• 东南极Rayner冰川早期冰流速度场数据产品(1963.08.29-1963.10.29)

    1963年东南极Rayner冰川基于ARGON历史遥感影像的冰流速度场数据产品。利用间隔两个月的两张1963年拍摄的解密卫星影像,基于视差分解进行分层匹配,估算了南极洲东部雷纳冰川的早期冰流速度场。估算得到速度图的精度可达到70米/年。基于光学立体像对视差分解的协同冰川表面流速估算方法。首先对待匹配影像生成核心影像,并生成核心影像的金字塔;接下来使用冰流区域掩膜,将影像分为冰流区与非冰流区分别进行匹配,其中冰流区除正常匹配步骤外,还需要进行视差分界,从而区分冰流运动对于地形视差的影响。最终通过逐层匹配的方法,我们可以在底层得到物方的DTM及冰流图。本数据对于重建东南极Rayner冰川早期表面形态及其冰流速度具有重要意义。

    1213 2022-07-25

  • 青藏高原多年冻土活动层厚度和地温模拟数据(2000-2015、2061-2080)

    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。

    12873 2021-03-09

  • 青藏高原东部高寒草甸区湖泊表层沉积物孢粉数据库

    现代花粉与植被和气候的关系是利用花粉定性解释和定量重建过去植被和气候的重要参考依据。提取湖泊沉积物中的花粉组合所蕴含的古植被和古气候信号,需要组建一个高质量的湖泊表层沉积物现代孢粉数据集。然而,青藏高原已有的湖泊表层沉积物花粉数据集并不能很好地代表其植被类型和气候梯度,仍存在空白区域,如青藏高原中东部的高寒草甸区尚缺乏现代湖泊花粉数据,影响了重建研究的可靠性。 为了构建高寒草甸区样点空间分布均匀的现代孢粉数据集,作者于2018年7月~8月采集了青藏高原中部和东部117个湖泊的表层沉积物样品。每个样品选取约10克(湿样)采用常规酸碱法和过筛法(7 μm)提取花粉。每个花粉样品至少鉴定、统计500粒陆生植物花粉粒。 本高寒草甸现代花粉数据集花粉组合以莎草科花粉为主(Cyperaceae;平均值68.4%,最大值95.9%),其他草本植物花粉如禾本科(Poaceae;平均值10.3%,最大值87.7%)、毛茛科(Ranunculaceae;平均值4.8%,最大值33.6%)、蒿属(Artemisia;平均值3.7%,最大值24.5%)、菊科(Asteraceae;平均值2.1%,最大值33.6%)等为常见花粉类型。柳属(Salix;平均值0.4%,最大值5.3%)为主要的灌木植物花粉,而乔木植物花粉含量低(平均值0.9%,最大值5.8%),主要包括松属(Pinus;平均值0.3%,最大值1.8%)、桦属(Betula;平均值0.1%,最大值0.9%)和桤木属(Alnus;平均值0.1%,最大值0.7%)。花粉组合尽管受到远源花粉(如乔木花粉)的影响,但仍能很好地代表高寒草甸植物群落组成。 本数据集除包含花粉类型的原始统计数据和百分比数据,也包括每个采样点现代气候数据。每个样点现代气候数据采用中国区域地面气象要素驱动数据集(1979-2018;0.1°空间分辨率)中最近栅格数据代替,并计算样点的年降水量(Pann)、年均气温(Tann)、最冷月均温(Mtco)和最热月均温(Mtwa),用于构建花粉-气候校准集。

    6096 2021-02-20

  • 南极LAS区域ICESat卫星物质平衡图(2004-2008)

    利用2004年2月至2008年10月ICESat R633卫星测高数据使用重复轨道平面拟合方法,获取南极Lambert Glacier/Amery Ice Shelf system区域的高程变化,使用IJ05 R2模型进行GIA 改正、投影面积变形改正,进而得到 30km*30km 分辨率的表面高程变化率,通过粒雪密度模型将结果转换为物质变化,和重力卫星 GRACE 重力卫星时变模型所得南极物质变化进行比较。

    945 2020-07-29

  • 不同气候情景下多模式集合模拟的全球年平均气温空间分布(2006-2100)

    根据 CMIP5 3 个未来情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)资料,获得了 2006-2100 世纪全球年平均气温的空间分布。经分析发现在 RCP2.6 情景下,年平均气温呈现增长的趋势,增长率介于 0.0 °C/decade 至 0.2 °C/decade 之间(P<0.05),其中,高纬度地区增长较快,介于 0.1 °C/decade 至 0.2 °C/decade之间。综合 21 世纪全球年平均气温空间和时间变化特征,年平均气温在不同的气候情景下都呈现出变暖的趋势,高纬度地区年平均气温呈现出更加敏感和快速的增长。

