基于青藏高原土壤温湿度观测网玛曲站点建立的地基L波段微波辐射计观测系统(ELBARA-III,由欧洲航空局提供),本数据集囊括了水平和垂直极化的L波段亮温数据,地表及以下不同层土壤湿度和温度数据,地表通量(如感热、潜热、碳通量),气象要素数据(如降水、上下行长波/短波辐射、空气温度和湿度、气压)以及植被叶面积指数LAI和土壤性质等辅助数据。此多年尺度的数据集可用于提高对陆面过程、微波辐射过程的理解,验证SMOS和SMAP卫星亮温观测和土壤湿度反演结果,校验微波辐射传输模型中的假设条件,验证陆面模式输出以及再分析资料,反演土壤物理性质,量化陆-气间的水、碳、能量交换,并将帮助定量化地球系统模型中参数化方案的偏差和不确定性,从而提出相应改进方案。 ELBARA-III双极化亮温数据可通过测量的辐射计电压和校准的内部噪声温度计算得到。该数据质量可靠,其质量控制主要通过:1)对辐射计输出的原始电压数据(以800Hz采样频率)进行直方图检验,利用统计指标过滤射频干扰对ELBARA-III微波信号数据的影响;2)检查辐射计进行天空辐射测量时两天线端口的电压值是否相似,天线电缆有无损耗;3)分析仪器内部温度、主动冷源温度和环境温度;4)分析不同入射角度的双极化亮温的特点。 - 时间分辨率:30分钟 - 空间分辨率:入射角为40°~ 70°,间隔为5°,观测覆盖范围为3.31 m^2~ 43.64 m^2 - 测量精度:亮温,1 K;土壤水分,0.001 m^3 m^-3;土壤温度,0.1 °C - 单位:亮温,K;土壤水分,m^3 m^-3;土壤温度,°C /K
Bob Su, 文军
本数据集包含2001-2018年青藏高原月平均地表实际蒸散发量,空间分辨率为0.1度。数据集主要以卫星遥感数据(MODIS)和再分析气象数据(CMFD)作为输入,利用地表能量平衡系统模型(SEBS)计算得到。在计算湍流通量的过程中引入了次网格地形拖曳参数化方案,提高了对地表感热通量和潜热通量的模拟。另外,利用青藏高原6个湍流通量站的观测数据对模型输出的蒸散发量进行了验证,显示出了较高的精度。该数据集可用于研究青藏高原陆气相互作用和水循环特征。
韩存博, 马耀明, 王宾宾, 仲雷, 马伟强, 陈学龙, 苏中波
湖冰是冰冻圈的重要参数,其变化与气温、降水等气候参数密切相关,而且可以直接反映气候的变化,因此是区域气候参数变化的一个重要指标。但由于其研究区往往位于自然环境恶劣,人口稀少的区域,大规模的实地观测难以进行,因此利用哨兵1号卫星数据,以10m的空间分辨率和优于30天的时间分辨率对不同类型的湖冰变化进行监测,可填补观测空白。利用HMRF算法对不同类型的湖冰进行分类,通过时间序列分析三个极区中部分面积大于25km2的湖泊的不同类型湖冰的分布,形成湖冰类型数据集。数据包括了被处理湖泊的序号,所处年份及其在时间序列中的序号等信息,矢量数据集包括采用的算法,所使用的哨兵1号卫星数据,成像时间,所处极区,湖冰类型等信息,用户可以根据矢量文件确定时间序列上不同类型湖冰的变化。
田帮森, 邱玉宝
在高寒网各野外站和泛第三极地区境外台站的长期观测数据基础上,建立泛第三极地区气象、水文及生态要素系列数据集;通过重点区域的强化观测与样地和样点验证,完成气象要素、湖泊水量与水质、地上植被生物量、冰川冻土变化等数据产品的反演;基于物联网技术,研制建立多站联网的气象、水文、生态数据管理平台,实现联网数据实时获取与远程控制及共享。 2019年中国高寒地区地表过程与环境观测网络水文数据集,主要收集:藏东南站、珠峰站、玉龙雪山站、纳木错站、阿里站、天山站等六个站 点实测水文(径流、水位、水温等)数据。 藏东南站:流量数据,包含2019年4次利用M9测流数,有平均流速、流量和最大水深等数据;相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量,包含2019年全年日均相对水位和水温数据。 纳木错站:流量数据,包括2019年4次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据,包含河宽和流量数据,水位数据采用hobo压力式水位仪测量,包含2019年原始1小时的水压、水温和电量,通过水压可以计算相对水位; 珠峰站:绒布河流量,包括2019年6-9月13次利用国产LS-1206B手持流速仪测量数据,包含河宽和流量数据; 阿里站:流量数据:包括2019年利用河锚M9不定期测量的22次数据,相对水位数据采用hobo压力式水位仪测量,包含2019年全年每小时水位和水温数据; 天山站:水位数据:包括3个点2019年的日平均水位 玉龙雪山站: 包括木家桥2019年1-10月流量数据
