本数据采用由滑坡崩塌灾害致灾因子、滑坡崩塌易发性模型，暴露人口和人口伤亡率四大模块共同构成的喜马拉雅山周边及亚洲水塔区多灾种人口综合风险评估模型。致灾因子模块包括DEM、坡度、降雨、气温、积雪覆盖度、GDP、植被覆盖度因素。滑坡灾害崩塌易发性模型是利用logistic回归模型进行统计分析，得到滑坡崩塌灾害易发概率值。人口暴露度模块是利用滑坡崩塌灾害易发性值与人口数据叠乘。人口伤亡率模块是基于滑坡崩塌灾害历史伤亡人口与同时期滑坡崩塌灾害暴露人口的比值得到。最后，代入2020年人口数据，计算滑坡崩塌灾害易发性不同等级下的暴露人口，并与历史时期滑坡崩塌灾害人口伤亡率相乘，评估2020年喜马拉雅山周边及亚洲水塔区多灾种人口综合风险。
王瑛
该数据集记录了青海省2011-2018年突发性地质灾害主要分布。数据统计自青海省生态环境厅，数据集包含7个数据表，分别为：2011年突发性地质灾害主要分布，2012年青海省突发性地质灾害主要分布，2014年青海省突发性地质灾害主要分布统计表，2015年青海省突发性地质灾害主要分布统计表，2016年青海省突发性地质灾害主要分布统计表，2017年青海省突发性地质灾害分布表，2018青海省年突发性地质灾害分布表，数据表结构相同。 每个数据表共有5个字段，例如2016年青海省突发性地质灾害主要分布统计表： 字段1：县(市) 字段2：滑坡 字段3：崩塌 字段4：泥石流 字段5：黄土湿陷
青海省生态环境厅
本数据集包含青藏高原地区近50年（1950-2002）的自然灾害统计信息，包括干旱、雪灾、霜灾、冰雹、洪涝、风灾、雷电灾害、寒潮和强降温、低温冻害、大风沙尘暴、虫灾、鼠害等气象灾害产生的时间地点及所造成的损失及影响。 青海和西藏是青藏高原的主体，青藏高原是我国生物物种形成、演化的中心之一，也是国际科技界瞩目的研究气候和生态环境变化的敏感区和脆弱带，其复杂的地形条件，高峻的海拔高度和严酷的气候条件决定了生态环境十分脆弱,，成为我国自然灾害发生最频繁的地区。 数据摘录自《中国气象灾害大典·青海卷》、《中国气象灾害大典·西藏卷》，人工录入总结校对。
统计局
中国地表温度数据集包含2003-2017年期间中国（约960万平方公里土地）的地表温度数据，时间分辨率为月尺度，空间分辨率为5600 m。 数据集主要是通过集成MODIS每日数据（MOD11C1和MYD11C1），月数据（MOD11C3和MYD11C3）和气象站数据，以重建月尺度LST图像云覆盖下的真实LST来生成的，然后构建回归分析模型以进一步提高精度。 六个具有不同气候条件的自然分区。 精度分析表明，重建结果与现场测量结果密切相关，平均RMSE为1.39°C，MAE为1.30°C，R2为0.97。 详情请参考引用文献Zhao et al (2020)。
毛克彪
通过资料整理和数字化，基于ArcGIS平台，构建了西亚地区地震区划图。地震区划图以伊朗地震研究机构的图件为基础，并广泛收集最新的活动断裂研究资料，图件范围包括伊朗及周边国家和地区，图中标绘了发震断层（活动断层）的位置、活动性质和主要参考文献资料，以及1960年至2019年5级以上地震的震中位置。区划图中以未来50年超越概率10%的地震动加速率峰值（PGA）为指标，进行地震危险性分区。图件可用于西亚地区的活动构造和地震灾害研究，为西亚地区的大型工程与基础设施建设提供地震安全保障。
刘志成
一个具有完整全球海洋覆盖范围的网格化海洋温度数据集是了解气候变化和气候变异性的一个非常有价值的资源。大气物理研究所（iap）通过若干创新步骤，对1990年以来2000米高空的历史海洋地下温度进行了新的客观分析。第一种方法是使用一组更新的过去的观察结果，这些新的观测结果已经被纠正了偏差（例如，在地震中）。XBT偏置校正CH14方案，XBT社区推荐。第二个是在海洋中不同地方的值之间使用协变性和来自包括一个全面海洋模型的若干气候模型的背景信息。第三个是扩大每个观测对较大区域的影响，认识到南大洋广阔开放的广阔空间的相对同质性。然后，这些观测也被用来提供更精细的尺度细节。最后，通过使用最近观测到的海洋状态的知识仔细地评估了新的分析，但是使用更遥远的过去的观测的稀疏分布进行次采样，以表明该方法产生无偏的历史重建。 海面风场数据集使用RSS第7版微波辐射计风速数据构建。输入的微波数据由遥感系统处理，资金来自美国宇航局测量计划和美国宇航局地球科学物理海洋学计划。 该风速产品用于气候研究，因为输入数据经过了仔细的相互校准和一致的处理。每个netCDF文件包含： 1）风速月平均值，网格尺寸360x180x自1988年1月以来所有月份的数量（随时间增加）； 2）一组12个月的气候学风速，网格大小为360x180，气候学是1988-2007年20年期间计算的平均值； 3）从1988年1月以来360x180x#个月的月平均数减去上述气候图得出的风速月异常（随时间增加）； 4）风速趋势图，网格尺寸360x180，趋势计算时间为1988-01-01至最近完整日历年；5）时间纬度图（有效数据至少需要10%的纬度单元），网格尺寸为自1988年1月起180 x#个月（随时间增加）
