基于高精度的DEM数据，统计分析了黑河流域中上游地区的气候平均逐月降水量与地理地形因子的关系，得到100m空间分辨率的黑河流域中上游气候平均逐月降水量。 坐标系统为等经纬度投影，空间范围为黑河流域。数据采用txt文本形式给出，分别给出空间网格点所对应的经度，纬度和各月降水量。经纬度单位为°，降水量单位为mm。数据类型为单精度浮点型，无效值为-9。
王可丽
基于高精度的DEM数据，统计分析了黑河流域中上游地区的气候平均年降水量与地理地形因子的关系，得到100m空间分辨率的黑河流域中上游1967-2008年逐年气候平均年降水量。 坐标系统为等经纬度投影，空间范围为黑河流域。数据采用txt文本形式给出，分别给出空间网格点所对应的经度，纬度和降水量。经纬度单位为°，降水量单位为mm。数据类型为单精度浮点型，无效值为-9。
王可丽
一、数据概述 葫芦沟小流域典型土壤剖面土壤温度监测点设置在红泥沟中下部，其地理坐标为99°52′25.3″E,38°15′37.97″N。 采用HOBO Pendant® Temperature/Light Data Logger 64K - UA-002-64温度记录仪进行土壤温度观测。 二、数据内容 红泥沟典型土壤剖面土壤温度监测分为七层，深度分布为20cm、40cm、60cm、80cm、120cm、160cm、200cm。观测频率为1次/15分钟。观测数据时间范围为2012年9月7日~2013年5月6日。
孙自永, 常启昕
我们综合本课题的野外调查成果、前人的水文地质调查成果和沙漠洼地的推测判断，获取了巴丹吉林沙漠及其周边地区600多个已知水位点，利用实测的或推测的地下水位数据，绘制了巴丹吉林沙漠地下水位的一级近似等高线图。这张等水位线图填补了巴丹吉林沙漠地下水研究的空白。 所谓一级近似是宏观的地下水位分布，在空间尺度上达到1 km分辨率，并假设浅层和深层的地下水位相同、第四系和基岩分布区的地下水保持连续。一级近似等高线的误差水平为 10 m，主要来源于地面高程数据的不确定性。 本数据集包含地下水位等高线的矢量图和栅格数据文件。
王旭升, 胡晓农
本数据集包含巴丹吉林沙漠的数字地形(DEM)、TM遥感影像和NDVI植被指数三类基础遥感数据。 1. DEM，数字地形数据, 源自美国NASA发布的SRTM1数据集，在沙漠地区进行了裁剪。分辨率为30 m。数据存放在DEM文件夹，可用ArcGIS打开dem.ovr文件。 2. TM影像数据。源自美国NASA发布的Landsat TM/ETM+ 543波段合成数据，在沙漠湖泊群分布地区进行了裁剪。分辨率为30 m。从1990年至2010年每5年的夏季和秋季各取1景，用于分析湖泊的长期变化。2002年各个季度有1景，用于分析湖泊的年内变化。数据存放在TM文件夹，TIFF格式，可用ArcGIS或ENVI软件打开。文件命名规则为yyyymm.tif，其中yyyy表示年份、mm表示月份，如199009表示影响数据对应的时间为1990年9月份。 3. NDVI，植被指数。源自美国NASA发布的MODIS-NDVI产品MOD13Q1，在沙漠地区进行了裁剪。包含2000~2012年生长季（6、7、8、9月份）每旬NDVI数据，空间分辨率为250 m，时间分辨率为16天。存放在NDVI文件夹，TIFF格式，可用ArcGIS或ENVI软件打开。文件命名规则为MOSAIC_TMP_yyyyddd.hdfout.250m_16_days_NDVI_roi.tif， 其中yyyy表示年份、ddd表示在该年的第ddd天。
金晓媚, 胡晓农
本项目采集的巴丹吉林沙漠湖水和地下水的水样D-18O同位素、14C年龄以及水化学简分析测试结果。数据内容包括水样点的经纬度坐标、水体属性、采样深度、测试项目和测试结果结果等。
王旭升, 胡晓农
地下水是荒漠河岸植物主要的水分来源，也是影响植物正常生理状况最主要的环境因子，本项目通过在阿拉善荒漠生态水文试验研究站旁胡杨林设置观测场，于2011 年～2013 年每月通过人工测定地下水埋深，为本项目胡杨蒸腾耗水机理研究提供基础数据支撑，也可用于研究区生态需水量的估算。
司建华
葫芦沟小流域2012年1:50000地质图草图，葫芦沟流域由第四系松散地层和前新生界基岩地层组成。基岩地层的空隙以裂隙为主，上覆薄层残坡积物。山前平原以上更新统冲洪积砂砾石层（Q3al+pl）为主。冰川前缘的松散地层为全新统冰碛砂砾石层（Q4gl），分布在现代冰斗及其下方，形成侧碛和终碛堤（垅岗）。
孙自永, 常启昕
根据中国气象局在黑河流域布设的各常规气象台站逐月的气温的观测资料，计算了各气象台站逐年的空气冻融指数，进而获取了其1960-2004年的多年平均值。最后，基于各气象台站空气冻融指数的多年均值与海拔高度之间的回归关系，并借助于1km的DEM数据，构建了黑河流域空气冻融指数的空间分布图。
