黑河上游分布式生态水文模型（GBEHM）输出数据包括1-km网格的空间分布数据系列数据。 区域：黑河上游（莺落峡），时间分辨率：月尺度，空间分辨率：1km，时段：2000年-2012年。 数据包括蒸散发、径流深、土壤体积含水量(0-100cm)。 所有数据均为ASCII格式，流域空间范围参见reference目录下的basin.asc文件。 模型结果的投影参数: Sphere_ARC_INFO_Lambert_Azimuthal_Equal_Area
杨大文
黑河上游分布式生态水文模型（GBEHM）输出数据包括1-km网格的空间分布数据系列数据。 区域：黑河上游（莺落峡），时间分辨率：月尺度，空间分辨率：1km，时段：1980年-2010年。 数据包括降水量、蒸散发、径流深、土壤体积含水量(0-100cm)。 所有数据均为ASCII格式，流域空间范围参见reference目录下的basin.asc文件。 模型结果的投影参数: Sphere_ARC_INFO_Lambert_Azimuthal_Equal_Area
杨大文
利用红外气体分析仪测量水汽通量的方法，观测了灌木黑果枸杞和小灌木红砂在荒漠典型天气下的植物蒸散量和土壤蒸发量，比较不同生活型荒漠植物耗水量的日变化规律。 该测定系统由LI-8100闭路式土壤碳通量自动测定仪(LI-COR，美国)和北京力高泰科技有限公司设计制作的同化箱组成，LI-8100是美国LI-COR公司生产的用于土壤碳通量测量的仪器，采用红外气体分析仪测量CO2和H2O的浓度。同化箱的长宽高均为50cm。同化箱由LI-8100控制，设置好测量参数后，仪器可以自动运行。
苏培玺
黑河流域盈科-大满试验数据受黑河计划重点基金项目“黑河流域农业节水的生态水文效应及多尺度用水效率评估”支持。包括：土壤容重、土壤含水量、土壤质地、玉米样点生物量、断面流量等 数据描述： 1、叶面积指数和地上生物量取样位置：盈科灌区；玉米的LAI及第上部分生物量每15天取样一次；取样时间：2012.5-2012.9；测量方法：LAI采用冠层分析仪（LP-80）测量，地上部分生物量采用取样烘干法测量；样点数量：16个。 2、土壤质地：取样位置：盈科灌区及盈科灌区石桥五斗二农渠农田；土壤采样深度140 cm，取样层次分别为0-20 cm每10 cm取一样，20-80 cm 每20 cm取一样， 80-140 cm 每30 cm取一样；取样时间：2012年；测量方法：实验室激光粒度分析仪；样点数量：38个。 3、土壤容重：取样位置：盈科灌区和大满灌区；土壤容重取样深度100 cm，取样层次分别为0-50 cm取一样，50-100 cm取一样；取样时间：2012年；测量方法：环刀法；样点数量：34个。 4、土壤含水率：本数据为盈科灌区水文要素监测内容的一部分，具体取样位置：盈科灌区石桥五斗二农渠农田，种植作物为制种玉米；土壤含水率取样深度140 cm，取样层次分别为0-20 cm每10 cm取一样，20-80 cm 每20 cm取一样， 80-140 cm 每30 cm取一样；周期为每7天监测一次；取样时间：2012.5-2012.9；测量方法：取土烘干法及TDR测量；样点数量：17个。 5、断面流量：取样位置：盈科灌区石桥五斗二农渠农田；测量农田各次灌水时不同渠系断面处水流流速、水位、水温，并记录时间及计算流量，监测每3小时一次，直至灌水结束；；取样时间：2012.5-2012.9；测量方法：多普勒超声流量流速仪（HOH-L-01, China）；测量次数：盈科四次灌水数据。
黄冠华, 姜瑶
黑河上游分布式生态水文模型的输出数据包括1-km网格的空间分布数据和流域出口的流量时间系列数据。（1）1-km网格的空间分布数据，月平均的土壤水分、实际蒸散发、径流深等1-km分辨率的空间分布数据。（2）径流时间系列流域出口的逐日流量数据。
杨大文
该数据集包含了2012年7月至2013年8月的黑河流域典型土壤样点的土壤有机质含量数据。黑河流域典型土壤样点采集方式为代表性采样，指能够采集到景观区域内的典型土壤类型，尽可能采集代表性较高的样点。按照中国土壤系统分类，以诊断层和诊断特性为基础，采取每个剖面的土壤样本。
张甘霖
