泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设-专题浏览-时空三极环境大数据平台

喀喇昆仑地区冰川进退范围数据集

采用宇宙成因核素（10Be和26Al）暴露年代方法等测定西风带和季风区末次冰盛期、全新世和小冰期冰川遗迹的时代，确定冰川进退的绝对年代序列。野外调查研究冰川遗迹的分布，确定冰碛垄的位置，测量冰碛垄的地貌特征。根据冰川遗迹的地貌部位和风化程度确定相对新老关系，初步判断末次冰盛期的冰碛垄。从该垄向上游采集各列冰碛垄上的冰川漂砾的暴露年代样品。本数据包括喀喇昆仑地区根据10Be暴露年代方法获得的气候转型期冰川进退范围。

2020-09-29 2370 1 保护期内

青藏高原地区0.25°×0.25°地表土壤水分数据（SMsmapTE, V1）

本数据集为基于SMAP时间扩展方法生产的青藏高原地区0.25°×0.25°地表土壤水分产品。即采用随机森林方法，利用被动微波亮温数据及相关辅助数据，实现对SMAP L3级地表土壤水分产品的时间扩展。其中，1980、1985、1990、1995和2000年为逐月产品，使用SMMR，SSM/I和SSMIS 19 GHz V/H及37 GHz V三个通道的亮温数据。2002年6月20日至2018年12月30日为逐日产品，使用AMSR-E和AMSR2 6.925 GHz V/H，10.65 GHz V/H及36.5 GHz V五个通道的亮温数据。参与训练随机森林模型的辅助数据包括IGBP地表分类数据，GTOPO30 DEM数据以及经/纬度等信息。

2020-09-26 4555 274 开放获取

喀喇昆仑地区冰芯气候记录数据集

在众多反映气候环境变化的指标中，冰芯稳定同位素指标是冰芯记录研究中必不可少的参数，是恢复过去气候变化最可靠的手段和最有效的途径之一。冰芯积累量是冰川上降水量的直接记录，而且高分辨率冰芯记录保证了降水记录的连续性。因此，冰芯记录提供了一种恢复降水量变化的有效手段。从青藏高原钻取的冰芯同位素和积累量可用来重建温度和降水变化，是很好的气候环境记录。本数据集提供了喀喇昆仑地区Hushe冰芯稳定同位素记录，为研究青藏高原的气候变化提供数据支撑。

2020-09-25 2353 1 保护期内

黄河源区多年冻土地下冰分布数据（2013-2015）

该数据包含黄河源区多年冻土层的地下冰分布数据。数据基于黄河源区地貌及其成因类型，冻土地温分布、结合岩性组成、含水率等 105 个钻孔的野外实测数据，估算了黄河源区多年冻土层 3. 0～10. 0 m 深度范围内地下冰储量，该数据结果中黄河源区每立方米土体平均含冰量和赵林等计算青藏高原冻土地下冰储量估计值( 已将折算的未冻水含量计入) 接近。该数据对于冻土预报、评价多年冻土区景观稳定性以及因环境变化引起的地形、植被和水文的区域性变化评价也具有十分重要的意义。

2020-09-24 2513 60 申请获取

尼泊尔白垩纪以来地层古地磁数据

喜马拉雅山南麓在印度-欧亚板块陆陆碰撞影响下其沉积特征发生了重要变化，其中海-陆相沉积记录了大陆碰撞最前缘的构造变形和环境演化。为了更好地了解喜马拉雅山南缘的变形机制与约束陆陆碰撞的年龄，我们选取了尼泊尔西部晚白垩世至中始新世地层的出露良好的天然剖面并进行了详细的古地磁学研究。目前，已对Butwal剖面315米厚的样品开展了高精度的古地磁学测试，初步获得了交变磁场退磁（AFD）的磁偏角和磁倾角数据。

