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

泛第三极生态系统生产力数据集

泛第三极是全球变化的敏感地区，其增温速率为全球的2倍以上，并且受到了西风和季风协同作用的影响。该地区植被如何响应气候变化，将深刻的影响区域生态安全。然而现有产品对泛第三极地区生态系统净初级生产力（NPP）的估算仍旧存在较大的不确定性。为此，本产品结合多源遥感数据，包括AVHRR NDVI，MODIS 反射率数据，多种气候变量（温度、降水、辐射、VPD）以及大量野外实测数据，利用机器学习算法，反演获得了泛第三极生态系统净初级生产力。

2020-01-24 2123 178 开放获取

全球历史气旋路径数据集（1842-2019）

热带气旋（TC）最佳路径数据已经作为单独的风暴路径存在于其他机构。 IBTrACS将这些数据集合并到一个全球TC数据库中。目的是克服数据可用性问题，通过直接与所有区域专门气象中心和其他国际中心和个人合作，创建全球最佳轨道数据集，将多个中心的风暴信息合并成一个产品，并将数据存档供公众使用。世界气象组织热带气旋方案已批准IBTrACS作为热带气旋最佳路径数据的官方归档和分发资源。 IBTrACS 包含最完整的全球历史热带气旋集，结合来自许多热带气旋数据集的信息，通过在一个地方提供来自多个源的风暴数据，简化机构间比较，提供流行格式的数据以方便分析，检查风暴库存、位置、压力和风速的质量，将信息传递给用户。在集中位置提供热带气旋最佳路径数据，以帮助我们了解全球热带气旋的分布、频率和强度。IBTrACS的主要目的是支持科学研究工作。

2020-01-23 2762 285 开放获取

人口密度空间分布数据集（2015）

2015年百米尺度的人口格网数据，每个格网表达该范围内的人口总的数量。该数据来源于英国南安普顿大学地球数据研究所，对该数据进行投影转换、裁剪等处理加工得到“一带一路”沿线34个关键节点区域的百米尺度的人口格网数据。该数据是以行政单元的人口普查数据，通过空间尺度转换得到规则的百米尺度的人口格网数据，每个格网人口是按各行政单元人口和多源辅助数据利用随机森林方法计算得到。人口数据可用于诸多领域，包括城市规划、选举、风险评估、灾害救援、疾病防控、减贫扶贫等。注：该数据仅为初始数据，后续将结合人口普查、建筑物以及GIS遥感等数据进一步加工处理得到更加精确的人口格网数据。

2020-01-23 3232 96 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（2014-2015）

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。降水距平百分率反映某一时段降水量与同期平均状态的偏离程度，以百分率表示。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，空间分辨率200m。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）。

2020-01-23 1147 3 开放获取

新疆及周边地区主要家养动物表型数据-新疆和田（2019）

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。2019年集中在新疆维吾尔自治区和田地区共采集200份当地主要驯化动物血液或、组织、粪便样品。本数据集包含新疆和田地区绵羊、番鸭、家鸽、家鸡、家鸭、家鹅、家驴、山羊、黄牛、家犬等物种的物种、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。

2020-01-23 1691 2 申请获取

泛第三极关键节点区域日最高气温、日平均相对湿度数据集（2000-2016）

本数据集基础数据源提供逐小时、逐日到逐年时间分辨率不等的气象数据，观测站基础观测数据可提供包括温度、降水、露点、风速等在内的气象环境信息。本数据集主要覆盖泛第三极东南亚及中东地区关键节点区域。数据处理的主要步骤为：首先从众多基础气象数据中筛选得到日最高温度数据；综合日最高温相对湿度关系，基于气象站露点温度数据，完成日相对湿度计算。该数据集对评价关键节点区域的高温天气过程提供了基础资料和有力参考。