主要包含野外土壤水分，地下水位，土壤物理性质，温度，通量，植物生长，土壤养分、树干茎流，农田小气候，土壤剖面含水量等观测数据。
邵明安
该数据集包含了2012年7月至2013年8月的黑河流域典型土壤样点的土壤容重数据。黑河流域典型土壤样点采集方式为代表性采样，指能够采集到景观区域内的典型土壤类型，尽可能采集代表性较高的样点。按照中国土壤系统分类，以诊断层和诊断特性为基础，采取每个剖面的土壤样本。
张甘霖
按照全球数字土壤制图（GlobalSoilMap.net）标准，将0-1m土壤深度划分为0-5cm、5-15cm、15-30cm、30-60cm、60-100cm 5个层次，根据土壤-景观模型原理，使用数字土壤制图方法制作不同层次的土壤砂粒含量空间分布数据产品。土壤粒级划分标准使用美国制分类法。本数据集的源数据来源于黑河流域重大研究计划集成项目（黑河流域土壤数据集成与土壤信息产品生成，91325301）集成的土壤剖面数据。 范围：黑河流域； 投影：WGS_1984_Albers； 空间分辨率：100米； 数据格式：TIFF； 数据集内容： hh_sand_layer1.tif：0-5cm 土壤砂粒含量； hh_sand_layer2.tif：5-15cm 土壤砂粒含量； hh_sand_layer3.tif：15-30cm 土壤砂粒含量； hh_sand_layer4.tif：30-60cm 土壤砂粒含量； hh_sand_layer5.tif：60-100cm 土壤砂粒含量；
宋效东, 张甘霖
一、数据描述 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、230cm。观测频率为1次/60分钟。观测数据时间范围为2013年8月25日~2014年5月1日。 二、采样地点 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′25.98″E,38°15′36.11″N。 三、测试方法 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。
孙自永, 常启昕
黑河中游植被样方调查数据由2013年与2014年两个年度的野外实测数据组成，包括调查样方的植被情况和土壤数据。每个调查样方的数据包含以下信息：样方经纬度、样方大小、高程、样方概况、植物名称、植物高度、冠幅、盖度、总盖度、株数、株距、行距、大行距、胸径。土壤按照地面以下0-100cm分为6层，分别为0-10cm、10-20cm、20-40cm、40-60cm、60-80cm、80-100cm。
王子丰, 徐宗学, 张淑荣
按照全球数字土壤制图（GlobalSoilMap.net）标准，将0-1m土壤深度划分为0-5cm、5-15cm、15-30cm、30-60cm、60-100cm 5个层次，根据土壤-景观模型原理，使用数字土壤制图方法制作不同层次的土壤粉粒含量空间分布数据产品。土壤粒级划分标准使用美国制分类法。本数据集的源数据来源于黑河流域重大研究计划集成项目（黑河流域土壤数据集成与土壤信息产品生成，91325301）集成的土壤剖面数据。 范围：黑河流域； 投影：WGS_1984_Albers； 空间分辨率：100米； 数据格式：TIFF； 数据集内容： hh_silt_layer1.tif：0-5cm 土壤粉粒含量； hh_silt_layer2.tif：5-15cm 土壤粉粒含量； hh_silt_layer3.tif：15-30cm 土壤粉粒含量； hh_silt_layer4.tif：30-60cm 土壤粉粒含量； hh_silt_layer5.tif：60-100cm 土壤粉粒含量；
宋效东, 张甘霖