朱立平, 彭萍
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
青藏高原由于高云覆盖,通常用来监测湖泊面积的光学遥感影像数据,如Landsat只能用来监测湖泊年尺度面积变化,而对湖泊季节变化研究了解较少。使用Sentinel-1 SAR数据,对青藏高原大于50平方公里湖泊月尺度面积进行了提取。研究显示,湖泊的季节变化显示出截然不同的模式,面积较大的湖泊(> 100 km2)在8-9月达到峰值,而较小的湖泊(50-100 km2)面积在6-7月达到峰值。封闭湖泊面积的季节峰值更突出,而外流湖的季节峰值更平缓。冰川补给湖相对于非冰川补给湖显示了延迟的面积峰值。同时,大尺度的大气环流,如西风、印度季风、和东亚季风也影响着湖泊面积的季节变化。此研究为监测湖泊面积年内变化弥补了空白。
张宇, 张国庆
青藏高原的水土资源匹配数据,由站点气象数据(2008-2016年,国家气象数据共享网)经过彭曼公式计算得出的潜在蒸散发数据,利用土地利用的不同土地类型,根据下垫面影响系数计算现有土地利用下的蒸散发量;以及气象数据中的站点降雨数据插值得到的降雨数据,根据两者差值得到水土资源匹配系数。实际降雨与现有土地利用条件下的需水量之间的差值来反映水土资源的匹配性,数值越大匹配性越好。水土资源的匹配情况的空间分布能为进一步了解青藏高原的农牧业资源情况做铺垫。
董凌霄
该数据集是基于MODIS 16天合成的NDVI产品(MOD13Q1 collection6)估算的三江源国家公园区域的植被生长季开始(Start of Season: SOS)和生长季结束的日期(End of Season: EOS)。共用了两种常见的物候期估算方法,分别是基于多项式拟合的阈值提取法(文件名中有poly字符)和基于双逻辑曲线(double logistic function)拟合后的拐点提取法(文件名中有sig字符)。该数据可以用来分析植被物候期与气候变化的关系。时间范围为2001年至2020年。空间分辨率为250m。数据中包含4个子文件夹,CJYYQ_phen是三江源国家公园长江源园区的物候结果,HHYYQ_phen是三江源国家公园黄河源园区的物候结果,LCJYYQ_phen是三江源国家公园澜沧江源园区的物候结果,SJY_phen是整个三江源区域的物候。 数据格式为geotif,建议使用arcmap或者Python+GDAL浏览和处理数据。
王旭峰
利用长时间序列Landsat遥感数据,获取了整个青藏高原近50年(1970s~2021)共15期湖泊观测数据,对大于1平方公里湖泊的数量及面积变化进行了详细分析。研究发现青藏高原湖泊数量从1970年代的1080个增加到2021年的~1400个。相应地,湖泊面积从1970年代的4万平方公里增加到了2021年的5万平方公里,净增加了1万平方公里。青藏高原湖泊并非持续单调地增加。在1970s至1995年间,大部分湖泊呈现萎缩状态;但在1995年之后,除2015年外,青藏高原湖泊的数量和面积总体呈现出持续增加趋势。流域尺度上,除雅鲁藏布流域外,均在扩张。
张国庆
青藏高原湖泊广布,近年来呈现普遍扩张的趋势。掌握这些湖泊的水位及水量变化信息对认识区域水文-气候交互机制及其演变规律意义重大。本数据集包含青藏高原52个大、中型湖泊2000 - 2017年的水位、水量变化,面积-水位关系曲线等信息,多数湖泊的水位及水量变化时间分辨率在月尺度或旬尺度。本数据基于多源测高卫星数据和Landsat光学影像制作,将光学影像观测到的湖泊岸线变动转化为水位信息(简称光学水位),并且借助光学水位移除了多源测高水位之间系统偏差。野外实验和理论分析的结果一致表明光学水位的精度在0.1 - 0.2 m,与测高水位精度相当,测高水位的不确定性用同一周期内有效水面足迹点高程的标准差表示,已经包含在数据集中。本数据集可以应用于水资源和水安全管理,湖泊流域水文分析,水量平衡分析等,尤其在湖泊溢流洪水监测方面有较大的潜力。
李兴东, 龙笛, 黄琦, 韩鹏飞, 赵凡玉, 荣田佳秀
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
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。
张宪洲, 牛犇
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
