泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设

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

  • 祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大沙龙站涡动相关仪-2019)

    祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(大沙龙站涡动相关仪-2019)

    该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游大沙龙站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县,下垫面是沼泽化高寒草甸。观测点的经纬度是98.9406E, 38.8399N,海拔3739 m。涡动相关仪的架高4.5m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速仪(CSAT3)与CO2/H2O分析仪(Li7500RS)之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz,发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据,其处理的主要步骤包括:野点值剔除,延迟时间校正,坐标旋转(二次坐标旋转),频率响应修正,超声虚温修正和密度(WPL)修正等。同时对各通量值进行质量评价,主要是大气平稳性(Δst)和湍流相似性特征(ITC)的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选:(1)剔除仪器出错时的数据;(2)剔除降水前后1h的数据;(3)剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟,一天48个数据,缺失数据标记为-6999。上半年由于供电不足和采集器的问题,数据间断出现错误,6.18-7.29由于采集器及存储卡的问题数据缺失。 发布的观测数据包括:日期/时间Date/Time,风向Wdir(°),水平风速Wnd(m/s),侧向风速标准差Std_Uy(m/s),超声虚温Tv(℃),水汽密度H2O(g/m3),二氧化碳浓度CO2(mg/m3),摩擦速度Ustar(m/s),奥布霍夫长度L(m),感热通量Hs(W/m2),潜热通量LE(W/m2),二氧化碳通量Fc(mg/(m2s)),感热通量的质量标识QA_Hs,潜热通量的质量标识QA_LE,二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(比插补数据好);9数据质量差))。数据时间的含义,如0:30代表0:00-0:30的平均;数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)和Che et al. (2019),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

    2020-06-17 2062 132 申请获取

  • 祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(四道桥超级站涡动相关仪-2019)

    祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(四道桥超级站涡动相关仪-2019)

    该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站涡动相关仪观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥,下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N,海拔873 m。涡动相关仪的架高8m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速仪(CSAT3)与CO2/H2O分析仪(Li7500)之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz,发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据,其处理的主要步骤包括:野点值剔除,延迟时间校正,坐标旋转(二次坐标旋转),频率响应修正,超声虚温修正和密度(WPL)修正等。同时对各通量值进行质量评价,主要是大气平稳性(Δst)和湍流相似性特征(ITC)的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选:(1)剔除仪器出错时的数据;(2)剔除降水前后1h的数据;(3)剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟,一天48个数据,缺失数据标记为-6999。7月15日-7月25日涡动系统调配,9月12日-9月28日涡动系统更换调试,导致数据缺失。 发布的观测数据包括:日期/时间Date/Time,风向Wdir(°),水平风速Wnd(m/s),侧向风速标准差Std_Uy(m/s),超声虚温Tv(℃),水汽密度H2O(g/m3),二氧化碳浓度CO2(mg/m3),摩擦速度Ustar(m/s),奥布霍夫长度L(m),感热通量Hs(W/m2),潜热通量LE(W/m2),二氧化碳通量Fc(mg/(m2s)),感热通量的质量标识QA_Hs,潜热通量的质量标识QA_LE,二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(比插补数据好);9数据质量差))。数据时间的含义,如0:30代表0:00-0:30的平均;数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

    2020-06-16 1933 98 申请获取

  • 祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(花寨子站涡动相关仪-2019)

    祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(花寨子站涡动相关仪-2019)

    该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网中游花寨子站涡动相关仪观测数据。站点位于甘肃省张掖市,下垫面是荒漠。观测点的经纬度是100.3201E, 38.7659N,海拔1731.00m。涡动相关仪的架高4.5m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速仪(CSAT3)与CO2/H2O分析仪(Li7500A)之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz,发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据,其处理的主要步骤包括:野点值剔除,延迟时间校正,坐标旋转(二次坐标旋转),频率响应修正,超声虚温修正和密度(WPL)修正等。同时对各通量值进行质量评价,主要是大气平稳性(Δst)和湍流相似性特征(ITC)的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选:(1)剔除仪器出错时的数据;(2)剔除降水前后1h的数据;(3)剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟,一天48个数据,缺失数据标记为-6999。11-12月由于供电原因,数据出现缺失。 发布的观测数据包括:日期/时间Date/Time,风向Wdir(°),水平风速Wnd(m/s),侧向风速标准差Std_Uy(m/s),超声虚温Tv(℃),水汽密度H2O(g/m3),二氧化碳浓度CO2(mg/m3),摩擦速度Ustar(m/s),奥布霍夫长度L(m),感热通量Hs(W/m2),潜热通量LE(W/m2),二氧化碳通量Fc(mg/(m2s)),感热通量的质量标识QA_Hs,潜热通量的质量标识QA_LE,二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(比插补数据好);9数据质量差))。数据时间的含义,如0:30代表0:00-0:30的平均;数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

