基于CMIP6模式资料(模式列表见表1)估算了历史时期(1990-2014年)和未来(2046-2065年)不同气候变化情景下(包括SSP126, SSP245, SSP585),青藏高原和环北极地区冻土分布、冻土活动层厚度,以及冻土区陆地生态系统碳通量(总初级生产力GPP和生态系统碳源汇NEP)数据,空间分辨率为1°×1°。其中冻土分布利用空间约束方法 (Chadburn et al., 2017),基于现阶段不同温度梯度下冻土出现的概率,结合地球系统模式模拟的未来温度变化,估算未来气候变暖情景下的冻土分布。活动层厚度变化方面,利用现阶段基于遥感估算的活动层厚度对温度变化的敏感性约束地球系统模式模拟的活动层厚度变化,从而校正模型对冻土活动层厚度模拟的误差。未来冻土区碳通量为地球系统模式模拟结果的多模式集合平均值。 模拟结果表明,未来气候变化情景下青藏高原冻土将显著退化,随着未来温度升高,连续多年冻土区表现为碳源,但升温促进植被生长,在非连续冻土区碳汇能力增强。与青藏高原类似,未来环北极地区冻土也将普遍退化,未来气候变暖促进北极地区植被增长,从而增强区域碳汇。
汪涛, 刘丹, 魏建军
基于SBAS-InSAR技术获取的地表季节性形变以及基于变分模态分解校正后的ERA5-Land时空多层土壤湿度数据反演青藏高原五道梁多年冻土区域的活动层厚度,数据时间范围为2017-2020年,空间分辨率为1km。该数据产品可用于研究青藏高原多年冻土区域活动层厚度变化以及分析其与气候变化以及水循环、能量循环的相互作用关系,对于了解多年冻土退化状况、高原环境演化以及冻土退化对生态和气候的影响具有重要意义。
陆平, 郝彤, 李荣兴
三极多年冻土活动层厚度融合了两套数据产品,主要参考数据为通过GCM模型模拟生成的1990-2015年活动层厚度逐年值。本数据集的数据格式为NetCDF4格式,数据空间分辨率为0.5°,时间分辨率为年。参考校正数据集为利用统计和机器学习(ML)方法模拟得到2000-2015年的活动层厚度平均值,数据格式为GeoTIFF格式,空间分辨率为0.1°,数据单位为m。本研究工作通过对两套数据进行数据格式转换、空间插值、数据校正等后处理操作,生成了NetCDF4格式的多年冻土活动层厚度数据,其空间分辨率为0.1°,时间分辨率为年,时间范围为1990-2015年,数据单位为cm。
叶爱中
三极多年冻土区碳通量原始数据通过GCM模型模拟生成,原始数据来源于http://www.cryosphere.csdb.cn/portal/metadata/5abef388-3f3f-4802-b3de-f4d233cb333b。本数据集包含了未来2046-2065年间不同典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCP)下的未来情景预估,包括RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景。原始数据包括青藏高原多年冻土区NPP和GPP等表征碳通量的参数,数据格式为NetCDF4格式,数据空间分辨率为0.5°,时间分辨率为年。本研究工作通过对其进行数据格式转换、空间插值等后处理操作,生成了NetCDF4格式的多年冻土区NPP和GPP数据,其空间分辨率为0.1°,时间分辨率为年,时间范围为2046-2065年,数据单位为gc/m2yr。
叶爱中
三极多年冻土活动层厚度原始数据通过GCM模型模拟生成,原始数据来源于http://www.cryosphere.csdb.cn/portal/metadata/5abef388-3f3f-4802-b3de-f4d233cb333b。本数据集包含了未来2046-2065年间不同典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCP)下的未来情景预估,包括RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景。原始数据内容是青藏高原冻土区活动层厚,数据格式为NetCDF4格式,数据空间分辨率为0.5°,时间分辨率为年。本研究工作通过对其进行数据格式转换、空间插值等后处理操作,生成了NetCDF4格式的多年冻土区活动层厚度,其空间分辨率为0.1°,时间分辨率为年,时间范围为2046-2065年,单位为cm。
叶爱中
三极多年冻土范围原始数据通过GCM模型模拟生成,原始数据来源于http://www.cryosphere.csdb.cn/portal/metadata/5abef388-3f3f-4802-b3de-f4d233cb333b。本数据集包含了未来2046-2065年间不同典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCP)下的未来情景预估,包括RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景。原始数据内容是青藏高原的永久冻土和季节冻土的空间范围,数据格式为NetCDF4格式,数据空间分辨率为0.5°,时间分辨率为年。本研究工作通过对其进行数据格式转换、空间插值等后处理操作,生成了NetCDF4格式的多年冻土范围数据,其空间分辨率为0.1°,时间分辨率为年,时间范围为2046-2065年,多年冻土用1表示,季节冻土用0表示。
叶爱中