按照全球数字土壤制图（GlobalSoilMap.net）标准，将0-1m土壤深度划分为0-5cm、5-15cm、15-30cm、30-60cm、60-100cm 5个层次，根据土壤-景观模型原理，使用数字土壤制图方法制作不同层次的土壤粘粒含量空间分布数据产品。土壤粒级划分标准使用美国制分类法。本数据集的源数据来源于黑河流域重大研究计划集成项目（黑河流域土壤数据集成与土壤信息产品生成，91325301）集成的土壤剖面数据。 范围：黑河流域； 投影：WGS_1984_Albers； 空间分辨率：100米； 数据格式：TIFF； 数据集内容： hh_clay_layer1.tif：0-5cm 土壤粘粒含量； hh_clay_layer2.tif：5-15cm 土壤粘粒含量； hh_clay_layer3.tif：15-30cm 土壤粘粒含量； hh_clay_layer4.tif：30-60cm 土壤粘粒含量； hh_clay_layer5.tif：60-100cm 土壤粘粒含量；
宋效东, 张甘霖
本数据集包括青海省祁连县阿柔乡阿柔草场2013年11月10日-14日车载微波辐射计观测亮温以及同步测量的地表温湿度连续观测数据集。地表温湿度包括温度传感器在土壤深度1cm、3cm，5cm，10cm，15cm，20cm六层和湿度传感器在土壤深度0-5cm处，观测的土壤温度，土壤水分数据。土壤温湿度的常规观测的时间频率为5分钟。 数据细节： 1. 时间：2013年11月10日-14日 2. 数据： 亮温： 使用车载多频被动微波辐射计观测，包括6.925、10.65、18.7和36.5GHz V极化和H极化数据 土壤温度：使用安装在dt80和dt85上的传感器测量，其中dt80上接的传感器测量1cm，5cm，10cm，20cm土壤温度，dt85上接的探头测量1cm，3cm，5cm，10cm，15cm土壤温度 土壤湿度：使用H-probe传感器测量0-5cm土壤湿度，该探头可以同时测量0-5cm土壤温度 3. 数据大小：16.7M 4. 数据格式：.xls
赵少杰, 寇晓康, 叶勤玉, 马明国
本数据集包括黑河上游八宝河流域40个WATERNET传感器网络节点自2013年6月底至今的观测数据。4cm、10cm和20cm土壤水分是每个节点的基本观测；19个节点包含土壤水分和地表红外辐射温度观测；11个节点包含土壤水分、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“WATERNETNET数据文档20141206.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
本项目基于美国USGS的GSFLOW模型对黑河中游张掖盆地进行地表-地下水耦合模拟的工作。模拟的时空范围及精度如下： 模拟期：1990-2012年； 模拟步长：逐日； 模拟的空间范围：张掖盆地； 模拟的空间精度：地下部分为1km×1km网格（5层，每层网格总数为150×172=25800，其中活动网格9106）；地表部分以水文响应单元（HRU）为基本计算单元（总计588个，每个HRU面积几平方公里到几十平方公里不等）。 数据包括：地表入渗量、实际蒸散发、平均土壤含水量、地表地下水交换量、浅层地下水水位、正义峡日流量模拟值、正义峡月流量模拟值、地下水抽取量、河道引水量
郑一
下游航空遥感试验期间，开展了下游典型植被地表土壤呼吸观测，观测自2014年7月23日开始，8月2日结束。 1、 观测时间 2014年7月23日至8月2日每天观测一次，其中7月25日中断一天 2、 样方选择及观测方式 结合下游植被特征和站点分布，选择临近于站点、面积分布大于100 m100 m且均一的植被作为观测样地，共选取了5个观测样地，包括胡杨柽柳混合林、胡杨林、柽柳群、裸地和瓜地样地；在每一样地中，选取具有代表性的3-5个点，提前一天打入土壤环(内径为19.5cm，外径为20.0cm，高12cm，尽量保持打入后的PVC露出地面5cm左右)，尽可能不扰动地表的植被和凋谢物。经过24h平衡，土壤呼吸速率恢复到原来状态，避免了由于基座的安置而造成的对土壤呼吸速率的波动。 观测时间段为每天上午的8：00至12：00（这段时间土壤呼吸比较稳定，能够代表整天的土壤呼吸速率），运用LI-8100开路式土壤碳通量自动测定仪（Model 8100-103）分别对每个样地内样点测量一次，每天完成5块样地的一次循环观测，每块样地取所观测样点的平均值作为该样地的土壤呼吸值。 3、 观测仪器 中科院地环所Li-8100（Li-COR，USA）开路式土壤碳通量自动测定仪 4、 数据存储 本数据集包括Li-8100导出的*.81x格式的数据（用Li-8100配套软件打开，也可以用txt打开）、Excel格式观测记录表以及实验照片。