2020-09-17 1800 1 保护期内

尼泊尔白垩纪以来地层古气候数据

喜马拉雅山南麓的海-陆相沉积物记录了大陆碰撞最前缘的构造变形和环境演化。为了更好地了解喜马拉雅山南缘的变形机制与环境演化，我们选取了尼泊尔西部晚白垩世至中始新世地层的三个出露良好的天然剖面并进行岩石磁学研究。目前，对120米厚的Palpa剖面的样品开展了磁化率（χlf）、非磁滞剩磁（ARM）与饱和等温剩磁（SIRM）的测量。同时，获得了细颗粒沉积物的等温剩磁（IRM）和磁滞回线，并得出饱和磁化强度（Ms）与饱和剩磁强度（Mrs）等重要磁性参数。

2020-09-17 1814 1 保护期内

祁连山区域30m人类活动参数产品数据集（1985-2019）（V2.0）

本数据集包括祁连山区域1985-2019年的30m耕地和建设用地分布产品。该产品来源于祁连山区域1985-2019年30m的土地覆盖分类产品。产品生产时使用了NDVI 产品、灯光数据产品、DEM产品和哨兵1号的SAR数据。使用变化监测的方法，在2015年产品的基础上生产出其他年份的产品。产品的总精度优于85%。其中，1985-2015年的土地利用产品为5年1期，2015-2019年的土地利用产品为1年1期。

2020-09-09 2526 190 开放获取

中国高寒区地表环境与观测网络气象数据（2018）

1)数据内容（包含的要素及意义）：高寒网21个站（藏东南站、纳木错站、珠峰站、慕士塔格站、阿里站、那曲站、双湖站、格尔木站、天山站、祁连山站、若尔盖站（西北院）、玉龙雪山站、那曲站（寒旱所）、海北站、三江源站、申扎站、贡嘎山站、若尔盖站（成都生物所）、那曲站（地理所）、拉萨站、青海湖站）2018年青藏高原气象观测数据集（气温、降水、风向风速、相对湿度、气压、辐射和蒸发） 2)数据来源及加工方法：高寒网21个站实地观测Excel格式 3)数据质量描述：站点日分辨率 4)数据应用成果及前景：在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上，建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集；通过重点区域的强化观测与样地和样点验证，完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演；基于物联网技术，研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台，实现联网数据实时获取与远程控制及共享。

2020-09-08 5622 50 申请获取

青藏高原气溶胶数据集（2006-2019）

包含青藏高原地区气溶胶类型和气溶胶光学厚度，两类数据。气溶胶类型数据产品是综合利用MEERA 2同化资料和主动卫星CALIPSO产品经过一系列数据预处理、质量控制、统计分析和对比分析等过程而融合得出的气溶胶类型结果。该气溶胶类型融合算法的关键是对CALIPSO气溶胶类型的判断。融合时根据CALIPSO气溶胶类型的种类和质控，并参考MERRA 2气溶胶类型得到最终气溶胶类型数据（共12种）和质量控制结果。充分考虑了气溶胶的垂直分布以及空间分布，具有较高的空间分辨率（0.625°×0.5°）和时间分辨率（月）。气溶胶光学厚度（AOD）采用自主研发的可见光波段遥感反演方法，结合Merra-2模式数据与NASA的官方产品MOD04制作，数据覆盖时间从2000年到2019年，时间分辨率为逐日，空间分辨率为0.1度。反演方法主要采用自主研发的APRS算法，反演了冰雪上空的气溶胶光学厚度，算法考虑了冰雪地表的BRDF特性，适用于冰雪上空气溶胶光学厚度的反演。通过实测站点验证表明，数据相对偏差在35%以内，可有效提高极区气溶胶光学厚度的覆盖率和精度。

2020-09-01 2181 172 开放获取

新疆及周边地区主要家养动物表型数据（2020）

为描述青藏高原及周边地区主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景，并建立相应的遗传资源库。2020年集中在新疆维吾尔自治区伊犁地区共采集209个共707份当地主要驯化动物血液或、组织、粪便样品，其中包括12匹马心肝脾肺肾等RNA样品。本数据集包含新疆伊犁地区绵羊、家马、黄牛、家犬、家鸡、家鹅、山羊等物种的物种、品种、详细采样地、样品类型、采集时间、采集人、保存方式等基本样品信息，以excel表形式存储。本数据集还包含采样个体外观照片，以jpg格式存储。

