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
本数据集记录了沙化土地植被恢复重建技术模拟区（宁夏/中卫/沙坡头）2021.01-2021.12的气象要素以及不同深度土壤三参数数据，以及为探明咸海高矿化度咸水用于植被建设的可行性，课题成员于2020-2021年在新疆塔里木河下游农二师31团2连、甘泉堡、克拉玛依、轮台、图木舒克等盐碱地开展咸水灌溉种植盐地碱蓬试验，用以研究不同植物在高矿化度咸水灌溉下的表型特征。收集到的数据包括土壤含水量、电导率、土壤盐分等土壤理化性质以及耐盐植物生理等数据。
2021-12-20 39 0 保护期内
该数据集包含了2020年1月至2020年10月的兰州大学祁连山区寺大隆样区红外相机数据。寺大隆样区的典型生境是森林，主要树种为祁连圆柏和青海云杉，典型的哺乳动物有马鹿、马麝、狍、蓝马鸡等。 红外相机数据处理的主要步骤包括： 1.数据存储，在计算机、移动硬盘或其他存储介质上设置目录存储照片及录像文件。 2.处理误拍或无效照片。删除风吹草动、曝光、没有动物存在或者任意形式的无效照片。3.物种鉴定。 （1）动物识别图像库建设，每一个调查单元建立一个动物识别图像库，该库主要用于物种识别人员的培训，便于其快速掌握物种鉴别特征，准确识别物种。 （2）有效照片的处理：对于能够准确识别物种的照片（录像），在自动相机（视频）记录表填写动物名称、数量、环境信息等；如果一张照片上有两种动物或两种以上动物，则各填写一行；对于不能准确识别物种的照片，在动物名称一栏填写无法识别，并填写数量、环境信息等，并在照片处理一栏填写“未处理”；对于家禽家畜等，填写动物家禽家畜的名称及数量；对于人，在动物名称处填写“牧民、游客、护林员”等。 （3）其它信息：环境信息记录，应根据照片（录像），填写以下环境信息：温度：依照照片上显示的温度填写。天气：晴、阴、雨、雪。需要仔细判断。积雪：有或无。行为：觅食、饮水、捕食、交配、打斗、争食、驱赶、嬉戏、奔跑、休息、行走、警戒等。动物年龄：幼、亚、雌、雄、未知。 发布的观测数据包括：文件编号，文件格式，文件夹编号，相机编号，布设点位编号，拍摄日期，拍摄时间，工作天数（天），要素，物种名称，幼，亚，雌，雄，未知，总数，行为，温度（℃），天气，积雪。
2021-07-14 645 0 保护期内
该数据集包含了2020年1月至2020年11月的兰州大学祁连山区祁丰样区红外相机数据。隶属甘肃省张掖市肃南裕固族自治县，处肃南裕固族自治县西北面，西走廊西部、祁连山北麓，东与大河乡相望，南接青海省祁连县、天峻县，西连酒泉市肃北县，北靠酒泉肃州区、嘉峪关市、玉门市，祁丰样区的典型生境是荒漠、高山裸岩，典型的哺乳动物有雪豹、猞猁、白唇鹿、岩羊等。 红外相机数据处理的主要步骤包括： 1.数据存储，在计算机、移动硬盘或其他存储介质上设置目录存储照片及录像文件。 2.处理误拍或无效照片。删除风吹草动、曝光、没有动物存在或者任意形式的无效照片。3.物种鉴定。 （1）动物识别图像库建设，每一个调查单元建立一个动物识别图像库，该库主要用于物种识别人员的培训，便于其快速掌握物种鉴别特征，准确识别物种。 （2）有效照片的处理：对于能够准确识别物种的照片（录像），在自动相机（视频）记录表填写动物名称、数量、环境信息等；如果一张照片上有两种动物或两种以上动物，则各填写一行；对于不能准确识别物种的照片，在动物名称一栏填写无法识别，并填写数量、环境信息等，并在照片处理一栏填写“未处理”；对于家禽家畜等，填写动物家禽家畜的名称及数量；对于人，在动物名称处填写“牧民、游客、护林员”等。 （3）其它信息：环境信息记录，应根据照片（录像），填写以下环境信息：温度：依照照片上显示的温度填写。天气：晴、阴、雨、雪。需要仔细判断。积雪：有或无。行为：觅食、饮水、捕食、交配、打斗、争食、驱赶、嬉戏、奔跑、休息、行走、警戒等。动物年龄：幼、亚、雌、雄、未知。 发布的观测数据包括：文件编号，文件格式，文件夹编号，相机编号，布设点位编号，拍摄日期，拍摄时间，工作天数（天），要素，物种名称，幼，亚，雌，雄，未知，总数，行为，温度（℃），天气，积雪。
2021-07-14 527 0 保护期内
该数据集包含了2019年7月至2020年10月的兰州大学祁连山区哈溪样区红外相机数据。哈溪样区的典型生境是森林，主要树种为祁连圆柏和青海云杉，典型的哺乳动物有马鹿、马麝、狍、蓝马鸡等，该区放牧严重，人类活动频繁。 红外相机数据处理的主要步骤包括： 1.数据存储，在计算机、移动硬盘或其他存储介质上设置目录存储照片及录像文件。 2.处理误拍或无效照片。删除风吹草动、曝光、没有动物存在或者任意形式的无效照片。3.物种鉴定。 （1）动物识别图像库建设，每一个调查单元建立一个动物识别图像库，该库主要用于物种识别人员的培训，便于其快速掌握物种鉴别特征，准确识别物种。 （2）有效照片的处理：对于能够准确识别物种的照片（录像），在自动相机（视频）记录表填写动物名称、数量、环境信息等；如果一张照片上有两种动物或两种以上动物，则各填写一行；对于不能准确识别物种的照片，在动物名称一栏填写无法识别，并填写数量、环境信息等，并在照片处理一栏填写“未处理”；对于家禽家畜等，填写动物家禽家畜的名称及数量；对于人，在动物名称处填写“牧民、游客、护林员”等。 （3）其它信息：环境信息记录，应根据照片（录像），填写以下环境信息：温度：依照照片上显示的温度填写。天气：晴、阴、雨、雪。需要仔细判断。积雪：有或无。行为：觅食、饮水、捕食、交配、打斗、争食、驱赶、嬉戏、奔跑、休息、行走、警戒等。动物年龄：幼、亚、雌、雄、未知。 发布的观测数据包括：文件编号，文件格式，文件夹编号，相机编号，布设点位编号，拍摄日期，拍摄时间，工作天数（天），要素，物种名称，幼，亚，雌，雄，未知，总数，行为，温度（℃），天气，积雪。
2021-07-14 543 0 保护期内
该数据集包含2020年3月1日至2020年12月31日大通河流域兰州大学寒旱区科学观测网络连城的物候相机观测数据，观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（GCC）和覆盖度。因物候相机内置时钟错误，3月1日之前的影像为夜间拍照，照片无法使用，因此数据缺失。
2021-07-13 877 192 开放获取
该数据集包含了2020年01月01日至2020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.
