简介：被誉为地球'第三极'的青藏高原，因其是驱动全球环境变化研究的重要区域，对整个地球的生态、环境、气候产生深刻的调控作用，一直是国际社会关注的热点。全球变暖背景下三极冰川、冻土、冻融湖等冰冻圈要素已经发生了显著变化，冰川快速退缩、冻土活动层增厚。长期以来，我国在以青藏高原为主体的世界第三极开展了系统的、多学科的研究，形成了丰富的研究积累。
发布时间：2022-03-10
数据集：176
青藏高原湖泊众多，该地区湖泊冰期物候和持续时间对区域和全球气候变化非常敏感，因此被用作气候变化研究的关键指标，特别是地球三极环境变化对比研究。但由于其自然环境恶劣，人口稀少，缺乏对湖泊冰物候的常规现场测量。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)归一化差雪指数(NDSI)数据，以500米的分辨率对湖泊冰进行了监测，填补了观测空白。利用传统的雪图算法对晴天条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行检测，利用湖泊表面条件的时空连续性，通过一系列步骤对云层覆盖条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行重新确定。通过时间序列分析308个大于3km2的湖泊确定为湖冰范围和覆盖的有效记录,形成每日湖冰范围和覆盖数据集,包括216个湖泊。
2019-10-25 4765 查看详情
河冰是冰冻圈的主要组成部分，极区河流封冻对北极航运和运输业有重大影响。随着中俄“冰上丝绸之路”的建设，监测额尔齐斯河流域河冰的变化可为河流通航提供理论基础。北极地区水文站的稀疏分布限制了河冰的研究，其中水文站有限的可用数据表明了河冰破裂具有提前的趋势，但驱动这种趋势的特定气候机制十分复杂。因此，具有高时间分辨率的光学数据（如MODIS产品）适用于监测河流冰物候和绘制河流冰盖范围，有助于了解河冰破裂过程。本研究基于MODIS及被动微波数据，实现一种利用不同遥感数据，以对额尔齐斯河流域河冰进行监测的方法，以期分析河流开始封河时间、结束开河时间、开河速率、封河速率和冰冻期持续时间等河冰物候参数。同时亦有助于理解河冰破裂过程对北极气候变暖的响应。
2019-10-24 2944 查看详情
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)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1 )(HWSD). 中国境内数据源为第二次全国土地调查南京土壤所所提供的1：100万土壤数据。 该数据可为建模者提供模型输入参数,农业角度可用来研究生态农业分区,粮食安全和气候变化等。数据格式:grid栅格格式，投影为WGS84。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。 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); REF_DEPTH(土壤参考深度); AWC_CLASS(19.5); AWC_CLASS(土壤有效水含量); PHASE1: Real (土壤相位); PHASE2: String (土壤相位)； 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）。 具体属性值代表何意义请参考文件夹下说明文档*.pdf及数据库*.mdb。
2019-09-21 154628 查看详情
该数据集提供1978年10月24日到2012年12月31日逐日的中国范围的积雪厚度分布数据，其空间分辨率为25km。用于反演该雪深数据集的原始数据来自美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的SMMR（1978-1987年)，SSM/I（1987-2008年)和AMSR-E(2002-2012)逐日被动微波亮温数据。由于三个传感器搭载在不同的平台上，所以得到的数据存在一定的系统不一致性。通过对不同传感器的亮温进行交叉定标提高亮温数据在时间上的一致性。然后利用车涛博士在Chang算法基础上针对中国地区进行修正的算法进行雪深反演。具体反演方法参考“数据说明文档”。 该数据集包含EASE-Grid和经纬度两种投影方式，分别放入两个不同的文件夹中：ease-grid_rar(数据仅到2010年)和lon-lat_rar。两种投影的数据都逐年打包，文件命名方式为：传感器名称简写+年份，如ease-grid_rar目录下的SR1985表示用SMMR亮温数据反演的1985年的雪深；SI1990表示用SSM/I亮温数据反演的1990年的雪深；AE2005表示用AMSR-E亮温数据反演的2005年的雪深，这些数据的投影方式都是EASE-Grid。lon-lat_rar目录下，上面的数据集名称解释相同，只是其投影方式为经纬度投影。详细数据说明请参考数据文档。
