全面估算了1132个大于1 km2湖泊的水量变化。总的来说,1976至2019年间,湖泊水储量增加了169.7±15.1 Gt(3.9±0.4 Gt yr-1),主要发生在内流区(157.6±11.6或3.7±0.3 Gt yr-1)。1976至1995年间,湖泊水量显示减少(-45.2±8.2Gt或-2.4±0.4Gt yr-1),但在1995至2019年间,大幅增加(214.9±12.7Gt或9.0±0.5Gt yr-1)。2010至2015年间,水量增速减缓(23.1±6.5 Gt或4.6±1.3 Gt yr-1),随后在2015至2019年间再次出现高值(65.7±6.7 Gt或16.4±1.7 Gt yr-1)。在1976-2019年间,冰川补给湖水量增加(127.1±14.3 Gt)远远高于非冰川补给湖(42.6±4.9 Gt),这也与冰川补给湖数量多,面积广有关。另外,封闭湖水量增幅(161.9±14.0 Gt)大大高于外流湖(7.8±5.8 Gt)。
张国庆
青藏高原野外观测研究平台是开展青藏高原科学观测和研究的前沿阵地。基于高原地表过程与环境变化的陆面-边界层立体综合观测为青藏高原地气相互作用机理及其影响研究提供了大量的珍贵数据。本数据集综合了珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站、那曲高寒气候环境观测研究站、纳木错多圈层综合观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站2005-2016年逐小时大气、土壤和涡动观测数据。包含了由多层风速风向、气温、湿度以及气压、降水组成的梯度观测数据,辐射四分量数据,多层土壤温湿度和土壤热通量观测数据以及感热通量、潜热通量和二氧化碳通量组成的湍流数据。这些数据能广泛的应用于青藏高原气象要素特征分析、遥感产品评估和遥感反演算法的发展、数值模拟的评估和发展等研究中。
马耀明
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, ℃
Bob Su, 阳坤
湖泊的形成与消失、扩张与收缩对生态环境演化和社会经济发展都有重要影响。由于受气候、生态环境和人类活动等因素的综合影响,湖泊水域范围的变化速度快、幅度大,对观测的频率和分布都有很高的要求。近几十年以来,卫星遥感技术以其快速、覆盖面广、成本低廉等优点,为较大区域的湖泊动态监测提供了重要数据基础。针对大范围、高精度、长时间序列的湖泊变化分析对遥感数据时空分辨率的需求,本数据集基于 Landsat 卫星数据的自动湖泊提取方法(Feng et al., 2015),利用 2000 年以来的 Landsat 多颗卫星的观测数据,收集了2000 年以来的云量小于 80%的所有Landsat 数据,获得共 96278 景影像(约 25T 数据量),结合高性能数据存储和处理能力,提取了青藏高原和中亚地区 2000-2015 年湖泊分布记录,形成了时空一致的逐月水域范围数据集。利用分层随机采样采集样点,通过人工解译,获取能够代表不同时空分布的验证样点。评价结果表明:研究区时间序列水体数据总体精度为 99.45%(±0.59),水体用户精度(错分)为 85.37% (±3.74),制图精度(漏分)为 98.17%(±1.05)。
冯敏, 车向红
青藏高原湖泊面积长时间序列数据集包含1970s至2013年364个面积大于10平方公里湖泊的面积序列数据。根据Landsat影像得来,以Landsat 10月份数据为主,每隔3年取一个数据,减少季节变化的同时,可利用数据达到最大。 数据使用NDWI水体指数提取,每个湖泊经过人工目视检查与编辑。 数据应用于青藏高原湖泊变化、湖泊水量平衡、气候变化的研究。 数据类型:矢量。 投影方式:WGS84。
张国庆
GAME/ Tibet 项目于1997 年夏季在安多(Amdo) 站作过短期预试验观测( PIOP) 。1998 年5~9 月, 安排了连续5 个加强观测期( IOP) , 每个IOP 约一个月。中、日、韩三国80 余名科学工作者分批赴青藏高原,进行了艰苦而卓有成效的工作。 各项观测试验计划顺利完成。并且从1998 年9 月加强观测结束后,5 个自动气象站(AWS) 、1 个自动气象综合观测站( PAM) 、1 个边界层塔及辐射综合观测站(Amdo) 及9 个土壤温度和湿度观测站一直连续观测至今, 取得了连续8 年零6 个月(从1997 年6 月开始) 极其珍贵的资料。 试验区设在藏北那曲地区的一个150 km ×200 km 的区域内(图1),同时在青藏公路沿线的D66,沱沱河和唐古拉山口(D105) 也建立了观测点。包括高原草甸、高原湖泊、荒漠化草原等不同下垫面上, 设置了以下观测站(点):(1) 两个包括大气和土壤的多学科综合观测站:安多(Amdo) 和那曲(NaquFx) 。这两个站含有多分量辐射观测系统、梯度观测塔、湍流通量直测系统、土壤温湿度梯度观测、无线电探空以及作为卫星资料地面真值利用的地面土壤湿度观测网和多角度光谱仪观测等;(2) 6 个自动气象站(D66 、沱沱河、D105 、D110 、Naqu 和MS3608) 。