葛咏, 李强子, 董文
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。土壤相对湿度指数是表征土壤干旱的指标之一，能直接反映作物可利用水分的状况。
葛咏, 吴骅
UHSLC提供了具有两个质量控制级别（QC）的潮汐测量数据。 其中快速交付（FD）数据是在数据收集的1-2个月内发布的，并且只接收关注于大级别转移和明显异常值的基本QC。GLOSS/CLIVAR（以前称为WOCE）“快速”海平面数据是按小时、每天和每月的价值进行分配。这个项目得到了NOAA的气候和全球变化计划的支持。其中每个文件都有一个名称“h######dat”，其中“h”表示每小时的海平面数据，而“###”表示站点号码，每个站点都存在一个文件。UHSLC数据集是GLOSS数据流。在UHSLC数据库中有许多潮汐记录，但骨干是光缆核心网（GCN）——全球300个验潮站的全球集合，它是全球原位海平面网络的基础。该网络被设计成在各种时间尺度上提供全球沿海海平面变化的均匀分布采样。
董文, University of hawaii sealevel center （UHSLC）
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
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
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
“一带一路”沿线国家灾害数据，主要来自全球灾害数据库。该数据库记录的灾害信息来源于联合国、政府和非政府组织、研究机构和媒体等多种途径；数据指标详细记录了灾害发生国家、灾害类型、发生日期、死亡人数和经济损失估计等信息。 本研究从该数据库逐条摘录一带一路沿线国家自然灾害记录，最终形成沿线65国9大主要灾种的灾害数据库。 搜集整理的自然灾害记录，大致可以分为9类，包括：洪涝、滑坡、极端气温、风暴、干旱、林火、地震、块体运动和火山活动等。 一带一路沿线国家，1900~2018年，总计5479条灾害记录；其中，2000~2015年，有2673条灾害记录。在此基础上，从灾害频次、死亡人口、受灾人口和经济估损等4个方面，开展沿线国家的自然灾害情况调查。 整体上看，一带一路沿线国家，1900年以来，总计发生各类自然灾害5479次，导致约1900万人死亡，造成经济损失约9500亿美元。其中，发生频次最多的是洪涝和风暴；经济损失最多的是洪涝和地震；受灾人口最多的是洪涝和干旱；死亡人口最多的是干旱和洪涝。
尹君
本数据集包含青海近50年的自然灾害信息，包括干旱、洪灾、冰雹、连阴雨、雪灾、寒潮和强降温、低温冻害、大风沙尘暴、虫灾、鼠灾、地质灾害等自然灾害产生的时间地点及所造成的后果。 青海省地处青藏高原东北部，总面积72 万平方千米。境内河流纵横，冰川广布，湖泊众多，因中华民族的两条母亲河长江、黄河及著名国际河流澜沧江发源于此而素有"中华水塔"之称;全省有可利用草地33.5 万平方千米，天然草场面积仅次于内蒙古、西藏和新疆而居全国第四位，草场类型多样，草地资源十分丰富，拥有青藏高原独特气候条件下生长发育的、并对高原生态环境特征具有较强代表性的维管束植物113 科、564 属、2100 种左右。青海省作为青藏高原的主体部分，是我国生物物种形成、演化的中心之一，也是国际科技界瞩目的研究气候和生态环境变化的敏感区和脆弱带。青海境内地形、地貌复杂，高山、谷地、盆地交错，多年积雪、冰川、戈壁、沙漠、草原等广有分布。复杂的地形条件，高峻的海拔高度和严酷的气候条件决定了青海是一个气象灾害十分频繁的省份。其主要的气象灾害有干旱、洪灾、冰雹、连阴雨、雪灾、寒潮和强降温、低温冻害、大风沙尘暴等。 数据摘录自《中国气象灾害大典·青海卷》，属于人工录入总结校对。
青海省统计局
泛第三极地区地震活动强烈，其地震活动的动力来源于印度板块、阿拉伯板块与欧亚板块的俯冲碰撞。在泛第三极地区（北纬0-56度，东经43-139度）1960年以来发生M≥6级地震3809次，其中M≥8级地震59次，M=7.0-7.9级地震689次， M=6.0-6.9级地震3061次。地震主要发生在印度板块与欧亚板块的碰撞边界印缅山脉、喜马拉雅山脉 、苏来曼山脉的山麓地区，以及阿拉伯板块与欧亚板块碰撞的扎格罗斯山脉地区。
王继
