本数据为泥石流风险性评价数据，根据中巴经济走廊泥石流灾害情况进行分析研究后得到的危险性和易损性分析结果；根据联合国人道主义事业部（1992）给出的风险表达式：风险（Risk）=危险性（Hazard）×易损性（Vulnerability），对研究区的泥石流灾害进行风险分析。本数据可用于对中巴经济走廊泥石流灾害风险进行评估，了解重大泥石流风险程度强弱关系，为当地政府部门防灾减灾、城市治理等决策提供科学指导。
苏凤环
本数据为泥石流易损性评价数据，根据中巴经济走廊泥石流灾害情况进行分析研究后得到的，栅格值表示易损区划：1表示低易损区，2表示较低易损区，3表示中易损区，4表示较高易损区，5表示高易损区。本数据可用于对中巴经济走廊重大泥石流灾害易损性进行评估，可以为泥石流风险性评估提供数据基础，了解重大泥石流对道路、房屋等基础设施损害程度的程度强弱关系，为当地政府部门防灾减灾、预测预报、乡村振兴等决策提供科学指导。
苏凤环
本数据为泥石流危险性评价数据，根据中巴经济走廊泥石流灾害情况进行分析研究后得到的。泥石流样本数据是通过遥感解译、现场核对等方式获得的泥石流灾害详细情况数据，构建危险性评价体系，利用信息量法对研究区泥石流危险进行评价，然后采用自然断点法进行危险性区的划分。本数据可用于对重大泥石流灾害危险性进行评估，了解重大泥石流风险程度强弱关系，为当地政府部门防灾减灾、城市治理等决策提供科学指导。
苏凤环
该数据提供了截止2021年度的中巴经济走廊和天山山脉泥石流分布，是基于历史资料收集、野外实地调查和遥感影像解译，结合数字地形图（DEM）和地质图，得到最新的中巴经济走廊（国外段）的泥石流分布数据，数据信息可靠性好，数据可以作为泥石流分布规律、泥石流危险性、风险计算的基础数据。泥石流流域的提取主要采用ArcGIS中的水文分析方法，考虑到DEM的精度限制，结合Google Earth影像进行必要的人工校正。
苏凤环
本数据为天山地区主要交通干道G217和G30典型泥石流沟物质物理性质数据，此数据为研究区典型泥石流灾害点的详细情况，包括流域参数、沟道参数、泥石流堆积体物质物理参数；这些数据可结合雨量数据可进一步开展该地区泥石流活动雨量阈值等研究内容。字段包括泥石流流域面积、沟宽、沟长、纵比降，以及冰湖面积、泥石流堆积体物质的物理性质等。堆积体物理性质数据通过激光粒度仪等实验设备获取，饱和渗透系数通过三轴实验获取。
陈宁生
本数据使用了大量的MODIS遥感影像，基于Google Earth Engine平台对青藏高原2000年至2018年地表植被覆盖情况进分析计算。植被指数（NDVI）是监测地面植被情况的重要指标。Terra中分辨率成像光谱仪(MODIS)植被指数3级产品(MOD13Q1)第6版数据每16天以250米的空间分辨率生成。基于GEE平台计算的年均NDVI指数可以反映出2000-2018年的植被盖度长时间变化趋势。同时，2000-2018多年平均NDVI指数反映了青藏高原地区的空间分布情况。植被指数（NDVI）的时空变化监测对于环境变化研究、可持续发展规划等是不可或缺的重要基础信息和关键参量，有助于理解气候变化背景下一些生态因子（气温、降水）等变化及其产生的影响。
邱海军
本数据集是中巴经济走廊及天山山脉土壤类型图（1971-1981），来源于世界粮农组织（FAO）和谐世界土壤数据库(v1.2)，覆盖范围为全球，空间分辨率为0.0833333°。该土壤数据是世界粮农组织与世界土壤信息机构、中国科学院土壤研究所及欧盟委员会联合研究中心合作的结果。统一的世界土壤数据库是一个拥有15000多个不同土壤测绘单元的30弧秒栅格数据库，结合了全世界现有的土壤信息与世界粮农组织的1:5 000 000比例尺世界土壤图（粮农组织，1971-1981）中的信息。该栅格数据库由21600行和43200列组成，并使用标准化的结构将属性数据与栅格地图联系起来，以显示或查询土壤单位的组成和选定的土壤参数的特征。土壤类型图可以为土地利用规划，地质灾害防治和管理等提供基础科学参考。
裴艳茜
本数据集整理和收集了青藏高原及周边地区500米空间分辨率的地表植被类型数据，数据源来自于美国地质调查局（USGS）官网（https://lpdaac.usgs.gov/products/mod12q1v006/），此数据是是MODIS三级数据的土地利用与覆被产品，空间分辨率为500m。通过使用Terra和Aqua反射率数据的监督分类得到的。通过将平滑样条应用于天底双向反射率分布函数（BRDF）-调整后的反射（NBAR）时间序列，第6版MCD1201产品开发出新的缺口填充光谱时间特征。而且，第6版产品还使用了隐马尔可夫模型（HMM），可减少类别标签中的虚假变化。该数据集中包含了17个主要土地覆盖类型，根据国际地圈生物圈计划（IGBP），其中包括11个自然植被类型，3个土地开发和镶嵌的地类和3个非草木土地类型定义类。其分别为：1-常绿针叶林；2-常绿阔叶林；3-落叶针叶林；4-落叶阔叶林；5-混交林；6-稠密灌丛；7-稀疏灌丛；8-木本稀树草原；9-稀树草原；10-草地；11-永久湿地；12-农用地；13-城市和建筑区；14-农用地/自然植被拼接；15-雪和冰；16-裸地；17-水。