2021-07-08 1272 38 申请获取
该数据集包含了2020年9月14日至2020年12月31日的兰州大学寒旱区科学观测网络连城站涡动相关仪观测数据，该站由于设备损坏，本年度数据缺失严重。站点位于甘肃永登连城吐鲁沟国家森林公园吐鲁坪，下垫面为森林。观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。涡动相关仪的架高4m，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17cm。 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。 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（较插补数据好）；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。
2021-07-08 921 163 开放获取
该数据集包含了2020年7月25日至2020年10月20日的黑河水文气象观测网下游四道桥超级站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是柽柳。观测在四道桥超级站（101.1374E, 42.0012N）旁开展，样方1个，大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xlsx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Qu et al. (2014)。
2021-07-07 1081 43 申请获取
该数据集包含了2020年7月26日至2020年10月20日的黑河水文气象观测网下游混合林站叶面积指数观测数据。站点位于内蒙古额济纳旗四道桥，海拔870 m，下垫面是胡杨与柽柳混合。观测在混合林站（101.1335E, 41.9903N）旁开展，样方大小约30m×30m，每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，数据以*.xlsx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Qu et al. (2014)。
2021-07-07 870 37 申请获取
该数据集包含了2020年5月31日以前，和2020年9月2日以后的黑河流域地表过程综合观测网下游四道桥超级站的物候相机观测数据。2020年5月31日至2020年9月2日，由于物候相机供电故障，造成时间缺失，另外，在9月2日重新安装相机时，由于相机经过移动重新安装，造成视场内的目标物与5月31日以前有所变化，可能会造成前后数据的不一致性。站点位于内蒙古额济纳旗达来呼布镇四道桥，下垫面是柽柳。观测点的经纬度是101.1374E, 42.0012N，海拔873m。仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值)。然后对数据进行质量控制、无效值填充和滤波平滑。最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 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)。
2021-07-07 925 21 申请获取
该数据集包含了2020年1月1日至2020年12月31日的黑河流域地表过程综合观测网上游阿柔超级站的物候相机观测数据。站点位于青海省祁连县阿柔乡草达坂村，下垫面是亚高山山地草甸。观测点的经纬度是100.4643E, 38.0473N，海拔3033m。仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值)。然后对数据进行质量控制、无效值填充和滤波平滑。最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 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)。
2021-07-07 1156 32 申请获取
该数据集包含2020年1月1日至2010年12月31日黑河流域地表过程综合观测网中游大满超级站的物候相机观测数据，该仪器由北京师范大学自主研发并进行处理。物候相机集成数据获取与数据传输功能。相机采用垂直向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为1280*720，可指定拍摄时间频率。对于物候期的计算，首先，根据感兴趣区计算物候指标，如相对绿度指数(GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值)。然后对数据进行质量控制、无效值填充和滤波平滑。最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等。本数据集为该站点2020年相对绿度指数（GCC）。 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)。
2021-07-07 917 26 申请获取
该数据集包含了2020年7月10日至2020年9月20日的黑河水文气象观测网中游大满超级站叶面积指数观测数据。站点(100.376° E, 38.853° N)位于甘肃省张掖市大满灌区内，海拔1556m，下垫面是玉米。观测样方共计6个，每个样方大小约30m×30m，经纬度分别为(100.376°E, 38.853°N)、(100.377° E, 38.858°N)、(100.374°E, 38.855°N)、(100.374°E, 38.858°N)、(100.371°E, 38.854°N)、(100.369°E, 38.854°N)。每个样方内布设5个冠层下节点和1个冠层上节点。 本数据集由叶面积指数无线传感网（LAINet）获取，该仪器原始观测数据为仪器自动获取的每个节点逐日逐小时的光照数据（Level0），利用LAINet软件对原始观测数据进行处理，逐节点计算每天LAI（Level1），进一步对无效值识别与填充，并7天滑动平均消除天气变化对LAI计算的影响（Level2），对有多个LAINet节点的观测子区，节点的均值为该子区的最终观测值（Level3）。 本次发布的数据集为处理后的Level3产品，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Qu et al. (2014)。
