2018年第二次青藏高原科学考察队在青藏高原藏东南地区组建了“雅鲁藏布大峡谷水汽通道”科考分队，本次考察在雅鲁藏布江下游的雅鲁藏布大峡谷地区建立了水汽输送立体综合观测系统。“雅鲁藏布大峡谷水汽通道”科学考察队在雅鲁藏布江河谷沿线构建了水汽通道及云降水、地气相互作用过程的立体综合观测网，其中墨脱气象站是多种大型观测设备的集成观测基地，此外，沿峡谷自南向北的不同海拔梯度架设了微波辐射计，涡动相关地表能量平衡和辐射平衡等观测系统，整个综合观测网包括2部云雷达、2部微雨雷达、7套测量地气相互作用的涡动相关通量观测系统、3套多通道微波辐射温湿廓线仪、6套GPS水汽观测仪、2套自动气象站和19套雨量桶。
2021-12-15
2021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-112021模版创建元数据测试4-11
2021-12-15
本数据集提供了2019年8月1日至9月30日期间在达日地区的地基Ka/Ku（35.5/13.6GHz）波段天气雷达的反射率因子Z。该雷达是由青海大学维护的车载雷达系统。本雷达只在观测期间的白天（8:00~20:00）工作，为避免地形遮挡，主要以仰角50°的PPI模式扫描。雷达库长和波束宽度分别为75米和1°。一次扫描的时间分辨率为1分钟。考虑到仰角（50°）和库长（75米），分别将两个波段的0-360°扫描角度的2-15个库的平均反射率因子Zh（Ka）和Zh（Ku）进行平均。 这些反射率因子数据可以为TP上基于雷达的定量降水估计（QPE）提供重要信息。
2021-12-14
我们提供了2019年夏季的青藏高原（TP）东北部的达日（4096米海拔，33.55°N，99.95°E）和德令哈（3137米海拔，37.47°N，96.81°E）的雨滴谱数据。雨滴谱数据由OTT HydroMet厂家制造的OTT PARSIVEL2雨滴谱仪的观测数据计算而来。雨滴谱数据质量控制（QC）流程在论文《雨滴大小分布的微观物理特征及对青藏高原东北部雷达降水估算的影响》中有所描述。提供的数据包括Nt（雨滴总数量浓度，m-3）、W（液态水含量，g m-3）、R（雨强，mm h-1）、Z（雷达反射率，mm6 m-3）、D0（体积中值直径，mm）和σm（质谱标准偏差）。提供了用矩法（MM）估计的伽马参数（N0、μ和λ）。还提供了标准化的伽马分布参数Nw和Dm。降水的微观物理特征的测量对于研究青藏高原上空降水的物理和动态过程非常重要。
2021-12-14
本数据包括第二次青藏高原野外综合科学考察的影像资料。影像资料内容包括科考途中自然保护区采集样方的样地照片，云南西北部和四川西部自然保护区的森林生态系统，草地生态系统，湖泊生态系统的影像，植被情况，野生动植物生境，保护区内的动物，植物和真菌类数据。此外，影像数据还包括科考的样品采集过程和社区调查中科考队员入户调查以及与当地保护部门访谈的影像资料。数据来源于无人机和相机拍摄，可为科学研究提供佐证和参考。
2021-09-16
农业灌溉需要消耗大量的可利用淡水资源，是人类对自然水循环过程最直接的扰动，加速了区域水循环的同时伴随着冷却作用。因此，估算灌溉用水对于探索人类活动对自然水循环的影响、量化水资源收支、优化农业水资源管理配置等具有重要意义。然而，目前灌溉用水数据主要是基于调查统计结果，数据空间分布离散且缺乏统一性，无法满足对灌溉用水的时空变化进行估算的需求。全球灌溉农田灌溉用水量遥感估算数据集（2011-2018）是基于卫星土壤湿度、降水、植被指数以及气象资料入辐射与气温等要素，通过土壤水量平衡原理，耦合遥感蒸散发过程模块以及利用基于差分优化的数据-模型融合算法来估算全球灌溉农田实际灌溉用水量。该数据集的灌溉用水估算结果相比传统的离散调查统计数据在不同空间尺度（区域、州/省和国家）上具有较小的偏差，如中国各省2015年农业用水统计结果对比（bias = −3.10 km^3），美国各州2013年调查数据结果对比（bias = −0.42 km^3）以及粮农组织各个国家尺度对比结果（bias = −10.84 km^3）。而且，相较于基于单个降水和土壤水分卫星产品的估算结果，该集合数据显示出更低的不确定性。此外，数据统一采用全球地理经纬度格网，相关元数据存储在对应的NetCDF文件内，空间分辨率约为25公里，时间分辨率为月尺度，时间跨度为2011年−2018年。该数据集将有助于定量评估历史时期农业灌溉用水的时空格局和支撑科学农业用水管理等。
2021-03-25
数据内容：咸海流域2015年-2018年降雨量数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局新一代的全球降水计划GPM(Global Precipitation Measurement，V06，全球降水观测计划)，对三小时的降雨量数据相加得到日降雨量，再累计相加得到八天降雨量。 数据质量：空间分辨率为0.1°×0.1°，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天降雨量之和。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析。
2021-02-09
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 © 2018-2026
陇ICP备19003365号-4 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