2020-08-25 2065 1 保护期内

主要家养动物转录组测序数据（2020）

为描述青藏高原及周边地区（泛第三极地区）主要驯化动物遗传多样性的分布格局，厘清其相关遗传背景。2020年我们选取31个肯尼亚当地商品鸡和土鸡肾、脾、空肠RNA组织样品，提取总RNA后建库并做转录组测序。测序产生了一批180G转录组测序原始数据。为探索泛第三极地区家鸡驯化、迁徙、扩张等群体历史事件提供基础数据，并进一步探讨驯化动物对干燥等恶劣环境的适应机理提供资料。本数据集包含31个家鸡个体物种、品种、性别、表型等基本样品信息excel表，和31个家鸡个体3种组织转录组测序原始数据及MD5值。

2020-08-25 992 1 保护期内

南亚气象数据集：中国科学院加德满都科教中心气象数据（2019）

1）本数据包含中科院加德满都科教中心2019年基本气象数据；参数有：气温 ℃，相对湿度%，气压Kpa, 降水mm, 辐射W/m2, 风速 m/s。表2为气象站说明表格，包含地理位置及下垫面情况。 2）数据来源及加工方法：数据来源于中国科学院加德满都科教中心小时数据，气温、气压、辐射和风速计算日平均，降雨计算日总和。 3）数据质量描述：这些参数中，气压数据质量较差缺失较多，2019年6-8月仪器故障，数据有缺失 4）该气象数据应用前景广泛，与南亚不同区域的资料对比分析，可服务于如大气科学、水文学、气候学、自然地理学和生态学等背景的研究生和科学家。

2020-08-21 2472 1 保护期内

申扎高寒湿地碳通量数据集（2016-2019）

（1）本数据集是申扎高寒湿地2016-2019年的碳通量数据集，包含空气温度、土壤温度、降水、生态系统生产力等参数。（2）该数据集以野外涡度相关实测数据为基础，采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法，基本流程包括：野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集还包含了基于涡度相关数据集标定后的模型模拟数据。（3）该数据集已经过数据质量控制，数据缺失率为37.3%，缺失数据已采用插值方式补充。（4）该数据集对认识高寒湿地碳汇功能具有科学价值，也可以用于机理模型的矫正和验证等。

2020-08-09 4531 164 申请获取

珠峰绒布冰川1974-2000和2000-2016年冰储量变化数据集（V1.0)

这组数据是1974-2016年期间珠峰北坡绒布流域三条绒布冰川及表碛覆盖冰川三个时间段的年均冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储,是由三个阶段的DEM高程差数据DHPRISM2006-DEM1974（DH2006-1974）、DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）、DHASTER2016-SRTM2000（DH2016-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHPRISM2006-DEM1974, or DH2006-1974, 是2006年PRISM2006 数据和1974年DEM1974之间的高程差,即DH2006-1974 =PRISM2006 – DEM1974。PRISM2006是由2006年12月4日的光学立体像对遥感数据ALOS/PRISM生成。DEM1974是由我国早期1:50,000地形图生成的，这两期DEM都采用横轴墨卡托投影、Krasovsky1940椭球体。PRISM2006与DEM1974配准后，非冰川区高程数据精度为±0.24 m a-1。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）是，2000年SRTM与DEM1974的高程差，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.03 m a-1。DHASTER2016-SRTM2000（DH2016-2000）是基于Brun et al. (2017) 发布的冰面高程差数据，采用与DH2006-1974、DH2000-1974一样的数据处理方法与处理过程而得到, 在非冰川区高程数据精度为±0.08 m a-1。表格中包括的数据项有：Shape_Area,冰川面积(m2)、Name冰川名,EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_16表示2000-2016年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC74_2006是1974-2006年间冰川年均冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_16表示2000-2016年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB74_2006表示1974-2006年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2016表示2000-2016年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1），MC74_2006表示1974-2006年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1）, Uncerty_EC,是每条冰川冰面高程变化的最大误差范围（m a-1）、Uncerty_MB,是每条冰川冰川物质平衡的最大误差（m w.e. a-1），Uncerty_MC, 是每条冰川冰储量变化的最大误差（m3w.e. a-1）。 MinUnty_EC，是每条冰川冰面高程变化的最小误差范围，MinUnty_MB，每条冰川冰川物质平衡的最小误差（m w.e. a-1），MinUnty_MC是每条冰川冰储量变化的最小误差（m3w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。

