水是人类赖以生存与发展的物质基础,也是我们感知和应对气候变化的重要媒介。受独特季风气候与阶梯状地形影响,中国水资源分布极不均匀,缺水问题突出,是全球水资源极度脆弱的地区之一。人类活动与气候变化的复合作用,进一步加剧了中国水循环过程研究的复杂性。因此,迫切需要一套质量可靠、时空连续,且剔除大规模人类活动影响下的天然径流数据,为水循环研究提供本底数据支持。然而,中国现有的天然径流资料缺失率较高,参考站点密度不足,在年际和季节变化尺度上存在较大偏差,难以客观揭示大尺度径流变化的自然规律。本研究建立了一套长时序、全覆盖、高质量、时空连续的天然河川径流资料,命名为CNRD v1.0(The China Natural Runoff Dataset version 1.0)。CNRD v1.0提供1961年1月1日至2018年12月31日中国0.25°×0.25°天然径流估算量日值、月值和年值。200个有资料水文站点率定结果显示,模型参数在大多数站点得到了充分校准,模型纳什效率系数(NSE)在率定期和验证期的平均值分别为0.83和0.80。无资料流域交叉验证结果显示,MPR方法提供了最佳的区域化方案,率定期 NSE中位数为0.76,验证期NSE中位数为0.72。结果总体显示水文模型参数率定和区域化表现良好,可用于长时序径流资料重建。另外,通过与两套全球径流格点数据集ISIMIP和GRUN比较,发现CNRD v1.0数据集的径流空间分布上过渡更加连续,且在表示中国复杂地形和气候理分划下的水资源空间分布方面优于全球径流数据集。
缪驰远, 苟娇娇
本数据集来源于论文:(1)He, C., Liu, Z., Tian, J., & Ma, Q., (2014). Urban expansion dynamics and natural habitat loss in China: a multiscale landscape perspective. Global change biology, 20(9), 2886-2902.(2)Xu, M., He, C., Liu, Z., Dou, Y. (2016). How Did Urban Land Expand in China between 1992 and 2015? A Multi-Scale Landscape Analysis. PLoS ONE 11(5): e0154839。本数据集的制作流程主要包括:(1)对夜间灯光数据、植被指数数据和地表温度数据进行预处理,得到了1992-2020年覆盖全国范围的多源遥感数据;(2)通过经济分区、选取训练样本、支持向量机分类和年际序列订正,获取城市建成区动态信息。利用Landsat TM/ETM+数据进行精度评价,得到Kappa系数为0.60,总体精度为92.62%。该数据集已用于评估城市扩展过程对自然生境和耕地的影响,能够为理解中国城市扩展过程及其影响提供数据支持。
何春阳, 刘志锋, 许敏, 卢文路
本数据集来源于论文:Huang, M., Wang, Z.C., Pan, X.H., Gong, B.H., Tu, M.Z., & Liu, Z.F. (2022). Delimiting China's urban growth boundaries under localized shared socioeconomic pathways and various urban expansion modes. Earth's Future, 10, e2021EF002572。本套数据集展示了不同社会经济情景和不同扩展模式下中国2021-2100年城市建成区的扩展过程和城市空间增长边界(也可称为城市扩展边界)。本数据集的制作流程主要包括:(1)基于本地化后的共享社会经济路径,利用基于斑块的LUSD-urban模型,模拟了11种扩展模式下的城市扩展过程;(2)基于最大扩展范围,利用空间形态学方法对城市扩展动态信息进行处理,划定了中国各省级行政区的城市空间增长边界。作者利用该套数据分析了不同情景和不同扩展模式下城市扩展过程对生态系统服务的影响以及城市收缩压力,可为合理划定城镇开发边界提供参考。
黄妙, 王梓晨, 潘鑫豪, 龚炳华, 涂梦昭, 刘志锋
基于可计算一般均衡模型和基准年排放清单生成的2017至2060年不同碳中和技术和空气污染物末端治理情景组合下的常规空气污染物(PM2.5,SO2,NH3,NOX)逐年排放数据,用于未来中国二氧化碳与空气污染的协同治理的政策情景分析。本数据已被应用于对碳中和技术路径的健康协同效益评估,作为健康影响评估模型的数据输入,来估计过早死亡、发病率和由此造成的预期寿命损失,并对这些健康影响进行货币化。将货币化的健康共同利益与相应的减排成本进行比较,以探索不同碳中和技术组合的成本效益。