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
草浆造纸废液木质素固沙绿化的功能和机理研究项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划，负责人为空军装备研究院航空气象防化研究所王汉杰研究员，项目运行时间为2004.1-2006.12 该项目汇交数据： 1.2005-08-10-沙湖-金沙湾试验现场图片（jpg图件） 2.2006固沙试验现场图片（jpg图件） 3.宁夏金沙湾气象站气象资料（txt文本） 2005年8月13日至19日8:00,14:00,20:00观测数据,包括干球温度，湿球温度，0、5、10、15、20cm地温，蒸发量，气温 4.宁夏金沙湾群落生长量资料（txt文本） 包括四条样带的冠径和高度数据。 5.宁夏金沙湾土壤水资料（excel表格） 2005年8月14日至19日清水对照区和木质素喷洒区16个样方20CM和12CM深度的日间逐2小时土壤水分数据. 6.宁夏沙湖土壤水资料（excel表格） 2005年8月10日,11日各样方10CM,12CM,20CM深度土壤水分数据 7.宁夏沙湖固沙群落植物生长量资料（excel表格） 5个样地植物生长统计资料:种名,x,y,基,冠,高 ,株数.
王汉杰
该数据数字化自图纸的《奈曼旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗沙漠化类型图》,该图的具体信息如下: * 主编:朱震达 * 副主编：刘恕、邱醒民 * 编辑 :冯毓荪 * 制图：冯毓荪、赵燕华、王建华 * 复照：李伟民 * 野外考察：朱震达、邱醒民、刘恕、沈竟其、冯毓荪、王一谋、杨有林、杨泰运、文子祥、刘阳宣 * 制图单位:中国科学院沙漠研究室编制 * 出版社:暂无 * 比例尺:1：300000 * 出版时间: 暂无 * 图例：波状起伏沙黄土平原、非沙漠化土地、甸子地、盐碱地、树林及灌木林、耕地、山地、沙丘 2、文件格式与命名 数据均以ESRI Shapefile格式储存，包括一下图层： 奈曼旗、库偏旗、科左后旗沙漠化类型图、河流、道路、湖泊、铁路、井泉、居民地 3、数据属性 沙化等级类 植被 本底类 正在发展中的沙漠化土地 耕地 灌丛沙地 盐碱地 甸子地 沙丘 严重沙漠化土地 树林及灌木林 山地 强烈发展的沙漠化土地 潜在的沙漠化土地 湖泊 非沙漠化土地 波状起伏沙黄土平原 2、投影信息： Angular Unit: Degree (0.017453292519943295) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Beijing_1954 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
王建华, 朱震达
该数据数字化自图纸，科尔沁草原大清沟地区沙漠化发展程度图(1981年)，该图的具体信息如下： * 主编：朱震达 * 编辑：冯毓荪 * 制图：冯毓荪、姚发芬、王建华、赵燕华、李伟民 * 制图单位：中国科学院沙漠研究室编制 * 出版社：暂无 * 比例尺:1：50000 * 出版时间：暂无 * 图例：沟谷密林（Gully Dense Forest）、疏林(Sparse Woods)、灌木林(Brush)、人工林(Artificial Woodland)、苗圃和果园(Nursery and Vegetable Garden)、草地(Grass Land)、旱作农田(Dry Farmland)、撂荒地(Rejected Farmland)、沼泽地(Marsh Land)、流动沙丘(Shifting Snad-Dunes)、半流动沙丘(Semi-Shifting Sand-Dunes)、半固定沙丘(Semi-Fixed Sand-Dunes)、固定沙丘(Fixed Sand-Dunes)、水域(Water Area)、稻田(Rice)、居民地(Residential)、公路(Highway) 1、文件格式与命名 数据均以ESRI Shapefile格式储存，包括一下图层： 科尔沁草原大清沟地区沙漠化图,河流,沼泽,道路,湖泊,居民地 2、数据沙漠化属性字段： 沙化程度(Type),沙地形态类(Shapes),草地(Grassland),林地(Woodland),林地疏密度(W_density),耕地(Farmland) 3、投影信息： Angular Unit: Degree (0.017453292519943295) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Beijing_1954 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