2019-09-20 6794 查看详情
本数据集是建立在青藏高原基础上的高原土壤水分和土壤温度观测数据，用于量化粗分辨率卫星和土壤水分和土壤温度模型产物的不确定性。青藏高原土壤温湿度观测数据（Tibet-Obs）由四个区域尺度的原位参考网络组成，包括寒冷半干旱气候的那曲网络，寒冷潮湿气候的玛曲网络和寒冷干旱的阿里网络，以及帕里网络。这些网络提供了对青藏高原不同气候和地表水文气象条件的代表性覆盖。 - 时间分辨率：逐时 - 空间分辨率：点测量 - 测量精度：土壤水分，0.00001；土壤温度，0.1℃；数据集尺寸：标称深度为5，10，20，40和80厘米的土壤水分和温度统计值 - 单位：土壤水分，cm ^ 3 cm ^ -3； 土壤温度， ℃
2019-08-31 27826 查看详情
数据集包括以下土壤理化性质：pH值、有机质含量、阳离子交换量、根系丰度、总氮（N）、总磷（P）、总钾（K）、碱解氮、速效磷、速效钾、可交换H+、Al3+、Ca2+、Mg2+、K+、Na+、土层厚度、土壤剖面深度、砂、淤泥和C。铺设部分、岩石碎片、体积密度、孔隙、结构、稠度和土壤颜色。提供了质量控制信息（QC）。 分辨率为30弧秒（赤道处约1公里）。土壤性质的垂直变化由8层记录，深度为2.3 m（即0-0.045-0.091、0.091-0.166、0.166-0.289、0.289-0.493、0.493-0.829、0.829-1.383和1.383-2.296 m），以便于在普通土地模型和社区土地模型（CLM）中使用。 数据采用NetCDF格式存储，数据文件名称及其说明如下： 1.THSCH.nc: Saturated water content of FCH 2.PSI_S.nc: Saturated capillary potential of FCH 3.LAMBDA.nc: Pore size distribution index of FCH 4.K_SCH.nc: Saturate hydraulic conductivity of FCH 5.THR.nc: Residual moisture content of FGM 6.THSGM.nc: Saturated water content of FGM 7.ALPHA.nc: The inverse of the air-entry value of FGM 8.N.nc: The shape parameter of FGM 9.L.nc: The pore-connectivity parameter of FGM 10.K_SVG.nc: Saturated hydraulic conductivity of FGM 11.TH33.nc: Water content at -33 kPa of suction pressure, or field capacity 12.TH1500.nc: Water content at -1500 kPa of suction pressure, or permanent wilting point
2019-07-17 27037 查看详情
青藏高原湖泊众多，该地区湖泊冰期物候和持续时间对区域和全球气候变化非常敏感，因此被用作气候变化研究的关键指标，特别是地球三极环境变化对比研究。但由于其自然环境恶劣，人口稀少，缺乏对湖泊冰物候的常规现场测量。利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)归一化差雪指数(NDSI)数据，以500米的分辨率对湖泊冰进行了监测，填补了观测空白。利用传统的雪图算法对晴天条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行检测，利用湖泊表面条件的时空连续性，通过一系列步骤对云层覆盖条件下的湖泊日冰量和覆盖范围进行重新确定。通过时间序列分析308个大于3km2的湖泊确定为湖冰范围和覆盖的有效记录,形成每日湖冰范围和覆盖数据集,包括216个湖泊,可以进一步获取四个湖冰物候参数:开始冻结(FUS),完全冻结(FUE)，开始融化(BUS),完全融化(BUE),和92个湖泊,可获取两个参数,FUS和BUE。
2019-07-06 4732 查看详情
