本数据集包含由卫星重力测量数据得到的2002年4月至2019年12月南极冰盖质量变化数据。所采用的卫星重力数据来自于美国宇航局NASA与德国宇航局DLR合作的重力场恢复与气候学实验双星星座(GRACE,2002年4月至2017年6月)及其后续任务GRACE-FO (2018年六月至今)。由于GRACE和GRACE-FO之间有一年左右数据间断,我们额外采用了由欧洲空间局ESA的Swarm星座GPS数据反演得到的重力场数据(2013年12月至2019年12月)。所采用GRACE重力场数据为德州大学奥斯丁空间研究中心(CSR)、德国地学研究中心(GFZ)、美国宇航局喷气推进实验室(JPL)以及俄亥俄州立大学(OSU)四家机构发布产品的加权平均模型。GRACE数据后处理包括:用SLR数据解算结果替换GRACE低阶重力场参数(degree-1, C20和C30),去条带滤波,300公里高斯平滑,ICE6-G_D(VM5a)GIA模型,信号泄露误差改正,椭球误差改正等。
张宇, 沈嗣钧
青藏高原多源遥感合成1km积雪覆盖数据集(1995-2018)基于国家卫星气象中心的青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集(1989-2018)和美国雪冰中心的25km近实时逐日全球冰密集度与积雪范围NISE产品数据集(1995-2019)合成得到,覆盖时间从1995年到2018年(每年1-4月和10-12月两个时段),时间分辨率为逐日,覆盖范围为青藏高原(17°N -41°N,65°E -106°E),采用等经纬度投影,空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA或MetOp卫星AVHRR逐日积雪覆盖产品,TERRA卫星MODIS替代AVHRR对应观测通道生成的逐日积雪覆盖产品,以及DMSP卫星SSM/I或SSMIS逐日全球冰密集度和积雪范围NISE产品。数据集合成方法:以青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖产品为基础,完全信任其积雪和晴空无雪信息,对有云覆盖、无法判识、缺少卫星观测等区域,在相对高空间分辨率海陆模板的辅助下,利用NISE的陆地有效判识结果进行替换。对于部分水陆边界,因NISE产品空间分辨率较低,合成结果有可能仍存在极少量的云覆盖或者无观测数据区域。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明,本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在91%以上。数据采用标准的HDF4格式存储,内部有积雪覆盖和质量码两个SDS,维度均为4100列×2400行,且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 郑照军, 曹广真
青藏高原光学仪器遥感1km积雪覆盖数据集(1989-2018)基于星载光学仪器观测数据云雪判识方法制作,覆盖时间从1989年到2018年(每年1-4月和10-12月两个时段),时间分辨率为逐日,覆盖范围为青藏高原(17°N -41°N,65°E -106°E),采用等经纬度投影,空间分辨率为0.01°×0.01°。数据集以日产品表征了卫星观测时刻晴空无云或透明薄云下的地面是否为积雪所覆盖。输入数据源为NOAA与MetOp卫星的AVHRR L1数据,以及从TERRA/MODIS对应于AVHRR通道的L1数据。产品处理方法为独立于云掩模产品的动态阈值决策树算法(DT),即算法同时判别云雪,且其云检测强调保留雪信息,特别是透明卷云下的雪。DT算法针对不同情况,考虑了多种判识手段,如水云上的冰云,森林和沙地的积雪,薄雪或融雪等;根据地表类型、DEM和季节设定动态阈值;采用多种质量控制手段,如在重度气溶胶或烟尘覆盖的低纬度森林中剔除伪雪,参考最大月雪线和最小雪面亮度温度剔除伪雪;优化不同种类型云雪和晴空无雪陆地的判识流程。DT算法在正常情况下能区分大部分云雪,但会低估10月份青藏高原的积雪。基于多年地面气象台站雪深观测资料验证表明,本数据集对晴空条件下地面有无积雪的总体判识准确率在95%以上。数据采用标准的HDF4格式存储,内部有积雪覆盖和质量码两个SDS,维度均为4100列×2400行,且文件内部有完备的属性描述。
郑照军, 郑照军, 除多
第三极1:100万居民点数据集包括第三极地区居民点(Tibet_Cities)、首都居民点(Tibet_Capitals)、城市人口大于75k的居民点(Tibet_Cities_up_to_75K)等矢量空间数据及相关属性数据:城市名称(ENG_NAME)、城市人口(CITY_POP)等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集,数据经过拓扑,入库是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度,D_WGS_1984基准面。
ADC WorldMap, ADC WorldMap, ADC WorldMap
南极1:100万居民点数据集包括南极范围内所有居民点(Antarctica_Resident)等矢量空间数据及相关属性数据:城市名称(ENG_NAME)、城市人口(CNTEY_NAME)、(CNTRY_CODE)等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集,数据经过拓扑,入库等数据质量检查,是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度,WGS84基准面,南极地区数据集为南极专用投影参数(South_Pole_Stereographic)
ADC WorldMap, ADC WorldMap, ADC WorldMap
北极1:100万居民点数据集包括北极范围内所有居民点(Arctic_Resident)、首都居民点(Arctic_Capitals)、城市人口大于75k的居民点(Cities_up_to_75K)等矢量空间数据及相关属性数据:城市名称(ENG_NAME)、城市人口(CITY_POP)等属性。 数据来自1:100万ADC_WorldMap全球数据集,数据经过拓扑,入库等数据质量检查,是全面、最新和无缝的地理数字数据。 世界地图坐标系统是经纬度,WGS84基准面,北极地区数据集为北极专用投影参数(North_Pole_Stereographic)。
