2015）

本数据为东南亚地区2015年的地表类型数据，空间分辨率为30米，数据类型为NetCDF，变量名为“land cover type”。该数据基于FROM-GLC数据加工而成，通过对原始影像的拼接、裁剪得到覆盖东南亚的地表类型数据，剔除东南亚地区不存在的雪冰等下垫面类型并重新整合图例。修改下垫面类型编码生成包含东南亚的地表类型数据。该数据提供耕地、森林、草地、灌木、湿地、水体、不透水面、及裸地共8种下垫面的信息。数据总体精度为71% （Gong et al., 2019），可为水文模型、区域气候模式等提供东南亚地区的下垫面信息。

刘俊国

64 0 申请获取 2022-01-03

4.咸海流域土地利用数据（2000-2020）

（1）数据内容：该数据集包含了咸海流域2000-2020年的土地利用情况；（2）数据来源及加工方法：该数据集来源于欧洲航天局的气候变化倡议土地覆盖地图（http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI），在此基础上用咸海流域的边界数据进行掩膜处理，提取出咸海流域的土地利用，同时，根据一定的规则进行合并，将原始的二级类数据合并为包含7个土地利用类型的一级类数据，坐标系为：WGS-1984；（3）数据质量描述：根据现有研究，该数据集的整体准确率达到80%；（4）该数据集可以为生态保护和环境评估提供基础数据支撑，也可以做为土地利用模拟的原始数据。

刘铁

132 50 开放获取 2021-12-23

5.2020年阿拉伯半岛荒漠化风险强度空间格局图集

基于环境敏感区指数（ESAI）方法，计算获得2021年阿拉伯半岛栅格荒漠化风险数据。ESAI方法考虑土壤，植被，气候和管理质量，是监测荒漠化风险最广泛的方法之一。根据ESAI指标框架，选择了14个指标计算四个质量领域，每个质量指数均由几个指标参数计算获得。参考前人研究，确定每个参数分类及其阀值。然后，根据每个类别在荒漠化的敏感性中的重要性以及与荒漠化过程的开始或不可逆转的退化关系，把每个类别分配了1（最低敏感度）和2（最高敏感度）之间的敏感性得分。关于如何选取指标以及与荒漠化风险和得分相关性，在Kosmas的研究中提供了更全面的描述。主要指标数据集来源于联合国粮农组织的世界土壤数据，欧空局的土地覆盖数据和AVHRR数据。所有栅格数据集重采样到500m并合成年度值。尽管验证综合评估指数存在困难，但根据ESAI值的时空比较，对荒漠化风险进行了间接验证，包括对ESAI与稀疏植被和草地转变关系的定量分析和分析ESAI与植被净初级生产力之间的关系。验证结果表明阿拉伯半岛的荒漠化风险数据精度可靠。

许文强

344 2 申请获取 2021-12-12

6.基于多源数据产品集成分类制作的青藏高原现状植被图（2020）

充分利用多源植被分类/土地覆盖分类产品各自的优势，通过专门设计与青藏高原植被类型相适应的植被分类体系，选用集成分类方法，在数据可靠性的基础上遵循一致性的原则，制作了青藏高原现状植被图，其在现势性、分类体系的针对性和分类精度上均表现更优。从分类结果的现势性来看，青藏高原现状植被图较早期中国植被图能更好地反映青藏高原植被覆盖现状；从分类体系的针对性来看，青藏高原现状植被图采用了针对青藏高原植被专门设计的分类体系，有利于从多源数据产品中充分提取出具备高可靠性和一致性的植被覆盖信息；从分类精度来看，青藏高原现状植被图的总体精度（78.09%，Kappa系数0.75）较已有相关数据产品提高了18.84% ~ 37.17%，特别是对草地、灌丛等植被类型的分类精度有明显提升。

张慧, 赵涔良, 朱文泉

doi: 10.11888/Terre.tpdc.271997 294 78 开放获取 2021-12-11

7.青藏高原无人机航拍栅格数据（2021）

该数据集于2021年5月底至6月在青藏高原野外考察期间使用无人机航拍所得，航片数据量为 3.4 GB，共包含330余张无人机航片。拍摄地点主要位于西藏的拉萨、林芝，云南省的大理、怒江，四川甘孜、阿坝、凉山等州市地区的道路沿线、居民点及其周边地区。所拍航片主要反映拍摄时点当地的土地利用/覆被类型、设施农业用地分布、植被覆盖度等信息，航片具有经纬度和海拔等空间位置信息，不仅可以为土地利用分类提供基础验证信息，而且还能通过计算植被覆盖度，为大尺度区域植被覆盖度的遥感影像反演等工作提供参考。

吕昌河, 张泽民

doi: 10.11888/Terre.tpdc.271903 480 5 申请获取 2021-12-03

8.三江源土地沙漠化数据（1980-2015）

三江源地区土地沙漠化分布数据集源自青藏高原沙漠化格局与变化数据，本数据基于遥感影像、辅助数据等多源数据集成得到。主要使用和参考的数据包括：1）遥感影像数据：选取Landsat提取6 ~ 9月份影像作为青藏高原土地沙漠化监测的主要数据源，共选择1980年、1990年、2000年、2010年和2015年五期影像监测土地沙漠化， 2）辅助数据：地形数据、土壤类型数据、植被类型数据、土地利用数据和Google Earth影像等辅助数据是沙漠化土地解译过程中的重要数据；3）沙漠化指征体系，以风蚀速率、流沙面积占地百分比、植被覆盖度为三个主要指标；4）三江源地区面积为382312 km2，该数据集是从青藏高原土地沙漠化分布数据中将三江源部分裁切出来，以便单独开展三江源地区的研究分析；5）本数据格式为Shapefile格式。推荐使用arcmap打开数据。

