该数据集是支持《Advances in Climate Change Research》论文(Ran等,2022)分析的部分数据,包括第三极区域(青藏高原、帕米尔高原和天山)多年冻土、季节冻土和未冻土的当前(2000-2016年)范围、多年冻土年平均地温和活动层厚度的1960s以来每十年的变化,以及论文中的第三极范围数据。
冉有华, 李新, 车涛, 王冰泉, 程国栋
亚洲高山区是世界第三极,称之为“亚洲水塔”,受气候变暖的影响,冰川持续亏损,深刻改变了冰川水资源的供需关系。为了系统认识冰川对气候变化的响应程度,项目通过冰川物质平衡的敏感性,揭示冰川物质平衡变化与气候因子之间的关系。数据包括两张图:物质平衡对气温的敏感性和物质平衡对降水的敏感性图,冰川气候敏感性分区图。 在过去70年亚洲高山区各山系的冰川物质平衡演化序列差异显著,喀喇昆仑和西昆仑地区的冰川呈现出稳定态,物质平衡为微弱的正平衡,而喜马拉雅山、天山和祁连山在1990年之后出现加速退缩的趋势。这主要归因于物质平衡对气温、降水等敏感性。利用0.5°分辨率的ERA5 气温和降水数据驱动月尺度的物质平衡模型,通过43条监测冰川的物质平衡率定参数,2000-2016年的1°×1°ASTER物质平衡数据对参数进行空间约束,利用空间参数外推的方法重建了1951-2020年亚洲高山区95085条冰川的物质平衡序列,分析了冰川物质平衡对气温(±0.5k、±1k、±1.5k)和降水(±10%、±20%、±30%)的敏感性,根据物质平衡的空间敏感性差异,结合冰川物质平衡的影响要素(夏季气温的分布、夏季降水的比率、冰川类型的分布、夏季晴空太阳辐射分布等),对亚洲高山区的冰川气候敏感性进行归类划分,主要分为为4类: 气温主控区:指气温是冰川物质平衡变化的主要控制因素,降水占据次要位置; 降水控制区:指冰川主要受降水控制,全年的冰川区气温低于0℃; 冬季累积型冰川气温、降水控制区:指冰川主要受冬季的降水补给,冰川的物质平衡变化是气温和降水共同作用的结果; 夏季累积型冰川气温、降水控制区:指冰川的补给方式是夏季降水,冰川的物质平衡是气温和降水共同作用的结果。
上官冬辉
青藏工程走廊北起格尔木,南至拉萨,其穿越青藏高原核心区域、是连通内地与西藏的重要通道。地表温度作为地表能量平衡中的主要参数,表征了地气间能量和水分交换的程度,广泛应用于气候学、水文学和生态学等的研究中。本文利用Aqua和Terra星白天和晚上的四次观测值求得了年平均地表温度。先下载了分辨率为1公里的8天地表温度合成产品MOD11A2、MYD11A2,再通过MRT(MODIS Reprojection Tool)对两景数据进行了批量拼接和投影转化,最后使用IDL计算得到了2010年以后的年平均MODIS地表温度数据。
牛富俊
青藏工程走廊北起格尔木,南至拉萨,其穿越青藏高原核心区域、是连通内地与西藏的重要通道。冻土温度不仅是研究多年冻土区地面热状态的重要指标,而且是冻土工程建设中需考虑的关键因子。GIPL1.0的核心是Kudryavtesv方法,该模型考虑了雪盖、植被和不同土层的热物理性质,但尹国安等发现相比Kudryavtesv方法,引入TTOP模型后精度更高,因此结合冻结/融化指数对模型做了改进,通过实地监测数据验证发现:冻土温度模拟误差小于1℃。因此利用改进后的GIPL1.0 模型模拟了青藏工程走廊的多年冻土温度,并预测了SSP2-4.5气候变化情景下未来多年冻土温度。
牛富俊
该数据集是通过中国高分辨率对地观测中心获取了青藏工程走廊地区的高分1号卫星遥感影像资料,经过多光谱与全色波段的融合处理,得到了空间分辨率2 m的影像数据,在获取地面植被信息过程中,采用面向对象的计算机自动解译与人工目视解译相结合的分类技术,面向对象分类技术是集合邻近像元为对象来识别感兴趣的光谱要素,充分利用高分辨率的全色和多光谱数据空间、纹理和光谱信息来分割和分类,以高精度的分类结果或者矢量输出。在实际操作中,借助 eCognition 软件对影像进行自动提取,主要过程为影像分割、信息提取和精度评价。经过与实地定点调查验证,整体提取精度大于90%。
