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
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集(1989-2018)基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作,覆盖时间从1989年到2018年(每年1-4月和10-12月两个时段),时间分辨率为逐日,覆盖范围为青藏高原(17°N -41°N,65°E -106°E),采用等经纬度投影,空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据,以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法(DT),即算法同时判别云雪,且其云检测强调保留雪信息,特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况,考虑了多种判识手段,如水云上的冰云,森林和沙地的积雪,薄雪或融雪等;根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值;采用多种质量控制手段,如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪,参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪;优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪,但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明,本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储,内部有积雪覆盖和质量码两个SDS,维度均为4100列×2400行,且文件内部有完备的属性描述。
2019-05-17 5396 196 开放获取
本数据集包括祁连山地区1985-2015年每5年一期的逐月地表蒸散发产品,1985-1995年产品分辨率为0.05°,2000-2015年产品分辨率为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)、GIMMS AVHRR NDVI等遥感产品,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。
2019-05-13 2395 200 开放获取
本数据集包括祁连山重点区域1990年至2015年每5年一期的30m与人类活动有关的耕地和建筑用地分布产品。该产品来源于重点区域30m的土地覆盖分类产品。基于该成果,可以得到1990、1995、2000、2005、2010、2015年的耕地和建筑用地变化情况,了解并直观展示人为活动对祁连山重点区域的土地覆盖影响情况。该产品集只包含了与人为活动有关的耕地和建筑用地两种土地覆盖类别,后续将增加更多类别,如矿区、人造林地、人造草地等。
2019-05-09 1909 34 开放获取
中国区域地面气象要素驱动数据集,包括近地面气温、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。数据为NETCDF格式,时间分辨率为3小时,水平空间分辨率为0.1°。可为中国区陆面过程模拟提供驱动数据。 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。详细过程请参阅参考文献。原始资料来自于气象局观测数据、再分析资料和卫星遥感数据。已去除非物理范围的值,采用ANU-Spline统计插值。精度介于气象局观测数据和卫星遥感数据之间,好于国际上已有再分析数据的精度。
2019-05-09 108551 8386 开放获取
本数据集包括祁连山地区2005年、2010年、2015年月0.05°×0.05°地表土壤水分产品。采用多元统计回归模型,通过对“祁连山地区基于AMSR-E和AMSR2亮温数据的SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分数据(SMsmapTE, V1)”进行降尺度,得到0.05°×0.05°地表土壤水分产品。参与多元统计回归的数据包括GLASS Albedo/LAI/FVC,周济-中国西部1km全天候地表温度数据(V1),以及经/纬度等信息。
2019-05-06 3398 185 开放获取
本数据集包括祁连山地区2002年6月19日至2018年12月30日SMAP时间扩展日0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法,利用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。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。
2019-05-06 2877 179 开放获取
湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响,湖泊水域范围的变化速度快、幅度大,对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来,卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点,为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求,本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法(Feng et al., 2015),利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据,收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据,获得共 96278 景影像(约 25T 数据量),结合高性能数据存储和处理能力,提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录,形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点,通过人工解译,获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明:研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59),水体用户精度(错分)为 85.37% (±3.74),制图精度(漏分)为 98.17%(±1.05)。
2019-05-05 3102 77 开放获取