王灿, 张诗卉
本数据集成了多种现状自然地理图数据,结合土地适宜性评价、作物生长模型和情景分析等方法,生成了2015-2100年1km网格尺度下中国生物质资源及能源技术潜力,时间分辨率为5年,空间分辨率为1km。该数据集包括了3大类11种生物质资源类型(剩余物有旱地农业剩余物、水田农业剩余物、森林剩余物、灌丛剩余物、果园剩余物和草地剩余物6种,废弃物有禽畜粪便、MSW和COD 3种,能源作物有甜高粱和柳枝稷2种),全面覆盖了可资源化利用的生物质类型。数据格式为栅格数据(.tiff),可用ArcGIS及R/Python等编程语言打开。 生物质是未来中国实现碳中和技术体系中负碳技术的依赖性资源,本研究开发的生物质数据同时具备覆盖范围广(全国)、空间分辨精细(1km网格)、时间跨度广(2015-2100年)三大优点,能够为我国制定低碳减排战略及部署生物质能源技术策略提供详细的支撑定量数据。
蔡闻佳, 聂耀昱, 汪蕊
提供1990-2015年逐年的中国土地覆盖类型详细空间分布状况,空间精度为0.25°,地理坐标系为WGS84。每个栅格显示了土地利用类型占网格面积的比值(0-1之间)。数据来源于马里兰大学的全球土地利用空间分布图,对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到历史均一化中国土地利用数据,以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致,覆盖范围完整,采集处理过程可溯、可靠。实现了现有人口数据产品的均一化,为分析人文要素规律、人文要素和自然要素的相互作用机制提供基础。
王灿, 王嘉琛
提供中国范围内人口数据在1990-2015年逐年的详细空间分布状况,数据为1km栅格数据,以人口数pop作为指标。本栅格数据综合考虑多因素进行权重分配实现人口的空间化,便于数据共享、进行空间统计分析。数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心,对原始数据进行时间的线性插值得到逐年数据,以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致,覆盖范围完整,采集处理过程可溯、可靠。
王灿, 王嘉琛
提供中国1990-2015年农业灌溉、市政、工业生产、畜牧业、一次能源开采、发电六个部门取水量的空间分布,空间精度为0. 5°,地理坐标系为WGS84。数据来源于JGCRI论文数据集,对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到历史均一化中国取水量数据,以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致,覆盖范围完整,采集处理过程可溯、可靠。本数据实现了现有数据产品的均一化,为分析人文要素规律、人文要素和自然要素的相互作用机制提供基础。
王灿, 王嘉琛
提供中国1990-2015年逐年农业、能源开采、工业及燃料燃烧、地表交通、居民及商业住宅、溶剂生产、废弃物处置、国际船运8个部门BC,CH4,CO2,CO,NH3,NMVOC,NOx,OC,SO2排放量的空间分布,单位为kg/m2/yr。空间精度为0. 5°,地理坐标系为WGS84。数据来源于CEDs数据集,对原始数据进行时间线性插值、中国区域掩膜提取以及坐标系转换后得到历史均一化中国土地利用数据,以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致,覆盖范围完整,采集处理过程可溯、可靠。
王灿, 王嘉琛
提供中国范围内GDP数据在1990-2015年逐年的详细空间分布状况,数据为1km栅格数据,单位为万元/平方千米。本栅格数据综合考虑多因素进行权重分配实现GDP的空间化,便于数据共享、进行空间统计分析。数据来源于资源环境科学数据注册与出版系统,对原始数据进行时间的线性插值得到逐年数据,以geotiff文件格式保存。历年数据的方法、标准一致,覆盖范围完整,采集处理过程可溯、可靠。生成日期:2022.07.15,版本:V1.0
王灿, 王嘉琛
日照时数重建可以较好的反应地表太阳辐射的长期变化趋势,但只是站点数据。因此要得到高分辨率网格点数据,同时保证其在长期变化方面上的精度,需要融合多种地表太阳辐射相关数据。利用地理加权回归(GWR)方法,融合了MODIS 0.1°分辨率云量和气溶胶反演以及地面日照时数重建地表太阳辐射站点数据。通过增加相邻点数方案的组合判断,有效地提高了地理加权回归降尺度结果的准确性,得到的中国区域多年平均值、长期趋势与观测和卫星遥感反演结果基本一致。采用地理加权回归等方法,生成0.1度网格的地表风速和相对湿度数据;利用改进的彭曼公式计算了陆表蒸散数据。