    2020-06-15 2426 90 申请获取

  • 祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站涡动相关仪-2019)

    祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(混合林站涡动相关仪-2019)

    该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网下游混合林站涡动相关仪观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥,下垫面是胡杨与柽柳。观测点的经纬度是101.1335E, 41.9903N,海拔874 m。涡动相关仪的架高22m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速仪(CSAT3)与CO2/H2O分析仪(Li7500)之间的距离是17cm,9月28日后更换为超声风速温度仪(CSAT3B)与CO2/H2O分析仪(Li7500DS)组合。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz,发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据,其处理的主要步骤包括:野点值剔除,延迟时间校正,坐标旋转(二次坐标旋转),频率响应修正,超声虚温修正和密度(WPL)修正等。同时对各通量值进行质量评价,主要是大气平稳性(Δst)和湍流相似性特征(ITC)的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选:(1)剔除仪器出错时的数据;(2)剔除降水前后1h的数据;(3)剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟,一天48个数据,缺失数据标记为-6999。冬季水汽密度出现一些负值,进行了剔除;9月13-28日仪器调试期,数据缺失。 发布的观测数据包括:日期/时间Date/Time,风向Wdir(°),水平风速Wnd(m/s),侧向风速标准差Std_Uy(m/s),超声虚温Tv(℃),水汽密度H2O(g/m3),二氧化碳浓度CO2(mg/m3),摩擦速度Ustar(m/s),奥布霍夫长度L(m),感热通量Hs(W/m2),潜热通量LE(W/m2),二氧化碳通量Fc(mg/(m2s)),感热通量的质量标识QA_Hs,潜热通量的质量标识QA_LE,二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(比插补数据好);9数据质量差))。数据时间的含义,如0:30代表0:00-0:30的平均;数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

    2020-06-14 2103 94 申请获取

  • 青海牧区传统放牧牦牛体重监测数据集(2018)

    青海牧区传统放牧牦牛体重监测数据集(2018)

    本数据集内容为2018年青海牧区11个高寒草甸典型区域内代表性牦牛群体体重与体尺(体高、体长、胸围、管围)性状的测定结果,所有元数据来源于中国科学院西北高原生物研究所生态中心高原动物生殖生物学学科组与青海省畜牧兽医科学院等单位联合开展的青海牧区传统放牧牦牛体重监测工作。数据集共包含1个工作簿11个工作表,工作簿名称为《青海牧区传统放牧牦牛体重监测数据集(2018)》,各工作表名称和内容分别为: 1.海晏哈勒景:海北藏族自治州海晏县哈勒景蒙古族乡167头牦牛体重、体尺数据;2.祁连默勒:海北藏族自治州祁连县默勒镇69头牦牛体重、体尺数据;3.祁连野牛沟:海北藏族自治州祁连县野牛沟乡42头牦牛体重、体尺数据;4.祁连央隆:海北藏族自治州祁连县央隆乡104头牦牛体重、体尺数据;5.祁连峨堡:海北藏族自治州祁连县峨堡镇28头牦牛体重、体尺数据;6.天峻新源:海西蒙古族藏族自治州天峻县新源镇38头牦牛体重、体尺数据;7.天峻龙门:海西蒙古族藏族自治州天峻县龙门乡100头牦牛体重、体尺数据;8.甘德岗龙:果洛藏族自治州甘德县岗龙乡36头牦牛体重、体尺数据;9.贵南塔秀:海南藏族自治州贵南县塔秀乡70头牦牛体重、体尺数据;10.河南柯生:黄南藏族自治州河南蒙古族自治县柯生乡73头牦牛体重、体尺数据;11.乐都达拉:海东市乐都区达拉乡50头牦牛体重、体尺数据。 本数据集通过对青海牧区各代表性区域内牦牛群体体重、体尺数据的测定,综合评估目前生态环境下高寒草甸传统放牧牦牛的生长性能。数据集可与《青海省畜禽品种志》(1983年)和《青海省畜禽遗传资源志》(2013年)中收录的1981年和2008年测定青海牦牛代表性群体生长性状进行比较,获得青海牧区传统放牧牦牛生长性能退化指数,从而有助于评估生态环境变化对于草食家畜生长与生产性能的影响。

