• 青藏高原湖冰物候数据集(1978-2016)

    1978-2016青藏高原湖冰物候数据集包含青藏高原132个湖泊(面积大于40平方公里)1978-2016年的湖冰物候(开始结冰日、完全结冰日、开始融化日、完全融化、冰期、完全结冰期)。数据集利用模型和遥感结合的方式获取物候信息,首先基于MOD11A2提取的全湖平均湖面温度率定改进的湖泊半物理模型(air2water)生成日尺度长时序湖面温度序列,再利用MOD10A1雪覆盖产品获取湖冰物候提取的温度阈值。与现有研究结果和数据集对比,相关性(R方)高于0.75。该数据集结合遥感技术和数值模型的优势,为大时空尺度上分析青藏高原湖泊水-气交换、水热平衡及湖泊中生物化学过程对气候变化的响应提供支撑。

    1441 2022-02-24

  • 青藏高原湖泊浮游植物数据(2020)

    该数据为2020年西藏26个湖泊70个点位浮游植物数据,采样时间为8-9月,采样方式为常规浮游植物采样方式,样品采集1.5升,后经鲁哥氏液固定,静止沉淀后虹吸浓缩后,利用倒置显微镜镜检结果。数据包括硅藻、绿藻、蓝藻、甲藻、裸藻、隐藻、棕鞭藻、黄藻、褐藻和轮藻等10个门类,共计77种/属不同浮游植物的密度数据。该数据为原始数据,未经过处理,单位为个/L。该数据可以用于表征这些湖泊敞水区浮游植物的组成、丰度,也可用于计算这些湖泊中浮游植物群落的多样性。

    1318 2022-02-21

  • 泛第三极综合数据集(1980-2020)

    泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征,现有数据集种类较多,覆盖范围广,涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域,但这些数据集来自不同平台,在尺度、数据格式等方面各不相同,数据的可利用性较差,不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究,同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据,对这些数据进行质量控制,根据数据科学内容进行集成。对部分数据,利用数据融合技术,融合不同来源的数据,产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品,更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据,统一采用罗宾逊(Robinson)投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。 (1)基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。 (2)冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中,冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。 (3)水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据,蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据,大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。 (4)生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。 (5)灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。 (6)人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。 泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利,避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动,节省研究者宝贵的时间,并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用,促进泛第三极地区科学研究的发展,为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。

    2713 2021-05-16

  • 青藏高原地区多源融合降水数据(1998-2017)

    “亚洲水塔”青藏高原(TP)的降水在区域水和能源循环中发挥着关键作用,对下游国家的水资源供应有重要影响。气象站点所获取的降水信息通常被认为是最准确的,但在地形复杂、环境恶劣的青藏高原中,气象站数据却十分有限。卫星和再分析降水产品可以为地面测量提供补充信息,特别是在大面积测量不足的区域。在这里,我们通过使用人工神经网络 (ANN) 和环境变量(包括海拔、地表压力和风速)确定各种数据源的权重来最优地融合站点、卫星和再分析数据。在 1998-2017 年期间,以每日时间尺度和 0.1° 的空间分辨率生成了一个多源降水 (MSP) 数据集横跨青藏高原。与其他四颗卫星产品相比,MSP与标准观测的日降水相关系数(CC)最高(0.74),均方根误差第二低,表明MSP的质量和数据合并的有效性方法。我们使用分布式水文模型进一步评估了青藏高原长江和黄河源头测量不佳的不同降水产品的水文效用。在 2004-2014 年期间,MSP 实现了每日流量模拟的最佳 Nash-Sutcliffe 效率系数(超过 0.8)和 CC(超过 0.9)。此外,基于多重搭配评估,MSP 在未测量的西部 TP 上表现最好。该合并方法可应用于全球其他数据稀缺地区,为水文研究提供高质量的降水数据。整个 TP 的左下角的经纬度、行数和列数以及网格单元信息都包含在每个 ASCII 文件中。

    2813 2022-03-25

  • 第三极地区降水资料(1951-2010)