王开存
数据集是基于CESM2.1.3模式进行数值模拟数据集。数据集为全球多情景逐月气候数据。空间分辨率为1.9x2.5度,时间为2015年1月-2100年12月(里面还包含了历史数据1850-2014),数据为NetCDF格式。 数据集包括1850-2014年的历史数据(简称为Hist)以及SSP情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585),其中每个情景包含三组(默认排放数据CMIP6(简称为CMIP6)、中国区域CO2排放实现碳中情景(简称为CNCN)和中国区域实现碳中和情景下,且CH4和N2O的伴随着碳中和情景下的变化(简称为CNCNext),数据集地理空间范围:90°N–90°S,180°E–180°W。
李龙辉
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
中国区域表层7cm土壤湿度月值数据。时间范围包括历史时期1850-2014,未来时期2015-2100(未来时期包含四个不同共享社会经济路径:SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5)。空间分辨率0.25°。 该数据是基于深度学习方法,以ERA5-Land 表层7cm土壤湿度数据为参考,融合降尺度25个CMIP6模式的表层土壤湿度数据。在气候变化背景下,数据可用于干旱和植被相关分析。
冯冬含
不同相态降水(降雪、雨夹雪和降雨)对地表水循环和能量收支产生不同性质影响。因此,对不同相态降水进行区分至关重要,特别是在气候变化背景下。基于Ding et al.(2014)提出的不同相态降水分离参数化方案和基于观测的逐日格点数据集(CN05.1),以湿球温度、相对湿度、地表气压和高程数据作为输入,我们生成了一套1961-2016年期间中国区域不同相态降水(降雪、雨夹雪和降雨)及其湿球温度阈值的逐日格点数据集,空间分辨率为0.25°。在此基础上,进一步计算了逐年降雪、雨夹雪和降雨总量。该数据可为冰冻圈科学、水文学、生态学和气候变化相关研究提供基础数据。
苏勃, 赵宏宇
山地冰川是中国西部及其周边地区重要的淡水资源。由于冰川融水在流域尺度为生态和社会经济用水提供补给,因此,确定冰川作用(补给)流域是开展冰川水资源供给功能和服务研究的基础。基于Randolph Glacier Inventory 6.0、中国历次冰川编目、中国三级流域边界数据(中国科学院资源与环境科学数据中心提供)和全球流域边界数据HydroBASINS(www.hydrosheds.org),通过将冰川分布数据与流域边界数据进行相交分析,生成了20世纪50年代至21世纪20年代(至今)(1)中国两级冰川作用流域边界、(2)中国冰川作用的国际河流流域边界以及(3)亚洲高山区冰川作用流域边界数据。该数据兼顾了中国和全球常用流域边界,并将二者很好匹配,以期为中国及其周边地区冰川水资源研究提供基础数据。
苏勃
《中国数字山地图》的数据从宏观尺度刻画中国山地空间格局和复杂形态特征,其中包含我国山地分布、山地分类、形态要素与山地面积比例等信息,是山地区划、山地成因分类及资源环境关联分析的基础数据。 山地承载着巨大的自然资源供给、生态服务与调节功能,在我国生态文明建设和社会经济发展中有着重要的地位和作用。前期,中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所的李爱农研究员等,在中国山地空间范围定量界定、山地起伏度计算尺度分析及地形自适应算法、山地综合制图等研究的基础上,形成了“中国数字山地图”数据集,具体包括: (1)中国山地空间范围数据,(2)中国山地类型数据,(3)山脉数据(山脉走向、等级与山脊形态),(4)山峰数据,(5)山地面积按一级行政区统计表,(6)中国地势等高面数据,(7)山地形成类型分区数据,(8)中国山地分区数据,(9)主要山峰列表。山地空间界定范围与分类的原始DEM空间分辨率约90m,数据边界已套合中高分辨遥感影像做必要的修订,与山地地形晕渲图有良好的空间一致性;山脉走向与山地散列要素的制图综合精度为1∶100万,为定性的辅助数据。该数据集将山地从地貌制图中单独列出,具有更高的空间分辨率和针对性,可为山地环境及山地灾害地带性研究、山区国土空间分析等提供可靠的本底数据,服务于我国面向山区的宏观决策。
南希, 李爱农, 邓伟