本数据集包括祁连山地区1982年、1985年、1990年、1995年和2000年每月0.05°×0.05°地表温度产品,2005年、2010年、2015年、2017年和2018年每月0.01°×0.01°地表温度产品,2018年每日0.01°×0.01°地表温度产品。采用劈窗(split-window,SW)算法,利用AVHRR热红外通道(通道4:10.5µm至11.3µm;通道5:11.5µm至12.5µm)的亮温数据(分辨率:0.05°),MYD21A1的温度数据(分辨率:0.01°)以及相关辅助数据,实现祁连山地区地表温度月/日合成产品的生产。参与反演的辅助数据包括IGBP地表分类数据,AVHRR NDVI产品,MERRA再分析数据,ASTER GED数据,以及经/纬度和儒略日信息。
2019-05-02 3093 10 开放获取
本数据集包括祁连山地区1980、1985、1990、1995和2000年SMAP时间扩展月值0.25°×0.25°地表土壤水分产品。采用随机森林方法,利用SMMR,SSM/I和SSMIS 19 GHz V/H及37 GHz V三个通道的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。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。
2019-05-02 2855 188 开放获取
该数据集包含了2015年1月1日至2015年12月31日黑河文气象观测网上游垭口站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县大冬树垭口,下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是100.2421E, 38.0142N,海拔4148m。发布的数据包括两个观测点,均在垭口观测站,相距10m左右,一套在2015年持续进行观测(30min输出),另一套为2015年9月18日在垭口新建的10m高气象站(10min输出),具体包括:空气温度、相对湿度传感器架设在5m处,朝向正北(两组观测,分别10min和30min输出);气压计安装在地面上的防撬箱内(两组观测,分别10min和30min输出);翻斗式雨量计安装在10m处;风速与风向传感器架设在10m,朝向正北(两组,分别10min和30min输出);四分量辐射仪包含两个观测点,其中一个安装在气象塔6m处,朝向正南(10min输出),另一个安装在离地1.5m高的支架上(30min输出);两个红外温度计安装在6m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处(两组观测,分别10min和30min输出);土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处(两组观测,分别10min和30min输出);土壤热流板埋设在地下6cm处(两组观测,分别10min(3块热流板)和30min(2块热流板)输出)。 观测项目有:空气温湿度(Ta_5m、RH_5m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、风速(WS_10m)(单位:米/秒)、风向(WD_10m)(单位:度)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm)(单位:摄氏度)、土壤水分(Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm)(单位:体积含水量,百分比)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144或48个数据(每10min或30min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;30min输出的四分量长波辐射在2015.1.1-4.1之间由于传感器的问题,数据缺失;30min观测数据在5.24-7.12之间由于采集器问题,数据缺失。(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2015-9-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-04-07 4015 137 申请获取
本数据集是2015年青藏高原县级地级行政单元边界矢量数据,数据为Shapefile格式,包含西藏自治区、青海省、甘肃省、云南省、新疆维族自治区、四川省等各省级行政单元在青藏高原范围内的县级行政单元边界,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,是统计青藏高原各县级单元社会、经济、人口等城镇化指标的基础地理数据。该数据是以数据抓取的方式,通过高德地图提供的行政区划数据获取API接口收集整理获得。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统。
2019-04-03 6139 472 开放获取
该数据集包含了2015年1月1日至2016年12月31日黑河水文气象观测网上游峨堡站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县峨堡镇草场,下垫面是高寒草地。观测点的经纬度是100.9151E, 37.9492N,海拔3294m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处,朝向正北;气压计安装在地面上的防撬箱内;翻斗式雨量计安装在10m处;风速与风向传感器架设在10m,朝向正北;四分量辐射仪安装在6m处,朝向正南;两个红外温度计安装在6m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤热流板(3块)依次埋设在地下6cm处,在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有:空气温湿度(Ta_5m、RH_5m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、风速(WS_10m)(单位:米/秒)、风向(WD_10m)(单位:度)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm)(单位:摄氏度)、土壤水分(Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm)(单位:体积含水量,百分比)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;四分量辐射与红外温度在2015.10.11-11.05之间由于传感器的问题,数据缺失;11.1-11.5之间重新调试观测塔仪器,数据缺失;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2015-9-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-04-03 3959 51 申请获取
