2018年第二次青藏高原科学考察队在青藏高原藏东南地区组建了“雅鲁藏布大峡谷水汽通道”科考分队,本次考察在雅鲁藏布江下游的雅鲁藏布大峡谷地区建立了水汽输送立体综合观测系统。“雅鲁藏布大峡谷水汽通道”科学考察队在雅鲁藏布江河谷沿线构建了水汽通道及云降水、地气相互作用过程的立体综合观测网,其中墨脱气象站是多种大型观测设备的集成观测基地,此外,沿峡谷自南向北的不同海拔梯度架设了微波辐射计,涡动相关地表能量平衡和辐射平衡等观测系统,整个综合观测网包括2部云雷达、2部微雨雷达、7套测量地气相互作用的涡动相关通量观测系统、3套多通道微波辐射温湿廓线仪、6套GPS水汽观测仪、2套自动气象站和19套雨量桶。
187 2021-12-15
我们基于中国数字测震台网记录的发生在印度洋的8个地震(2009-2018)的波形资料,利用观测和三维理论波形互相关方法,获得了印度、尼泊尔和中国西南部地区的929个高质量的ScS-S走时残差(Differential traveltimes.dat)。这些时差显示出高达10s的横向变化,表明D”区剪切波速度在横向300km的距离上可以达到7%。结果表明,化学异常和可能的熔体有助于古老的俯冲带下地幔底部结构的形成,我们的研究为此提供了新的观测证据。
2529 2020-03-10
泛第三极主要城市2000-2017年土地覆盖数据包含2000/2010/2017年14个城市(乌鲁木齐、西宁、兰州、达卡、加德满都、勒克瑙、德里、拉合尔、伊斯兰堡、喀布尔、杜尚别、塔什干、比什凯克、阿拉木图)30米分辨率的数据。包括植被、耕地、人造地表、水体和其它五种地类。利用GlobeLand30, MCD12Q1,Globcover2009识别了分类一致区域并保留,采用深度学习方法对分类不一致区域重新分类,融合两类区域得到最终的分类结果。 每年数据均经过人工目视解译验证。 数据应用于泛第三极城市建设用地变化、人类活动影响的研究。 数据类型:栅格。 投影方式:UTM投影。
4712 2020-08-15
该数据来源于地球物理课题组ANTILOPE-I的原始地震数据,主要包含西藏西部地区的走时数据。全部数据采用人工手动拾取的办法进行处理。处理过程中采用带宽滤波,滤波范围0.05-2Hz。由于采用远震数据,所以在采集过程中使用了互相关的办法对波形进行“对齐”。数据质量良好,因为所提取的数据均来自于全球地震目录定位的大于5.5级的地震,并且每一个事件均有明显的起跳点。该数据的公布可以使其他地震学家利用该数据对该地区的地下结构进行重建和分析。
3802 2020-03-21
输沙势计算公式为DPi=∑U^2 [U-Ut]*fu,其中i表示16个方位,具体有N、NNE、NE、NEE、E、EES、ES、ESS、S、SSW、WS、WWS、W、WWN、NW和NNW;U表示的是世界气象组织气象站所设置的风速表高度大于起沙风的有效风,一般为10 m标准高度;Ut表示的是沙粒起动风速,标准高度上使地表沙粒处于滚动状态的最小风速;而f_u是表示风速在沙粒起动风速Ut以上的刮风时间次数。采用2m/s的有效风速间隔,对应的平均风速分别为7、9、11、13、15、17、19、21、23、25、27、29、31、33和34m/s。计算刮风时间比例时的分母使用的是平年8760,闰年8784(年总小时数)。风速数据来自于2000-2008年ERA5 10m高度U和V向风速,时间分辨率为小时,空间分辨率为0.25°。 沙漠名称简写请参考中国主要沙漠分布数据集(V1.0)。
2637 2020-12-30
现代花粉与植被和气候的关系是利用花粉定性解释和定量重建过去植被和气候的重要参考依据。提取湖泊沉积物中的花粉组合所蕴含的古植被和古气候信号,需要组建一个高质量的湖泊表层沉积物现代孢粉数据集。然而,青藏高原已有的湖泊表层沉积物花粉数据集并不能很好地代表其植被类型和气候梯度,仍存在空白区域,如青藏高原中东部的高寒草甸区尚缺乏现代湖泊花粉数据,影响了重建研究的可靠性。 为了构建高寒草甸区样点空间分布均匀的现代孢粉数据集,作者于2018年7月~8月采集了青藏高原中部和东部117个湖泊的表层沉积物样品。每个样品选取约10克(湿样)采用常规酸碱法和过筛法(7 μm)提取花粉。每个花粉样品至少鉴定、统计500粒陆生植物花粉粒。 本高寒草甸现代花粉数据集花粉组合以莎草科花粉为主(Cyperaceae;平均值68.4%,最大值95.9%),其他草本植物花粉如禾本科(Poaceae;平均值10.3%,最大值87.7%)、毛茛科(Ranunculaceae;平均值4.8%,最大值33.6%)、蒿属(Artemisia;平均值3.7%,最大值24.5%)、菊科(Asteraceae;平均值2.1%,最大值33.6%)等为常见花粉类型。柳属(Salix;平均值0.4%,最大值5.3%)为主要的灌木植物花粉,而乔木植物花粉含量低(平均值0.9%,最大值5.8%),主要包括松属(Pinus;平均值0.3%,最大值1.8%)、桦属(Betula;平均值0.1%,最大值0.9%)和桤木属(Alnus;平均值0.1%,最大值0.7%)。花粉组合尽管受到远源花粉(如乔木花粉)的影响,但仍能很好地代表高寒草甸植物群落组成。 本数据集除包含花粉类型的原始统计数据和百分比数据,也包括每个采样点现代气候数据。每个样点现代气候数据采用中国区域地面气象要素驱动数据集(1979-2018;0.1°空间分辨率)中最近栅格数据代替,并计算样点的年降水量(Pann)、年均气温(Tann)、最冷月均温(Mtco)和最热月均温(Mtwa),用于构建花粉-气候校准集。
