高时空分辨率的遥感影像在土地利用变化检测、灾害监测、生物地球化学参数估计等方面有着非常重要的作用。目前，Landsat多光谱系列卫星数据（包括Landsat TM，ETM+和OLI多光谱波段）是最为广泛应用的多光谱数据之一。以“一带一路”关键节点区域为研究区域，基于2000至2016年Landsat TM/ETM+/OLI系列质量较好的数据，利用Python对数据进行研究区的掩膜裁剪。对于部分数据缺失问题，利用缺失日期的MODIS数据，并结合相邻时相的Landsat-MODIS数据对进行时空融合，得到缺失日期Landsat尺度的数据。最终获得了34个关键节点区域2001-2016逐年8-16天的多光谱遥感影像数据。
殷志祥, 凌峰
“一带一路”泛第三极关键节点区域土壤类型与属性数据（Soil mapping and attribution dataset of all nodes area in pan-third pole）是泛第三极关键节点区域反映土壤资源、土壤肥力、土壤环境、土壤生物等土壤数据库的重要信息，为泛第三极关键节点区域有关天气过程、干旱和水文监测方面提供了极其有价值的参考。本数据的基底数据以从粮农组织土壤门户所属的世界土壤数据库(HWSD v1.2)权威性公开数据为主要数据，若干由世界土壤数据中心ISRIC所出版的ISRIC土壤数据和其他收集的项目数据等补充数据为数据来源，筛选并获得了预期31个泛第三极关键节点区域土壤的完整信息的分布。最终得到了泛第三极关键节点区域土壤类型与属性数据。本数据集作为所有土壤数据的研究基础，为项目提供了土壤区划基底数据。数据具有栅格可视化和属性表格直观化的特点，可通过多项途径查看。栅格可视化数据提供了土壤类型及分布的大致数据，属性信息涵盖在表格中，包含了详细的土壤参数（包括有机碳、pH值、蓄水量、土壤深度、土壤的阳离子交换能力和粘土含量、总可交换养分、石灰和石膏含量、钠交换率、盐度、结构等级和粒度等）。
尚成, 凌峰
本数据集记录了阿姆河流域karakul地区荒漠土地2019.9-2020.9的气象要素数据，以及为探明咸海高矿化度咸水用于植被建设的可行性，课题成员于2020年6月在新疆塔里木河下游农二师31团2连开展咸水灌溉种植盐地碱蓬试验和在巴州33团沙漠边缘区进行了高矿化度水（18.94g/L）滴灌种子繁殖造林试验，用以研究不同植物在高矿化度咸水灌溉下的表型特征。收集到的数据包括土壤含水量、电导率、土壤盐分等土壤理化性质以及耐盐植物生理等数据。
李新荣, 何明珠, 赵振勇
“一带一路”沿线的34个关键节点区域风暴潮历史事件泛在网络数据是从互联网收集并再加工处理而来的。该数据通过Python程序语言编写网络爬虫，通过调用谷歌和百度搜索引擎根据风暴潮事件的关键词获得网页信息，并对网页信息进行解析，提取事件发生的时间、地点以及事件概况、影响范围、受灾人数、死亡人数、网页地址等核心信息。该数据可用于极端事件中风暴潮的风险评估，从而为“一带一路”沿线关键节点和区域开展风暴潮风险研究提供重要支撑作用。
葛咏, 凌峰
“一带一路”沿线的34个关键节点区域极端降水历史事件泛在网络数据是从互联网收集并再加工处理而来。该数据通过Python程序语言编写网络爬虫，通过调用谷歌和百度搜索引擎根据极端降水事件的关键词获得网页信息，并对网页信息进行解析，提取事件发生的时间、地点以及事件概况、影响范围、受灾人数、死亡人数、网页地址等核心信息。该数据可用于极端事件中极端降水的风险评估，从而为“一带一路”沿线关键节点和区域开展极端降水风险研究提供重要支撑作用。
葛咏, 凌峰
“一带一路”沿线的34个关键节点区域机场数据是从互联网收集并再加工处理而来的。该数据通过谷歌和百度搜索引擎获得各个国家的机场信息，并对机场相关网页信息进行解析，查看机场的统计数据、特征。提取了34个关键节点区域内各个机场的位置、名称、类型、所在城市、所属国家等核心信息。基于统计资料、电子资料最终整合成机场基础设施要素数据产品。该机场数据可为“一带一路”沿线关键节点和区域开展社会经济基础设施、交通运输等研究提供重要的基础数据。
葛咏, 凌峰