2020-01-23 2058 146 开放获取

哈萨克斯坦17个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019）

1)数据内容包括2019年哈萨克斯坦17个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019年），数据单位为t/(hm2·a)。2）采用中国土壤侵蚀模型CSLE (A=R•K•LS•B•E•T)方法，在面图层降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度坡长因子LS、植被盖度FVC、轮作分区抽样调查单元的基础上，分别计算17个抽样单元土壤水蚀模数，评估土壤侵蚀状况。通过空间数据运算（包括图表链接及转换、矢栅转换、重采样等），将区域专题图降雨侵蚀力、土壤可蚀性、DEM转换为抽样单元的R、K、LS因子；通过半月FVC、NPV、半月降雨侵蚀力权重、其他地类B因子表分别计算抽样单元内各地类的B因子；通过遥感解译结果、工程措施因子表，计算抽样单元工程措施因子值；通过耕作分区图及耕作措施表获取抽样单元内耕作因子值，进而计算各抽样单元内土壤侵蚀模数。17个小流域的选取依据泛第三极地区抽样单元布设图。 3）通过和同年同区域已有土壤侵蚀强度数据对比，无明显差异，数据质量良好。4）土壤侵蚀模数数据对研究泛第三极土壤侵蚀现状，更好的贯彻“一带一路”发展政策具有重要的意义。

2020-01-23 1717 114 开放获取

中亚大湖区-基础数据集-气象-2016

气象数据是一组反映天气的数据，气象数据可分为气候资料和天气资料。本数据集主要包含了气象数据中的降雨数据以及气温数据（数据集中pre代表降雨、T2代表气温）。该数据集来自英国东安格利亚大学（University of East Anglia）提供的CRU（Climate Research Unit）全球格网数据（http://www.cgiar-csi.org/）。CRU数据集通过对中亚365个地区的观测站点资料插值得到，在中亚地区有较高的准确度。本数据集利用CRU通过Arcgis批量裁剪的方式得到中亚五国的降雨以及气温数据。数据格式：GeoTIFF；空间分辨率：0.5°；时间尺度：月尺度。该气象数据应用十分广泛，可与不同领域资源相融合，在交通运输、新能源、农业、移动互联网软件开发和服务、公共管理及基于大数据技术的智慧城市、智慧交通、智慧粮食等领域的开发建设中起到重要作用。

2020-01-23 1949 123 开放获取

小鼠转录组测序数据（2019）

根据已获得的基因组数据进行筛选从而得到的候选基因，大部分与生理发育相关，为研究候选基因的具体调节机制，因此进行对应的功能验证试验。因此通过获得相应的转基因小鼠，并对其纯合型和野生型样本的相应组织进行转录组测序（共计22份组织样本，包括大脑、骨髓、肌肉组织）。之后通过对此批转录组数据进行分析，从而完善对候选基因的功能验证，为了解物种在不同地区适应性遗传机制，以及生长发育过程中的生理调节提供有力的资料。

2020-01-22 1491 1 保护期内

尼泊尔野外地质考察记录及照片数据集（新生代）

尼泊尔西部低喜马拉雅地区广泛发育的详细记录喜马拉雅山隆升历史及古气候、古环境和古生态演化等信息的新生代沉积地层，为研究高原隆升动力学机制及气候环境效应提供了契机。根据在该地区近10条剖面的野外详细探勘考察，发现该区新生代典型地层主要由印度被动大陆边缘沉积的坦森群和喜马拉雅山前陆盆地沉积的西瓦里克群组成，其中坦森群厚度2000-3000m不等，自下而上的新生代地层包括了阿米莱组（Amile）、巴颜斯喀提组（Bhainskati）、杜姆里组（Dumri）；西瓦利克群（Siwalik）可达4000m-6000m，主要由下、中和上西瓦里克组成。对其中出露较好的Butwal 剖面(309m，包括阿米莱组和巴颜斯喀提组上部地层)、Tulsipur 剖面(357m，包括阿米莱组顶部和巴颜斯喀提组地层)、Kalyan 剖面(1161m，包括巴颜斯喀提组上部和杜姆里组地层) 三个新生代地层典型剖面进行了1m间距的高精度古地磁年代学以及环境代用指标样品采集。通过分析该地区的地层时代及当时的古环境信息，可以探讨高原南北季风和干旱事件是否耦合同步，对揭示它们与青藏高原构造隆升和全球变化之间的关系具有重要意义。

