1)沙尘、硫酸盐、有机碳、黑碳和海盐气溶胶以及总气溶胶的光学厚度、垂直质量浓度和消光系数; 2)数据来源:数值模拟,加工方法:基于CALIPSO卫星垂直观测和全球气溶胶模式,通过四维局地集合转换卡尔曼滤波同化方法产生; 3)数据质量良好; 4)该气溶胶同化数据时空覆盖完整,可用于泛第三极地区气溶胶及其化学组分的时空分布特征及其演变规律研究,还可用于气溶胶-云互馈对降水和水汽输送及其辐射、气候以及环境效应研究。
戴铁, 程越茗
CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)是气候耦合模型相互比较项目的第五阶段实验,提供了一个多气候模式环境,可用于预估“一带一路”关键节点区域未来气候变化,以应对关键节点区域的环境气候问题。本数据集以“一带一路”关键节点区域为研究区,对CMIP5的43个气候模式对研究区未来气候变化的预估能力进行评估,以模拟结果的均方根误差为标准,分别选取RCP4.5及RCP8.5情景下模拟能力最优的气候模式,对研究区进行气候模拟,得到研究区2006至2065年降雨量、气温的未来预估数据,并使用统计降尺度方法使数据集空间分辨率达到10km,时间分辨率为每月。每一期数据具有三个波段,分别是气温最大值、气温最小值和降雨量。本数据集中,降雨量单位为kg/(m^2*s),气温单位为K。本数据集为应对关键节点区域的环境气候问题提供数据基础。
李炘妍, 凌峰
34个关键节点百米级脆弱性评估数据集评估了“一带一路”重点区域在极端降水事件下的洪涝灾害危险性,为当地政府部门决策提供依据,同时以便在洪涝灾害发生前进行预警,从而可以争取到宝贵的时间采取防灾减灾措施,降低洪涝灾害所带来的人民群众生命财产损失。此数据集以“一带一路”34个关键节点的GDP、人口、土地利用、路网、河网数据为基础,结合ArcGIS中的空间分析方法,赋予各指标相应的权重,构建评估了34个关键节点在极端降水条件下发生洪涝灾害的脆弱性,并用自然断点法将脆弱性分为5个等级,分别代表无脆弱性,低脆弱性,中脆弱性,高脆弱性,极高脆弱性。
葛咏, 李强子, 李毅
泛第三极历史极端降水数据集包括了2000-2018年极端降水识别数据。该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨数据为基础,评估了一带一路重要节点区域的降雨量,用百分位法评估了34个重要节点的极端降水阈值,并运用计算出的阈值识别出了发生极端降水的日期,以此为基础制作了极端降水发生时地表的淹没范围。 数据范围主要是泛第三极34个关键节点(万象、亚历山大、仰光、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡婕琳堡、吉大港、吉布提等国家) 该数据集可以为当地政府部门决策提供依据,以便正确识别极端降水,降低极端降水所带来的生命财产损失。
何雨枫
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。 降水距平百分率是某时段降水量与同期气候平均降水量之差除以同期气候平均降水量的百分比。该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨资料为基础,计算对应地区的降水量,采用降水距平百分率等级评价指标,分析了不同等级干旱的分布特征。 数据的区域为泛第三极34个关键节点(阿巴斯、阿斯塔纳、科伦坡、瓜达尔、孟巴、德黑兰、万象等地区)。
吴骅
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,以百米网格为评估单元,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,并可用于进行风暴潮脆弱等级评估。 关键节点数据集中仅包含了存在风险的11个节点区域 (孟加拉吉大港、缅甸皎漂港、印度加尔各答、缅甸仰光港、巴基斯坦卡拉奇、孟加拉达卡、印度孟买、斯里兰卡汉班托塔港、泰国曼谷、中缅石油天然气管道、雅万高铁)。
董文
脆弱性是指由于系统对系统内外扰动的敏感性以及缺乏应对能力从而使系统的结构和功能容易发生改变的一种属性,即高温热浪发生时区域应对灾害以减少损失的能力。本数据集以2015年为基准年,泛第三极区域路网数据、GDP数据、医疗设施空间分布数据、植被覆盖度数据、水体分布数据为基础数据。采取欧式距离计算法明确区域内路网、水体及医疗设施的空间分布情况,并以距道路距离、距水体距离、距医疗设施距离、GDP及植被覆盖度为评价指标,采取等权重叠加法评估各节点高温热浪脆弱性。为消除单位差异性带来的影响,评估前对各指标层数据进行归一化处理,最后利用自然间断点法划分各节点脆弱性等级。