“一带一路”沿线的34个关键节点区域铁路数据是从互联网收集并再加工处理而来，为矢量shp格式。首先以关键节点区域所在国家下载OSM线状铁路数据，按关键节点区域进行裁剪提取，同时与基于高分辨率遥感影像铁路提取结果进行对比分析，结合各个地区统计局数据核对更新，最终整合成铁路基础设施要素数据产品。铁路数据集为矢量线状数据，空间坐标系为WGS84，包含名称(name)、铁路类型(fclass)等属性字段，可用来计算铁路长度、分析铁路分布情况等。该铁路数据可为“一带一路”沿线关键节点和区域开展社会经济基础设施、交通运输等研究提供重要的基础数据。
葛咏, 凌峰
“一带一路”沿线的34个关键节点区域道路数据是从互联网收集并处理而来。从OpenStreetMap开源wiki地图中可以获得道路数据，OpenStreetMap是一项旨在向任何人创建并提供免费地理数据（如街道地图）的计划。首先以一带一路沿线的关键节点区域所在国家下载线状道路数据，再按区域进行裁剪提取，再计算各个单元内公路长度，得到。基于OpenStreetMap最终整合成公路长度基础设施要素数据产品。该公路长度数据可为“一带一路”沿线关键节点和区域开展社会经济基础设施、交通运输等研究提供重要的基础数据。
葛咏, 凌峰
“一带一路”沿线的34个关键节点经济数据（人均GDP、GDP增长率、三产占比、国民基尼指数、恩格尔系数等）是从互联网收集并降尺度而来。首先收集到国家尺度或省级尺度的人均GDP、GDP增长率、三产占比、国民基尼指数、恩格尔系数等经济数据的统计数据，采用GIS空间分析技术与统计学方法，分析这些经济数据分别与夜间灯光NPP-VIIRSS、路网密度等协变量的关系，运用空间回归分析方法建立了经济数据分别与协变量的空间回归模型，得到县级尺度的人均GDP、GDP增长率、三产占比、国民基尼指数、恩格尔系数，实现了经济数据的降尺度模拟。基于统计资料和空间分析最终整合成经济数据。该经济数据（人均GDP、GDP增长率、三产占比、国民基尼指数、恩格尔系数等）可为“一带一路”沿线关键节点和区域开展社会经济等研究提供重要的基础数据。
葛咏, 凌峰
基于全球热带气旋路径数据、全球灾害事件及损失数据、全球潮位观测数据以及一带一路区域的DEM数据、海岸线分布数据、土地覆盖信息、人口及其他相关数据，以十米网格为评估单元，提取并计算每个单元里与风暴潮灾害危险性、暴露度和脆弱性相关的指标，如节点潮位历史强度、风暴历史到达频次、历史损失、人口密度、土地覆盖类型等指标。在此基础上，构建风暴潮灾害风险综合指数，利用加权方法综合上述各指标得到风暴潮风险指数。最后对风暴潮风险指数进行归一化处理，得到0-1之前的风险指数值，以此来评价各评估单元风暴潮风险的高低，并可用于进行风暴潮风险等级评估。数据集包括20年、50年和100年一遇对应的风险。
董文
基于全球热带气旋路径数据、全球灾害事件及损失数据、全球潮位观测数据以及“一带一路”区域的DEM数据、海岸线分布数据、土地覆盖信息、人口及其他相关数据，以十米网格为评估单元，提取并计算每个单元里与风暴潮灾害脆弱性相关的指标，如人口密度、GDP值、土地覆盖类型等指标。在此基础上，构建风暴潮灾害脆弱性综合指数，利用加权方法综合上述各指标得到风暴潮脆弱性指数。最后对风暴潮风险指数进行归一化处理，得到0-1之前的脆弱性指数值，以此来评价各评估单元风暴潮脆弱性的高低。
董文
该数据集包含中亚地区1982-2015年逐次干旱事件的开始时间（年、月）、发生位置（经度、纬度）、持续时间（月）、干旱强度，以及植被响应干旱的脆弱性数据，空间分辨率为1/12°。其中，干旱事件通过12月尺度的标准化降水蒸散指数（SPEI12）<-1.0识别。干旱特征及植被脆弱性的具体算法详见引文。该数据集已在中亚植被响应干旱脆弱性等研究上得到应用，并在干旱事件时空特征、干旱-植被影响机理、干旱风险评估等研究领域具有应用前景。
邓浩宇
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
建成区（Built-up Area）可以反映一定时间阶段城市建设用地规模、形态和实际使用情况，为分析研究用地现状，合理利用建成区的土地和规划城市建设发展用地提供基础。基于1999~2003年和2013~2014年覆盖34个关键节点的卫星影像，采用有监督和无监督的数据分类过程，将数据驱动和知识驱动合理地结合起来生产得到2000年和2014年的关键节点区域建成区分布数据。初步试验证实，该建成区信息质量优于其他通过对地观测数据自动处理提取的全球信息数据。数据的Balanced Accuracy 为0.83，遗漏误差为0.22。数据为TIFF格式的栅格数据，包含0,1,2,3,4五个唯一值，其中0表示nodata，1表示水面，2表示没有建成区的土地，3表示2014年的建成区，4表示2000年的建成区。
