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
青藏高原中部的伦坡拉盆地位于羌塘地与拉萨地体之间东西向伸展的班公怒江缝合带南缘。由于伦坡拉盆地新生代沉积序列的年龄限制，特别是其上部由于剥蚀或风化作用造成的露头不连续或不暴露，使其具有典型的湖相油页岩沉积，阻碍了对气候变化记录的研究。通过新生代连续湖相地层的古地磁测量，获得其年龄约为21.2～15Ma。岩相、花粉和化石记录表明，伦坡拉盆地在丁青湖组时期应为相对温暖湿润的气候，表明印度季风发生在~26ma之前。
2019-11-03 3940 81 开放获取
高山冰缘带植物名录与分布数据库主要包括高山冰缘带采集植物的采集信息和鉴定信息。其中，采集信息文档中包含物种名、属名、科名、生境、海拔、经纬度、采集人及采集时间；而鉴定信息文档中包含物种名、属名、科名、鉴定人及鉴定时间。该数据库中的采集信息来源于野外第一手数据；而鉴定信息来源于全球著名植物学专家的鉴定结果。数据库中数据的质量较高。其不仅可用于该区域的植物区系、区划研究，同时为该区域的植物多样性、生态系统及至全球气候变化响应等研究奠定了坚实基础。
2019-10-26 3136 51 申请获取
数据包含了青海省和西藏自治区各县市区基本情况、综合经济、农业和工业、教育卫生和社会保障四大类30项数据。涵盖了青藏高原主体县级行政单元的人口数量、从业人员、产业产值、农业机械动力、设施农业等反映人类活动的基本数据。数据根据2001-2018年中国县域统计年鉴资料整理，为便于应用，将青海和西藏数据独立建表，各年数据列入其中。该数据以县级行政单位为基本统计单元，可用于分析县域人类活动与社会经济发展状况，也可用于分析农业与农村发展与变化过程。
2019-10-26 3581 212 开放获取
乱海子钻孔（LHZ18）于2018年8月兰州大学黄小忠课题组获得，本数据为祁连山乱海子湖泊岩芯0-859 cm的地球化学数据，实验在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成，该数据提供了长序列的和高分辨率的地球化学元素的含量；数据来源于岩芯扫描，通过元素变化和野外记录获得了0-829 cm连续的元素含量变化；该元素数据变化明显，提供了祁连山地区湖泊长时间尺度的元素含量变化，对青藏高原长时间序列古气候古环境研究具有十分重要的作用。
2019-10-25 3638 1 申请获取
乱海子钻孔（LHZ18）于2018年8月兰州大学黄小忠课题组获得，本数据为祁连山乱海子湖泊岩芯0-859 cm的粒度数据。0-4 m按照一个样进行粒度分析，4-8.6 m隔一个样进行粒度分析，共获得390个数据；实验在兰州大学西部环境教育部重点实验室完成，利用Mastersizer 2000仪器进行了粒度分析；该数据反应了该湖泊沉积物的粒径变化，对青藏高原长时间序列风沙活动的研究具有十分重要的作用。
2019-10-25 3273 1 申请获取
基于2015年欧空局ESA GlobCover全球陆地覆盖数据，结合中科院地理资源所土地利用数据NLCD-China、清华大学全球土地覆被FROM-GLC数据、美国NASA的MODIS全球土地覆被MCD12Q1数据、马里兰大学全球土地覆被UMD、美国USGS土地覆被数据IGBP DISCover，构建了青藏高原LUC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了青藏高原土地利用数据V1.0（1992,2005，2015，,300m×300m栅格，一级分类）
2019-10-19 9454 756 开放获取
降水和温度是水文模型的重要输入变量，由于大纳伦河流域（属锡尔河流域）气象站点稀少，无法满足水文模拟的需求。通过网络渠道和实地调研搜集了锡尔河可获取的降水数据，获取了研究区内的降水梯度，对再分析降水和温度格点产品（PGMFD）(http://hydrology.princeton.edu/data.pgf.php)进行梯度矫正后得到本套数据集。 本数据年份为1951-2016年，空间精度为10km，时间分辨率为逐日。
2019-10-17 2449 130 开放获取
基于2015年夏季Landsat8 OLI遥感影像，提取覆盖“一带一路”范围内的典型样点该影像的光谱特征值。波段包括band (0.45 - 0.51μm)、band (0.53 - 0.59μm)、band (0.64 - 0.67μm)、band (0.85 - 0.88μm)、band (1.57 - 1.65μm)、band (2.11 - 2.29 μm)、band (10.60 - 11.19 μm)和band (11.50 - 12.51 μm)等八个，同时基于“一带一路”区域土地利用数据（V1.0）（2015）提取了每个样地的土地覆被/利用类型（10个）。数据包括excel格式和shp格式，shp数据文件为光谱特征数据集每个样地的空间分布及光谱信息。
2019-09-27 3263 105 开放获取