本数据集是2010年青藏高原地区的土地覆被数据,数据为栅格TIFF格式,空间分辨率为300米,包含耕地、林地、草地、水体、城市用地等22个大类,可用于青藏高原城镇化与生态环境交互胁迫的地理本底研究。该数据来自欧空局CCI-LC项目生产的土地覆被数据产品。该数据集采用了WGS84的地理坐标系统,有22个大类。数据的生产融合多种卫星数据资料,包括MERIS FR/RR,AVHRR,SPOT-VGT,PROBA-V等。经验证,该数据集的总体精度在70%以上,当然精度会在不同的地区和覆被类型上存在差异。
杜云艳
该数据集是中国科学院西北高原生物研究所调查的三江源国家公园植物采集布位点信息。该数据集时间范围是2008年至2017年,调查范围是三江源国家公园,调查内容包括采集日期、编号、科、属、种、调查日期、采集地点、采集人、经度、纬度、海拔、生境、鉴定人等信息。对国家公园的三个园区分别进行了调查,在长江源园区调查了24个科56个属的88个种的植被,总共116条记录;在黄河源园区调查了26个科64个属110个种的植被,总共159条记录;在澜沧江源园区调查了12个科22个属30个种的植被,总共33条记录。
高庆波
净初级生产力(NPP)数据基于CASA模型生产,数据内容为三江源地区2010-2015年250米分辨率逐月NPP数据集。净初级生产力定义:绿色植物单位面积、单位时间内所累积的有机物数量。 单位:0.01gC/m²/月。Monthly和Yearly NPP分别表示逐月和逐年NPP。 投影信息: Albers 等积圆锥投影 中央经线:105度 第一割线:25度 第一割线:47度 坐标西偏:4000000 meter
朱伟伟
该数据集包含青藏高原1970s,1990,2000,2010年份大于1平方公里湖泊矢量数据。 湖泊水体边界根据Landsat MSS, TM, ETM+等影像目视解译而来。 数据类型为矢量数据,属性字段包括Area (km²)。 投影坐标系为Albers Conical Equal Area。 主要用于青藏高原湖泊、水文与气象变化研究。
张国庆
基于MODIS 2000年至2018年生长季平均的NDVI(空间分辨率250m),利用Mann-Kendall趋势检测方法,计算了NDVI的变化趋势。对三江源国家公园的三个园区都进行了计算(CJYYQ:长江源园区;HHYYQ:黄河源园区;LCJYYQ:澜沧江源园区)。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok.tif:长江源园区NDVI变化趋势。CJYYQ_NDVI_trend_2000_2018_ok_significant.tif:长江源园区NDVI变化趋势,剔除了不显著(p>0.05)的区域。CJYYQ_gs_avg_NDVI_2000.tif:长江源园区2000年生长季平均NDVI。单位为NDVI变化每年。
王旭峰
本数据集为青藏高原黄河源区2015年逐像素年内最大植被覆盖度空间分布图,该区域的面积约为4.4万平方公里。此数据是基于2015年MODIS(空间分辨率250米) 和Landsat-8 OLI(空间分辨率30米)植被生长季(5月初-9月末)的时间序列影像,并利用最大值合成方法、像元二分模型和时间插值等方式获得。植被覆盖度空间分布图的空间分辨率为30米,采用WGS 1984 UTM 投影,数据格式为grid格式。
王广军
采用WRF模式制备的青藏高原近地表大气驱动和地表状态数据集,时间范围:2000-2010,空间范围:25-40 ºN,75-105 ºE,时间分辨率:逐时,空间分辨率:10 km,格点数为150*300。 总计有33个变量,其中包含的近地表大气变量11个: 地面上2m高度的温度、 地面上2m高度的比湿、地面气压、地面上10m风场的纬向分量、地面上10m风场的经向分量、固体降水比例、累积的积云对流降水、累积的格点降水、地表处的向下短波辐射通量、地表处的向下长波辐射通量、累计的潜在蒸发。 包含的地表状态变量有19个:各层土壤温度、各层土壤湿度、 各层土壤液态水含量、雪相态改变的热通量、土壤底部温度、地表径流、地下径流、植被比例、地面热通量、雪水当量、实际雪厚、雪密度、冠层中的水、地表温度、反照率、背景反照率、更低边界处的土壤温度、地表面处向上的热量通量(感热通量)、地表面处向上的水量通量(感热通量)。 其他变量3个:经度、纬度和行星边界层高度。
潘小多
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