北极多年冻土区作为全球碳库的重要组成部分,是全球气候变化最敏感的区域之一。北极地区变暖的速度是全球平均速度的两倍,引发北极多年冻土的快速变化。1982-2015北半球不同类型多年冻土区NDVI变化数据集,时间分辨率为每5年一期,覆盖范围为整个环北极国家,空间分辨率为8km,以多源遥感、模拟、统计和实测数据为基础,使用GIS方法和生态学方法结合,量化了北半球多年冻土对生态系统的调节服务功能,其所有数据进行了质量控制。
王世金
本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度(1901-2016年)温度计算的冻结指数作为输入数据,通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度,并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度(1901-2016年)温度计算的冻结指数作为输入数据,通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度,并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。
刘磊, 罗栋梁, 王磊
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围(Ran et al., 2021b)、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图(yedoma)。与之前的多年冻土图不同,根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用,我们将北半球多年冻土分为五种类型:气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊,北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护,表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%,主要分布在高北极和高山地区,如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
本数据包括北极Barrow地区不同年龄冻土土壤细菌物种组成数据,可用来探索土壤微生物对冻土消融的响应及不同年龄冻土的土壤细菌差异;本数据为扩增子测序结果,引物为Earth Microbiome Project 标准引物 515F–806R,扩增范围为V4区,测序平台为Illumina Hiseq PE250; 数据通过质量控制,至少达到Q30水平;本数据用于发表于Cryospshere文章Permafrost thawing exhibits a greater influence on bacterial richness and community structure than permafrost age in Arctic permafrost soils. The Cryosphere, 2020, 14, 3907–3916, https://doi.org/10.5194/tc-14-3907-2020。本数据还可用于三极土壤微生物比较分析研究
孔维栋
全面了解青藏高原多年冻土发生的变化,包括年平均地温(MAGT)和活动层厚度(ALT)的变化,对气候变化引起的多年冻土变化工程的实施具有重要意义。 青藏高原多年冻土活动层厚度和范围模拟数据集,参考2000-2015年CMFD再分析数据及中国气象局气象观测资料、1公里数字高程模型、地理空间环境预测因子、结合冰川和冰湖、钻孔数据等,利用统计和机器学习(ML)方法模拟了青藏高原多年冻土层磁通量和磁通量的当前和未来变化,得到RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种不同浓度情景下2000-2015、2061-2080年平均地温(MAGT)和活动层厚度(ALT)范围数据,分辨率为0.1*0.1度。 模拟结果表明,利用统计和ML相结合的方法模拟冻土热状态所需的参数和输入变量较少,可以有效地了解青藏高原冻土对气候变化的响应。
倪杰, 吴通华
整编了目前北半球数量最多的年平均地温(1002个)和活动层厚度(452个)地面观测数据,利用四种统计学习模型融合这些地面观测与多源遥感等数据产品,集合模拟得到了代表2000-2016年北半球多年冻土区年平均地温、活动层厚度、多年冻土发生概率和多年冻土水热分带数据集,空间分辨率为1公里,验证表明具有更高的精度。可为北半球多年冻土区的工程规划、设计、环境模拟与评价等提供数据支持,也可作为北半球多年冻土现状的数据基准,评估未来多年冻土变化及其影响。
冉有华, 李新, 程国栋, 车金星, Juha Aalto, Olli Karjalainen, Jan Hjort, Miska Luoto, 金会军, Jaroslav Obu, Masahiro Hori, 俞祁浩, 常晓丽
青藏高原是陆地表面中低纬度地区多年冻土分布最为广泛的地区,大量研究表明,青藏高原多年冻土的存在和变化强烈影响着区域乃至全球的水文、生态和气候系统。但由于青藏高原高寒缺氧、生存条件恶劣、交通极不便利,数据资源非常贫乏,尤其是在极高海拔的多年冻土区,这种状态不仅严重地限制了对于该区域气候、环境和冻土等诸多方面的研究和理解,也严重限制了适应于该区域遥感反演算法的研发、各类陆面乃至于地球系统模型的模拟和改进,而且也限制了该区域经济发展和国家战略的规划。过去几十年,我们研究团队在青藏高原多年冻土区建立了综合观测网络,展开了对多年冻土地温、活动层水热以及气象因子的系统监测,形成了能够基本覆盖青藏高原高平面的、与多年冻土有关的多要素观测数据。本数据集包括在这一区域的6个自动气象观测站、12个活动层及84个钻孔长时间序列观测数据,主要观测要素包括气象(气温、降水、风速、比湿等)、土壤水热、活动层厚度及冻土温度等观测数据。各观测数据在收集和处理过程中都已经过了严格的质量控制。本数据集面向多学科背景的科学家发布(如:冰冻圈、水文学、生态学和气象科学等),将进一步促进青藏高原水文模型、陆面过程模型和气候模型的验证、发展和改进。