我们提供了中国范围内1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0),SMCI1.0是包含2000-2020年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度(10-100cm)的高时空分辨率土壤湿度。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准,使用ERA5_Land时间序列数据、叶面积指数(LAI)、土地覆盖类型(Landtypes)、地形(DEM)和土壤特性(Soil properties)作为协变量,通过机器学习方式获得。我们进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度,时间尺度上:ubRMSE为0.041-0.052,R为0.883-0.919;空间尺度上:ubRMSE为0.045-0.051,R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度,它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模,尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述,请阅读说明文档。为便于使用,我们提供了两种不同分辨率的版本:30 秒(~1km)和0.1度(~9km)。
上官微, 李清亮, 石高松
基于沉积物中蕴含的孢粉组合开展过去植被及气候研究已有百余年历史,孢粉学家积累的地层孢粉数据是开展大陆乃至全球尺度植被和气候时空格局重建的重要基础,而年代框架和孢粉名称标准化的地层孢粉数据集是开展重建研究的前提。作者通过孢粉数据收集、孢粉类型统一化、年代模型标准化以及时间窗口插值,获得了中国全新世孢粉数据集。本数据集共包含254个地层样点,217个花粉类型。本数据集中的样点在森林草原过渡带密度较高,而我国东南部和西北部分布较少,但仍能均匀涵盖我国不同植被和气候类型。时间上涵盖11.5~0 cal. ka BP期间的每100年时间窗口,但可用的样点在全新世中期(约8~2 cal. ka BP)富集,在早和晚全新世较少。本数据集是来源于论文:Cao, X., Tian, F., Herzschuh, U., Ni, J., Xu, Q., Li, W., Zhang, Y., Luo, M., Chen, F., 2022. Human activities have reduced plant diversity in eastern China over the last two millennia, Global Change Biology (accepted),详细信息在本文中有详细介绍。
曹现勇, 田芳, 倪健, Ulrike Herzschuh
中国区域PML-V2水碳耦合的陆地蒸散发与总初级生产力数据集,即PML-V2(China),包括总初级生产力(gross primary product, GPP),植被蒸腾(vegetation transpiration, Ec),土壤蒸发(soil evaporation, Es),冠层截流蒸发(vaporization of intercepted rainfall, Ei)和水体、冰雪蒸发(ET_water),共5个要素。数据格式为TIFF,时空分辨率为1天、500米,时间跨度为2000.02.26-2020.12.31。 与全球版本相比,PML-V2(China)产品在中国区域的模拟精度有很大的提升,且具有以下改进和创新: i. 相较于全球版本的八天分辨率,新产品的时间分辨率升至每日; ii. 观测数据来自中国26个涡动通量站,其下垫面包括植被稀疏的荒漠在内的9种植被功能型,并用于模型的参数校准(用于率定全球版产品的中国站点仅有8个,只覆盖5种植被类型); iii. 2000-2018年使用0.1°的中国区域气象要素驱动数据,2019-2020年使用偏差校正的全球陆面数据同化系统GLDAS-2.1气象数据,这些气象输入数据用来替换原先0.25°的GLDAS输入; iv. 使用ERA5陆地的地表温度取代空气温度作为输入,用于计算输出长波辐射; v. 将改进的Whittaker滤波的MODIS叶面积指数作为模型输入,新产品在监测作物耗水量和揭示种植制度特征方面提供了新的见解。 注:本数据集不包含中国南海部分。
张永强, 何韶阳
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