本数据集为全球高精度高程控制点数据集，包含各个高程控制点地理定位，高程，采集时间等信息。 从卫星激光测高数据中提取的激光足印高程的精度受到许多因素的影响，如大气、有效载荷仪器噪声、激光足迹中的地形起伏等，导致精度不确定。该数据集通过评估标签和测距误差模型所构建的筛选准则对ICESat卫星从2003年到2009年的测高观测数据进行筛选提取，以期地形测图或依赖良好高程信息的其他科学领域提供高精度的全球高程控制点。经验证，平地（坡度<2°）、丘陵（2°≤坡度<6°）、山地（6°≤坡度<25°）区域的高程精度分别满足0.5m、1.5m、3m的精度要求。
谢欢, 李彬彬, 童小华, 唐鸿, 刘世杰, 金雁敏, 王超, 叶真, 陈鹏, 许雄, 柳思聪, 冯永玖
中国冰冻圈是指中国范围内，大气圈、水圈、生物圈、岩石圈的冻结部分。中国冰冻圈资源与环境信息系统是对中国冰冻圈资源与环境数据进行管理与分析的综合性信息系统。建立中国冰冻圈资源与环境信息系统一方面是满足地球系统科学的需要，为研制地理信息系统支持下的冻土、冰川以及雪盖对全球变化的响应与反馈模型提供参数与验证数据；另一方面系统整理和抢救宝贵的冰冻圈数据，为其提供一个科学、高效、安全的管理与分析工具。 中国冰冻圈资源与环境信息系统包含三个不同空间的基础数据库。其中青藏公路沿线部分的研究区域主要是青藏公路自西大滩到那曲约700公里长、公路两侧20～30公里宽的区域,这一区域广泛分布着多年冻土。青藏公路沿线基础数据库包含以下类型的数据： 1、冰冻圈数据。包括：积雪深度分布。 2、自然环境与资源。包括： 基础地质：第四纪地质（Quatgeo） 3、公路沿线冻土钻孔观测数据（Borehole）：青藏公路沿线200个钻孔探测资料。 工程地质剖面图（CAD）：岩性分布、含水量、颗分资料等 4、青藏公路沿线地区冰川质量平衡分布模型（Model）：预测冻土格网数据。 青藏公路沿线图形数据包括13幅的比例尺为1：250000图幅；格网尺寸为100×100m。 详情请查看数据中的文档“中国冰冻圈资源与环境信息系统设计.doc”、“中国冰冻圈资源与环境信息系统数据字典.DOC”、“数据库-青藏公路.DOC”。
李新
黑河流域上游土壤容重，孔隙度，含水量，水分特征曲线，饱和导水率，颗粒分析，入渗率，以及采样点位置信息。 1、数据为2014年针对2012年补充取样，用环刀取原状土； 2、该土壤容重为土壤干容重，采用烘干法测量。将野外采集的原状环刀土样在烘箱中以105℃恒温24小时，土壤干重除以土壤体积（100立方厘米），单位：g/cm3 。 3、土壤孔隙度，根据土壤容重与土壤孔隙度的关系得到；， 4、土壤入渗分析数据集，数据为2013-2014年野外实验测量数据。 5、入渗数据是用“MINI DISK PORTABLE TENSION INFILTROMETER”进行测量，得到一定负压下的近似饱和导水率。 6、土壤粒度数据是在兰州大学西部教育部重点实验室粒度实验室进行测量。测量仪器为马尔文激光粒度仪MS2000。 7、饱和导水率是依据依艳丽(2009)的定水头发自制仪器进行测量。使用马利奥特瓶在实验过程中始终保持定水头；同时最后将当时测量的Ks转化为10℃时的Ks值进行分析计算。 8、土壤含水量数据是用ECH2O进行测量，包括5层的土壤含水量、土壤温度。 9、水分特征曲线采用离心机法测量：将野外采集的环刀原状土放入离心机，分别用转速0，310，980，1700，2190，2770，3100，5370，6930，8200，11600测量每次的转子重量得到。
贺缠生
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
汤国安
数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达），它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。 第三极地区为40°1′52″N~23°11′59″N、105°43′45″E~61°28′45″E的世界屋脊生态地理区，其中包括青藏高原、横断山脉、喜马拉雅山脉、兴都库什山脉、帕米尔高原。划分依据：以海拔高度4000 m为基准，融合地形坡度，参考山体完整性和生态系统整体性，空间分辨率为0.008°×0.008°。
National Aeronautics and Space Administration
该数据集提供了南极洲1公里分辨率数字高程模型(DEM)。DEM结合了欧洲遥感卫星-1 (ERS-1)卫星雷达高度计(SRA)和冰、云和陆地高度计(ICESat)地球科学激光高度计系统(GLAS)的测量数据。ERS-1数据来自1994年3月开始的168天的两个长重复周期，GLAS数据来自2003年2月20日至2008年3月21日。数据集大约为240mb，由两个网格化二进制文件和两个用于可视化图像(ENVI)头文件的环境组成，可以使用ENVI或其他类似软件包查看。这些数据可以通过FTP获得。
National Aeronautics and Space Administration