葛咏, 杨飞, 刘庆生
数据来源于美国国家环境信息中心(National Centers for Environmental Information, NCEI),该中心提供了全球范围内各站点自建站以来的气象记录,包括气温、风速、露点和降水等信息。达卡市附近有4个有记录的站点。先从NCEI下载了全球范围内站点监测数据,再根据经纬度筛选达卡市范围内的4个站点。该数据级记录了2016年1月1日-2019年12月31日的日气象站点监测数据。
葛咏, 杨飞
此数据集以2015年为基准年,分别选取人口密度、高危人口分布、GDP为评价指标,完成34个关键节点高温热浪暴露度评估。暴露度是指灾害发生时某地区可能受到灾害影响的程度,在极端高温发生时,人类与经济是受高温热浪影响最为明显的两类因素。其中将高危人口分别定义为年龄小于五岁的儿童及大于65岁的老人,评估采取等权重叠加方法,为消除单位差异影响,在评估前对各指标层数据进行归一化处理,此次评估结果空间分辨率为100m,范围覆盖泛第三极34个关键节点区域。
葛咏, 杨飞, 刘庆生
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34个关键接诶单区域的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,以百米网格为评估单元,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、离岸线的距离等指标。在此基础上,构建风暴潮灾害危险性评估指数,利用加权方法综合上述各指标得到风暴潮危险指数。最后对风暴潮危险指数进行归一化处理,得到0-1之前的危险指数值,以此来评价各评估单元风暴潮危险性的高低,并可用于进行风暴潮危险等级评估。数据集包括“一带一路”沿线34个节点中有风暴潮灾害危险的11个节点的危险性评估结果图。
葛咏, 李强子, 董文
此数据集以1984-2018年全球地表水数据(WOD)为基础,选取了降水、地形、土地利用类型几个指标,结合ArcGIS中的空间分析方法,构建评估了34个关键节点在极端降水条件下发生洪涝灾害的危险性等级。34个关键节点百里级危险性评估数据集评估了“一带一路”重点区域在极端降水事件下的洪涝灾害危险性,为当地政府部门决策提供依据,同时以便在洪涝灾害发生前进行预警,从而可以争取到宝贵的时间采取防灾减灾措施,降低洪涝灾害所带来的人民群众生命财产损失。
葛咏, 李强子, 李毅
历史极端降水导致地表淹没范围数据集评估了一带一路重点区域在极端降水下地表被淹没的范围,为当地政府部门决策提供依据和参考,以便在极端降水发生前进行预警,降低极端降水所带来的生命财产损失。 此数据集以极端降水阈值集和极端降水识别数据为基础,确认发生极端降水的时间节点和区域,再到NASA网站上下载对应时间和地区的淹没范围产品,利用ArcGIS空间分析结合连接以上数据,构建了34个关键节点历史极端降水导致地表淹没范围数据集。 数据主要包括34个关键节点(万象、中缅石油天然气管道、中老泰柬铁路、亚历山大港、仰光、关丹、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡捷琳堡、叶卡捷琳堡等区域)
吴骅
体感温度是指人体感受到的冷热程度,受温度、风速和湿度的影响。该数据的空间范围覆盖泛第三极区域34个关键节点(万象、仰光、加尔各答、华沙、卡拉奇、叶卡捷琳堡、吉大港、塔什干等地区);空间分辨率为100m。 数据处理过程:以气象站点监测数据为基础数据源,基于Humidex指数计算体感温度,再使用基于高程校正的温度插值方法获得整个区域1km格网化数据,并将其降尺度为100m。高温热浪危险性数据集主要以强度为评价指标。空间范围、空间分辨率与体感温度数据集一致,时间分辨率为年。 判断高温热浪的标准为:体感温度连续3天超过29℃的天气过程判断为一次高温热浪。
杨飞, 武夕琳, 殷聪
本数据集的数据源为Landsat-5卫星的大气顶层反射率数据第1、2、3波段。Landsat卫星为太阳同步卫星,卫星由北向南运行,地球自西向东旋转,卫星每天绕地球14.5圈,每圈在赤道西移159km,每16天重复覆盖一次。本数据集主要覆盖孟加拉国达卡市,基于2010年的Landsat-5大气顶层反射率数据,本数据从地理空间数据云平台下载,利用ArcGIS对数据进行波段合成,最终得到了TIFF格式的达卡区域2010的30米分辨率多光谱遥感影像数据。
葛咏, 杨飞
此数据集以百米级危险性评估数据集和百米级脆弱性评估数据集为基础,分别赋予危险性和脆弱性不同的权重(其中危险性权重为0.8,脆弱性权重为0.2),相加计算获得了34个关键节点百米级的风险评估数据集。该数据集评估了“一带一路”重点区域在极端降水事件下的洪涝灾害风险,为当地政府部门决策提供依据,同时以便在洪涝灾害发生前进行预警,从而可以争取到宝贵的时间采取防灾减灾措施,降低洪涝灾害所带来的人民群众生命财产损失。