每个测站都有风、温、湿、压、辐射、地表温度、土壤温湿度和降水等观测;(3) 设在那曲北和南各约80 km 处的PAM( Portable Automated Meso - net) 站(MS3478和MS3637) 有类似于上述两个综合观测站(Amdo和NaquFx) 的主要项目, 同时有风、温、湿的湍流观测;(4) 9 个土壤温度和湿度观测点(D66 、沱沱河、D110 、WADD、NODA、Amdo 、MS3478、MS3478和MS3637) , 每个测站都包含有6 层土壤温度和9 层土壤湿度测量;(5) 一个设在那曲以南的三维多普勒雷达站和邻近(约100 km) 区域内的7 个加密雨量站( Precipitation gauge) , 辐射观测系统主要研究高原云与降水系统, 并作为TRMM 卫星一个地面真值站。 GAME-Tibet项目力求通过不同空间尺度的加强观测试验和长期监测,深入了解青藏高原的地气相互作用以及对亚洲季风系统的影响。 GAME/ Tibet 项目2000 年结束后, 已加入GEWEX(全球能量和水循环试验) 与CL IVAR (气候变化和预测) 两个大型国际计划联合组织的“全球协调加强观测计划(CEOP) ”, 开始执行“全球协调加强观测计划(CEOP) 亚澳季风之青藏高原试验研究”(CAMP/ Tibet ) 数据内容分为Prephase Observation Preriod (POP)1997年和IOP1998年 一、POP1997年数据内容: 1、Precipitation Guage Network (PGN) 2、Radiosonde Observation at Naqu 3、Analysis of Stable Isotope for Water Cycle Studies 4、Doppler radar observation 5、Large-Scale Hydrological Cycle in Tibet (Link to Numaguchi's home page) 6、Portable Automated Mesonet (PAM) [Japanese] 7、Ground Truth Data Collection(GTDC) for Satellite Remote Sensing 8、Tanggula AWS ( D105 station in Tibet ) 9、Syamboche AWS (GEN/GAME AWS in Nepal) 二、IOP1998年数据内容: 1、Anduo (1)PBL Tower 、(2)Radiation 、(3)Turbulence SMTMS 2、D66 (1)AWS (2)SMTMS (3)GTDC(4)Precipitation 3、Toutouhe (1)AWS(2)SMTMS(3)GTDC 4、D110 (1)AWS (2)SMTMS (3)GTDC(4)SMTMS 5、MS3608 (1)AWS (2)SMTMS (3)Precipitation 6、D105 (1)Precipitation (2)GTDC 7、MS3478(NPAM) (1)PAM (2)Precipitation 8、 MS3637 (1)PAM (2)SMTMS (3)Precipitation 9、NODAA (1)SMTMS (2)Precipitation 10、WADD (1)SMTMS (2)Precipitation (3)Barometricmd 11、AQB (1)Precipitation 12、Dienpa( RS2 ) (1)Precipitation 13、Zuri (1)Precipitation(2)Barometricmd 14、Juze (1)Precipitation 15、Naqu hydrological station (1)Precipitation 16、MSofNaqu(1)Barometricmd 16、Naquradarsite (1)Radarsystem(2)Precipitation 17、Syangboche[Nepal](1)AWS 18、Shiqu-anhe(1)AWS(2)GTDC 19、Seqin-Xiang(1)Barometricmd 20、NODA(1)Barometricmd(2)Precipitation(3)SMTMS 21、NaquHY(1)Barometricmd(2)Precipitation 22、NaquFx(BJ)(1)GTDC(2)PBLmd(3)Precipitation 23、MS3543(1)Precipitation 24、MNofAmdo(1)Barometricmd 25、Mardi(1)Runoff 26、Gaize(1)AWS(2)GTDC(3)Sonde
马耀明
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