牛富俊
本数据集为2022年出版的西藏毛唇蚁甲亚族分类学专著《The Batrisini of Tibet: unveiling an enigmatic ant-loving beetle diversity at Earth’s “Third Pole” (Coleoptera, Staphylinidae, Pselaphinae)》中100个图版的原始TIFF文件,包含各个物种的整体图、鉴定特征图、分布地图和采集环境图等。
殷子为
本数据集包括1995,2000,2005,2010和2015年等5期湖泊透明度数据。数据源为:Landsat 5,Landsat 7和Landsat 8。使用方法:利于实测光谱反射率,在分析光谱反射率与同步测量的透明度之间的关系的基础上,采用半经验方法选择最佳波段组合,建立青藏高原湖泊透明度算法,获得水体透明度。通过实测点的验证表明水体的透明度估算相对误差在35%。
宋开山
喀拉库里湖为新疆慕士塔格冰川的远端冰前湖泊,其物质输入主要受慕士塔格冰川变化影响。喀拉库里钻孔由中科院青藏所徐柏青课题组于2013年6-7月于喀拉库里湖最深处(38°26.56′N,75°03.65′E,水深19m)钻取获得,钻孔长度为14.16m。本数据集为喀拉库里岩芯0-1416cm的地球化学数据,提供了高分辨率(0.2mm)地球化学元素的含量变化信息。数据来源于岩芯XRF扫描,所用仪器为Itrax Core Scanner(瑞典),实验在中科院青藏所环境变化与地表过程重点实验室完成。该数据集中元素含量变化明显,其中的Zr元素、Zr/Rb比值和Rb/Sr比值提供了慕士塔格地区长时间尺度的冰川变化历史,而Ti元素提供了粉尘变化历史。这些数据对研究西风带长时间序列古气候环境变化历史具有十分重要的科学意义。
徐柏青, 张小龙
本数据包括青藏高原中部的25个湖泊的细菌16S核糖体RNA基因序列数据,样品采集时间为2015年7月-8月,使用2.5升采样器对地表水进行了三次重复采样。样品采集后立即带回北京青藏高原研究所生态实验室,所取盐湖的盐度梯度为0.14 ~ 118.07 g/L。本数据为扩增子测序结果。将湖水在0.6 atm过滤压力下浓缩到至0.22μm膜上,然后通过FastDNA SPIN Kit 提试剂盒提取DNA,16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 909r (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')。使用Illumina MiSeq PE250测序仪进行对端测序,原始数据通过Mothur软件进行分析,序列与Silva128数据库进行比对并以97%的同源性将序列划分为操作分类单元(OTU)。本数据可用于分析青藏高原湖泊微生物多样性研究。
孔维栋
本数据集包含基于观测约束的本世纪末(2080-2099年)中排放情景(SSP245)下青藏高原地区冻土分布。研究参考Chadburn et al.(2017)运用通过空间关系约束时间变化这一思路,利用现阶段青藏高原1km分辨率冻土分布图(Zou et al. 2017)和CMFD 气候数据集,建立青藏高原冻土分布与温度梯度的数值关系。在此基础上,结合CMIP6 SSP245情景下10个地球系统模式模拟的未来青藏高原温度预测集合平均,模拟本世纪末(2080-2099年)中排放情景下青藏高原地区冻土分布。可为评估未来气候变化背景下冻土退化的速度和时空特征提供数据支持。
魏建军, 刘丹, 汪涛
中国区域354座城市通用热舒适度指数白天和夜晚的月均值数据。该数据时间范围包括2012年1月至2021年12月,时间分辨率为逐月,空间分辨率为1km。 该数据主要是基于MODIS数据集提供的MYD07大气廓线数据和MYD11地表温度数据,并融合了ERA5再分析数据提供的风速数据,最终计算得的了中国区域范围内354座城市的通用热气候指数(Universal Thermal Climate Index, UTCI)数据值。其中城市边界采用Global Urban Boundary-GUB提供的2018年城市边界数据进行划定,为保持空间分辨率的统一,所有数据空间分辨率全部重采样至1km。 在全球变暖和快速城市化的背景下,该数据有利于研究城市热舒适度的时空变化规律及相关分析。