    2020-06-13 3509 1 保护期内

  • 黄河源区径流分析简表(2014-2016)

    黄河源区径流分析简表(2014-2016)

    数据包含了黄河源区黄河干流和4条支流的径流成分资料。在2014-2016,春季,夏季和冬季,通过测试黄河源区几种冻土区河流水样的氡同位素和氚同位素含量,根据河道水流的质量守恒模型和同位素平衡模型,对河道流量进行径流成分解析,初步划分了地下水补给和地下冰融水在河川径流中的占比。模型计算得到的数据质量较好,相对误差在20%以内,通过了与以往实测数据的对比分析。该数据可为未来水文模型的参数率定及水文径流过程的模拟提供帮助。

    2020-06-12 2949 198 开放获取

  • 祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(垭口站涡动相关仪-2019)

    祁连山综合观测网:黑河流域地表过程综合观测网(垭口站涡动相关仪-2019)

    该数据集包含了2019年1月1日至2019年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游垭口站涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县,下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是100.2421, 38.0142N,海拔4148 m。涡动相关仪的架高3.2m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速仪(CSAT3)与CO2/H2O分析仪(Li7500A)之间的距离是15cm。 涡动相关仪的原始观测数据为10Hz,发布的数据是采用Eddypro软件处理的30分钟数据,其处理的主要步骤包括:野点值剔除,延迟时间校正,坐标旋转(二次坐标旋转),频率响应修正,超声虚温修正和密度(WPL)修正等。同时对各通量值进行质量评价,主要是大气平稳性(Δst)和湍流相似性特征(ITC)的检验。对Eddypro软件输出的30min通量值也进行了筛选:(1)剔除仪器出错时的数据;(2)剔除降水前后1h的数据;(3)剔除10Hz原始数据中每30min内缺失率大于10%的数据。观测数据的平均周期为30分钟,一天48个数据,缺失数据标记为-6999。该站冬季会出现缺电现象,导致数据缺失。 发布的观测数据包括:日期/时间Date/Time,风向Wdir(°),水平风速Wnd(m/s),侧向风速标准差Std_Uy(m/s),超声虚温Tv(℃),水汽密度H2O(g/m3),二氧化碳浓度CO2(mg/m3),摩擦速度Ustar(m/s),奥布霍夫长度L(m),感热通量Hs(W/m2),潜热通量LE(W/m2),二氧化碳通量Fc(mg/(m2s)),感热通量的质量标识QA_Hs,潜热通量的质量标识QA_LE,二氧化碳通量的质量标识QA_Fc。感热、潜热、二氧化碳通量的质量标识分为九级(质量标识1-3数据质量好,4-6数据质量较好,7-8数据质量较差(比插补数据好);9数据质量差))。数据时间的含义,如0:30代表0:00-0:30的平均;数据以*.xls格式存储。 黑河流域地表过程综合观测网或站点信息请参考Liu et al. (2018)和Che et al. (2019),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。

    2020-06-11 3255 103 申请获取

  • 祁连山地区冰川边界(2019年)

    祁连山地区冰川边界(2019年)

    本数据为祁连山地区2019年冰川分布产品。采用经典波段比值法和人工修正的方法提取。原始基础数据为2019年祁连山全境的高分系列影像。参考数据为谷歌影像和天地图影像。产品以shp文件格式存储,包含坐标系、冰川ID、冰川面积等属性。产品为1期,空间分辨率为2米,边界精度在2米(一个像元)左右。该数据直观地反映了祁连山冰川在2019年的分布,可用于冰川物质平衡变化定量估计、冰川变化对流域径流量影响定量估计等研究。

    2020-06-10 3003 1 保护期内

  • 中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2020)

    中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2020)

    该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2020.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位分别为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。

    2020-06-08 28517 3182 开放获取

  • 祁连山地区水体指数产品(2019年)

    祁连山地区水体指数产品(2019年)

    本数据为祁连山地区2019年地表水体(包括液态水、冰川及多年积雪)分布产品。采用经典归一化水体指数法(Normalized Difference Water Index , NDWI)和人工修正的方法提取。原始基础数据为2019年祁连山全境的Landsat影像。参考数据为谷歌影像和哨兵2号影像。产品以shp文件格式存储,包含坐标系、水体面积等属性。产品为1期,时间分辨率为1年,空间分辨率为30米,边界精度在30米(一个像元)左右。该产品直观地反映了祁连山水体在2019年的大致分布,可用于流域水资源定量估计研究。

    2020-06-03 2055 1 保护期内

  • 青藏高原地面气象驱动数据集(2017-2018)

