本数据目标是围绕“一带一路”沿线关键节点区域气候变化相关环境问题，选择34个关键节点（重要城市，重大工程、港口和工业园区）区域的极端干旱气候事件，开展极端干旱的风险评估，支撑绿色“一带一路”建设空间路线图的研究，服务于绿色“一带一路”建设。对于各个节点的干旱灾害风险评估的危险性，致灾因子的危险性（hazard）是指造成干旱灾害的主要气象因子的变化特征和异常程度，例如天然降水量的异常减少、蒸发量增大或气温的异常偏高等。一般认为干旱灾害风险随着致灾因子危险性的增大而增大。利用空间化的卫星和再分析气温、降水和土壤有效含水量数据计算了关键节点区域的帕默尔干旱指数，用来表征各节点极端干旱致灾因子危险性的强弱。可以为我国海外园区、港口和重大工程建设规划、运营管理、环境问题应急与防治提供应对干旱灾害的科学依据和对策建议，推进和保障“一带一路”泛第三极地区的区域发展战略的顺利实施。
吴骅, 张丹, 陈报章
本数据目标是围绕“一带一路”沿线关节点区域气候变化相关环境问题，选择34个关键节点（重要城市，重大工程、港口和工业园区）区域的极端干旱气候事件，开展极端干旱的风险评估，支撑绿色“一带一路”建设空间路线图的研究，服务于绿色“一带一路”建设。对于各个节点的干旱灾害风险评估的脆弱性，一方面取决于不同土地覆盖类型对于干旱灾害的敏感性；另一方面，反映生态环境的健康程度，决定地区对于干旱灾害的承受能力、遭受干旱灾害的恢复能力，表现为不同土地覆被类型下的地物在干旱灾害时受到不利影响的倾向。利用“2018丝路环境专项”源数据百米级地表2015年土地覆盖数据，通过因子分析法衡量不同土地覆盖类型的脆弱性特点对土地脆弱性的权重赋值，得到每个节点100m分辨率的极端干旱脆弱性指标，可以为我国海外园区、港口和重大工程建设规划、运营管理、环境问题应急与防治提供应对干旱灾害的科学依据和对策建议，推进和保障“一带一路”泛第三极地区的区域发展战略的顺利实施。
吴骅, 张丹, 陈报章
本数据目标是围绕“一带一路”沿线关键节点区域气候变化相关环境问题，选择34个关键节点（重要城市，重大工程、港口和工业园区）区域的极端干旱气候事件，开展极端干旱的风险评估，支撑绿色“一带一路”建设空间路线图的研究，服务于绿色“一带一路”建设。本数据利用极端干旱风险评估指标体系对“一带一路”区域内34个关键节点的极端干旱风险进行了评估，评估结果时间分辨率为月，空间分辨率为300米。为了便于对极端干旱风险指数进行分析，特计算了2014至2015年间逐月的干旱风险指数在每个像元尺度的线性回归方程的斜率，用来表示极端干旱的时间变化特征（大于0表示干旱加剧，小于0表示干旱缓解）。同时，由于是对逐个像元进行时间变化速率计算，因此也能够在区域尺度上反映极端干旱的空间差异性。
吴骅, 张丹, 陈报章
本数据目标是围绕“一带一路”沿线关键节点区域气候变化相关环境问题，选择34个关键节点（重要城市，重大工程、港口和工业园区）区域的极端干旱气候事件，开展极端干旱的风险评估，支撑绿色“一带一路”建设空间路线图的研究，服务于绿色“一带一路”建设。本数据将2011-2015年的多期干旱风险的线性回归斜率作为“极端干旱时空变化状态”，得到“一带一路”区域共34个节点1km分辨率的极端干旱变化状态特征，为我国海外园区、港口和重大工程建设规划、运营管理、环境问题应急与防治提供应对干旱灾害的科学依据和对策建议，推进和保障“一带一路”泛第三极地区的区域发展战略的顺利实施。
吴骅, 张丹, 陈报章
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，以国际上对风险的定义“风险(R)=危险性(H)×脆弱性(V)”，计算获得了“一带一路”关键区域34个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极端降水灾害风险，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
此数据集以1984-2018年全球地表水数据（WOD）为基础，选取了极端降水频率指标和极端降水强度指标，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
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个关键节点的耕地利用占比，城镇用地占比，交错带占比，路网密度，不透水面占比为基础，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
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”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
“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
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