王晨光, 占文凤
本数据包括青藏高原纳木错地区土壤细菌分布数据,可用来探索围栏和放牧对纳木错地区土壤微生物的季节性影响,样品采集时间为2015年5月至9月,土壤样品用冰袋保存,运回北京青藏高原研究所生态实验室;本数据为扩增子测序结果,使用MoBio Powersoil™DNA分离试剂盒提取土壤DNA,引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3')和806R (5'GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3'),扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件进行分析,之后计算序列之间相似度,并在相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU。采用Greengenes参考文库进行序列比对,去除了只在数据库中出现一次的序列。土壤含水率和土壤温度由土壤温湿度计测得,土壤pH值用pH计测定(Sartorius PB-10, Germany),用2 M KCl(土壤/溶液,1:5)提取土壤硝态氮(NO3−)和铵态氮(NH4+)浓度,并用Smartchem200离散自动分析仪进行分析。本数据集对研究干旱半干旱草原土壤微生物多样性具有重大意义。
孔维栋
青藏高原草地土壤细菌多样性数据。样品采集时间为2017年7月至8月,包含高寒草甸,典型草原,荒漠草原3种生态系统共计120个样品。土壤表层样品采集后用冰袋保存,运回北京青藏高原研究所生态实验室,通过MO BIO PowerSoil DNA试剂盒提取土壤DNA,16S rRNA基因片段扩增引物为515F (5'-GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3') and 806R (5´GGACTACNVGGGTWTCTAAT-3´),扩增后的片段通过Illumina Miseq PE250方式测序。原始数据通过Qiime软件分析,序列分类依据Silva128数据库,将相似度在97%以上的序列聚类为一个操作分类单元(OTU)。本数据系统地比较了青藏高原样带草地土壤微生物的细菌多样性,对研究微生物在青藏高原的分布具有重大意义。
孔维栋
本数据集包括2000-2018年青藏高原植被生长季开始日期、结束日期多年平均空间分布格局,1982-1999年和2000-2020年青藏高原植被生长季开始日期、结束日期的时间变化趋势。该数据集以AVHRR NDVI、MODIS NDVI、EVI为基础,通过四个步骤最小化植被指数时间序列的偏差和噪声。首先,去除无植被覆盖、低植被覆盖或季节性较弱的植被对应的像元;其次,将冬季(12月至3月初)受积雪、冰或两者污染的植被指数替换为冬季未受污染的高质量的植被指数的平均值;其他季节由云和气溶胶引起的植被指数负偏差通过Savitzky-Golay方法进行校准;最后,使用双逻辑斯蒂或改良后的双逻辑斯蒂函数拟合年植被指数时间序列。基于阈值和拐点的方法,逐像元提取青藏高原植被生长季开始日期、结束日期。数据的空间分辨率为250m和1/12°。数据质量可靠。
沈妙根