张廷军
黑河流域2011年土地利用/土地覆被数据集是中国科学院寒旱所遥感研究室，以GIS为手段，基于2011年LandsaTM和ETM遥感数据，结合野外考察验证，建立了黑河流域1：10万土地利用/土地覆被影像和矢量数据库。 该数据集所包括的内容主要是黑河流域上游1:10万土地利用图形数据和属性数据。 黑河流域1：10万（2011年）土地覆被数据和以往土地覆被采用同一个分层的土地覆被分类系统，将全流域划分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城镇和农村居民及工矿用地和未利用土地），25个二级类；数据类型为矢量多边形，以Shape格式存储。 土地覆被分类属性： 一级类型 二级类型 属性编码 空间分布位置 耕地:平原旱地 123 主要分布在盆地、山前带、河流冲积、洪积或湖积平原（水源短缺灌溉条件较差）。 丘陵旱地 122 主要分布在丘陵区，一般状况下地块分布在丘陵的缓坡以及墚、卯之上。 山区旱地 121 主要分布在山区，海拔在4000米以下的山坡（缓坡、山腰、陡坡台地等）及山前带上。 林地:有林地（乔木） 21 主要分布在高山（海拔4000米以下）或中山坡地、谷地两坡、山顶、平原等。 灌木林地 22 主要分布在较高的山区（4500米以下），多数分布山坡和山谷及沙地。 疏林地 23 主要分布在山区、丘陵、平原及沙地、戈壁（壤质、沙砾质）边缘。 其他林地 24 主要分布在绿洲田埂，河边、路边及农村居民点周围。 草地:高覆被草地 31 一般分布在山区（缓坡）、丘陵（陡坡）及河间滩地、戈壁、沙地丘间等。 中覆被草地 32 主要分布在较干燥地方（隔壁低洼地和沙地丘间地等）。 低覆被草地 33 主要生长在较干燥地方(黄土丘陵上和沙地边缘)。 水域:河渠 41 主要分布在平原、川间耕地以及山间沟谷内。 湖泊 42 主要分布在地势低洼地区。 水库坑塘 43主要分布在平原、川间谷内，周围有居民地和耕地。 冰川及永久性积雪 44 主要分布在（4000以上）高山顶部。 河滩地 46 主要分布在高中低山坡面沟谷、山前、平原低地、河湖盆边缘等。 居民地:城镇用地 51主要分布在平原、山区盆地、坡地及沟谷地台地。 农村居民地 52主要分布在绿洲、耕地及路边、塬面、坡上等。 工矿和交通用地 53一般分布在城镇外围、交通较发达区域和工业采矿区。 未利用土地:沙地 61大多分布在盆地、河流两侧、河湾及山前戈壁外围。 戈壁 62主要分布在风蚀较强有沙源物质输送的山前带。 盐碱 63主要分布在相对较低易积水及干湖泊及湖泊边。 沼泽 64主要分布在相对较低易积水地段。 裸土 65主要分布在较干旱地区（山间陡坡、丘陵、戈壁），植被盖度<5% 。 裸岩 66主要分布在极度干旱的石质山区（风大、少雨）。 其他 67主要分布在4000米以上冻融形成的裸露岩石，又称高寒苔原。 投影参数： Projection ALBERS Units METERS Spheroid Krasovsky Parameters: 25 00 0.000 /* 1st standard parallel 47 00 0.000 /* 2nd standard parallel 105 00 0.000 /* central meridian 0 0 0.000 /* latitude of projection's origin 0.00000 /* false easting (meters) 0.00000 /* false northing (meters) 此数据尊重数据作者意见，暂时不能共享全流域数据，
王建华
黑河流域2011年土地利用/土地覆被数据集是中国科学院寒旱所遥感研究室，以GIS为手段，基于2011年LandsaTM和ETM遥感数据，结合野外考察验证，建立了黑河流域1：10万土地利用/土地覆被影像和矢量数据库。 该数据集所包括的内容主要是黑河流域下游1:10万土地利用图形数据和属性数据。 黑河流域1：10万（2011年）土地覆被数据和以往土地覆被采用同一个分层的土地覆被分类系统，将全流域划分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城镇和农村居民及工矿用地和未利用土地），25个二级类；数据类型为矢量多边形，以Shape格式存储。 土地覆被分类属性： 一级类型 二级类型 属性编码 空间分布位置 耕地:平原旱地 123 主要分布在盆地、山前带、河流冲积、洪积或湖积平原（水源短缺灌溉条件较差）。 丘陵旱地 122 主要分布在丘陵区，一般状况下地块分布在丘陵的缓坡以及墚、卯之上。 