南维鸽

doi: 10.11888/Socioeco.tpdc.271648 1079 283 开放获取 2021-07-29

9.雅鲁藏布江流域松散沉积物野外科考记录及照片数据集（2019-2020）

雅鲁藏布江流域内第四纪松散沉积物广泛分布，类型丰富，对雅江全流域共包含16个子流域在内的松散沉积物进行了详细的野外地质考察，考察范围包括西藏自治区浪卡子县、江孜县、康马县、萨迦县、拉孜县、仲巴县、萨嘎县、昂仁县、谢通门县、南木林县、加查县、波密县、墨脱县、墨竹工卡县等及其周边地区。该数据集记录了对雅鲁藏布江全流域不同类型第四纪松散沉积物开展野外地质考察的工作日志、野外工作照以及地质剖面照片。考察了包括16条松散沉积物剖面和40处松散沉积物遥感解译标志样本点。查明雅江流域内第四纪松散沉积物的时空展布与变化机理对揭示水系演变、高原生态环境监测与保护、水土保持、自然灾害预警与防治、重大基础工程建设等具有重要意义。

林志鹏, 韩中鹏, 王成善, 白雅俪格, 王新航, 张建, 马星铎, 胡太宇

doi: 10.11888/Geogra.tpdc.271453 677 0 保护期内 2021-06-01

10.一江两河耕地空间分布格局数据集（1800、1900）

1800年耕地数据来源于《铁虎清册》，在《清册》中，并未记录有现代行政单元中拉孜县和谢通门县的数据，因此要对这两个县缺失的数据进行插补。1900年耕地数据来源于《拉萨市志》等县志。将资料中记载的土地面积换算成现代亩制单位，某几个缺失的县用该地区的人均耕地数量和人口数量计算得到。青藏高原海拔高差大、气候寒冷、自然条件恶劣、生态环境极其脆弱，是全球气候变化的脆弱区和启动区，对青藏高原历史时期的土地开垦研究既是参与全球环境变化的具体途径，也能为土地利用变化的综合研究提供丰富的区域性信息，对于我国乃至全球的历史土地利用/土地覆被变化研究有着重要意义。“一江两河”是青藏高原农牧交错带典型农业区之一，也是西藏近 300 年来土地开垦活动最剧烈和人口增长最快的区域，充分挖掘该地区丰富的历史文献资料重建该地区过去300 年的耕地分布格局，对研究全球气候变化背景下的人类土地利用活动有重要意义。

陶娟萍, 王宇坤

doi: 10.11888/Soil.tpdc.271462 537 104 开放获取 2021-05-30

11.河湟谷地耕地空间分布格局数据集(1800、1900)

本数据包含1800年、1900年两期河湟谷地耕地空间分布格局栅格数据，空间分辨率为1km×1km。1800年、1900年河湟谷地耕地数据主要来自于成书于乾隆二十年的《西宁府新志》、《循化厅志》《甘肃新通志》。县域行政界线的确定参考谭其骧主编的《中国历史地图集》及牛汉平主编的《清代政区沿革综表》。搜集耕地数据后将原始田亩数据进行校正，将历史耕地数据转换为统一的现代单位（km²），后采用网格化模型将两期耕地数据进行空间化。河湟谷地是青藏高原最主要的农业发展区之一，尤其到了清朝，大兴移民屯田后，该区土地覆被发生了重大变化，通过整理、校正该区历史文献中记载的1800年、1900年田亩数据，运用网格化的方法将其分配在空间上，恢复了1800年、1900年河湟谷地的耕地空间格局，以期为揭示青藏高原典型河谷农业区耕地变化和人类活动的基本状况提供理论依据。

罗静, 吴致蕾, 陈琼

doi: 10.11888/Soil.tpdc.271463 783 122 开放获取 2021-05-30

12.泛第三极综合数据集（1980-2020）

泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征，现有数据集种类较多，覆盖范围广，涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域，但这些数据集来自不同平台，在尺度、数据格式等方面各不相同，数据的可利用性较差，不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究，同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据，对这些数据进行质量控制，根据数据科学内容进行集成。对部分数据，利用数据融合技术，融合不同来源的数据，产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品，更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据，统一采用罗宾逊（Robinson）投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。（1）基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。（2）冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中，冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。（3）水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据，蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据，大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。（4）生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。（5）灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。（6）人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利，避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动，节省研究者宝贵的时间，并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用，促进泛第三极地区科学研究的发展，为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。

李虎, 潘小多, 李新, 盖春梅, 冉有华

doi: 10.11888/Geogra.tpdc.271328 1204 85 开放获取 2021-05-16

13.青海省全省土地利用现状（2002-2012）

该数据集记录了青海省全省土地利用现状，数据是按耕地，园地，林地，牧草地，居民点及工矿用地，交通运输用地，水利设施用地，未利用土地划分的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含8个数据表，分别为: 土地利用现状2002年.xls 土地利用现状2003年.xls 土地利用现状2004年.xls 土地利用现状2006年.xls 土地利用现状2007年.xls 土地利用现状2008年.xls 土地利用现状2009年.xls 土地利用现状2012年.xls数据表结构相同。例如土地利用现状2002年数据表共有4个字段：字段1：年初面积字段2：年内减少面积字段3：年内增加面积字段4：年末面积