2019-2021年的复杂山区泥石流、堰塞湖沉积物测年数据。数据采集地点为青藏高原东缘、南缘等区域泥石流易发的复杂山区。主要在中国科学院青海盐湖研究所盐湖化学分析测试中心、中国科学院成都山地所分析测试中心等完成实验分析。使用的仪器包括Risø TL/OSL–DA–20全自动释光仪等。建立了典型复杂山区泥石流沉积物年代数据集，定量研究了复杂山区泥石流沉积物的形成年代，确定了复杂山区的古泥石流灾害活动历史。
2022-01-24
在祁连山区进行了大尺度土壤水文属性采样及土壤水分监测。共收集了238个随机点及32个定位点，每个随机采样点在5 cm及25 cm处进行土壤采样，每个定位观测点在5 cm，15 cm，25 cm，40 cm及60 cm处进行土壤水分观测及土壤采样。土壤采样分别用环刀及自封袋采集原状土与扰动土，土壤水分观测为用5TE探头进行土壤水分观测。测量的土壤属性包括粘粒、粉粒及砂粒含量，土壤容重，土壤饱和导水率、土壤有机碳及土壤水分特征曲线参数。
2022-01-09
Previous studies suggest an accelerated water cycle over the Tibetan Plateau (TP) in recent decades, mainly based on observed precipitation. However, the exact changes to evapotranspiration (ETa) over this period remain largely unknown. Although multiple ETa products for the TP region report that ETa experienced a significant increasing trend of around 8.4 ± 2.2 mm/10 a during 1982–2018, there exist large uncertainties in the annual ETa estimates over different climate zones. Here, we quantified and explained the ETa trend using a comprehensive process-based ETa model refined on ground-based observations from nine stations over the TP. Attribution analysis revealed that a large part of the increasing ETa trend was caused by higher temperature (53.8%) and more soil moisture (23.1%) caused by the melting cryosphere and increased precipitation. The increasing rate of ETa on the TP was approximately twice that of the global ETa, providing strong and independent evidence for an accelerated hydrological cycle. The dominant role of increased temperature in ETa implies a continued acceleration of the water cycle in the future.
2021-12-22
1）数据内容：草地围栏工程内外对比土壤理化性质数据集，包含样方编号、草地类型、调查县、调查地点、工程类型、采样时间、工程开始时间、持续时间、"经度（°E）"、"纬度（°N）"、"海拔（m）"、"pH (0-15cm)"、"pH(15-30cm)"、"SOM (0-15cm（‰）)"、"SOM(15-30cm（‰）)"、"TN(0-15（‰）)"、"TN(15-30（‰）)"、"TP(0-15（‰）)"、"TP(15-30（‰）)" 2）数据来源：实地采样数据 3）数据质量：质量较高 4）数据应用前景：青藏高原草地围栏工程将在保护草地、恢复区域植被生产力上获得显著成效，工程的实施为区域畜牧业发展提供了更广阔的空间，保障了当地农牧民收入与地区经济的稳定增长。此外，工程的实施保证并支持了藏区牧民的正常生产和生活, 实现了牧区草地保护与牧民畜牧业生产的稳定发展，这对维护西藏社会全面稳定，促进西藏地区又好又快发展具有重要意义。
2021-12-10
土壤是人类生存和发展的基础，多个联合国可持续发展目标（SDGs）与土壤资源利用和管理直接相关。然而，全球和我国现有土壤信息大多源于历史土壤调查，较为粗略、陈旧，不能满足应对粮食安全、水资源紧缺、土地退化和气候变化等全球和区域性问题的需要。中国疆域辽阔，土壤景观复杂多样，人为活动强烈，建立高精度土壤信息网格在科学上和应用上均有重要意义。基于近年“我国土系调查与《中国土系志》编制项目”获得的5000多个代表性土壤剖面样点，采用预测性土壤制图范式，利用地理信息与遥感技术对成土环境条件进行精细刻画和空间分析，研发自适应深度函数拟合方法，集成先进的集合式机器学习方法，在高性能并行计算环境下生成了我国系列土壤属性（土壤有机碳、PH值、全氮、全磷、全钾、阳离子交换量、砾石含量（>2mm），砂粒、粉粒、粘粒、土壤质地类型、容重、土体厚度等）高分辨率三维栅格分布图，并估算了不确定性的空间分布。与现有土壤图和相关土壤数据集相比，本研究结果大幅提高了现有制图的准确性和精细度，并提供了空间预测的不确定性信息，更好地表征了我国土壤属性的空间变异特征。该工作初步构建了我国第1版高分辨率国家土壤信息网格，也是对全球数字土壤制图计划（GlobalSoilMap.net）的重要贡献，预期在土壤资源、农业、水文、生态、气候、环境等领域有广泛的应用前景，如土壤监测与管理、土壤功能评价、陆面过程模拟和法庭土壤物证溯源等。
2021-11-22
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