邱海军
中巴经济走廊及天山山脉区域属于亚热带草原、沙漠气候和暖温带大陆性干旱气候，河流降水补给较少，北部山区河流补给为冰川积雪融水补给。地处印度河流域，印度河上游水系发达，有印度河干流、左岸西部杰赫勒姆河和奇纳布河等。本数据集是青藏高原水系图。水系是一种重要的自然要素，它的发育、形态及分布是多种因素综合作用的结果。河流的分类是依据水系最典型特征而进行的，因而水系的编码充分考虑了水系的分类，并兼顾河水的其他特性。国外河流数据来源于Natural Earth，所有的河流都接受了人工平滑和位置调整，以适应SRTM Plus高程数据生成的阴影地形。
邱海军
中巴经济走廊及天山山脉地形数据由日本宇宙航空研究所（Japan Aerospace Exploration Agency，简称JAXA）生产。中巴经济走廊及天山山脉30m数字高程模型（DEM）（2006-2011）描述的是地面高程信息，其是研究分析地形、流域、地物识别的重要原始资料。它在测绘、水文、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设等国民经济以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。在防洪减灾方面，DEM是进行水文分析如汇水区分析、水系网络分析、降雨分析、蓄洪计算、淹没分析等的基础；同时，DEM数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，通过DEM可提取大量的地表形态信息，可用于绘制等高线、高程图、坡度图、坡向图、水系图、立体透视图、立体景观图，并应用于制作正射影像、立体地形模型与地图修测。该数据水平分辨率为30m（1弧秒），高程精度5米，是目前世界上最精确的地形数据之一。该数据下载地址为https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/data/。
邱海军
根据树木年轮学的方法，采集天山中部（乌鲁木齐后峡）以及西部（伊犁库尔德宁）的雪岭云杉。通过传统的树木年轮学的方法进行样品的处理、定年，并建立了天山中西部雪岭云杉的宽度年表。再根据树轮同位素的方法选四根树芯进行清洗、风干后在显微镜下用手术刀进行样品的剥离。采用冷原子吸收的原理，用Hydra IIde 进行汞含量的测量。建立五年分辨率的中西部树轮汞污染记录。低频上记录的汞污染在逐渐的加强，结果和全球的汞排放有较为相似的趋势。在天山中部，人类的排放是主要的影响因素，树轮中的汞污染记录揭露了当地的汞沉降变化。相比较冰芯中的记录，二战之后树轮中汞有更为急剧的上升。结果表明在偏远地区，树轮可以作为一个区域的汞污染检测器并反映了低频的汞浓度变化趋势。
刘晓宏
中国高寒山区月降水数据集包括祁连山（1960-2013）、天山（1954-2013）、长江源（1957-2014）地区月降水数据集。 分布式水文模型需要高精度的降水空间分布信息作为输入。由于站点稀少，站点插值降水无法体现高寒山区的降水空间分布。本数据集生成方式： （1） 收集整理各个地区国家气象台站降水数据、水文站点降水数据，新增中国科学院野外台站海拔4000m以上降水观测站点数据； （2）利用各个台站的气温资料对收集的降水数据进行不同降水类型的降水数据校正； （3）建立降水数据与海拔、经度、纬度之间的关系，逐月拟合生成1km尺度的月降水数据集。 本数据插值年份为1954-2014年，数据投影方式：Albers投影，空间插值精度为1-km，时间精度为逐月数据。数据经过交叉验证，站点观测数据验证，结果表明插值降水具有可靠性。 数据采用ASCII文件存储，天山和长江源月降水数据文件的文件名均为YYYYMM.txt形式，YYYY为年份，MM为月。祁连山逐月降水数据名称为：month_10001.txt,该文件为1960年1月降水数据，依次month_10002.txt为1960年2月降水，month_10013.txt为1961年1月降水数据，...... month_10648.txt为2013年12月降水数据。每个ASCII文件代表当日的网格降水数据，单位为mm。
陈仁升, 刘俊峰
联系方式
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0931-4967287
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