2020-01-22 2671 164 开放获取

甘青地区主要家养动物表型数据-甘肃碌曲（2019）

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。2019年集中在甘肃省甘南藏族自治州碌曲县共采集406份当地主要驯化动物血液或、组织、粪便等样品。本数据集包含青海碌曲县绵羊、家猪、牦牛、家鸡、猫、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。

2020-01-22 1352 2 申请获取

植物de novo基因组数据（2019）

为了解析蔓菁如何、何时进入青藏高原，探讨蔓菁在青藏高原传播与驯化与早期人类活动的高原定居和古丝绸交流之间的关系，2018年6月，课题组利用三代基因组测序技术，对青海省囊谦县的蔓菁自交F1代品种进行全基因组测序和De Novo组装，得到组装基因组大小为409.69 Mb，Contig N50为1.21 Mb。这一结果可为研究植物扩散与人类活动之间的关系提供遗传基础。同时，这项研究有助于揭示人工驯化和人类选择对蔓菁的遗传分化的影响，以及蔓菁适应高原生态环境的适应性机制。

2020-01-22 1759 1 申请获取

咸海流域水化学空间分布及环境特征（20190726）

该数据集是2019年咸海流域不同水体的多参数数据，用于获取湖泊基本理化指标数据，为后续湖泊现代观测研究作准备。数据观测时间为2019年7月26日，一天的水化学特征。测量仪器为YSI EXO2水质多参数测量仪。仪器在每次测量之前都根据湖面海拔高度和当地气压进行校正，测量的时间间隔定为1s, 投放速度较慢，保证高连续性地获取数据；得到的原始数据包括了水面以上暴露在空气中的测量数据，在后期处理中予以剔除。数据以excel文件存储。

2020-01-22 1830 10 申请获取

青藏高原生态保护和农牧业调控区划图（2018）

青藏高原生态保护和农牧业调控区划图以乡镇为基本划分单元，综合考虑地形（海拔、坡度）、植被类型和盖度、土地利用现状和农业利用类型、自然保护区分布，以及生态保护重点和农业发展方向，提出了青藏高原面向生态保护的农牧业调控分区方案，将青藏高原划分为8个区（3个以生态保护为重点农牧业限控区、5个农业适度发展区）和23个小区，分区命名采用保护+农牧业发展方向的方式。该分区图旨在有效保护生态大基础上，适度发展青藏高原农牧业，可为保障生态安全屏障功能和可持续管理提供参考信息。

2020-01-22 3052 254 开放获取

植物Hi-C测序数据（2019）

蔓菁基因组序列，经过Hi-C测序后的生物信息学分析可以实现将初步组装的基因组草图中的大部分序列定位到染色体，并能够确定这些序列在染色体上的顺序和方向，为获得高质量的序列图谱奠定重要的基础。故课题组通过该技术把蔓菁基因组序列草图中的序列分别划分到同该物种染色体数目一致的群组（Group）中，并且确定每一群组中所有序列的顺序（Order）及方向（Orientation），之后可以结合参考蔓菁基因组、转录组组装序列（EST序列）、近缘物种及遗传图谱数据对划分群组的准确性及序列之间的顺序和方向进行评估。