3576 2021-02-20
该数据集包含1970-2019年校正后的西昆仑古里雅冰帽日值气象数据和重建的古里雅冰帽冷季(10-5)、消融季(6-9)和年物质平衡及其分量。日值气象数据是利用冰面实测气象数据对ERA5格点数据进行校正而得到,数据包括6004米处的气温(ºC)、相对湿度(%)、风速(m/s)、入射短波辐射(W m-2)和气压(hPa)和5491米处降水(mm)。物质平衡及其分量数据是根据能量-物质平衡模型进行重建,利用多源数据进行了验证,论证了该数据成果的合理性。数据校正方法和模型的验证可参考以下论文。 数据以excel文件存储。 该观测资料可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
157 2022-03-24
该数据集包含纳木那尼冰川(北支)2008-2018年的年物质平衡数据,侧碛和末端自动气象站2011-2019年日气象数据及冰面上2018-2019年的月均气温和相对湿度数据。 冰川物质平衡数据观测时间为每年9月底或10月初,采用冰面测杆和雪坑结合的方法进行观测,获取测杆点的物质平衡数据,然后计算整条冰川的年净物质平衡(具体方法见参考文献)。 2台自动气象站(AWSs,Campbell公司)分别安装在纳木那尼冰川侧碛和末端。AWS1观测时间为2011年10月1日-2018年11月30日,观测数据包括气温(℃)、相对湿度(%)、太阳辐射(W/m2),仪器半小时记录一次气象资料。AWS2观测时间为2010年10月19日-2018年11月30日,观测数据包括风速(m/s)、大气压(hPa)、降水 (mm),仪器每小时记录一次气象资料。首先剔除原始记录中的少量异常数据,然后计算这些参数的日值。数据质量方面:原始数据质量较好,缺失较少。 两个温湿度探头(型号:Hobo MX2301)于2018年安装于冰面,半小时记录一次数据。将半小时数据处理为月均值。原始数据质量较好,没有缺失。 数据以excel文件存储。 该观测资料可以为研究喜马拉雅西段北坡气候、冰川、水资源及其之间的关系提供重要的基础数据,可供研究气候、水文、冰川等的科研工作者使用。
2177 2021-02-21
(1)本数据集是基于文献的青藏高原碳通量数据集,包含空气温度、土壤温度、降水、生态系统生产力等参数。(2)该数据集以野外涡度相关实测数据为基础,采用国际上公认的涡度相关数据标准处理方法,基本流程包括:野点剔除-坐标旋转-WPL校正-储存项计算-降水同期数据剔除-阈值剔除-异常值剔除-u*校正-缺失数据插值-通量分解与统计。本数据集还包含了基于涡度相关数据集标定后的模型模拟数据。(3)该数据集已经过数据质量控制,数据缺失率为37.3%,缺失数据已采用插值方式补充。(4)该数据集对认识高寒湿地碳汇功能具有科学价值,也可以用于机理模型的矫正和验证等。
733 2021-03-16
农业灌溉需要消耗大量的可利用淡水资源,是人类对自然水循环过程最直接的扰动,加速了区域水循环的同时伴随着冷却作用。因此,估算灌溉用水对于探索人类活动对自然水循环的影响、量化水资源收支、优化农业水资源管理配置等具有重要意义。然而,目前灌溉用水数据主要是基于调查统计结果,数据空间分布离散且缺乏统一性,无法满足对灌溉用水的时空变化进行估算的需求。全球灌溉农田灌溉用水量遥感估算数据集(2011-2018)是基于卫星土壤湿度、降水、植被指数以及气象资料入辐射与气温等要素,通过土壤水量平衡原理,耦合遥感蒸散发过程模块以及利用基于差分优化的数据-模型融合算法来估算全球灌溉农田实际灌溉用水量。该数据集的灌溉用水估算结果相比传统的离散调查统计数据在不同空间尺度(区域、州/省和国家)上具有较小的偏差,如中国各省2015年农业用水统计结果对比(bias = −3.10 km^3),美国各州2013年调查数据结果对比(bias = −0.42 km^3)以及粮农组织各个国家尺度对比结果(bias = −10.84 km^3)。而且,相较于基于单个降水和土壤水分卫星产品的估算结果,该集合数据显示出更低的不确定性。此外,数据统一采用全球地理经纬度格网,相关元数据存储在对应的NetCDF文件内,空间分辨率约为25公里,时间分辨率为月尺度,时间跨度为2011年−2018年。该数据集将有助于定量评估历史时期农业灌溉用水的时空格局和支撑科学农业用水管理等。
6529 2021-03-25
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