在全球变暖的背景下,干旱发生的频率和强度呈增加趋势,由于干旱灾害所引发的水资源匮乏、粮食危机、生态恶化(如荒漠化)等,直接威胁到国家的粮食安全和社会经济发展,干旱灾害风险评估及应急管理的技术水平亟待提高。“一带一路”沿线区域生态环境脆弱、农业耕地集中、干旱灾害频繁,利用遥感卫星监测大区域的干旱水平及其时空变化,对于科学掌握“一带一路”地区的干旱格局、区域分异特征,及其对农业耕地的影响具有重要的科学和现实意义。相对湿润度指数为某段时间的降水量与同时段内潜在蒸散量之差再除以同时段内潜在蒸散量得到。降水量数据来自TRMM/GPM卫星降水数据降尺度,潜在蒸散量的估算采用Thornthwaite方法。详细算法请参考《气象干旱国家标准》(GB/T 20481-2017)。数据仅覆盖一带一路沿线34个关键节点区域。
吴骅
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
The dataset integrated glacier inventory data and 426 Landsat TM/ETM+/OLI images, and adopted manual visual interpretation to extract glacial lake boundaries within a 10-km buffer from glacier terminals using ArcGIS and ENVI software, normalized difference water index maps, and Google Earth images. It was established that 26,089 and 28,953 glacial lakes in HMA, with sizes of 0.0054–5.83 km2, covered a combined area of 1692.74 ± 231.44 and 1955.94 ± 259.68 km2 in 1990 and 2018, respectively. The current glacial lake inventory provided fundamental data for water resource evaluation, assessment of glacial lake outburst floods, and glacier hydrology studies in the mountain cryosphere region.
WANG Xin, GUO Xiaoyu, YANG Chengde, LIU Qionghuan, WEI Junfeng, ZHANG Yong, LIU Shiyin, ZHANG Yanlin, JIANG Zongli, TANG Zhiguang
积雪面积比例(fractional snow cover, FSC)是定量描述单位像元内积雪覆盖面积(Snow Cover Area SCA)与像元空间范围的比值。本数据集涵盖区域为北极地区(北纬35°至北纬90°),使用Google Earth Engine平台,采用的初始数据为MOD09GA 分辨率为1000m的全球地表反射率产品,数据制备时间为2000年2月24日至2019年11月18日。方法为:在训练样本区域,使用Landsat 8地表反射率的数据和SNOMAP算法制备FSC的参考数据集,将该数据集作为训练样本区域FSC真值,从而建立训练样本区域FSC与基于MODIS地表反射率产品的雪被指数NDSI之间的线性回归模型。使用该模型,将MODIS全球地表反射率产品作为输入,制备北极地区积雪面积比例时序数据。该数据集可为区域气候模拟、水文模型等提供积雪分布的定量信息。
马媛, 李弘毅
全球台风路径数据集包含了2018年29个发生在西北太平洋的台风路径点的数据,包含时间、经纬度、中心气压、风速风力、未来移向、未来移速、风力等级等指标;数据来源于中央气象台台风网(http://typhoon.nmc.cn/web.html),使用python抓取了网页发布的台风路径数据,并将抓取的excel数据表整理导成shapefile形式,按照台风风力等级划分标准赋予每一个路径点风力等级; 可以应用于基于台风路径点的移动情况、风速风力等的特征、影响分析。
陈怡婷, 杨华, 武建军, 周红敏
该数据集包含了2018年长江源区人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中,以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象,在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识,在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度(度分秒)、纬度(度分秒)、海拔(0.1米)、采集时间等位置信息,然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息,以便回实验室验证和核对。最后,对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中,90%以上的样点采集了2张及以上实景照片,以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后,通过与Google地图的位置核对,数据经过了两轮检验和核查,保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年8月黄河源区(扎陵湖北面)人工采集的土地覆盖及植被类型地面验证点数据集。