2020-08-06 2935 1 保护期内

青藏高原内陆流域年际湖泊面积数据产品（1986-2019）（V1.0）

该数据提供了青藏高原内陆流域582个面积大于1平方公里的湖泊从1986-2019的年湖泊面积。首先根据JRC和SRTM DEM数据，识别研究区内582个大于1 km2的湖泊。利用Landsat5/7/8所有覆盖湖泊的遥感影像合成每年的Landsat影像，根据NDWI指数和Ostu算法动态分割每个湖泊，并据此计算每个湖泊1986-2019年湖泊面积大小。本研究基于Landsat卫星遥感影像，利用Google Earth Engine 处理了所有Landsat影像，建立了至今为止最全的青藏高原地区大于1平方公里的年湖泊面积数据集；开发了一套湖泊面积自动提取算法，实现单个湖泊多年面积的批量计算；该数据对分析青藏高原地区湖泊面积动态、水量平衡，及研究青藏高原湖气候变化有重要意义。

2020-08-06 3933 1 保护期内

青藏高原中部湖泊江错沉积物纹层年代、厚度及重建降水（公元81-2015年）

湖泊沉积物是重建过去气候变化的重要代用材料，其中沉积物的年代框架是基础。纹层是湖泊沉积物中成对形成的一种沉积层，通常一年为一个周期。依托中国科学院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”和第二次青藏高原综合科学考察研究等研究计划，作者在青藏高原中部湖泊江错获取了长达1米的沉积物重力钻岩芯，发现保存完好的纹层。随后制作了岩芯薄片并对纹层及其厚度进行计数和测量，得到了从公元81年到2015年的年代序列。利用纹层厚度中粗颗粒层厚度百分比这一代表降水的指标重建了过去2000年这一地区的降水。高分辨率高精度的年代和降水记录可以提供可靠的气候环境变化的背景，对古气候模拟和古文明的兴衰等提供参考。

2020-08-04 2987 1 保护期内

藏东南易贡藏布东段71条冰川2000-2014年冰储量变化数据集

这组数据是2000-2014年间藏东南易贡藏布东段71条冰川的年均冰储量变化数据集，采用ESRI SHP矢量多边形数据格式存储。每条冰川的冰储量变化通过SRTM DEM、Dh2000-2014、冰川专题矢量数据（CGI2/TPG1976/RGI6.0）与冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而得。Dh2000-2014基于一对2014年2月7日TSX/TDX SAR影像与2000年SRTM DEM数据，采用差分干涉技术（D-InSAR）获取。基于CGI2/TPG1976/RGI6.0提取区域冰川矢量数据与冰川编号。SRTM DEM是参考DEM与基准DEM，在数据统计中用于划分不同海拔范围，其空间分辨率为30m。属性表中包括的数据项有：GLIMS-ID表示冰川编号、Area表示冰川面积（m2）、EC_m_a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均冰面高程变化(m a-1)、MB_m w.e.a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均物质平衡变化(m w.e.a-1)、MC_m3 w.e.a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均冰储量变化(m3 w.e.a-1)、MC_Gt.a-1表示2000-2014年期间每条冰川的年均冰储量变化(Gt a-1)、Uncerty_EC是每条冰川冰面高程变化的误差（±m a-1）、Uncerty_MB是每条冰川物质平衡误差（±m w.e. a-1），UT_MCm3w.e. a-1是每条冰川冰储量变化误差（±m3w.e. a-1）。该组数据可用于藏东南地区冰川消融水文水资源效应研究。