该数据集包含了2015年1月1日至2017年12月31日黑河水文气象观测网上游阿柔超级站气象要素梯度观测系统数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村,下垫面是高寒草地。观测点的经纬度是100.4643E,38.0473N,海拔3033m。空气温度、相对湿度、风速传感器分别架设在1m、2m、5m、10m、15m、25m处,共6层,朝向正北;风向传感器架设在10m处,朝向正北;气压计安装在2m处;翻斗式雨量计安装在阿柔超级站40m观测塔上;四分量辐射仪安装在5m处,朝向正南;两个红外温度计安装在5m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;光合有效辐射仪安装在5m处,朝向正南,探头朝向是垂直向上;土壤部分传感器埋设在塔体正南方向2m处,其中土壤热流板(自校正式)(3块)均埋设在地下6cm处;平均土壤温度传感器TCAV埋设在地下2cm、4cm处;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处,其中4cm和10cm这两层有三个重复;土壤水分传感器分别埋设在地下2cm、4cm、6cm、10cm、15cm、20cm、30cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm、240cm、280cm、320cm处,其中4cm和10cm这两层有三个重复。 观测项目有:风速(WS_1m、WS_2m、WS_5m、WS_10m、WS_15m、WS_25m)(单位:米/秒)、风向(WD_10m)(单位:度)、空气温湿度(Ta_1m、Ta_2m、Ta_5m、Ta_10m、Ta_15m、Ta_25m和RH_1m、RH_2m、RH_5m、RH_10m、RH_15m、RH_25m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、光合有效辐射(PAR)(单位:微摩尔/平方米秒)、平均土壤温度(TCAV)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤水分(Ms_2cm、Ms_4cm_1、Ms_4cm_2、Ms_4cm_3、Ms_6cm、Ms_10cm_1、Ms_10cm_2、Ms_10cm_3、Ms_15cm、Ms_20cm、Ms_30cm、Ms_40cm、Ms_60cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm Ms_200cm、Ms_240cm、Ms_280cm、Ms_320cm)(单位:体积含水量,百分比)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_2cm、Ts_4cm_1、Ts_4cm_2、Ts_4cm_3、Ts_6cm、Ts_10cm_1、Ts_10cm_2、Ts_10cm_3、Ts_15cm、Ts_20cm、Ts_30cm、Ts_40cm、Ts_60cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm Ts_200cm、Ts_240cm、Ts_280cm、Ts_320cm)(单位:摄氏度)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;土壤温湿度、土壤热通量在2015.9.9-9.19和9.30-10.20之间由于供电问题,数据缺失;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2015-6-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-04-01 3901 110 申请获取
该数据集包含了2015年1月1日至2017年12月31日黑河水文气象观测网上游大沙龙站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县西侧沙龙滩地区,下垫面是沼泽草甸。观测点的经纬度是98.9406°E, 38.8399°N,海拔3739m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处,朝向正北;气压计安装在地面上的防撬箱内;翻斗式雨量计安装在10m处;风速与风向传感器架设在10m,朝向正北;四分量辐射仪安装在6m处,朝向正南;两个红外温度计安装在6m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤热流板(3块)依次埋设在地下6cm处,并距离气象塔2m的正南方。 观测项目有:空气温湿度(Ta_5m、RH_5m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、风速(WS_10m)(单位:米/秒)、风向(WD_10m)(单位:度)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm)(单位:摄氏度)、土壤水分(Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm)(单位:体积含水量,百分比)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2015-9-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-04-01 3413 95 申请获取
该数据集包含了2015年1月1日至2017年12月31日的黑河水文气象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,超声风速温度仪(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;(4)剔除夜间弱湍流的观测数据(u*小于0.1m/s)。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。因仪器漂移等原因引起的可疑数据用红色字体标识。涡动相关仪在冬季夜间会出现缺电的现象导致数据缺失;当存储卡存储数据出现问题导致10Hz数据缺失时(1.12-3.14,10.7-12.31),数据由采集器输出的30min通量数据替代。 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三级(质量标识0:(Δst <30, ITC<30); 1: (Δst <100, ITC<100); 其余为2)。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。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-04-01 3253 87 申请获取