2020-01-21 1899 3 申请获取

巴基斯坦15个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019）

1)数据内容包括2019年巴基斯坦15个小流域2.5米分辨率土壤水蚀模数数据集（2019年），数据单位为t/(hm2·a)。2）采用中国土壤侵蚀模型CSLE (A=R•K•LS•B•E•T)方法，在面图层降雨侵蚀力R、土壤可蚀性K、坡度坡长因子LS、植被盖度FVC、轮作分区抽样调查单元的基础上，分别计算15个抽样单元土壤水蚀模数，评估土壤侵蚀状况。通过空间数据运算（包括图表链接及转换、矢栅转换、重采样等），将区域专题图降雨侵蚀力、土壤可蚀性、DEM转换为抽样单元的R、K、LS因子；通过半月FVC、NPV、半月降雨侵蚀力权重、其他地类B因子表分别计算抽样单元内各地类的B因子；通过遥感解译结果、工程措施因子表，计算抽样单元工程措施因子值；通过耕作分区图及耕作措施表获取抽样单元内耕作因子值，进而计算各抽样单元内土壤侵蚀模数。15个小流域的选取依据泛第三极地区抽样单元布设图。 3）通过和同年同区域已有土壤侵蚀强度数据对比，无明显差异，数据质量良好。4）土壤侵蚀模数数据对研究泛第三极土壤侵蚀现状，更好的贯彻“一带一路”发展政策具有重要的意义。

2020-01-21 1665 124 开放获取

青藏高原主要家养动物基因组重测序数据（2019）

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。2019年我们对在巴基斯坦、泰国地区采集的21只本地家鸡组织样品提取总DNA，建库并做基因组重测序。测序产生了一批140G基因组重测序原始数据。为研究青藏高原家养动物适应高原极端环境提供基础数据，为探索该地区主要驯化动物的驯化、迁徙、扩张等群体历史事件，并进一步探讨驯化动物对缺氧、高寒、干燥等恶劣环境的适应机理提供资料。

2020-01-21 2382 2 申请获取

锡尔河Akjar水文站日径流量数据（2018）

本数据为锡尔河中游塔吉克斯坦境内的Akjar水文站2018年日径流量数据。资料来源于塔吉克斯坦水文气象局，资料按照该国的水文观测规范和质量控制流程处理，该数据可以用于中亚山区水资源评估等科学研究和水利工程等服务。（水文站名称：Akjar；河流：锡尔河（Sir-darya）；位置：40.666667°N/ 70.733333°E；海拔高度：367m；资料时段：2018.01.01-2018.12.31；资料要素：日径流量；单位：m3/s）

2020-01-21 2101 1 保护期内

中亚-基础数据集-生态-2016

植被净初级生产力指数（Net PrimaryProductivity，NPP）反映的是植物固定和转化光能为化合物的效率，是指绿色植物在单位时间、单位面积内所累积有机物数量，是由植物光合作用所产生的有机质总量（Gross Primary Productivity，GPP）中减去自养呼吸（Autotrophic Respiration，RA）后的剩余部分，也称净第一生产力。NPP作为地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，而且也是衡量区域土地利用/覆被变化的重要组成部分。该数据是2016年8天合成的1km分辨率净初级生产力数据产品，采用光能利用率（GLOPEM）模型算法通过多种卫星遥感数据（Landsat、MODIS等）反演得到的多种尺度栅格数据产品，该数据也是判定和调节生态过程的主要因子。

2020-01-21 2378 129 开放获取

印度河子流域（Hunza,Astore,Gilgit,Shyok,Shigar,Kharmong）径流数据（1980-2013）

HBV水文模型是半经验式水文模型的代表之一，它广泛地应用于流域径流模拟、基于HBV模型对印度河上游六个子流域逐日分辨率的径流进行了模拟：1）通过最新的驱动数据计算出1980-2013年逐日分辨率的径流数据；2）HBV半经验式水文模型较适用于高山寒区的模拟情景；3）方便与实测径流数据进行对比，以评价模型的适用性以及模拟结果的可靠性，进行下游合理的水文预报，防御水文灾害。研究水文规律和实际生产问题中起着重要的作用.

2020-01-20 1662 139 开放获取