本植被含水量数据集来源于滦河流域土壤水分遥感试验中的地面同步观测，包括：（1）70 km×12 km 典型试验区（南北航线）的17个样区；（2）165 km×5 km复杂试验区（东北—西南航线）的8个样区；（3）地基微波辐射计观测的6个样区。地物类型包括草地、玉米、土豆、莜麦和胡萝卜。数据测量时间为2018年9月13日到2018年9月26日。植被含水量的测量方法为收获法，行播作物按照长度进行收获，草地按照面积进行收获。本数据集经过称重、烘干和植被含水量计算等步骤处理得到。
2021-08-31
采用全球陆表特征参量（叶面积指数LAI）产品，空间分辨率为5 km。该产品使用广义回归神经网络方法，由AVHRR地表反射率数据反演LAI。本研究下载了1981–2017年中亚5国、蒙古国和中国北方每年6-8月的12期LAI数据产品，来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心。用ArcGIS软件对这些影像进行裁剪，并计算最大值，由此获得最大LAI的时空数据集。其中，中亚5国包括土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、哈萨克斯坦、塔吉克斯坦和乌兹别克斯坦；中国北方指中国长江以北地区。
2021-01-25
数据集包含1980，1990，2000，2010，2017年青藏高原草地产草量空间分布。基于中国科学院地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力模型VIP（Vegetation Interface Process) 模拟了青藏高原草地总初级生产力（GPP），利用经验系数估算了净初级生产力（NPP），将NPP换算为干物质，再根据根冠比估算了干草产量。空间分辨率1公里。该数据集将为草地资源管理、开发、利用以及“以草定畜”策略的制定提供依据。
2020-02-06
数据集包含2000年，2010年，2018年青藏高原县级理论载畜量数据和1980年, 1990年, 2000年, 2010年, 2017年县级超载程度。基于地理科学与资源研究所具有自主知识产权的生态水文动力学模型VIP（Vegetation interface process) 模拟的NPP数据计算了产草量数据（1km分辨率），按照县行政区域尺度，计算县域产草量，并根据载畜量计算标准（NY/T 635-2015）计算得到县域范围内的理论载畜量。基于县级实际载畜量数据，计算了超载程度。数据将为草地恢复、管理和利用策略的制定提供借鉴。
2020-01-26
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