    第三极地区降水资料库包含7个指标:降水量(Precipitation),订正后降水 (Corrected Precipitation),订正系数(Correction Factor),风速损失(Wind-induced loss),蒸发损失(Evaporation loss),湿润损失(Wetting loss),微降水(Trace precipitation)。涵盖了第三极地区台站观测降水数据,同时包含了订正后的降水数据、订正系数,以及由风速、蒸发、湿润等引起的降水损失、微量降水等。 (1)中国境内观测降水数据来自于中国气象局-国家气象信息中心(http://data.cma.gov.cn/site/index.html) (2)国外观测降水数据来自NCDC国际气候数据中心-NOAA卫星信息服务中心(http://www7.ncdc.noaa.gov/CDO/country),巴基斯坦气象局,尼泊尔气象局等。 原始数据已经由气象业务部门经过严格的质量控制,并已经在相关学术期刊发表。因各个国家气象数据集的规范不同,订正前需要统一气象要素单位,即气温、风速、降水等单位各自统一为℃、m/s、mm。 该数据集包含2个表格: 第三极地区中国境内降水日资料; 第三极地区境外降水日资料。 表格1,2包含如下字段:台站编号,日期,观测降水,订正后降水,订正系数,风速损失,蒸发损失,湿润损失,微降水。

    4033 2018-07-18

  • 中国区域与青藏高原地区无云逐日积雪覆盖度数据集(2013-2014)

    时空连续的积雪覆盖面积对陆表能量水分交换、山区水文、陆面模式、数值天气预报以及气候变化研究具有重要意义,而云的大量存在,造成光学遥感积雪覆盖面积中严重的数据空缺。本数据集采用Terra和Aqua双星MODIS观测,以及FY-2E和FY-2F VISSR双星观测,获取受云影响较小的积雪覆盖 度(亚像元积雪覆盖),并根据时序信息补充剩余云像元的积雪覆盖度,最终得到无云积雪覆盖度。本数据集包括青藏高原0.005度(约500 m)和中国地区的0.05度(约5 km)空间分辨率逐日积雪覆盖度。

    6045 2019-12-15

  • 青藏高原1公里分辨率多年冻土概率图(2019)

    基于最新发布的青藏高原多年冻土存在性证据数据集,利用统计模型计算得到了1公里分辨率青藏高原多年冻土概率分布图。该图考虑了气温、积雪和植被这三个多年冻土分布控制性因素,因此能够准确地反应青藏高原冻土的空间异质性。根据1000多个实测资料验证和与已有多年冻土图的对比结果显示,该图的整体分布精度为82.5%,卡帕系数可达到0.62,在多年冻土下界表现出了更好的分类效果。结果显示,青藏高原多年冻土区面积约为1.54 (1.35–1.66) 百万平方公里, 约占陆地面积的 60.7 (54.5– 65.2)% 。多年冻土面积 约为 1.17 (0.95–1.35)百万平方公里,约占46 (37.3–53.0)%。

    6875 2019-09-26

  • 全球高分辨率(3小时,10公里)地表太阳辐射数据集(1983-2018)

    本数据集是一个包含接近36年(1983.7-2018.12)的全球高分辨率地表太阳辐射数据集,其分辨率为3小时/逐日/逐月,10公里,数据单位为W/㎡,瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用。该数据集是基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生成的。验证并和其他全球卫星辐射产品比较表明,该数据集的精度通常比ISCCP-FD、GEWEX-SRB和CERES全球卫星辐射产品的精度要高。该全球辐射数据集将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。

    44722 2019-11-17

  • 基于Sentinel-1 SAR数据的青藏高原湖泊面积季节变化

    青藏高原由于高云覆盖,通常用来监测湖泊面积的光学遥感影像数据,如Landsat只能用来监测湖泊年尺度面积变化,而对湖泊季节变化研究了解较少。使用Sentinel-1 SAR数据,对青藏高原大于50平方公里湖泊月尺度面积进行了提取。研究显示,湖泊的季节变化显示出截然不同的模式,面积较大的湖泊(> 100 km2)在8-9月达到峰值,而较小的湖泊(50-100 km2)面积在6-7月达到峰值。封闭湖泊面积的季节峰值更突出,而外流湖的季节峰值更平缓。冰川补给湖相对于非冰川补给湖显示了延迟的面积峰值。同时,大尺度的大气环流,如西风、印度季风、和东亚季风也影响着湖泊面积的季节变化。此研究为监测湖泊面积年内变化弥补了空白。

    8501 2020-01-24

  • 基于青藏高原土壤温湿度观测网的长时序地表土壤湿度数据集(2009-2019)

    青藏高原土壤温湿度观测网(Tibet-Obs)始建于2008年,包括玛曲、那曲、阿里和狮泉河四个站网,目前已连续运行超过十年,并被NASA的土壤水分主被动卫星SMAP选定为其产品的地面验证点,促进了青藏高原遥感产品和模型模拟的评估和改进。本研究详细梳理了各观测站网的现状及其应用情况,并基于已有观测数据发展了一套长时序(2009-2019)地表土壤湿度(5 cm)观测数据集,主要包含四个站网各站点的15分钟原始观测数据以及玛曲和狮泉河站网的升尺度区域土壤湿度数据。

    4879 2021-07-15