数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达），它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。 北极地区指北极圈66°34′以内的区域和格陵兰岛在北极圈以外的部分。高程数据包括北极数字dem及山影数据(hillshade)，tif格式。范围为66°N~90°N，空间分辨率为0.008°×0.008°。 数据下载自NASA全球高程数据 DEM描述的是地面高程信息，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、 通讯、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。
National Aeronautics and Space Administration
中亚-西亚地区资源环境基础地理数据集主要包括6部分：中亚-西亚地区行政区划图、地形地貌图、水系图、年累积降水图、年平均温度图和潜在蒸散发分布图。其中行政区划图为最新的国家边界数据，地形地貌图DEM分辨率为90米，水系图为最新的一级河流矢量数据。年累积降水图和年平均温度图中降水和温度数据由长时间序列的站点数据插值得到，而潜在蒸散发分布图中的潜在蒸散数据是基于Penman-Monteith公式计算得到，降水、温度和潜在蒸散数据均由原始0.5°的CRU数据基于ArcGIS软件的双线性插值方法重采样为0.25°得到，且数据集经过严格的质量控制和一致性检查，相关研究(Deng and Chen, 2017; Li et al., 2017; Li et al., 2016)表明该数据集在中西亚地区对气候相关研究具有很好的适用性。数据由中国科学院新疆生态与地理研究所遥感与GIS重点实验室生产，生产费用由“中国科学院战略性先导科技专项XDA20030101资助”。
数据来源于美国地质勘探局（USGS）开发的30秒全球高程数据集，于1996年完成。从NCAR和UCAR联合的数据下载中心（https://rda.ucar.edu/datasets/ds758.0/）下载了泛第三极区域的数据，并通过数据中心重新分发。GTOPO30在分发时将全球分为33个区块，采样间隔为30弧秒， 即0.008333333333333度，坐标参考为WGS84，其值为垂直方向高出海平面的距离，即海拔，单位为m，海拔范围-407到8752，这里不包含海洋深度信息，负值为大陆架的海拔；海洋处标记为-9999，海岸线以上大陆海拔至少为1；小于1平方千米的岛不考虑。详细说明信息请见说明文档。 为了便于用户使用方便，在分块数据的基础上，将-10S-90N，20W-180E内10个区块进行拼接，没有经过任何重采样处理。本数据文件为DEM_ptpe_Gtopo30.nc
何永利
中亚地区2017年输沙势数据集，为tif格式。其空间范围涵盖里海在内的中亚五国地区，包括乌兹别克斯坦、哈萨克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯坦。此输沙势为绝对输势，即各个方向的输沙通量的综合，不考虑输沙势的方向。该数据由GLDAS全球三小时同化数据提取计算获得。时间分辨率为月，空间分辨率为0.25°，时间范围为2017年。该数据可以作为沙尘传输模型的重要参数输入，也可用于评估中亚五国沙通量的总体分布情况。该数据集可作为风沙灾害评估的重要参考数据。
高鑫
中亚地区植被覆盖度数据，数据格式为“.tif”的栅格数据集。范围包含了里海在内的中亚五国地区。该数据由MODIS-NDVI数据集，根据干旱区植被盖度与NDVI之间的经验关系计算得到。该数据空间分辨率为500m，时间分辨率为16天，时间范围为2017年1月1日至2017年12月18日，其坐标系统为大地坐标系统。该数据集可为中亚地区沙漠油气田与绿洲城镇风沙灾害评估提供数据基础。该数据由中国科学院新疆生态与地理研究所提供。
高鑫
中亚地区粗糙度数据，数据格式为“.tif”的栅格数据集。范围包含了里海在内的中亚五国地区。该数据由MODIS-NDVI数据集，根据地表植被覆盖度与地表中值粒径计算得到。该数据空间分辨率为500m，时间分辨率为16天，时间范围为2017年1月1日至2017年12月18日，其坐标系统为大地坐标系统。该数据集可为中亚地区沙漠油气田与绿洲城镇风沙灾害评估提供数据基础。该数据由中国科学院新疆生态与地理研究所提供。
高鑫
数据集包含了黄土高原地区影响土壤侵蚀的30m分辨率坡向因子，基于黄土高原地区高程数据提取的坡向数据。然后每个专题按1:25万地图标准分幅方式划分图幅，用1:25万标准图幅号命名。地理坐标系为WGS1984；精度可满足区域尺度水文和土壤侵蚀分析、预报的要求。
刘宝元, 史海静