2020-08-04 2447 1 保护期内

祁连山综合观测网：青海湖流域地表过程综合观测网（高寒草甸草原混合超级站物候相机观测数据集-2019）

该数据集包含了2019年05月01日至2019年12月31日青海湖流域地表过程综合观测网高寒草甸草原混合超级站的物候相机观测数据。站点位于青海省天峻县苏里路旁侧，下垫面是高寒草甸和高寒草原的混合。观测点经纬度为：东经 98°35′41.62″E，北纬 37°42′11.47″N，海拔3718m。该物候相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，本数据集中的物候照片是在每天12:10拍摄的，拍摄时间误差在±10 min。图片命名方式为BSDCJZ BEIJING_IR_Year_Month_Day_Time.

2020-08-01 3319 48 申请获取

极端降水灾害脆弱性评估数据集（2019）

34个关键节点百米级脆弱性评估数据集评估了“一带一路”重点区域在极端降水事件下的洪涝灾害危险性，为当地政府部门决策提供依据，同时以便在洪涝灾害发生前进行预警，从而可以争取到宝贵的时间采取防灾减灾措施，降低洪涝灾害所带来的人民群众生命财产损失。此数据集以“一带一路”34个关键节点的GDP、人口、土地利用、路网、河网数据为基础，结合ArcGIS中的空间分析方法，赋予各指标相应的权重，构建评估了34个关键节点在极端降水条件下发生洪涝灾害的脆弱性，并用自然断点法将脆弱性分为5个等级，分别代表无脆弱性，低脆弱性，中脆弱性，高脆弱性，极高脆弱性。

2020-07-31 2266 24 开放获取

1974-2000和2000-2017年期间希夏邦马峰地区冰储量变化数据集（V1.0)

这组数据是1974-2017年期间希夏邦马峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，包括1974-2000年和2000-2017年两个时段。采用ESRI 矢量多边形格式存储, 是由KH-9 DEM1974-SRTM DEM2000（DH1974-2000）与SRTM DEM2000-TSX/TDX 2017（DH2000-2017）两期DEM高程差（DH）数据，结合TPG1976/CGI2冰川专题矢量数据与冰密度（850 ± 60 kg m−3）计算而来。KH-9 DEM是由3景KH-9遥感影像数据，通过光学立体像对方法生成了研究区1974年数字高程模型。TSX/TDX2017数据通过与SRTM DEM数据进行差分干涉算法对得到研究区冰面高程变化DH2000-2017。1974-2000年间研究区年均冰面高程变化误差为±0.07 m，大地测量物质平衡误差为±0.06 m w.e. a-1。2000-2017年间年均冰面高程变化误差为±0.11 m，大地测量物质平衡误差为±0.10 m w.e. a-1。表格中包括的数据项有：GLIMSId代表从GLIMS冰川数据库读取的冰川编号、Area代表冰川面积（km2）、Area_m2是冰川面积（m2）,Name代表冰川名、EC74_2000表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_2017表示2000-2017年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_2000表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_2017表示2000-2017年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2017表示2000-2017年间每条冰川每年的冰储量变化（m3w.e. a-1），Ut_EC74_00,是1974-2000年冰面高程变化误差（m a-1）、Ut_MB74_00,是每条冰川1974-2000年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC74_00, 是每条冰川1974-2000年冰储量变化误差（m3w.e. a-1）。 Ut_EC00_17，是2000-2017年冰面高程变化误差，Ut_MB00_17，每条冰川2000-2017年冰川物质平衡误差（m w.e. a-1），Ut_MC00_17是每条冰川2000-2017年冰储量变化误差（m3w.e. a-1）。该数据集可用于喜马拉雅山脉希夏邦马峰地区冰川消融及其水文水资源效应，以及气候变化与冰雪灾害研究等。

2020-07-30 3170 1 保护期内