2021-07-07 1011 58 申请获取
该数据集包含2020年8月11日至2020年12月31日石羊河流域兰州大学寒旱区科学观测网络民勤站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是103.668E，39.208N，海拔1020m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（GCC）。该站物候相机安装时间为2020年8月11日。
2021-07-06 832 152 开放获取
该数据集包含2020年1月1日至2020年12月31日石羊河流域兰州大学寒旱区科学观测网络西营河站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是101.855E，37.561N，海拔3616m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）。
2021-07-06 716 128 开放获取
该数据集包含2020年1月1日至2020年12月31日柴达木盆地哈尔腾河流域兰州大学寒旱区科学观测网络苏干湖站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是94.125°E，38.992N，海拔2798m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（Gcc）。
2021-07-06 805 138 开放获取
该数据集包含2020年2月3日至2020年12月31日黑河流域兰州大学寒旱区科学观测网络寺大隆站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是99.926E，38.428N，海拔3146m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（GCC）。2月3日之前的照片因设备故障无法使用。
2021-07-06 761 138 开放获取
该数据集包含2020年3月10日至2020年12月31日疏勒河流域兰州大学寒旱区科学观测网络瓜州站的物候相机观测数据，观测点的经纬度是95.673E，41.405N，海拔2014m。该数据使用北京师范大学自主研发的软件包进行处理。该物候相机采用向下的方式采集数据，拍摄数据分辨率为2592*1944，可指定拍摄时间频率。对于绿度指数物候期计算，需要根据感兴趣区域计算相对绿度指数（GCC, Green Chromatic Coordinate公式为GCC=G/(R+G+B), R、G、B为图像红、绿、蓝三通道像元值），然后进行无效值填充和滤波平滑，最后根据生长曲线拟合确定关键物候期参数，如生长季起始日、顶峰、生长季结束日等；对于覆盖度，首先进行数据预处理，选择光照不太强的图像，然后将图像分割为植被和土壤，计算每张图像的植被像素占计算区域内的比例作为该图像对应的覆盖度，在时间序列数据提取完成以后，再按用户指定的时间窗口对原始覆盖度数据进行平滑滤波，滤波后的得结果为最终的时间序列覆盖度。本数据集包括相对绿度指数（GCC）。3月10日之前的数据由于存储卡到达上限已覆盖；5月31日调整摄像头方位。
2021-07-06 708 128 开放获取
该数据集包含了2020年1月1日至2020年11月2日兰州大学寒旱区科学观测网络连城站气象要素梯度观测系统数据。站点位于甘肃永登连城吐鲁沟国家森林公园吐鲁坪，下垫面是森林。观测点的经纬度是102.737E，36.692N，海拔2903m。二维超声风速/风向传感器和空气温湿度传感器分别架设在4m、8m处，共2层，朝向正北；气压计安装在1.5m采集箱内；翻斗式雨量计安装在塔2m处；红外温度计安装在2m处，朝向正南，探头朝向垂直向下；土壤热通量板（自校正式）（2块）依次埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；土壤温/湿/电导率传感器和土壤水势传感器埋设在塔南侧植被下5cm和10cm处；光合有效辐射传感器、日照时数传感器以及四分量辐射仪安装在4m处，朝向正南。 观测项目有：风速（WS_2m、WS_4m、WS_8m）(单位：米/秒)、风向（WD_2m、WD_4m、WD_8m）(单位：度)、空气温湿度（Ta_4m、Ta_8m和RH_4m、RH_8m）(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）(单位：摄氏度)、土壤热通量（Gs_5cm、Gs_10cm）(单位：瓦/平方米)、土壤水分（Ms_5cm、Ms_10cm）(单位：百分比)、土壤温度（Ts_5cm、Ts_10cm）(单位：摄氏度) 、土壤水势（SWP_5cm，SWP_10cm）（单位：千帕）、土壤电导率（EC_5cm、EC_10cm）（单位：微西门子/厘米）、光合有效辐射（PAR）(单位：微摩尔/平方米秒)、日照时数（Sun_time）（单位：小时）。 观测数据的处理与质量控制：（1）确保每天144个数据（每10min）；（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。
2021-07-05 865 154 开放获取
本数据集包括祁连山地区重点区域2020年5月至2020年10月的归一化植被指数、植被覆盖度、植被净初级生产力、草地生物量、森林蓄积量植被参数遥感产品，空间分辨率为10m。本数据集采用高分一号、高分六号、哨兵、资源三号等遥感数据源，结合气象、地面监测等基础数据，采用波段比值法、混合像元分解模型、CASA模型等植被参数反演算法和模型，生成祁连山重点区域生长季逐月植被指数遥感产品。本数据集通过构建以高分卫星为主的高时空分辨率生态环境监测数据集，为区域生态环境问题诊断与生态环境动态评估提供数据支持。
2021-06-28 1046 38 开放获取
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