简介： 泛第三极是从第三极向西、向北扩展，涵盖青藏高原、帕米尔、兴都库什、伊朗高原、高加索、喀尔巴阡等山脉的欧亚高地及其环境影响区，面积2000多万平方公里，和30多亿人的生存环境有关。泛第三极地区与“一带一路”核心区高度重合。深入研究泛第三极地区环境变化规律、机制与未来变化趋势，解决重点地区、重点国家和重点工程的资源环境问题，将为环境变化和人类活动最强烈的丝绸之路经济带可持续发展提供科学依据，为打造绿色、健康、智力、和平的“一带一路”提供决策支持。 中国科学院A类战略性先导科技专项“泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设”（以下简称“丝路环境”专项）于2018年9月30日在北京启动。本专项将遵循习近平总书记对第二次青藏高原综合科学考察研究的重要指示精神和新时代青藏高原生态文明建设理念的系列重要讲话指示精神，与第二次青藏高原综合科学考察研究和三极环境与气候变化国际大科学计划有机结合，聚焦水、生态、人类活动，着力解决环境变化机理、资源环境承载力、灾害风险、绿色发展途径等方面的问题。围绕专项的两大统领科学问题，在科学贡献层面，预期在泛第三极环境变化与西风-季风相互作用和水资源变化及广域联动、泛第三极环境变化对关键物种和典型生态系统影响的预警体系与适应模式、人类文明发展与泛第三极环境相互作用及其适应策略等方面产出重大成果，推动从高极到三极的全球环境研究新前沿和三极环境与气候变化国际大科学计划的实施；在国家需求层面，预期在绿色丝绸之路建设的路线图、绿色丝绸之路建设的技术示范、优化青藏高原生态安全屏障体系的科学方案等方面产出重大成果，推动青藏高原可持续发展、推进国家生态文明建设、促进全球生态环境保护。
数据集： 1163
本数据集包括中亚大湖区五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦）的内陆水域数据，包括河流，运河和湖泊的分布。各个国家的线状和面状要素分别存储在不同文件中。该数据集来自世界数字地图（DCW），其主要来源是美国，澳大利亚，加拿大和英国制作的美国国防测绘局（DMA）的操作导航图（ONC）1：1,000,000比例纸质地图系列。DCW数据库最后更新至1992年，并于2006年开始免费提供。
2020-12-28 2220 232 开放获取
瓜达尔深水港位于巴基斯坦俾路支省西南部瓜德尔城南部，在巴基斯坦靠近伊朗一侧，东距卡拉奇约460km，西距巴基斯坦伊朗边境约120km，南临印度洋的阿拉伯海，向西则是霍尔木兹海峡和红海，与阿曼首都马斯喀特(Muscat)遥遥相对，是一个极具战略地位的海港。 本数据为极端干旱风险评估数据集，从极端干旱危险性、暴露度、脆弱性、稳定性四个方面，利用帕默尔干旱指数、高程、水系、土地利用、人口密度、GDP密度、田间持水量等数据对该区域的极端干旱风险进行了综合评估，数据其空间分辨率为30米，时间为2015年。
2020-12-28 997 107 开放获取
瓜达尔深水港位于巴基斯坦俾路支省西南部瓜德尔城南部，在巴基斯坦靠近伊朗一侧，东距卡拉奇约460km，西距巴基斯坦伊朗边境约120km，南临印度洋的阿拉伯海，向西则是霍尔木兹海峡和红海，与阿曼首都马斯喀特(Muscat)遥遥相对，是一个极具战略地位的海港。 本数据为瓜达尔及其周边土地覆盖数据，数据源于GlobeLand30 (Chen, 2014)，数据空间分辨率为30米，数据格式为tiff。 GlobeLand30数据集研制所使用的分类影像主要包括美国陆地资源卫星(Landsat)的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像，采用基于像元对象知识(POK-based)的分类方法 (Chen, 2015)，总体精度为83.50%，Kappa系数0.78 (Xie, 2015)。
2020-12-28 1464 140 开放获取