青藏高原积雪面积长时间序列数据集来源于MODIS 005版本和IMS数据集的融合,采用插值去云算法进行去云处理后得到逐日积雪面积无云产品。投影为经纬度,空间分辨率0.005 度(约500m),时间从2003.1.1-2014.12.31长时间序列,每个文件为当日的积雪面积比例结果,数值为0-100(%),为ENVI标准文件,命名规则为:ims_mts_YYYYDDD.tif,其中YYYY代表年,ddd代表儒略日(001-365/366)。文件可直接用ENVI或者ARCMAP等软件打开察看。 文件说明:200 积雪、100 湖冰、25 陆地、37 海洋
2019-04-01 3229 67 开放获取
该数据集包含了2015年1月1日至2017年12月31日的黑河水文气象观测网上游阿柔超级站的涡动相关仪观测数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村,下垫面是高寒草地。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N,海拔3033m。涡动相关仪的架高3.5m,采样频率是10Hz,超声朝向是正北向,超声风速温度仪(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;(4)剔除夜间弱湍流的观测数据(u*小于0.1m/s)。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。因仪器漂移等原因引起的可疑数据用红色字体标识,其中4月16-17日涡动系统Li7500A标定数据缺失;当存储卡存储数据出现问题导致10Hz数据缺失时(9.20-10.21,11.3-11.18),数据由采集器输出的30min通量数据替代。 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三级(质量标识0:(Δst <30, ITC<30); 1: (Δst <100, ITC<100); 其余为2)。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。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-03-31 3439 122 申请获取
青藏高原(TP)在春季和夏季作为一个巨大的高架式地表和大气热源,对区域和全球气候和气候具有重要影响。为了探讨TP的热强迫效应的多尺度时间变化,制备了青藏高原大气热源/汇数据集,作为计算气柱热收支的定量分析工具。 大气热源/汇数据集包含三个变量:地表感热通量SH、潜热释放LH和净辐射通量NR。 基于中国气象局(CMA)1979-2016年80(32)气象站6-h的常规观测数据:1.5m气温、10m地面温度和风速计算地表热通量数据,降水估算潜热释放量。用于计算净辐射通量的卫星数据集为全球能源和水循环实验地表辐射预算卫星辐射(GEWEX/SRB)和云和地球的辐射能系统(CERES/EBAF),利用GEWEX/SRB和CERES/EBAF大气表面和顶部(TOA)的短波和长波月辐射通量(short - twave and longwave radiation fluxes, TOA),通过统计方法得到1984-2015年期间的净辐射通量。
2019-03-31 5359 252 开放获取
该数据集包含了2015年1月1日至2017年12月31日黑河水文气象观测网上游景阳岭站气象要素观测数据。站点位于青海省祁连县景阳岭垭口,下垫面是高寒草甸。观测点的经纬度是101.1160E, 37.8384N,海拔3750m。空气温度、相对湿度传感器架设在5m处,朝向正北;气压计安装在地面上的防撬箱内;翻斗式雨量计安装在10m处;风速与风向传感器架设在10m,朝向正北;四分量辐射仪安装在6m处,朝向正南;两个红外温度计安装在6m处,朝向正南,探头朝向是垂直向下;土壤温度探头埋设在地表0cm和地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤水分探头埋设在地下4cm、10cm、20cm、40cm、80cm、120cm、160cm处,在距离气象塔2m的正南方;土壤热流板(3块)依次埋设在地下6cm处,在距离气象塔2m的正南方。 观测项目有:空气温湿度(Ta_5m、RH_5m)(单位:摄氏度、百分比)、气压(Press)(单位:百帕)、降水量(Rain)(单位:毫米)、风速(WS_10m)(单位:米/秒)、风向(WD_10m)(单位:度)、四分量辐射(DR、UR、DLR_Cor、ULR_Cor、Rn)(单位:瓦/平方米)、地表辐射温度(IRT_1、IRT_2)(单位:摄氏度)、土壤热通量(Gs_1、Gs_2、Gs_3)(单位:瓦/平方米)、土壤温度(Ts_0cm、Ts_4cm、Ts_10cm、Ts_20cm、Ts_40cm、Ts_80cm、Ts_120cm、Ts_160cm)(单位:摄氏度)、土壤水分(Ms_4cm、Ms_10cm、Ms_20cm、Ms_40cm、Ms_80cm、Ms_120cm、Ms_160cm)(单位:百分比)。 观测数据的处理与质量控制:(1)确保每天144个数据(每10min),若出现数据的缺失,则由-6999标示;(2)剔除有重复记录的时刻;(3)删除了明显超出物理意义或超出仪器量程的数据;(4)数据中以红字标示的部分为有疑问的数据;(5)日期和时间的格式统一,并且日期、时间在同一列。如,时间为:2015-9-10 10:30;(6)命名规则为:AWS+站点名称。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-03-29 4232 67 申请获取
该数据集包含了2015年1月1日至2017年12月25日的黑河水文气象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,下垫面是高山草地。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,超声风速温度仪(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;(4)剔除夜间弱湍流的观测数据(u*小于0.1m/s)。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。因仪器漂移等原因引起的可疑数据用红色字体标识。4月16-18日涡动系统Li7500标定,数据缺失;CO2浓度在9月23日之后出现异常,导致二氧化碳通量出错;当存储卡存储数据出现问题导致10Hz数据缺失时(1.8-3.8,7.23-9.13),数据由采集器输出的30min通量数据替代。 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三级(质量标识0:(Δst <30, ITC<30); 1: (Δst <100, ITC<100); 其余为2)。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。 水文气象网或站点信息请参考Li et al. (2013),观测数据处理请参考Liu et al. (2011)。
2019-03-29 3305 77 申请获取