全球雪深数据集采用被动微波遥感反演方法制作，数据覆盖时间从1980年到2018年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为全球，空间分辨率为25,067.53 m。遥感反演方法采用动态亮温梯度算法，算法考虑积雪特性在时空和空间上的变化，建立了不同频率亮度温度差与实测雪深在空间和季节上的动态关系。长时间序列星载被动微波亮度温度数据来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器。为保证不同传感器亮度温度在时间上的一致性，在雪深提取之前对不同传感器亮度温度进行了交叉订正。通过实测站点的验证表明全球雪深数据相对偏差在30%以内。数据据每一天存放一个txt文件，每个文件由文件头（投影方式）和1383*586的雪深矩阵组成，每个雪深代表一个25,067.53m*25,067.53m的格网。该数据的投影方式为EASE-Grid，下面是每个文件的文件头，将其加到每个文件的前面可以将数据在arcgis中显示。 ncols 1383 // 数据矩阵共1383列 nrows 586 // 数据矩阵共586 xllcorner -17334193.54 //矩阵x方向左下角网格的角落点坐标 yllcorner -7344787.75 //矩阵y方向轴左下角网格的角落点坐标 cellsize 25,067.53 //每个网格的大小 NODATA_value -1 //缺省值
2019-07-05 9133 查看详情
全球气候变暖及人类活动导致青藏高原大面积冻土退化、热融滑塌等问题,严重影响了多年冻土区工程建设和生态环境。以青藏高原黑河流域俄博岭的冻土为研究区，基于高分辨率卫星影像，利用机器学习面向对象分类技术提取研究区内热融滑塌信息，结果表明2009年至2019年研究区热融滑塌数量从12条增至16条，总面积由14718.9平方米增至28579.5平方米，增加了近两倍。高空间分辨率遥感与面向对象分类方法相结合在冻土热融滑塌监测中具有广阔的应用前景。
2019-07-04 4895 查看详情
湖冰物候是描述湖冰覆盖的季节性循环特征，湖冰物候的变化是碳、水和能量过程研究中的重要内容，也是气候变化的敏感因子之一。本数据集是基于被动微波反演的湖冰物候，包含青藏高原与北半球高纬度地区200个湖泊2002-2018年的湖冰物候（含湖泊开始冻结日期、完全冻结日期、开始融化日期、完全融化日期），部分湖泊可以延伸至1978年。该数据与同时期MODIS监测结果验证表明二者的判读误差为2-4天。用户可利用此数据开展北半球气候变化研究。
2019-07-04 3534 查看详情
该数据集为全球植被生产力数据，包含总初级生产力（GPP）和净初级生产力（NPP）两部分，由耦合模式比较计划第6阶段（CMIP6）中CNRM-CM6-1模式在Historical情景下模拟得到。数据时间范围为1850-2014年，时间分辨率为月，空间分辨率约为1.406°×1.389°。模拟数据详细说明可见链接http://www.umr-cnrm.fr/cmip6/spip.php?article11。
2019-07-04 5274 查看详情
本数据是通过建立长江黄河源WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气压等作为输入数据，以GAME-TIBET数据作为验证数据，模拟输出的5km逐月水文数据集，包括格网径流与蒸发（若蒸发小于0,则表示凝华；若径流小于0，则表示当月降水小于蒸发）。数据是基于WEB-DHM分布式水文模型，以气温、降水、气温等（源自itp-forcing和CMA）为输入数据，以GLASS、MODIA、AVHRR为植被数据，SOILGRID及FAO为土壤参数建立起的模型，并通过对径流、土壤温湿度的率定与验证获得的1998-2017年长江黄河源5公里逐月格网径流与蒸发。若asc无法在arcmap中正常打开，请将asc文件前5行顶格。
2019-07-03 9054 查看详情
雪冰中可溶有机碳（DOC）能够有效的吸收紫外和近紫外波段的太阳辐射，也是导致雪冰消融增强的重要因素之一。通过连续阿勒泰地区2016年11月至2017年4月的积雪样品，利用仪器进行实验分析测试获得阿勒泰地区库威站积雪DOC、总氮TN以及黑碳BC的数据，时间分辨率为周，消融期为每日。 1. 单位: DOC和TN的单位μg g-1 （ppm）， BC的单位ng g-1（ppb），MAC的单位是 m2 g-1
2019-07-02 3796 查看详情
DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Model)是流域地形、地物识别的重要原始资料。DEM 的原理是将流域划分为m 行n列的四边形(CELL)，计算每个四边形的平均高程，然后以二维矩阵的方式存储高程。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息，这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等。同时根据一定的算法可以确定地表水流路径、河流网络和流域的边界。因此从DEM 提取流域特征，一个良好的流域结构模式是设计算法的前提和关键。 高程数据图是根据中国1:25万等高线和高程点形成的1km数据，包括DEM、山影（hillshade）、坡度（Slope）、坡向（Aspect）图 数据集投影： 两种投影方式 ： 正轴割圆锥等面积投影 Albers Conical Equal Area（105、25、47) 大地坐标WGS84坐标系
2019-06-29 29865 查看详情
本数据集根据最新发布的NOAA全球模拟和绘图项目（GIMMS，Global Inventory Monitoring and Modeling System）长序列（1981-2013）均一化植被指数产品，版本号3g，先将NDVI数据产品从1/12度空间分辨率重采样到0.5度，然后对每年的时间序列采用double-logistic方法进行平滑，并计算平滑后的曲率，选取春季曲率最大值作为植被的春季返青期，该数据可分析泛北极植被春季物候的时空特征。
2019-06-27 3147 查看详情
植被调查数据是研究生态系统结构与功能必不可少的数据。藏北地区蕴含广袤的草地生态系统，主要包括高寒草甸、高寒草地、以及高寒荒漠化的草地。由于独特的地理位置以及高海拔缺氧的环境条件，在藏北高原的群落调查数据较为稀少。本课题组基于前期工作的积累，在2017年生长季对整个藏北高原15个县域开展了较为全面的植被调查。本数据集包括藏北样带上从那曲到日土县23个采样点的围栏内外的生物量数据。本数据集可用于生产力的空间分析与模型的校准工作。
2019-06-22 4279 查看详情
降水强烈的时空变化常使得常规地基台站的降水观测不能准确把握降水的空间分布和强度变化。而卫星微波遥感可以克服此局限，实现全球尺度降水和云的观测，而且相对于红外/可见光只能反映云厚、云高等信息而言，微波能够穿透云体，利用云内降水粒子和云粒子与微波的相互作用对云、雨进行更为直接的探测。 本数据以GPM搭载的DPR双波段降水雷达获取的地表降水量为真值，以NDVI、DEM、ERA5中的土壤温/湿度为参考数据，利用GMI的多波段被动亮温数据反演青藏高原地区暖季（5月-9月）瞬时降水强度，将结果重采样至0.1°空间分辨率后累加到日。
2019-06-22 5340 查看详情
该数据集为全球生态系统呼吸数据，包含生态系统自养呼吸（Ra）和异养呼吸（Rh）两部分，由耦合模式比较计划第6阶段（CMIP6）中CNRM-CM6-1模式在Historical情景下模拟得到。数据时间范围为1850-2014年，时间分辨率为月，空间分辨率约为1.406°×1.389°。模拟数据详细说明可见链接http://www.umr-cnrm.fr/cmip6/spip.php?article11。
2019-06-21 3831 查看详情
数据集包括：北极地区人口及GDP数据（1990-2015）、第三极(甘肃、青海、西藏)地区县级人口及GDP数据（1970-2016）。 社会经济统计属性包括：人口（万人）、GDP（万元）、工农业生产总值（万元）、农业总产值（万元）、工业生产总值（万元） 北极人口数据主要来自经济社会局《世界人口展望：2017年修订版》按照 区域和国家划分的人口总数。 第三极数据主要参考甘肃省统计年鉴、青海省统计年鉴、西藏自治区统计年鉴；甘肃省、青海省、西藏自治区各县县志。
2019-06-18 3986 查看详情
该数据集是三极地区9个通量站点的30分钟涡度相关通量观测数据，包括生态系统净碳交换量（NEE）、总初级生产力（GPP）和生态系统呼吸（ER）数据，时间范围覆盖2000-2016年。该数据预处理主要步骤包括野点去除（±3σ）、坐标轴旋转（三维风旋转）、Webb-Pearman-Leuning校正、异常值剔除、碳通量插补与分解等，缺失数据通过CO2通量值（Fc）与环境因子之间的非线性经验公式进行插补。
2019-06-18 3711 查看详情
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