依据多土地覆被类型数据包括有欧空局全球陆地覆盖数据（ESA CCI-LC，300m栅格）、清华大学全球土地覆被数据（FROM-GLC，30m栅格）和美国NASA的LP DAAC 中心的MODIS全球土地覆被数据（MCD12Q1，300m栅格）等3个土地覆被产品数据。个别类别土地覆被数据包括有美国地质调查局USGS的全球耕地数据（GFSAD30，30m）、日本宇宙航空研究开发机构JAXA的全球林地数据（PALSAR/PALSAR-2，25m）、欧盟联合研究中心(JRC, EC)的全球水体数据（GSWD，Global Surface Water Data）和中山大学基于Google earth engine提取的全球城市用地数据（GULM，Global Urban Land Map）。构建了“一带一路”区域LUC分类系统以及其余数据分类系统的转换规则，构建土地覆被分类置信度函数和地类融合规则，进行土地覆被产品融合与修正，完成了“一带一路”核心国家2015年土地利用数据（V1.0）。
2019-09-26 4781 211 开放获取
本数据集是2015年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
2019-09-16 3393 266 开放获取
此数据集包含2018全年及2019上半年全球重大林火案例数据，包括2018年11月美国加州林火、2018年7月希腊阿提卡区林火及2019年3月中国山西省林火3个案例数据。具体数据包括：监测范围的火烧强度数据及灾前灾后植被指数变化数据。该数据集主要用于描述2018-2019上半年全球重大林火事件的发生、发展、影响及恢复，数据主要来源于NASA官网和EM-DAT数据库，在EXCEL和ArcGIS中运用统计与空间分析方法，对数据进行处理。数据来源可靠，处理方法科学严谨，可有效运用于全球（林火）灾害案例分析研究。
2019-09-15 3992 74 开放获取
本数据集是2011年青藏高原地区的土地覆被数据，数据为栅格TIFF格式，空间分辨率为300米，包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类，可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统，有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料，包括MERIS FR/RR，AVHRR，SPOT-VGT，PROBA-V等。经验证，该数据集的总体精度在70%以上，当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
2019-09-12 2800 155 开放获取
该数据集是通过青藏高原矢量边界对中国湖泊图裁剪而来，湖泊数据库的内容是经过实地考察，调查研究和用遥感分析得到的面积大于10平方公里的2015年湖泊的数据。湖泊编码的依据是湖泊分类，湖泊的分类体系不是层次分类，而是根据不同指标形成多重性平行式的。中国湖泊编码目前采用8位数字，第一、二位表示湖泊所在省区代号；第三、四、五位表示该省区内湖泊的顺序号；第六位表示湖泊属于内外流域和湖面面积的大小；第七位表示湖水水量亦即湖泊的容积。
2019-09-10 3158 247 开放获取
中蒙俄经济走廊气象站基础气象数据集包括风速、风向、降水量、气温及雪深。时间分辨率为3小时。站点散布在走廊周围，站点数量为29个。该数据集基于美国国家海洋和大气管理局的国家环境信息中心（NCEI）小时/亚小时观测数据集提取得到。各个数据除了包括数据本身之外，还包括数据质量评估结果、数据获取方式等信息。此外，各个站点降水量数据由4个检测设备共同获取组成，以确保数据稳定性。雪深数据包括雪深度和等效水深尺寸，即雪融化后成水的深度。
2019-09-08 3179 14 申请获取
高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，星下点空间分辨率可达0.8米。 该数据集为2017年的6景高分二号卫星遥感影像数据。文件夹列表为： GF2_PMS1_E100.5_N37.2_20171013_L1A0002678101 GF2_PMS1_E100.5_N37.4_20171013_L1A0002678097 GF2_PMS1_E100.6_N37.6_20171013_L1A0002678096 GF2_PMS2_E100.3_N37.4_20170810_L1A0002534662 GF2_PMS2_E100.5_N36.7_20170805_L1A0002526723 GF2_PMS2_E100.7_N37.2_20171013_L1A0002672923 GF2_PMS2_E100.7_N37.4_20171013_L1A0002672921 文件命名规则：卫星名称_传感器名称_中心经度_中心纬度_成像时间_L****
2019-09-03 11715 242 申请获取
对未来气候变化的有效评价，特别是对未来降水量的预测，是西北地区生态环境脆弱、干旱半干旱地区合理制定适应战略的重要依据。本数据是基于RegCM4.6模型和HadGEM2-ES的未来四种不同碳排放浓度（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5）情景下，未来2007-2099年空间分辨率为0.25度，时间分辨率分别为3小时，逐日和逐年的多套中国西北（甘肃、宁夏、青海、新疆和陕西5省）气候预测。这些数据表明，在RCP8.5情景下，未来中国西北地区近地表气温将持续变暖，到21世纪末，气温将变得更为显著，超过6℃，未来的降水量将继续增加，到21世纪末将增加100毫米；极端气候指数夏季高温天数将继续增加，这表明中国西北地区的高温将更加频繁，相比之下，连续干燥日将减少。
2019-08-15 4166 134 开放获取