数据内容:该数据集是青藏高原重点河湖研究区的国产高分系列(GF1/2/3/4)2015-2020年历史存档卫星数据,可覆盖典型河湖区进行有效监测,数据的时间范围为2015-2020年。数据来源和加工方法:数据为1级产品,经过均衡化辐射校正,通过不同检测器的均衡功能对影响传感器的变化进行校正,部分数据基于同时期的Landsat8影像为底图,选取控制点,进行图像几何校正,之后基于DEM数据进行正射校正,并对相应的数据进行波段融合处理。数据质量描述:高分系列卫星由中国资源卫星应用中心负责处理,有中科院空天院卫星地面接收站接收的原始数据和经过加工处理形成的各级产品。其中,1A级(预处理级辐射校正影像产品):经数据解析、均一化辐射校正、去噪、MTFC、CCD拼接、波段配准等处理的影像数据;并提供卫星直传姿轨数据生产的RPC文件。具体参考中国资源卫星应用中心数据网站文件。数据应用成果及前景:数据为国产高分数据,分辨率高,可应用于监测青藏高原作为亚洲水塔的变化以及产生的影像,检验区内其他数据的准确性。
邱玉宝
数据是本项目成员自主研发的气候系统模式FGOALS对北极海冰密集度和海冰覆盖范围进行预测的结果。同化技术的正确选取,是北极海冰预测的重要因素,在海冰资料同化技术中,奇异值演化插值卡尔曼滤波(简称SEIK),是发展相对较早但是仍很常用的一种滤波算法,但由于计算所有格点之间的误差协方差,存在虚假的遥相关误差,因此考虑发展局部滤波方法,对海冰密集度和海冰厚度进行同化。本项目将在气候系统模式FGOALS 中,初始化处理欧洲航天局(ESA)CryoSat-2 和Soil Moisture and Ocean Salinity(SMOS)卫星遥感反演的海冰厚度数据。
宋米荣
数据是本项目成员自主研发的气候系统模式FGOALS对北极海冰密集度和海冰覆盖范围进行预测的结果。同化技术的正确选取,是北极海冰预测的重要因素,在海冰资料同化技术中,奇异值演化插值卡尔曼滤波(简称SEIK),是发展相对较早但是仍很常用的一种滤波算法,但由于计算所有格点之间的误差协方差,存在虚假的遥相关误差,因此考虑发展局部滤波方法,对海冰密集度和海冰厚度进行同化。本项目将在气候系统模式FGOALS 中,初始化处理欧洲航天局(ESA)CryoSat-2 和Soil Moisture and Ocean Salinity(SMOS)卫星遥感反演的海冰厚度数据。
宋米荣
(1)数据内容:过去千年三极(北极、南极、青藏高原)降水场数据集(precipitation anomaly based on the millinnial mean);(2)数据来源及加工方法:该数据由作者自主生产,通过古气候数据同化方法同化三极地区降水代用资料而生产;(3)数据质量描述:该数据集和多个器测的降水数据集之间具有高度的时空一致性(相关系数在0.35以上,p<0.001; 纳什效率系数在0.3以上)。此外,和多个基于代用资料重建的降水数据序列之间的相关系数在0.2-0.6之间(p<0.001);(4)可用于三极地区过去千年降水时空变化研究。
方苗
(1)数据内容:过去千年三极(北极、南极、青藏高原)温度场数据集,温度为近地面温度(near-surface air temperature anomaly based on the millinnial mean);(2)数据来源及加工方法:该数据有作者自主生产,通过古气候数据同化方法同化三极地区温度代用资料而生产;(3)数据质量描述:该数据集和多个器测的温度数据集之间具有高度的时空一致性(相关系数在0.6以上,p<0.001; 纳什效率系数在0.5以上)。此外,和多个基于代用资料重建的温度数据之间的相关系数在0.4-0.8之间(p<0.001);(4)可用于三极地区过去千年温度时空变化研究。
方苗
本数据集以国家为单位进行收集和预测,1992-2020年数据主要来源于FAOSTAT网站和全球贸易流网站(https://resourcetrade.earth/),2021-2050年数据主要基于不同时间序列法寻优进行预测。数据包括(1)生产数据:不同农作物总产和单产、收获面积,肉蛋奶等畜牧产品产量;(2)消费数据:主要粮食作物(小麦、大米、大麦、玉米及其他)、蔬菜、水果、畜牧产品(肉类和奶类);(3)贸易数据:进出口贸易量与贸易额(粮食作物、蔬菜水果、畜牧产品)。
杨永辉, 韩淑敏
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