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典型区域的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相关的指标。基于统计学方法估算每20年、50年和100年一遇的潮位高低。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，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。数据集包括汉班托塔港口区域的20年一遇、50年一遇和100年一遇的危险性评估结果图。
董文
汉班托塔港地区精细化GDP空间分布数据集是以2015年百米尺度的斯里兰卡地区GDP数据为基础，辅助从高分辨率遥感影像上获得的土地利用数据以及POI数据进行降尺度获得的。通过DigitalGlobe的高分辨率（0.5m）卫星图像开展土地利用分类处理，对分类结果进行人工交互解译纠正获得包含建筑、农田等主要利用类型的土地利用分类图。在此基础上，通过互联网地图获得POI数据，基于POI数据进行密度分析，进行建成区的功能区划分，形成商业区、工业区、教育区、住宅区、农业区等产业相关功能区划图。以百米尺度GDP数据为基础，依据不同图斑中的百米尺度GDP统计均值，设定不同功能区的GDP权重比例。最后，在区域GDP总值的控制下，按照权重比例分配不同功能区单元的GDP，得到精细尺度的GDP分布数据。数据产品为WGS84坐标系，空间分辨率为30米，与公里尺度公开发表数据产品对比精度到80%。
董文
汉班托塔港地区精细化人口空间分布数据集是在斯里兰卡地区的HRSL数据基础上通过再分析加工生成的。HRSL数据以1弧秒（约30米）的分辨率提供了2015年人口分布的估计值。在HRSL数据中使用了最近的人口普查信息和基于卫星影像的建成区信息。本数据集是以HRSL数据为基础，首先通过计算机视觉技术从0.5米分辨率的遥感影像上提取建筑物的边界并结合人工目视解译和实地采集样本确定建筑物类型（高层楼房、中低层楼房、平房等），以建筑物区域构建人口分布区掩膜，以十米网格为分析单元，计算单元内不同建筑物类型比例、主要土地利用类型比例、建筑物密度、距离道路距离等相关指标，从HRSL数据中计算建筑类型一致区的平均密度，通过机器学习方法获得各建筑物对应的人口密度，然后采用比例分配法，将区域中人口数据分配到对应单元内，得到10米分辨率的人口分布产品。数据以GeoTIFF文件的形式分发。人口GeoTIFF代表人口估计数（以人计），为人道主义领域的人口、基础设施和可持续性研究提供详细的估计。
董文
汉班托塔和科伦坡地区防灾减灾设施空间分布数据集（2016-2018年）是基于高分辨率遥感影像进行分类信息提取获得的。基于融合得到的1-2米的遥感影像数据，结合POI数据，分别开展了医院、消防和避难设施等相关的基础设施分布信息提取，在此基础上，将OSM的相关图层、POI图层与提取的结果、影像进行叠加，通过目视检查等方式发现错误，进行提取结果的修正，最后形成汉班托塔节点和科伦坡区域的防灾减灾相关设施分布矢量图层数据。
董文
汉班托塔和科伦坡地区交通、水系等基础设施空间分布数据集（2016-2018年）是基于高分辨率遥感影像进行分类信息提取获得的。基于融合得到的1-2米的遥感影像数据，分别开展了道路、水体、海岸线和沿海设施等相关的基础设施分布信息提取，在此基础上，将OSM的道路等图层与提取的结果、影像进行叠加，通过目视检查等方式发现错误，进行提取结果的修正，最后分别形成汉班托塔节点区域的道路、水系、海岸线和沿海设施分布图层。本数据集包含了汉班托塔和科伦坡两个关键节点区域的数据信息。
董文
汉班托塔地区的米级分辨率的遥感影像数据是由不同卫星的数据融合拼接而成，选择了2018年-2019年2年时间期间，分辨率在0.5米-1米之间的多光谱遥感影像，筛选时间相近的无云数据，按照研究区裁剪、拼接形成结果数据集。数据主要覆盖汉班托塔港口区域，数据的空间分辨率约为0.6米左右。数据主要用于研究去高精度的承灾体要素提取，例如港口设施、道路等。提取的专题要素将作为风暴潮灾害暴露度和脆弱性分析的基础数据。
董文
汉班托塔地区的5米分辨率的DEM数据是由资源三号卫星获取的立体像对数据加工处理得到。资源三号卫星搭载了四台光学相机，包括一台地面分辨率2.1m的正视全色 TDI CCD相机、地面分辨率3.5m的前视和后视全色 TDI CCD相机、一台地面分辨率5.8m的正视多光谱相机。其中前正后视全色相机，推扫成像形成三线阵立体像对，可用于DEM提取。通过对2018年至2019年间的资源三号过境信息及数据进行检索，选择了汉班托塔地区无云的立体像对数据进行DEM提取，主要包括定义地面控制点、连接点、设置DEM 提取参数和结果编辑等步骤。
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
本数据集收集了斯里兰卡南部海域2013年9月到2014年5月的波浪潮位数据，斯里兰卡位于“海上丝绸之路”核心节点，是我们石油运输的生命线必经节点，该海域的波浪观测数据对了解该海域波浪特性、保障货船和海上护航编队航行安全有重要意义。数据通过布防在海底压力式传感器获取，通过异常值的剔除等质量控制数段，保证数据可靠性。该数据对分析海上丝绸之路海洋灾害评估、船只通过性安全评估和研究该海域波浪特性有重要意义。
罗耀
本数据集包含从2008年1月1日到2018年10月1日，斯里兰卡22个国际交换站观测的气温、气压、相对湿度、风速、风向、降水、辐射、水汽压等日值。 数据来源于NOAA的NCDC。 数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。满足对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。 本数据集所包含的气象站点信息如下： LATITUDE LONGITUDE ELEVATION  COUNTRY  STATION NAME +09.800  +080.067   +0015.0   SRI LANKA  KANKASANTURAI +09.650  +080.017   +0003.0   SRI LANKA  JAFFNA +09.267  +080.817   +0002.0   SRI LANKA  MULLAITTIVU +08.983  +079.917   +0003.0   SRI LANKA  MANNAR +08.750  +080.500   +0098.0   SRI LANKA  VAVUNIYA +08.539  +081.182   +0001.8   SRI LANKA  CHINA BAY +08.301  +080.428   +0098.8   SRI LANKA  ANURADHAPURA +08.117  +080.467   +0117.0   SRI LANKA  MAHA ILLUPPALLAMA +08.033  +079.833   +0002.0   SRI LANKA  PUTTALAM +07.706  +081.679   +0006.1   SRI LANKA  BATTICALOA +07.467  +080.367   +0116.0   SRI LANKA  KURUNEGALA +07.333  +080.633   +0477.0   SRI LANKA  KANDY +07.181  +079.866   +0008.8   SRI LANKA  BANDARANAIKE INTL COLOMBO +06.900  +079.867   +0007.0   SRI LANKA  COLOMBO +06.822  +079.886   +0006.7   SRI LANKA  COLOMBO RATMALANA +06.967  +080.767   +1880.0   SRI LANKA  NUWARA ELIYA +06.883  +081.833   +0008.0   SRI LANKA  POTTUVIL +06.817  +080.967   +1250.0   SRI LANKA  DIYATALAWA +06.983  +081.050   +0667.0   SRI LANKA  BADULLA +06.683  +080.400   +0088.0   SRI LANKA  RATNAPURA +06.033  +080.217   +0013.0   SRI LANKA  GALLE +06.117  +081.133   +0020.0   SRI LANKA  HAMBANTOTA
邓创武
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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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