青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作，数据采集时间为2013年11月21日，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率10米，高程精度0.8m的DEM结果，精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据，采用改进的SAR干涉处理方法，顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点，高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。
江利明
南极冰盖高程数据采用雷达高度计数据(Envisat RA-2)和激光雷达数据(ICESat/GLAS)制成。为提高ICESat/GLAS数据的精度,采用了五种不同的质量控制指标对GLAS数据进行处理,滤除了8.36%的不合格数据。这五种质量控制指标分别针对卫星定位误差、大气前向散射、饱和度及云的影响。同时,对Envisat RA-2数据进行干湿对流层纠正、电离层纠正、固体潮汐纠正和极潮纠正。针对两种不同的测高数据,提出了一种基于Envisat RA-2和GLAS数据光斑脚印几何相交的高程相对纠正方法,即通过分析GLAS脚印点与Envisat RA-2数据中心点重叠的点对,建立这些相交点对的高度差(GLAS-RA-2)与表征地形起伏的粗糙度之间的相关关系,对具有稳定相关关系的点对进行Envisat RA-2数据的相对纠正。通过分析南极冰盖不同区域的测高点密度,确定最终DEM的分辨率为1000 m。考虑到南极普里兹湾和内陆地区的差异性,将南极冰盖分为16个区,利用半方差分析确定最佳插值模型和参数,采用克吕金插值方法生成了1000 m分辨率的南极冰盖高程数据。利用两种机载激光雷达数据和我国多次南极科考实测的GPS数据对新的南极DEM进行了验证。结果显示,新的DEM与实测数据的差值范围为3.21—27.84 m,其误差分布与坡度密切关系。
黄华兵
采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据，以及多来源的点数据。利用HASM升尺度算法，将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合，获得黑河流域的高精度坡向数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证，根据精度验证的结果，在不同的区域，采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差，运用HASM算法进行插值获得残差曲面，将趋势面与残差曲面叠加，从而获得最终的坡向曲面。空间分辨率为500米。
岳天祥, 赵娜
采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据，以及多来源的点数据，这些点数据包括中上游的雷达点云高程数据；根据黑河计划数据管理中心中土壤样点、植被样方提取的高程数据；气候水文站点提取的高程数据；以及课题组测量的高程样点数据。利用HASM升尺度算法，将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合，获得黑河流域的高精度DEM数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证，根据精度验证的结果，在不同的区域，采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差，运用HASM算法进行插值获得残差曲面，将趋势面与残差曲面叠加，从而获得最终的DEM曲面。空间分辨率为500米。
岳天祥, 赵娜
采用黑河计划数据管理中心提供的黑河流域30米分辨率的ASTER GDEM数据和90米分辨率的SRTM数据两组栅格数据，以及多来源的点数据。利用HASM升尺度算法，将不同来源和不同精度的栅格数据与高程点数据进行融合，获得黑河流域的高精度坡度数据。首先利用各种点数据对两组栅格数据进行精度验证，根据精度验证的结果，在不同的区域，采用不同的栅格数据作为数据融合的趋势面。计算各样点数据与趋势面的残差，运用HASM算法进行插值获得残差曲面，将趋势面与残差曲面叠加，从而获得最终的坡度曲面。空间分辨率为500米。
岳天祥, 赵娜
黑河上游祁连附近地貌面包括一级剥蚀面（宽谷面），9级河流阶地面。阶地面分布数据主要通过野外考察获取，对各级地貌面分布范围进行GPS测量，在室内把野外资料进行分析，再结合遥感影像、地形图、地质图等资料，绘制得到黑河上游各级地貌面分布图。剥蚀面的年代在1.4Ma左右，黑河阶地形成晚于这一时代，都为晚更新世以来阶地。
胡小飞, 潘保田
黑河上游河谷断面数据主要展示了黑河河流阶地的结构及其横断面分布特征。这些数据主要通过野外考察、测量得到。该组数据包括黑河上游祁连县附近林场断面和下筏断面，莺落峡黑河口断面。
胡小飞, 潘保田
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
poles@itpcas.ac.cn
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