任志国
下游生态水文实验区地表温度同步观测的目的在于获取热像仪飞行期间高覆盖均一植被、水体以及水泥地等下垫面的同步地表温度，用于支持航空热像仪飞行资料反演地表温度的验证和尺度效应分析，实现地表温度遥感产品的真实性检验。 1、 观测时间 2014年8月1日 2、 观测内容 选取了飞行区域内苦豆子、水泥地和水体3种大面积分布且均一的下垫面进行同步观测 3、 观测方式 在热像仪飞行进入相应下垫面上空时，使用手持式红外温度计进行连续人工同步观测 4、 观测仪器参数及标定 观测所使用的手持红外温度计比辐射率设为0.95，手持式红外温度计视场角为1°。同时对所用观测仪器在2014年7月31日进行了标定。 5、 数据存储 所有观测数据均用Excel格式存储。
李艺梦, 任志国, 周胜男, 马明国
一、概述 联合国粮农组织（FAO）和国际应用系统分析研究所（IIASA）结合世界各地区和国家至今已有的土壤信息，并结合联合国粮农组织-科教文组织的世界土壤地图，形成了一个全新的土壤数据库——世界和谐土壤数据库（HWSD）。中国境内数据源为第二次全国土地调查南京土壤研究所提供的1:100万土壤数据。该数据库将对改进人们对当前和未来的土壤生产力、土壤碳储量、土地资源、水资源及土壤退化方面的认识有重要意义。 二、数据处理说明 数据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）所构建的世界和谐土壤数据库（Harmonized World Soil Database）（HWSD）,中国境内数据来源于第二次全国土地调查南京土壤研究所提供的1:100万土壤数据。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 三、数据内容说明 土壤属性表主要字段包括：SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称）；SU_SYM85(FAO85分类)；T_TEXTURE(顶层土壤质地)；DRAINAGE(19.5)；ROOTS： String(到土壤底部存在障碍的深度分类)； SWR：String(土壤含水量特征)；ADD_PROP： Real(土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)；T_GRAVEL：Real(碎石体积百分比)；T_SAND：Real(沙含量)；T_SILT：Real(淤泥含量)；T_CLAY：Real(粘土含量)；T_USDA_TEX：Real(USDA土壤质地分类)；T_REF_BULK：Real(土壤容重)；T_OC：Real(有机碳含量)；T_PH_H2O：Real(酸碱度)T_CEC_CLAY：Real(粘性层土壤的阳离子交换能力)；T_CEC_SOIL：Real(土壤的阳离子交换能力)；T_BS：Real(基本饱和度)；T_TEB：Real(交换性盐基)；T_CACO3：Real(碳酸盐或石灰含量)；T_CASO4：Real(硫酸盐含量)；T_ESP：Real(可交换钠盐)；T_ECE：Real(电导率)。其中以T_开头属性字段表示上层土壤属性（0-30cm），以S_开头属性字段表示下层土壤属性（30-100cm）(FAO 2009)。 四、数据使用说明 通过该数据库，将改进人们对当前和未来的土壤生产力、土壤碳贮量以及全球土壤碳贮量等的认识。并能帮助人们认识土地资源和水资源的有限性，正确评估土壤退化特别是土壤流失的风险。通过了解土壤的理化性质，还能帮助人们获取以下信息，如土壤对废弃物的过滤功能、对生物生长的影响等。并对土壤生产潜力及土壤对气候变化的响应等做出正确判断。
薛娴, 杜鹤强, Food and Agriculture Organization of the United Nations（FAO）
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
关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件