    2480 2022-07-31

  • 泛第三极综合数据集(1980-2020)

    泛第三极区域数据集呈现海量、零散等特征,现有数据集种类较多,覆盖范围广,涉及水文、生态、大气以及灾害等多个领域,但这些数据集来自不同平台,在尺度、数据格式等方面各不相同,数据的可利用性较差,不利于科研人员展开泛第三极地区的科学研究,同时也无法发挥出这些数据集的巨大潜力。本研究采用来自多个数据平台的最新数据使用数据集成、数据融合等集成方法生产更高质量和更新年份的泛第三极综合数据集。根据不同来源、不同分辨率的数据,对这些数据进行质量控制,根据数据科学内容进行集成。对部分数据,利用数据融合技术,融合不同来源的数据,产生数据质量更高、年份更新的创新性数据产品,更好地服务于陆面过程模型等研究中。泛第三极数据集根据自然数据和社会经济数据分别采用泛第三极流域边界和泛第三极国家边界获取数据,统一采用罗宾逊(Robinson)投影格式。获得了多源集成的包含基础数据集、冰冻圈数据集、水文大气数据集、生态数据集、灾害数据集和人文地理数据集共六类数据集。 (1)基础数据集包含边界数据集、30米土地覆被数据、植被功能数据、30米SRTM数字高程数据和HWSD土壤质地数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极基础数据集数据文档.docx”。 (2)冰冻圈数据集包含冻土数据集、冰川分布数据、冰湖分布数据和积雪深度数据。其中,冻土数据集又包含冻土分布数据、冻土水热分带数据、冻土指数数据和冻土表面粗糙度数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极冰冻圈数据集数据文档.docx”。 (3)水文大气数据集包含河流湖泊数据集、蒸散发数据集和大气数据集。河流湖泊数据集包含河流数据和湖泊数据,蒸散发数据集包含MODIS蒸散发数据、土壤蒸发数据、水体冰雪蒸发数据和冠层截流蒸发数据,大气数据集包含ERA5-Land再分析数据集中的地表热辐射数据、地表太阳辐射数据、降水数据、气压数据、温度数据和风场数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极水文大气数据集数据文档.docx”。 (4)生态数据集包含总初级生产力数据和植被蒸腾数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极生态数据集数据文档.docx”。 (5)灾害数据集包含滑坡数据和地震区划数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极灾害数据集数据文档.docx”。 (6)人文地理数据集则包含交通道路数据、铁路机场数据、人口密度数据、主要国家人均GDP数据、收入水平数据和世界遗产分布数据。详情请查看元数据页面附件信息中或数据中的文档“泛第三极人文地理数据集数据文档.docx”。 泛第三极综合数据集将为相关研究者提供便利,避免相关研究在获取数据和处理数据的过程中重复劳动,节省研究者宝贵的时间,并且在陆面过程模型、水文模型和生态模型等科学研究中起到重要作用,促进泛第三极地区科学研究的发展,为泛第三极地区的科学研究提供数据支撑。

    4753 2021-05-16

  • 耦合模式比较计划第6阶段TaiESM1模式全球呼吸(1850-2014)

    该数据集为全球呼吸数据,包含自养呼吸(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TaiESM1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0.9°x1.25°。模拟数据详细说明可见链接https://www.wdc-climate.de/ui/cmip6?input=CMIP6.CMIP.AS-RCEC.TaiESM1.historical。

    5850 2022-10-20

  • 那曲通量观测数据(2018)

    该数据集是那曲通量站点(31.64°N 92.01°E, 4598 m a.s.l.)的每日涡度相关通量观测数据,包括生态系统净生态系统生产力(NEP)、总初级生产力(GPP)和生态系统呼吸(ER)数据。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。

    7651 2022-10-20

  • 那曲通量观测数据(2017)

    该数据集是那曲通量站点(31.64°N 92.01°E, 4598 m a.s.l.)的每日涡度相关通量观测数据,包括净生态系统生产力(NEP)、总初级生产力(GPP)、生态系统呼吸(ER)、蒸散、潜热、感热、空气温度、相对湿度、风速、土壤温度、土壤含水量等数据。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。

    6503 2022-10-20

  • 青藏高原植被调查数据(2019)

    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。青藏高原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。本数据集包括2019年藏北样带上47个采样点的的地上生物量和盖度数据,采样时间为7-8月。样方大小为50cm×50cm,烘干后称取植物干重。本数据集可用于生产力的空间分析与模型的校准工作。

    6678 2022-10-20