瓜达尔深水港位于巴基斯坦俾路支省西南部瓜德尔城南部，在巴基斯坦靠近伊朗一侧，东距卡拉奇约460km，西距巴基斯坦伊朗边境约120km，南临印度洋的阿拉伯海，向西则是霍尔木兹海峡和红海，与阿曼首都马斯喀特(Muscat)遥遥相对，是一个极具战略地位的海港。 本数据包含瓜达尔港区及其周围区域2014-2015年共343景Landsat8数据在各个30米格网内的中值，数据共包含12个波段，空间分辨率为30米，其中热红外波段为100米重采样至30米分辨率。
2020-12-28 1274 125 开放获取
瓜达尔深水港位于巴基斯坦俾路支省西南部瓜德尔城南部，在巴基斯坦靠近伊朗一侧，东距卡拉奇约460km，西距巴基斯坦伊朗边境约120km，南临印度洋的阿拉伯海，向西则是霍尔木兹海峡和红海，与阿曼首都马斯喀特（Muscat）遥遥相对，是一个极具战略地位的海港。 本数据为瓜达尔港区气象站点(62.329494E, 25.233308N)实测气象数据，数据时间范围为2014-2015年，数据时间分辨率为日。
2020-12-28 2707 161 开放获取
此数据集以仰光深水港地区极端降水灾害危险性空间分布数据集（2019）和脆弱性空间分布数据集（2019）为基础，结合仰光深水港地区的GDP和人口分布数据，通过“风险=暴露度×脆弱性×危险性”的定义，计算得出了仰光深水港地区极端降水灾害的风险。该数据集可以为当地的防灾减灾工作提供参考，通过分析高风险的分布及成因，可以针对性的提出工程措施或非工程措施，达到减灾防灾的目的，降低极端降水灾害所带来的人民群众生命财产损失。
2020-12-25 1012 120 开放获取
该数据集的区域为仰光深水港中心城区。该数据集以极端降水灾害脆弱性空间分布数据集（2019）为基础，参考了其评价指标体系。在评价仰光深水港地区的极端降水灾害脆弱性时，考虑了减灾力和敏感性指标，其中减灾力与脆弱性呈负相关，敏感性与脆弱性呈正相关。减灾力考虑了不透水面的密度、路网密度和救援应急设施的密度；敏感性考虑了当地的土地覆盖类型，包括农田、城镇和道路交错带。当极端降水灾害发生时，高脆弱性的区域会受到更严重的损失，重建的难度更大。
2020-12-25 910 129 开放获取
面向中亚五国农业可持续发展，以耕地为目标，从土地资源开发利用风险角度开展了土地资源脆弱性评价。以耕地为目标的土地资源开发利用风险评价因子包括：地形因子（高程、坡度）、土地利用类型、土壤质地等，农业可持续发展评价因子包括：人均GDP、人均谷物产量、农业经济增长率、城市化水平、人口自然增长率、土壤有机质含量等。将上述指标中直接代表土地资源属性的土地利用类型、土壤质地、土壤有机质含量等作为土地资源脆弱性评价指标，基于指标加权平均获取了土地资源脆弱性，并将土地资源脆弱性评价作为土地资源开发利用风险评价的一部分，进行土地资源开发利用风险评估时采用多元线性回归方法确定土地资源脆弱性评价指标的权重。数据提供了1995s (1992-1996), 2000s (1997-2001), 2005s (2002-2006), 2010s (2007-2011), 2015s (2012-2017)和1995-2015六个时间段的中亚五国土地资源脆弱性，空间分辨率为0.5°×0.5°。数据集可为中亚五国土地资源开发利用和农业发展等提供基础数据支撑。
2020-12-25 1253 92 开放获取
该数据集的评价区域为仰光深水港中心城区。该数据集以极端降水灾害危险性空间分布数据集（2019）为基础，参考了其的评价指标体系。该数据集综合考虑了降水危险性和地形危险性指标。其中降水危险性指标包括极端降水强度指标和极端降水频率指标，这两个指标都从GPM降水数据中统计、提取得到，地形危险性主要考虑了高程指标。最终得到了极端降水灾害危险性评价结果，危险性高的区域，其受到极端降水灾害的可能性和灾害的强度高于危险性低的区域。
2020-12-25 898 112 开放获取