数据采集中,以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象,在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识,在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度(度分秒)、纬度(度分秒)、海拔(0.1米)、采集时间等位置信息,然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息,以便回实验室验证和核对。最后,对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中,90%以上的样点采集了2张及以上实景照片,以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后,通过与Google地图的位置核对,数据经过了两轮检验和核查,保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
该数据集包含了2018年可可西里人工采集的土地覆盖地面验证点数据集。数据采集中,以用地类型相对较为均一、完整的斑块作为主要采集对象,在区分其他用地类型及植被类型时相对较易识别和辨识,在地物验证中具有较好的代表性。每个样地首先利用差分GPS仪记录经度(度分秒)、纬度(度分秒)、海拔(0.1米)、采集时间等位置信息,然后以人工目视识别的办法记录主要用地类型和性质、特征、建群种等属性信息,以便回实验室验证和核对。最后,对每个样地拍摄不少于1张的景观照片。在本次采集中,90%以上的样点采集了2张及以上实景照片,以便于在土地利用分类及植被类型提取中进行验证和核查。最后,通过与Google地图的位置核对,数据经过了两轮检验和核查,保证了验证点属性的绝对正确性。
王旭峰
1)数据内容包含青藏高原地区1992年、2005年、2015年三期土壤侵蚀强度栅格数据,空间分辨率为300米。2)采用中国土壤侵蚀预报模型(CSLE)计算青藏高原4000余个调查单元的土壤侵蚀量。按土地利用对青藏高原范围进行土壤侵蚀量插值。根据《土壤侵蚀分级标准》对土壤侵蚀量进行分级,得到青藏高原土壤侵蚀强度图。3)通过三期土壤侵蚀强度数据的差异变化比较,符合实际变化规律,数据质量良好。4)土壤侵蚀强度数据对青藏高原土壤侵蚀研究和当地生态系统的可持续发展具有重要意义。属性表中代码含义:Value值1,2,3,4,5,6分别代表侵蚀强度微度、轻度、中度、强烈、极强烈、剧烈;BL代表各侵蚀强度面积占总面积的百分比。
章文波
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。
美国气候模式诊断和对比计划委员会
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。
经济和社会事务部, 国家统计局, 青海省统计局
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1:100万全国基础地理数据库,由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将青藏高原作为一个整体进行了拼接融合、裁切,以便于青藏高原研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为青藏高原1:100万行政边界,包括行政国界线(National_Tibet_line)、省界(Province_Tibet),市(州)界(City_Tibet)县界图层(County_Tibet_poly)和县界线图层(County_Tibet_line)。 行政境界面图层(County_Tibet_poly)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 PAC 行政区划代码 513230 NAME 名称 县界名称 行政边界线图层(BOUL)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 630200 行政边界线图层(County_Tibet_line)属性项含义: 属性项 代码 描述 GB 630200 省级界线 GB 640200 地、市、州级行政区界 GB 650201 县级行政区界(已定)
国家基础地理信息中心
此边界数据总集包含五种类型的边界: 1、TPBoundary_2500m:基于ETOPO5 Global Surface Relief,采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度(65~105E),纬度(20~45N)范围内海拔高程2500米的数据。 2、TPBoundary_3000m:基于ETOPO5 Global Surface Relief,采用ENVI+IDL 提取青藏高原经度(65~105E),纬度(20~45N)范围内海拔高程3000米的数据。 3、TPBoundary_HF(high_frequency):李炳元(1987)曾对确定青藏高原范围的原则与具体界线进行了较系统的讨论,从高原地貌形成和基本特征角度,提出了依据地貌特征、高原面及其海拔高度,同时考虑山体完整性作为确定高原范围的基本原则。张镱锂(2002) 根据相关领域研究的新成果和多年野外实践,论证确定青藏高原范围和界线的原则, 结合信息技术方法对青藏高原范围与界线位置进行了精确的定位和定量分析,得出:青藏高 原在中国境内部分西起帕米尔高原,东至横断山脉,南自喜马拉雅山脉南缘,北迄昆仑山— 祁连山北侧。 2017年4月14日,中华人民共和国民政部发布《关于增补藏南地区公开使用地名(第一批)的公告》,增加了乌间岭、米拉日、曲登嘎布日、梅楚卡、白明拉山口、纳姆卡姆等6个藏南地区地名。 