山区旱地 121 主要分布在山区，海拔在4000米以下的山坡（缓坡、山腰、陡坡台地等）及山前带上。 林地:有林地（乔木） 21 主要分布在高山（海拔4000米以下）或中山坡地、谷地两坡、山顶、平原等。 灌木林地 22 主要分布在较高的山区（4500米以下），多数分布山坡和山谷及沙地。 疏林地 23 主要分布在山区、丘陵、平原及沙地、戈壁（壤质、沙砾质）边缘。 其他林地 24 主要分布在绿洲田埂，河边、路边及农村居民点周围。 草地:高覆被草地 31 一般分布在山区（缓坡）、丘陵（陡坡）及河间滩地、戈壁、沙地丘间等。 中覆被草地 32 主要分布在较干燥地方（隔壁低洼地和沙地丘间地等）。 低覆被草地 33 主要生长在较干燥地方(黄土丘陵上和沙地边缘)。 水域:河渠 41 主要分布在平原、川间耕地以及山间沟谷内。 湖泊 42 主要分布在地势低洼地区。 水库坑塘 43主要分布在平原、川间谷内，周围有居民地和耕地。 冰川及永久性积雪 44 主要分布在（4000以上）高山顶部。 河滩地 46 主要分布在高中低山坡面沟谷、山前、平原低地、河湖盆边缘等。 居民地:城镇用地 51主要分布在平原、山区盆地、坡地及沟谷地台地。 农村居民地 52主要分布在绿洲、耕地及路边、塬面、坡上等。 工矿和交通用地 53一般分布在城镇外围、交通较发达区域和工业采矿区。 未利用土地:沙地 61大多分布在盆地、河流两侧、河湾及山前戈壁外围。 戈壁 62主要分布在风蚀较强有沙源物质输送的山前带。 盐碱 63主要分布在相对较低易积水及干湖泊及湖泊边。 沼泽 64主要分布在相对较低易积水地段。 裸土 65主要分布在较干旱地区（山间陡坡、丘陵、戈壁），植被盖度<5% 。 裸岩 66主要分布在极度干旱的石质山区（风大、少雨）。 其他 67主要分布在4000米以上冻融形成的裸露岩石，又称高寒苔原。 投影参数： Projection ALBERS Units METERS Spheroid Krasovsky Parameters: 25 00 0.000 /* 1st standard parallel 47 00 0.000 /* 2nd standard parallel 105 00 0.000 /* central meridian 0 0 0.000 /* latitude of projection's origin 0.00000 /* false easting (meters) 0.00000 /* false northing (meters) 此数据尊重数据作者意见，暂时不能共享全流域数据，
王建华
黑河流域2011年土地利用/土地覆被数据集是中国科学院寒旱所遥感研究室，以GIS为手段，基于2011年LandsaTM和ETM遥感数据，结合野外考察验证，建立了黑河流域1：10万土地利用/土地覆被影像和矢量数据库。 该数据集所包括的内容主要是黑河流域中游1:10万土地利用图形数据和属性数据。 黑河流域1：10万（2011年）土地覆被数据和以往土地覆被采用同一个分层的土地覆被分类系统，将全流域划分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城镇和农村居民及工矿用地和未利用土地），25个二级类；数据类型为矢量多边形，以Shape格式存储。 土地覆被分类属性： 一级类型 二级类型 属性编码 空间分布位置 耕地:平原旱地 123 主要分布在盆地、山前带、河流冲积、洪积或湖积平原（水源短缺灌溉条件较差）。 丘陵旱地 122 主要分布在丘陵区，一般状况下地块分布在丘陵的缓坡以及墚、卯之上。 山区旱地 121 主要分布在山区，海拔在4000米以下的山坡（缓坡、山腰、陡坡台地等）及山前带上。 林地:有林地（乔木） 21 主要分布在高山（海拔4000米以下）或中山坡地、谷地两坡、山顶、平原等。 灌木林地 22 主要分布在较高的山区（4500米以下），多数分布山坡和山谷及沙地。 疏林地 23 主要分布在山区、丘陵、平原及沙地、戈壁（壤质、沙砾质）边缘。 其他林地 24 主要分布在绿洲田埂，河边、路边及农村居民点周围。 草地:高覆被草地 31 一般分布在山区（缓坡）、丘陵（陡坡）及河间滩地、戈壁、沙地丘间等。 中覆被草地 32 主要分布在较干燥地方（隔壁低洼地和沙地丘间地等）。 低覆被草地 33 主要生长在较干燥地方(黄土丘陵上和沙地边缘)。 水域:河渠 41 主要分布在平原、川间耕地以及山间沟谷内。 湖泊 42 主要分布在地势低洼地区。 水库坑塘 43主要分布在平原、川间谷内，周围有居民地和耕地。 冰川及永久性积雪 44 主要分布在（4000以上）高山顶部。 