仰光深水港地区经济发展程度空间分布数据是仰光主要城区的GDP分布数据。GDP可以表示一个地区的经济发展程度，是衡量一个国家的总体经济状况重要指标。该数据的源数据来自Matti，原始分辨率为5km。对原数据进行裁剪，获得仰光深水港主城区的数据后，进行降尺度处理，将数据的分辨率降尺度至10m级。经济发展程度数据可以衡量仰光深水港地区的发达程度，并用于城市规划、选举、风险评估、灾害救援、疾病防控、减贫扶贫等诸多领域。
2020-12-25 818 110 开放获取
该数据集包括了仰光深水港中心城区的道路情况，水系情况，以及土地利用情况。道路数据集同时包括公路和铁路，水系数据集包括河流和湖泊。道路数据集和水系数据集为矢量数据，土地利用数据集为10m分辨率的栅格数据。土地利用的分类体系为：10.Forest森林；20.Cultivated Land 耕地；21.Paddy filed 水田；22.Dry farmland 旱地；30.Water 水体；31.River 河流；32.Lake 湖泊（含水库、坑塘）；33.wetland 沼泽湿地；40.Artificial surface 人工表面；43. Mining area 采矿区；50.Bareland 裸土、裸岩、荒漠等，基于有限样本对数据进行精度分析，分类精度约在90%以上。
2020-12-25 1541 128 开放获取
本数据目标是围绕“一带一路”沿线关键节点区域气候变化相关环境问题，选择34个关键节点（重要城市，重大工程、港口和工业园区）区域的极端干旱气候事件，开展极端干旱的风险评估，支撑绿色“一带一路”建设空间路线图的研究，服务于绿色“一带一路”建设。本数据将2011-2015年的多期干旱风险的线性回归斜率作为“极端干旱时空变化状态”，得到“一带一路”区域共34个节点1km分辨率的极端干旱变化状态特征，为我国海外园区、港口和重大工程建设规划、运营管理、环境问题应急与防治提供应对干旱灾害的科学依据和对策建议，推进和保障“一带一路”泛第三极地区的区域发展战略的顺利实施。
2020-12-25 837 120 开放获取
遥感影像是指记录各种地物电磁波大小的胶片或照片，主要分为航空像片和卫星相片。仰光深水港地区1-5m遥感数据集来自于高分二号卫星，最高分辨率为1m，最低分辨率为5m，总共包括7个区域的影像。每一个区域都有4幅影像，分别是5m级和1m级的波段合成影像。5m级的影像的精度已经能够满足大部分研究用途的需要，且数据量更小；1m级的影像的精度更高，可以用于合成、验证等用途，但是数据量较5m级的数据更大。在实际使用时，可以根据研究者自己的需要，选择5m级或1m级的影像。
2020-12-25 1250 4 开放获取
仰光深水港地区10m级高程数据集是仰光深水港主要城区的DEM数据，DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model)，是流域地形、地物识别的重要原始资料。该数据集能够反映仰光深水港主要城区10m级分辨率的局部地形特征，因此通过该数据集，可提取大量的地表形态信息，这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等，可以为仰光深水港主要城区的研究提供精确的地形数据以及可靠的验证数据。
2020-12-25 1566 16 申请获取
1）沙尘、硫酸盐、有机碳、黑碳和海盐气溶胶以及总气溶胶的光学厚度、垂直质量浓度和消光系数； 2）数据来源：数值模拟，加工方法：基于CALIPSO卫星垂直观测和全球气溶胶模式，通过四维局地集合转换卡尔曼滤波同化方法产生； 3）数据质量良好； 4）该气溶胶同化数据时空覆盖完整，可用于泛第三极地区气溶胶及其化学组分的时空分布特征及其演变规律研究，还可用于气溶胶-云互馈对降水和水汽输送及其辐射、气候以及环境效应研究。
2020-12-24 730 6 开放获取
CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）是气候耦合模型相互比较项目的第五阶段实验，提供了一个多气候模式环境，可用于预估“一带一路”关键节点区域未来气候变化，以应对关键节点区域的环境气候问题。本数据集以“一带一路”关键节点区域为研究区，对CMIP5的43个气候模式对研究区未来气候变化的预估能力进行评估，以模拟结果的均方根误差为标准，分别选取RCP4.5及RCP8.5情景下模拟能力最优的气候模式，对研究区进行气候模拟，得到研究区2006至2065年降雨量、气温的未来预估数据，并使用统计降尺度方法使数据集空间分辨率达到10km，时间分辨率为每月。每一期数据具有三个波段，分别是气温最大值、气温最小值和降雨量。本数据集中，降雨量单位为kg/(m^2*s)，气温单位为K。本数据集为应对关键节点区域的环境气候问题提供数据基础。
2020-12-24 2264 24 开放获取
基于全球热带气旋路径数据、全球灾害事件及损失数据、全球潮位观测数据以及典型区域的DEM数据、海岸线分布数据、土地覆盖信息、人口及其他相关数据，以十米网格为评估单元，提取并计算每个单元里与风暴潮灾害危险性相关的指标。基于统计学方法估算每20年、50年和100年一遇的潮位高低。在此基础上，构建风暴潮灾害危险性评估指数，利用加权方法综合上述各指标得到风暴潮危险指数，以此来评价各评估单元风暴潮危险性的高低，并可用于进行风暴潮危险等级评估。数据集包括汉班托塔港口区域的20年一遇、50年一遇和100年一遇的危险性评估结果图。
2020-12-24 1361 1 申请获取
汉班托塔港地区精细化人口空间分布数据集是在斯里兰卡地区的HRSL数据基础上通过再分析加工生成的。HRSL数据以1弧秒（约30米）的分辨率提供了2015年人口分布的估计值。在HRSL数据中使用了最近的人口普查信息和基于卫星影像的建成区信息。本数据集是以HRSL数据为基础，首先通过计算机视觉技术从0.5米分辨率的遥感影像上提取建筑物的边界并结合人工目视解译和实地采集样本确定建筑物类型（高层楼房、中低层楼房、平房等），以建筑物区域构建人口分布区掩膜，以十米网格为分析单元，计算单元内不同建筑物类型比例、主要土地利用类型比例、建筑物密度、距离道路距离等相关指标，从HRSL数据中计算建筑类型一致区的平均密度，通过机器学习方法获得各建筑物对应的人口密度，然后采用比例分配法，将区域中人口数据分配到对应单元内，得到10米分辨率的人口分布产品。数据以GeoTIFF文件的形式分发。人口GeoTIFF代表人口估计数（以人计），为人道主义领域的人口、基础设施和可持续性研究提供详细的估计。
2020-12-24 1000 36 申请获取
汉班托塔和科伦坡地区防灾减灾设施空间分布数据集（2016-2018年）是基于高分辨率遥感影像进行分类信息提取获得的。基于融合得到的1-2米的遥感影像数据，结合POI数据，分别开展了医院、消防和避难设施等相关的基础设施分布信息提取，在此基础上，将OSM的相关图层、POI图层与提取的结果、影像进行叠加，通过目视检查等方式发现错误，进行提取结果的修正，最后形成汉班托塔节点和科伦坡区域的防灾减灾相关设施分布矢量图层数据。
2020-12-24 1314 133 开放获取
汉班托塔和科伦坡地区交通、水系等基础设施空间分布数据集（2016-2018年）是基于高分辨率遥感影像进行分类信息提取获得的。基于融合得到的1-2米的遥感影像数据，分别开展了道路、水体、海岸线和沿海设施等相关的基础设施分布信息提取，在此基础上，将OSM的道路等图层与提取的结果、影像进行叠加，通过目视检查等方式发现错误，进行提取结果的修正，最后分别形成汉班托塔节点区域的道路、水系、海岸线和沿海设施分布图层。本数据集包含了汉班托塔和科伦坡两个关键节点区域的数据信息。
2020-12-23 1490 1 申请获取
©
中国科学院青藏高原研究所
2012 -
|
联系我们
|
使用条款和免责申明
| 京ICP备05002818号-11
|
京公网安备11010502040845号
技术支持：中国科学院十三五信息化专项科学大数据工程项目