    青藏高原地面气象驱动数据集(2017-2018)

    1)青藏高原地面气象观测数据产品(2017-2018) 地面气象要素驱动数据集,包括近地面气温、地面降水率、短波辐射和长波辐射4个要素。 2)该数据集是以国际上现有的Princeton再分析资料、GLDAS资料、GEWEX-SRB辐射资料,以及TRMM降水资料为背景场,以及融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成,通过空间插值形成。 3)数据为tiff格式,时间分辨率为日值,空间分辨率为0.1°。 4)方便不会使用nc格式的此类同化数据的科研人员和学生使用。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。

    2020-05-28 3903 83 申请获取

  • 祁连山地区基于MODIS的逐日地表蒸散发数据(2019)(ETHi-merge V1.0)

    祁连山地区基于MODIS的逐日地表蒸散发数据(2019)(ETHi-merge V1.0)

    本数据集包括祁连山地区2019年逐日地表蒸散发产品,产品分辨率为0.01°。采用高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)算法,实现对RS-PM (Mu et al., 2011)、SW (Shuttleworth and Wallace., 1985)、PT-JPL (Fisher et al., 2008)、MS-PT (Yao et al., 2013)、SEMI-PM (Wang et al., 2010a)、SIM (Wang et al.2008) 等6种蒸散发产品的集成。参与蒸散发产品生产的驱动数据包括MODIS(NDVI、Albedo、LAI、PAR),中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(何杰, 阳坤. 中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集. 寒区旱区科学数据中心, 2011. doi:10.3972/westdc.002.2014.db)等。

    2020-05-26 3065 48 开放获取

  • 青藏高原近期湖泊面积和水量变化数据集(1976-2013)

    青藏高原近期湖泊面积和水量变化数据集(1976-2013)

    1) 基于多时相的Landsat影像获取317个大于10 km2的湖泊1976、1990、2000、2005和2013年的面积数据; 2)结合SRTM DEM和Landsat影像获取1976-1990、1990-2000、2000-2005、2005-2013年共四个时间段的湖泊水量变化数据; 3)湖泊面积的精度控制在一个像元,水量变化的精度约5%; 4)该数据已经被应用到青藏高原近期湖泊水量变化的研究工作中,成果已经发表于《Remote Sensing of Environment》;今后其他方面的研究中,该数据也能够作为基础数据,也能应用对生态环境变化、气候变化、湖泊水质等方面的分析中;

    2020-05-25 3968 159 申请获取

  • 青藏高原大于50 km²湖泊透明度MODIS反演值(2000-2019)

    青藏高原大于50 km²湖泊透明度MODIS反演值(2000-2019)

    1) 数据内容(包含的要素及意义) : 2000-2019年青藏高原152个大于50 km² 湖泊透明度数据(塞氏盘值)。 2) 数据来源及加工方法 : 数据反演基于高精度透明度反演模型以及MODIS-MODOCGA产品数据。遥感数据转化为遥感反射率R_rs反演透明度值,并计算出年均值。以湖泊几何中心3×3 像元均值代表该湖泊,对于几何中心位于湖泊以外的情况,则取该湖泊开阔水域计算。 3) 数据质量描述 : 湖泊年均值。 4) 数据应用成果及前景 : 气候变化可能改变湖泊透明度,湖泊透明度的变化则对区域气候变化起到反馈作用。本研究中青藏高原湖泊透明度的反演为湖-气界面能量交换提供了基础数据。

    2020-05-20 2270 1 保护期内

  • 欧亚大陆草地遥感三级分类图(2009)

    欧亚大陆草地遥感三级分类图(2009)

    本数据集是2009年欧亚大陆草地遥感三级分类图,数据为tif栅格格式,空间分辨率为1公里,三级草地分类为:温性草甸草原、温性典型草原、温性荒漠化草原、温性草原化荒漠、温性荒漠几个类型。 该数据是根据欧空局全球陆地覆盖数据(ESA GlobCover)2009产品GlobCover 2009 land cover map,结合ECMWF网站历史气象数据(降水量,年积温,湿润系数,蒸发量)及DEM数据等加工而成。该数据可为欧亚大陆温性草地分布信息以及时空变异分析提供依据。

    2020-05-12 4023 200 开放获取

  • 泛第三极34个关键节点降水量距平百分率气象干旱指数数据集(2011-2015)

    泛第三极34个关键节点降水量距平百分率气象干旱指数数据集(2011-2015)