葛咏, 李强子, 李毅
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。降水距平百分率反映某一时段降水量与同期平均状态的偏离程度,以百分率表示。 该数据集以GPM IMERG Final Run(GPM)日值降雨资料为基础,计算对应地区的降水量,采用降水距平百分率等级评价指标,分析了不同等级干旱的分布特征,空间分辨率200m。 数据的区域为泛第三极34个关键节点(阿巴斯、阿斯塔纳、科伦坡、瓜达尔、孟巴、德黑兰、万象等地区)。
吴骅
本数据集基础数据源提供逐小时、逐日到逐年时间分辨率不等的气象数据,观测站基础观测数据可提供包括温度、降水、露点、风速等在内的气象环境信息。本数据集主要覆盖泛第三极东南亚及中东地区关键节点区域。数据处理的主要步骤为:首先从众多基础气象数据中筛选得到日最高温度数据;综合日最高温相对湿度关系,基于气象站露点温度数据,完成日相对湿度计算。该数据集对评价关键节点区域的高温天气过程提供了基础资料和有力参考。
葛咏, 刘庆生
站点日月年统计数据集是反映站点气候情况的关键参数,是GSOM日月年数据集。气象在岩石圈、生物圈、土壤圈和大气圈中有着重要作用,为评价气候因素在全球的区域贡献和响应提供了基础。 本数据集以34个泛第三极关键节点区域为研究区域(阿巴斯、阿斯塔纳、曼谷等),基于2000至2016年日月年站点气候数据,对不同地区的气象因素进行了统计,最终得到了关键节点区域站点气象观测日月年数据集。 主要参数是:日月年平均最高值,平均最低值和平均温度;每月总降水量和降雪量等
贾小凤
降雨数据在空间和时间上的变化是干旱预警和环境监测的关键方面。但是由于地形的复杂,从卫星数据得出的估计值提供的面积平均值会导致偏差,从而会低估极端降水事件的强度。而由站点数据产生的降水网格会在雨量多测站较少的农村地区受到影响。 气候危害小组的红外降水的站点数(CHIRPS),从1981年到现在拥有从跨度50°S-50°N(及所有经度)35年以上的准全球降雨数据集。利用变入渗能力模型,建立在以前的“智能”插值技术和基于红外冷云持续时间(CCD)观测的高分辨率、长时间记录降水估算方法的基础上,以0.05°分辨率的卫星图像以及原位气象站数据来创建栅格化的降雨时间序列用于趋势分析和季节性干旱监测。最终得到了所有34个泛第三极关键节点区域的降雨数据。 本数据集作为所有遥感数据的研究基础,为项目提供了基底数据。根据官方或节点所在政府信息,本数据集可实时更新。
董明霞
本数据集的数据源为Landsat-5、Landsat-8卫星的大气顶层反射率数据第1至7波段。Landsat卫星为太阳同步卫星,重复周期为16天。本数据集以主要覆盖东南亚和中东的泛第三极关键节点区域为研究区域,基于2000至2016年的Landsat-5及Landsat-8大气顶层反射率数据,利用Google Earth Engine云计算平台对数据进行研究区的掩模裁剪,最终得到了TIFF格式的泛第三极区域2000-2016的30米分辨率多光谱遥感影像数据。
葛咏, 凌峰, 张一行
Koppen Geiger 气候类型地图为Rubel(2017)降尺度后的高分辨率格点数据集,提供了两个数据子集:一个数据Netcdf文件和一个用于单独可视化的NCL代码。数据集代表了1986-2010年的气候类型分布,分辨率为5弧分(1/12度,约10km)。 使用Rubel等人(2017)发展的降尺度算法,重新分析的Köppen-Geiger气候类型数据得到了5弧分的高分辨率版本。它代表了最近的25年气候类型的分布。 此外,颜色表针对更高的分辨率进行了优化,导致地图外观略有不同。
何永利
GPCC月平均降水数据集基于全球每月约80,000个台站的全球陆地表面降水数据产品,其记录持续时间长达近百年。 每月的数据覆盖范围从~6,000(1900年之前)到超过50,000个站。 完整数据每月产品将在重大数据库改进后的不定时间间隔进行更新。 此产品的空间分辨率为0.5°x 0.5°。 对站点处的降水异常进行插值,然后以相应的分辨率叠加在GPCC气候态V2018 (DOIs: 10.5676/DWD_GPCC/Clim_M_V2018_050)上。数据集的时间范围从1891年1月到2016年12月。 GPCC月平均数据产品是最准确的站点降水再分析数据集。此外,它还支持区域气候监测,模型验证,气候变率分析和水资源评估研究。
何永利
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