该数据集是从中国科学院青藏高原研究所开发的一套中国区域近地面气象与环境要素再分析数据集中提取得到。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，融合了中国气象局常规气象观测数据制作而成。其时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率 0.1°，包含近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率，共 7 个要素（变量）。 各变量的物理意义： 气象要素 变量名 单位 物理意义 近地面气温 temp K 瞬时近地面（2m）气温 地表气压 pres Pa 瞬时地表气压 近地面空气比湿 shum kg/ kg 瞬时近地面空气比湿 近地面全风速 wind m /s 瞬时近地面（风速仪高度）全风速 向下短波辐射 srad W /平方米 3 小时平均 （-1.5hr ～ +1.5hr） 向下短波辐射 向下长波辐射 lrad W /平方米 3 小时平均 （-1.5hr ～ +1.5hr） 向下长波辐射。 降水率 prec mm/hr 3 小时平均 （-3.0hr ～ 0.0hr） 降水率。 更多信息，请参见随数据一同发布的《User’s Guide for China Meteorological Forcing Dataset》。
2019-08-08 6169 145 申请获取
生态承载力是指在不损害生态系统生产能力与功能完整性的前提下，生态系统可持续承载具有一定社会经济发展水平的最大人口规模，单位为人/平方公里。生态承载力空间分布数据基于VPM模型模拟的NPP数据和FAO农业、林业和畜牧业生产与贸易数据计算得到；以NPP数据为基础结合CCI-CI土地利用数据与各类生态系统地上地下生物量配比参数得到ANPP数据，作为生态供给量；以农林牧生产与贸易数据为基础结合人口数据得到“一带一路”沿线国家人均生态消耗标准，然后将国家尺度数据空间栅格化；将空间栅格化的生态供给量数据与人均生态消耗标准相除得到空间栅格化的生态承载数据。
2019-08-07 2967 46 申请获取
1）数据内容包含青藏高原地区1992年、2005年、2015年三期土壤侵蚀强度栅格数据，空间分辨率300米。2）土壤侵蚀强度数据采用中国土壤侵蚀预报模型（CSLE）计算获取。土壤侵蚀预报模型公式中包含降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长因子、坡度因子、植被覆盖与生物措施因子、工程措施因子、耕作措施因子。降雨侵蚀力因子由青藏高原各站点降雨数据插值获得；土壤可蚀性因子、工程措施因子、耕作措施因子采用第一次水利普查数据；坡长因子、坡度因子通过30m高程数据计算后重采样得到；植被覆盖与生物措施因子由植被覆盖度结合土地利用数据和降雨侵蚀力比例计算得出，其中植被覆盖度是由MODIS的植被指数产品通过像元二分法计算得到。3）通过三期土壤侵蚀强度数据的差异变化比较，符合实际变化规律，数据质量良好。4）土壤侵蚀强度数据对青藏高原土壤侵蚀研究和当地生态系统的可持续发展具有重要意义。
2019-07-29 3882 229 开放获取
本数据集来源于论文： Chen, F.H., Dong, G.H., Zhang, D.J., Liu, X.Y., Jia, X., An, C.B., Ma, M.M., Xie, Y.W., Barton, L., Ren, X.Y., Zhao, Z.J., & Wu, X.H. (2015). Agriculture facilitated permanent human occupation of the Tibetan Plateau after 3600 BP. Science, 347, 248–250. 数据整理自论文内Supplementary Materials中的表格数据。 在这篇文章中，研究人员对来自青藏高原东北地区各地的53处遗址的动物骨骼、植物遗骸及其它人工制品进行了分析，发现自从大麦（Barley）产生后，人类就开始迁移到海拔高达4700米的地区定居。该研究显示，史前人类是在距今3600年以后全球气候转冷的大背景下向青藏高原高海拔地区大规模扩张的，其关键的促进因素是农业技术革新而不是气候变化。 数据集包含4个数据表，数据表名称和内容分别为： Data list：数据列表； t1：Calibrated radiocarbon dates and domesticated plant and animal remains from sites investigated on the NETP（青藏高原东北部研究的遗址的校准的放射性碳年代和驯化动植物遗骸）； t2：Radiocarbon dates of the Paleolithic sites on the Tibetan Plateau（青藏高原旧石器时代遗址的放射性碳年代）； t3：OSL dates of the Paleolithic sites on the Tibetan Plateau（青藏高原旧石器时代遗址的光释光年代）。 数据详细信息参见附件：Supplementary Materials.pdf，Agriculture Facilitated Permanent Human Occupation of the Tibetan Plateau after 3,600 BP.pdf。
2019-07-26 13886 524 开放获取
©
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