河滩地 46 主要分布在高中低山坡面沟谷、山前、平原低地、河湖盆边缘等。 居民地:城镇用地 51主要分布在平原、山区盆地、坡地及沟谷地台地。 农村居民地 52主要分布在绿洲、耕地及路边、塬面、坡上等。 工矿和交通用地 53一般分布在城镇外围、交通较发达区域和工业采矿区。 未利用土地:沙地 61大多分布在盆地、河流两侧、河湾及山前戈壁外围。 戈壁 62主要分布在风蚀较强有沙源物质输送的山前带。 盐碱 63主要分布在相对较低易积水及干湖泊及湖泊边。 沼泽 64主要分布在相对较低易积水地段。 裸土 65主要分布在较干旱地区（山间陡坡、丘陵、戈壁），植被盖度<5% 。 裸岩 66主要分布在极度干旱的石质山区（风大、少雨）。 其他 67主要分布在4000米以上冻融形成的裸露岩石，又称高寒苔原。 投影参数： Projection ALBERS Units METERS Spheroid Krasovsky Parameters: 25 00 0.000 /* 1st standard parallel 47 00 0.000 /* 2nd standard parallel 105 00 0.000 /* central meridian 0 0 0.000 /* latitude of projection's origin 0.00000 /* false easting (meters) 0.00000 /* false northing (meters)
王建华
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 吴世新, 周万村
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 吴世新, 周万村
本数据来源于“中国1:10万土地利用数据”。中国1:10万土地利用数据是由中国科学院“八五”重大应用项目《全国资源环境遥感宏观调查与动态研究》组织了中国科学院所属19个研究所的遥感科技队伍，以卫星遥感为手段，在三年内基于Landsat MSS，TM和ETM遥感数据构建的。本数据采用一个分层的土地覆盖分类系统，将全国分为6个一级类（耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地和未利用土地），31个二级类。这是目前我国精度最高的土地利用数据产品，已经在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥着重要作用。
刘纪远, 庄大方, 王建华, 吴世新, 周万村
植物叶片水分生理是研究叶片尺度植物蒸腾耗水的主要手段，也是认识植物耐旱机理的重要指标，本项目于2011-2012年对叶片尺度水分生理进行观测，观测仪器为Li-6400，每个月选择典型晴天2-3天，频率为2小时，主要观测参数包括: 净光合速率(Pn, μmol CO2·m–2· s–1)、蒸腾速率(Tr, mol H2O·m–2·s–1)、气孔导度(gs, mol H2O·m–2·s–1)、胞间和环境CO2浓度(Ci和Ca, μmol CO2·mol–1)、光合有效辐射(PA R, μmol·m–2·s–1)、气温(Ta, ℃)、叶面大气相对湿度(hs, %)和水汽压亏缺(Ds, KPa)等。
司建华
从2012年至2013年，对黑河中游正义峡附近地貌面进行了考察，主要包括4级河流阶地面。数据主要通过野外考察获取，在室内进行分析制图，得到中游正义峡附近各级地貌面分布图。
胡小飞, 潘保田
黑河中游正义峡附近河谷断面数据主要展示了黑河中游河流阶地的结构及其横断面分布特征。这些数据主要通过野外考察、测量得到。该组数据包括黑河正义峡断面和罗城断面。
胡小飞, 潘保田
数据集为塔里木河流域行政边界矢量图，比例尺250000，投影：经纬度，数据包含空间数据和属性数据，主要为塔里木河流域县界名称及行政编码。
国家基础地理信息中心
数据为塔里木河流域10万沙漠分布图，本数据以2000年TM影像为数据源，进行解译、提取、修编，利用遥感与地理信息系统技术结合1:10万比例尺成图要求，对沙漠、沙地和砾质戈壁进行专题制图。数据属性表：area（面积）、perimeter（周长）、ashm_(序列码）、class（沙漠编码）、ashm_id（沙漠编码）其中沙漠编码如下：流动沙地 2341010、半流动沙地 2341020、半固定沙地 2341030、戈壁 2342000、盐碱地 2343000
王建华
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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