周璞, 凌峰
“一带一路”沿线的34个关键节点区域城市化率数据是收集并降尺度而来。首先收集到国家尺度或省级尺度的城市化率统计数据，采用GIS空间分析技术，分析城市化率与夜间灯光NPP-VIIRS、路网密度等协变量的关系，运用空间回归分析方法建立了城市化率与协变量的空间回归模型，得到县级尺度城市化率数据，实现了城市化率的降尺度模拟。基于统计资料和空间分析最终整合成城市化率数据。该数据可为“一带一路”沿线关键节点和区域开展社会经济等研究提供重要的基础数据。
葛咏, 凌峰
1) 数据内容（包含的要素及意义）：数据包含气温（℃）、降水（mm）、相对湿度(%)和风速(m/s)四个指标的日值 2) 数据来源及加工方法；气温、相对湿度和风速为日均值，降水为日累计值；数据采集地点色季拉山东坡林线附近29°39′25.2″N; 94°42′25.62″E; 4390m；下垫面为自然草地；采集器型号Campbell Co CR1000，采集时间：10分钟。数字化自动采集数据。气温和相对湿度仪器探头为HMP155A；风速传感器为05103；降水为TE525MM; 3) 数据质量描述；气温、相对湿度和风速原始数据为10分钟一个的平均值，降水为10分钟的累积值；分别通过算术平均或求和得到日平均气温、相对湿度、降水量和风速。由于传感器限制，冬季降水量可能有一定的误差。 4) 数据应用成果及前景：此数据是已有数据《色季拉山气象数据（2007-2017）》的更新，数据时间尺度跨度大，方便大气物理、生态、大气环境等方面的科学家或研究生使用。每年会不定期更新此数据。
罗伦
本数据集包括祁连山地区环境介质中主要持久性有机污染物的浓度和分布数据。样品采集于2018年5月，采样范围包括祁连山国家公园及其周边地区。样品经索氏提取-净化-浓缩等前处理步骤制备后，由气相色谱-离子阱质谱进行测定。目标化合物包括有机氯农药、多氯联苯、多环芳烃等。样品前处理过程中，添加Mirex和PCB-30作为回收率标志物。样品测试时的内标为PCNB和PCB-209。经计算样品回收率普遍在60%-101%之间。
龚平, 王小萍
青藏高原城镇分布和城镇化指标数据集主要包括青藏高原所有城镇土地的空间分布数据（2019年）和不同尺度的城镇化水平指标（2018年）。城镇分布数据集主要基于“1:25万全国基础地理数据库-2015版”的居民地地名（点）和居民地（面）数据，并结合2019年前后的Google Earth影像，通过目视解译的方法获得。城镇化指标包括利用珞珈一号夜间灯光数据计算出的全域、省级、流域、地级和县级尺度复合灯光指数（Compound night light index, CNLI）。本数据集将为青藏高原重点城镇化地区生态安全屏障优化体系研究提供支持。
何春阳, 刘志锋, 王一航
1）数据内容：末次冰盛期（lgm）、全新世中期（midHolocene）和工业革命前期（piControl）多模式集合平均200 hPa和850 hPa纬向风速（反映高、低层西风）、850 hPa经向和纬向风（反映东亚季风环流）、纬向质量流函数（反映沃克环流）；2）数据来源：国际古气候模拟比较计划第2和第3阶段多模式试验逐月数据，加工方法：多模式等权重算术平均，气候平均，3）数据应用：用于古气候变化和动力学机制研究。
田芝平, 王娜
该数据集是基于一系列微波遥感数据获取，包含Special Sensor Microwave Imager (SSM/I), Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observation System (AMSR-E)等，表征植被的含水量，可作为初级生产力的参考。数据来源于Liu et al. (2015)，具体计算方法参见文章。源数据范围为全球，本数据集选取了青藏高原区域。该数据集常被用作评定植被绿度和初级生产力的时间和空间格局，具有实际意义和理论价值。
刘毅
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