    在全球变暖的背景下,干旱发生的频率和强度呈增加趋势,由于干旱灾害所引发的水资源匮乏、粮食危机、生态恶化(如荒漠化)等,直接威胁到国家的粮食安全和社会经济发展,干旱灾害风险评估及应急管理的技术水平亟待提高。“一带一路”沿线区域生态环境脆弱、农业耕地集中、干旱灾害频繁,利用遥感卫星监测大区域的干旱水平及其时空变化,对于科学掌握“一带一路”地区的干旱格局、区域分异特征,及其对农业耕地的影响具有重要的科学和现实意义。 降水距平百分率是某时段降水量与同期气候平均降水量之差除以同期气候平均降水量的百分比。该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨资料为基础,计算对应地区的降水量,采用降水距平百分率等级评价指标,分析了不同等级干旱的分布特征。 数据的区域为泛第三极34个关键节点(阿巴斯、阿斯塔纳、科伦坡、瓜达尔、孟巴、德黑兰、万象等地区)。

    2020-05-11 1490 7 开放获取

  • 祁连山典型冻土区水文地质要素数据集(2019)

    祁连山典型冻土区水文地质要素数据集(2019)

    祁连山典型冻土区水文地质要素数据集内容主要包括黑河上游西支流域内的地下水类型、富水性(单孔涌水量或单泉流量)、主要河流与支流、泉水(下降泉、泉群、大泉、矿泉分布)、钻孔(承压水钻孔、潜水钻孔、自流水钻孔分布)、断裂带(压性断裂、张性断裂)、角度不整合界线、平行不整合界线、黑河上游西支流域边界线、季节性冻土区与多年冻土区分界线、现代冰川及沼泽分布。本水文地质要素数据集可为寒区水文生态过程和水文地质环境提供背景资料。本数据来自四幅1:20万水文地质图(祁连幅、野牛沟幅、祁连山幅、肃南幅)的矢量化并重新对地下水类型进行整合。分辨率较高,数据可为泛第三极江河源区水土资源演变和环境变化等研究提供背景资料。

    2020-05-10 3227 33 申请获取

  • 黑河上游八宝河流域土壤温湿度数据(模拟)

    黑河上游八宝河流域土壤温湿度数据(模拟)

    黑河上游八宝河流域2013-2014年各层(0 cm, 4 cm, 10 cm, 20 cm, 40 cm, 80 cm, 120 cm, 160 cm, 240 cm, 400 cm, 600 cm, 900 cm, 1200 cm, 1400 cm, 1500 cm) 1km 逐小时土壤温度、湿度和含冰量数据,本数据由SHAW模型模拟产生,并基于地面站点和无线传感器网络观测的土壤温湿度数据进行了验证,结果较好,可用于上游冻土水热过程相关研究。

    2020-05-10 1544 12 开放获取

  • 吉隆-佩枯错短周期地震台站远震波形数据

    吉隆-佩枯错短周期地震台站远震波形数据

    数据集为吉隆-佩枯错短周期密集地震台阵剖面的远震波形数据。数据可用于接收函数方法探测地壳和上地幔的结构。佩枯错剖面跨过南北向的吉隆裂谷,数据来源于课题组沿东西向的吉隆-佩枯错剖面布设的134个短周期地震台站,选址严格,数据质量良好。该剖面对揭示吉隆裂谷下方的速度间断面形态,即印度大陆向北俯冲在喜马拉雅造山带下方地壳内的界面延伸情况,进一步认识MHT界面的横向变化,以及青藏高原东西向伸展的动力学过程提供重要科学依据。

    2020-05-08 2886 1 保护期内

  • “一带一路”沿线国家农业机械(拖拉机)数量数据集(1961-2009)

    “一带一路”沿线国家农业机械(拖拉机)数量数据集(1961-2009)

    该数据集记录了“一带一路”沿线65个国家1961-2009年农业机械(拖拉机)数量等相关数据。农业机械是指在规定的日历年度末或者次年第一季度在农业上使用的轮式和履带式拖拉机(不包括园艺拖拉机)的数量。数据来源:联合国粮食农业组织(Food and Agriculture Organization, electronic files and web site)。农业机械减轻了劳动强度,减少苦役,缓解劳力短缺,提高农业活动的生产力和及时性,提高资源有效利用,增加进入市场机会,帮助减少气候相关危害,未来的农机将发挥更大的作用,有助于确保农业的环境可持续性。该数据集可用于农业现代化和农业生态环境等相关研究。 数据集包含2个数据表:农业机械(每100平方公里可耕地的拖拉机),农业机械(拖拉机数量)。

    2020-05-02 1747 136 开放获取