4、TPBoundary_new (2021):伴随青藏高原研究的深入,高原内外多学科研究程度和认识的提高,及地理大数据、地球观测科学和技术的进步,张镱锂等2021年版青藏高原范围界线数据研发基于ASTER GDEM和Google Earth 遥感影像等资料综合分析完成,该范围界线北起西昆仑山-祁连山山脉北麓,南抵喜马拉雅山等山脉南麓,南北最宽达1560 km;西自兴都库什山脉和帕米尔高原西缘,东抵横断山等山脉东缘,东西最长约3360 km;经纬度范围为25°59′30″N~40°1′0″N、67°40′37″E~104°40′57″E,总面积为308.34万km2,平均海拔约4320 m。在行政区域上,青藏高原分布于中国、印度、巴基斯坦、塔吉克斯坦、阿富汗、尼泊尔、不丹、缅甸、吉尔吉斯斯坦等9个国家。 5、TPBoundary_rectangle:根据范围Lon(63~105E) Lat(20~45N),画取长方形,数据采用经纬度投影WGS84。 青藏高原边界作为基础数据,可以为各类地学数据及科学研究青藏高原作参考依据。
张镱锂
青藏高原流域边界数据集使用2000年的航天飞机雷达地形任务收集的干涉合成孔径雷达SRTM DEM 数据、参考河流、湖泊等水系辅助数据,利用arcgis水文模型,分析、提取河网,将青藏高原划分为AmuDayra、Brahmaputra、Ganges、Hexi、Indus、Inner、Mekong、Qaidam、Salween、Tarim、Yangtze、Yellow等12个子流域。其中研究区外围边界是基于2500米等高线。
张国庆
本数据集在评价已经有土地覆盖数据的基础上,基于证据理论,将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MOD IS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行了融合,最终基于最大信任度原则进行决策,产生了新的、IGBP分类系统的2000年1KM中国土地覆盖数据。 新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时,补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息,更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息,使分类系统更加通用。
冉有华, 李新
第三极1:100万道路数据集包括:青藏高原地区主要高速公路(Tibet_main_highways)、道路(Tibet_Road)和铁路(Tibet_railway)矢量空间数据及相关属性数据:道路名称(Name)、类型(Type)。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集,数据经过拓扑,入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度,D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap
南极行政边界数据集包括南极范围内国家的国界(Antarctic_National)矢量空间数据集及其对应的名称、类型相关属性数据:(CITY_POP)、(ENG_NAME)、(CNTRY_NAME)、(TYPE)、(CNTRY_CODE)、(YEAR)。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集,数据经过拓扑,入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度,WGS84基准面,南极地区数据集为南极专用投影参数(South_Pole_Stereographic)。
ADC WorldMap
本数据集是青藏高原的部分人口指标,包含青海省和西藏自治区两个省份,以省为单元进行的数据统计,可用于青藏高原城镇化和生态环境交互胁迫中评价指标体系的构建。西藏自治区的数据集时间跨度是1995-2016,数据为常住人口数,是根据人口普查、每年的人口变动抽样调查推算数。除总人口数,还分别按照性别和城乡对数据进行了统计;青海省数据集时间跨度是从1952-2015,统计了常住人口、出生、死亡和自然增加四个方面的指标。所有数据均来自统计年鉴。
杜云艳
本数据集是青藏高原的部分经济指标,包含青海省和西藏自治区两个省份,以省为单元进行的数据统计,可用于青藏高原城镇化和生态环境交互胁迫中评价指标体系的构建。西藏自治区的数据集时间跨度是1951-2016包含7个指标,分别是地区总产值,第一、第二、第三产业以及工业和建筑业,最后还包括人均地区生产总值;青海省数据集时间跨度是从1952-2015,除上述七个指标外还多出农林牧渔业这一指标。所有数据均来自统计年鉴,数据是按当年价格计算,并且依据第二次经济普查资料,对2005-2008年地区生产总值进行了修订。
杜云艳
北极行政边界数据集包括北极范围内国家的国界(Arctic_National),省界(Arctic_Provincial)、县界(Arctic_Prefecture)矢量空间数据集及其对应的名称、类型相关属性数据:(LOCAL_NAME)、(ENG_NAME)、(CNTRY_NAME)、(TYPE)、(CNTRY_CODE)、(CONTINENT) 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集,数据经过拓扑,入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度,WGS84基准面,北极地区数据集为北极专用投影参数(North_Pole_Stereographic)
ADC WorldMap
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