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北极地区高程数据集

数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表达),它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。 北极地区指北极圈66°34′以内的区域和格陵兰岛在北极圈以外的部分。高程数据包括北极数字dem及山影数据(hillshade),tif格式。范围为66°N~90°N,空间分辨率为0.008°×0.008°。 数据下载自NASA全球高程数据 DEM描述的是地面高程信息,它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、 通讯、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。

2019-03-14

三江源国家公园植物采集记录(2008-2017)

该数据集是中国科学院西北高原生物研究所调查的三江源国家公园植物采集布位点信息。该数据集时间范围是2008年至2017年,调查范围是三江源国家公园,调查内容包括采集日期、编号、科、属、种、调查日期、采集地点、采集人、经度、纬度、海拔、生境、鉴定人等信息。对国家公园的三个园区分别进行了调查,在长江源园区调查了24个科56个属的88个种的植被,总共116条记录;在黄河源园区调查了26个科64个属110个种的植被,总共159条记录;在澜沧江源园区调查了12个科22个属30个种的植被,总共33条记录。

2019-02-10

三江源净初级生产力(NPP)(2000-2015)

净初级生产力(NPP)数据基于CASA模型生产,数据内容为三江源地区2010-2015年250米分辨率逐月NPP数据集。净初级生产力定义:绿色植物单位面积、单位时间内所累积的有机物数量。 单位:0.01gC/m²/月。Monthly和Yearly NPP分别表示逐月和逐年NPP。 投影信息: Albers 等积圆锥投影 中央经线:105度 第一割线:25度 第一割线:47度 坐标西偏:4000000 meter

2019-02-10

三江源国家公园生长季平均NDVI变化趋势(2000-2018)

基于MODIS 2000年至2018年生长季平均的NDVI(空间分辨率250m),利用Mann-Kendall趋势检测方法,计算了NDVI的变化趋势。对三江源国家公园的三个园区都进行了计算(CJYYQ:长江源园区;HHYYQ:黄河源园区;LCJYYQ:澜沧江源园区)。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok.tif:长江源园区NDVI变化趋势。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok_significant.tif:长江源园区NDVI变化趋势,剔除了不显著(p>0.05)的区域。CJYYQ_gs_avg_NDVI_2000.tif:长江源园区2000年生长季平均NDVI。单位为NDVI变化每年。

2019-02-06

青藏高原逐时10 km分辨率近地表大气驱动和地表状态数据集(2000-2010)

采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集,时间范围:2000-2010,空间范围:25-40 ºN,75-105 ºE,时间分辨率:逐时,空间分辨率:10 km,格点数为150*300。 总计有33个变量,其中包含的近地表大气变量11个: 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个:各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量(感热通量)、地表面处向上的水量通量(感热通量)。 其他变量3个:经度、纬度和行星边界层高度。

2019-01-25

中亚大湖区基础数据集-土壤(2015)

土壤是岩石经过风化作用形成的不同大小的矿物颗粒。土壤不仅仅为作物提供养分和水分,同时也对各种养分有转化作用。此外,土壤还有自净功能,可以改良有机物含量、土壤温湿度、pH值、阴阳离子。而土壤污染导致几个方面的环境问题:工业污水, .酸雨, 尾气排放, 堆积物, 农业污染。土地受到污染后,含重金属浓度较高的污染表土容易在风力和水力的作用下分别进入到大气和水体中,导致大气污染、地表水污染、地下水污染和生态系统退化等其他次生生态环境问题。该数据集来源于联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1 )(HWSD),该数据为建模者提供模型输入参数,同时为生态农业分区,粮食安全和气候变化等研究提供依据。

2019-01-12

中亚大湖区-基础数据集-水文站点观测(2015)

径流是大气降水形成的,并通过流域内不同路径进入河流、湖泊或海洋的水流。习惯上也表示一定时段内通过河流某一断面的水量,即径流量。径流数据在水文水资源研究中占据着重要的地位,影响中亚当地社会经济的发展。本数据为中亚五国(哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦)流量,来源于中亚各国水文气象局。时间尺度为2015年的年均数据。本数据为项目提供了基础数据,便于分析中亚生态水文水资源的情况,为项目数据分析提供了数据支持。

2019-01-09

长江源园区曲麻莱高寒草甸样方正射影像与DSM数据(2018)

2018年8月19日在长江源园区曲麻莱县的高寒草甸样方采用DJI无人机进行航拍,按照设定的飞行路线拍摄照片,相邻照片重叠度不低于70%,利用拍摄的照片生成正射影像和DSM,正射影像包含红绿蓝三个波段,正射影像地面分辨率为2.5cm,拍摄面积为860m×770m,DSM的分辨率为4.5cm。

2018-11-19

长江源园区曲麻莱湿地样方正射影像与DSM数据(2018)

2018年8月19日在长江源园区曲麻莱县的湿地样方采用DJI无人机进行航拍,按照设定的飞行路线拍摄照片,相邻照片重叠度不低于70%,利用拍摄的照片生成正射影像和DSM,正射影像包含红绿蓝三个波段,地面分辨率为2cm,拍摄面积为850m×1000m,DSM的分辨率为4.5cm。

2018-11-18

澜沧江源园区可可西里样方正射影像与DSM数据(2018)

2018年8月22日在位于澜沧江源区的固定样方采用DJI无人机搭载的照相机,按照设定的飞行路线拍摄照片,相邻照片重叠度不低于70%,利用拍摄的照片生成正射影像和DSM,正射影像包含红绿蓝三个波段,地面分辨率为2.5cm,拍摄面积为1000m×1000m,DSM的分辨率为4.5cm。由于通信故障,导致中间4条航带没有拍摄上照片,所以中间有一个条带的影像缺失。

2018-11-15