赵林, 胡国杰, 邹德富, 吴通华, 杜二计, 刘广岳, 肖瑶, 李韧, 庞强强, 乔永平, 吴晓东, 孙哲, 幸赞品, 盛煜, 赵拥华, 史健宗, 谢昌卫, 汪凌霄, 王翀, 程国栋
广义的季节冻土包括非多年冻土区的季节冻结层和多年冻土区的季节融化层。季节冻土的面积可达80%以上,占据北半球大部分陆地面积。季节冻土的冻融循环过程对地-气水热交换、地表能量平衡、地表水文过程、生态系统、碳循环、农业生产、工程建设等具有非常重要的影响。基于站点观测资料、CRU资料,利用Stefan方程,计算祁连山多年冻土区活动层厚度和季节冻土区土壤冻结深度的空间分布(1971-2000年的30年平均值)。研究结果有助于进一步探讨祁连山季节冻土变化与气候变化之间的物理机制、冻土区生态-水文过程等研究。
彭小清, 张廷军
高质量的多年冻土图是多年冻土环境效应研究和寒区工程应用的基础数据。该数据集是在系统整编青藏高原2005-2015年共237个钻孔位置年变化深度年平均地温测量数据基础上,利用支持向量回归模型融合了这些地面观测与遥感冻结指数、融化指数、积雪日数、叶面积指数、土壤容重、高程和高质量的土壤水分再分析资料, 集合模拟了代表2005-2015年的青藏高原1km分辨率年平均地温分布图。10折交叉验证表明,模拟的年平均地温的均方根误差约为0.75 °C, 偏差约0.01 °C。基于高海拔多年冻土稳定性分类体系,利用年平均地温,划分了多年冻土的热稳定类型。数据显示,青藏高原多年冻土面积约115.02 (105.47-129.59) *104 km2, 其中, 极稳定型(<-5.0 °C)、稳定型(-3.0~-5.0 °C)、亚稳定型(-1.5~-3.0 °C)、过渡型(-0.5~-1.5 °C)和不稳定型(>-0.5 °C)多年冻土面积分别为0.86*104 km2, 9.62*104 km2, 38.45*104 km2, 42.29*104 km2和23.80*104 km2。该数据集可用于寒区工程的规划、设计及生态规划与管理等,并可作为多年冻土现状的数据基准,用于评估未来青藏高原多年冻土的变化。关于该数据更详细的方法等信息可参考《中国科学:地球科学》的论文(Ran et al., 2020)。
冉有华, 李新
多年冻土约占青藏高原陆地面积的46%,是冰冻圈重要组成部分。但是,由于多年冻土埋藏较深,其分布难以通过地表观测直接获取,因此,研究多年冻土分布往往依赖于地面观测。该数据集基于多种观测方法,包括:钻孔勘察、坑探、土壤温度和探地雷达,获取青藏高原多年冻土分布点尺度信息,并归档形成首个青藏高原多年冻土存在性数据集(v1.0)。数据集包含626条信息,覆盖不同海拔、坡向和气候状态。同时,根据观测方式和数据质量,对数据的置信度进行了分类,为不同研究目的使用该数据提供了参考。该数据为多年冻土分布提供了本底信息,可用于多年冻土模拟验证和未来气候变暖下多年冻土退化评估。
曹斌, 张廷军, 吴青柏, 盛煜, 赵林, 邹德富
在黑河上游多年冻土区域,选取11个有编号的典型钻孔,使用钻孔温度插值计算得出多年冻土及季节冻土厚度值,设定0度等温面为多年冻土和季节冻土下底板。 数据包括钻孔编号、经纬度、冻土厚度及冻土类型。
张廷军, 高坛光
冻土图的编制依据包括:(1)冻土野外调查、勘探实测资料;(2)航空像片和卫星影像判译;(3)TOPO30 1km分辨率的地面高程数据;(4)气温和地面温度资料。其中,青藏高原的冻土分布采用了南卓铜等(2002)的研究结果,利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据,进行回归统计分析,获取年平均地温与纬度、高程的关系,并基于该关系,结合GTOPO30高程数据(美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据)模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布。以年平均地温0.5 ℃作为多年冻土与季节冻土的界限,参考《中国冰雪冻土图》(1:400万)(施雅风 等,1988)划定高原不连续多年冻土与高原岛状多年冻土的界限;另外,参考东北大小兴安岭多年冻土分区图(郭东信 等,1981)、环北极多年冻土和地下冰分布图(Brown et al. 1997)和最新野外实测资料,对东北的多年冻土界线进行了修订;西北高山多年冻土界线多采用了《中国冰雪冻土图》(1:400万)(施雅风 等,1988)中划定的界线。 根据该数据统计的中国多年冻土区面积约1.75×106km2,约占中国领土的18.25%。其中,高山多年冻土0.29×106km2,约占我国领土面积的3.03%。 更多信息参考《1:400万中国冰川冻土沙漠图》说明书(中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,2006)
王涛
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