王建华, 朱震达, 姚发芬, 冯毓荪
该数据数字化自图纸，科尔沁草原大清沟地区沙漠化发展程度图(1975年)，该图的具体信息如下： * 主编：朱震达 * 编辑：冯毓荪 * 制图：冯毓荪、姚发芬、王建华、赵燕华、李伟民 * 制图单位：中国科学院沙漠研究室编制 * 出版社：暂无 * 比例尺:1：50000 * 出版时间：暂无 * 图例：沟谷密林（Gully Dense Forest）、疏林(Sparse Woods)、灌木林(Brush)、人工林(Artificial Woodland)、苗圃和果园(Nursery and Vegetable Garden)、草地(Grass Land)、旱作农田(Dry Farmland)、撂荒地(Rejected Farmland)、沼泽地(Marsh Land)、流动沙丘(Shifting Snad-Dunes)、半流动沙丘(Semi-Shifting Sand-Dunes)、半固定沙丘(Semi-Fixed Sand-Dunes)、固定沙丘(Fixed Sand-Dunes)、水域(Water Area)、稻田(Rice)、居民地(Residential)、公路(Highway) 1、文件格式与命名 数据均以ESRI Shapefile格式储存，包括一下图层： 科尔沁草原大清沟地区沙漠化图,河流,沼泽,道路,湖泊,居民地 2、数据沙漠化属性字段： 沙化程度(Type)，沙地形态类(Shapes)，草地(Grassland)，林地(Woodland)，林地疏密度(W_density)，耕地(Farmland) 3、投影信息： Angular Unit: Degree (0.017453292519943295) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Beijing_1954 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
王建华, 朱震达, 冯毓荪, 姚发芬
该数据数字化自图纸，科尔沁草原大清沟地区沙漠化发展程度图(1958年)，该图的具体信息如下： * 主编：朱震达 * 编辑：冯毓荪 * 制图：冯毓荪、姚发芬、王建华、赵燕华、李伟民 * 制图单位：中国科学院沙漠研究室编制 * 出版社：暂无 * 比例尺:1：50000 * 出版时间：暂无 * 图例：沟谷密林（Gully Dense Forest）、疏林(Sparse Woods)、灌木林(Brush)、人工林(Artificial Woodland)、苗圃和果园(Nursery and Vegetable Garden)、草地(Grass Land)、旱作农田(Dry Farmland)、撂荒地(Rejected Farmland)、沼泽地(Marsh Land)、流动沙丘(Shifting Snad-Dunes)、半流动沙丘(Semi-Shifting Sand-Dunes)、半固定沙丘(Semi-Fixed Sand-Dunes)、固定沙丘(Fixed Sand-Dunes)、水域(Water Area)、稻田(Rice)、居民地(Residential)、公路(Highway) 1、文件格式与命名 数据均以ESRI Shapefile格式储存，包括以下图层： 科尔沁草原大清沟地区沙漠化图,河流,沼泽,道路,湖泊,居民地 2、数据沙漠化属性字段： 沙化程度(Type),沙地形态类(Shapes),草地(Grassland),林地(Woodland),林地疏密度(W_density),耕地(Farmland) 3、投影信息： Angular Unit: Degree (0.017453292519943295) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000) Datum: D_Beijing_1954 Spheroid: Krasovsky_1940 Semimajor Axis: 6378245.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356863.018773047300000000 Inverse Flattening: 298.300000000000010000
王建华, 朱震达, 冯毓荪, 姚发芬
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
关注我们
时空三极环境大数据平台 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件