ADC WorldMap, ADC WorldMap, ADC WorldMap
本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统,由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切,以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2015年。 本数据集为三江源地区1:25万居民点数据集,包括居民地面(RESA)和居民地点(RESP)两个图层, 居民地面(RESA)主要指面状居民地轮廓;居民地点(RESP),包括普通房屋、棚房、窑洞、蒙古包、放牧点等。 居民地面(RESA)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 居民地点(RESP)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 ANGLE 角度 67
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统,由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切,以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万居民地地名数据(AGNP),包括包括各级行政地名和城乡居民地名称等。 居民地地名数据(AGNP)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 CLASS 地名分类码 AK NAME 名称 泉曲村 PINYIN 汉语拼音 Quanqucun GNID 地名编码 632524000000 XZNAME 所属乡镇名 子科滩镇
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统,由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。为了更加方便的使用数据,将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切,以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2017年。 本数据集为三江源地区1:100万居民点数据,包括居民地面(RESA)和居民地点(RESP)两个图层, RESP 居民地(点)图层,包括普通房屋、放牧点等。 居民地面(RESA)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 居民地点(RESP)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 GB 国标分类码 310200 ANGLE 角度 67
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本数据来源于全国地理信息资源目录服务系统,由国家基础地理信息中心于2017年11月份开始免费向公众提供。我们将三江源作为一个整体进行了拼接和裁切,以便于三江源地区研究中的使用。数据现势性为2015年。 本数据集为三江源地区1:25万居民地地名数据(AANP),包括各级行政地名和城乡居民地名称等。 居民地地名数据(AANP)属性项名称及定义: 属性项 描述 填写实例 NAME 名称 泉曲村 PINYIN 汉语拼音 Quanqucun CLASS 地名分类码 AK GNID 地名编码 632524000000 XZNAME 所属乡镇名 子科滩镇
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青海湖是我国面积最大的内陆咸水湖泊,地处青藏高原的东北部。以其巨大的水体与流域内的天然草场和林地共同构成了生态屏障,其独特的自然生态环境和生物多样性,在西部大开发和生态建设中具有重要的意义。 数据为青海湖流域居民点分布数据,包括柴达木河流域内市、县、乡镇、村等级分布,数据主要有两个属性字段:Code(居民点编码)、Name(居民点名称)。 收集整理青海湖流域基础、气象、地形地貌,专题数据等,为青海湖流域生态治理提供数据支持。
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数据为塔里木河流域居民点分布数据,主要包括塔里木河流域内市、县、乡镇、村等级分布,数据主要有两个属性字段:Code(居民点编码)、Name(居民点名称)
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数据为天山北麓河流域居民点分布数据,包括天山北麓河流域内市、县、乡镇、村等级分布,数据主要有两个属性字段:Code(居民点编码)、Name(居民点名称).
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数据为柴达木河流域居民点分布数据,包括柴达木河流域内市、县、乡镇、村等级分布,数据主要有两个属性字段:Code(居民点编码)、Name(居民点名称)。
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本数据主要包括黑河流域内市、县、乡、村等级居民点分布,数据基准年为2009年。数据系根据已有的黑河流域居民点数据,最新的谷歌电子地图和甘肃省地图册更新得到。数据主要有两个属性即居民点分级和总名称,其中居民点分级按照1级-市,2级-县,3级-乡镇,4级-村进行分类。
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中纬度亚洲地区存在主要受季风环流影响的东南部湿润地区(简称季风区)和主要受西风环流控制的内陆干旱区(包括青藏高原北部高寒干旱区,简称西风区)。根据对近年来新发表的气候变化记录证据梳理总结,发现西风区在中— 晚全新世气候湿润,与亚洲季风在早— 中全新世强盛的格局显著不同。过去千年的西风区中世纪暖期干旱,而小冰期相对湿润,与此相对,万象洞石笋氧同位素记录则显示季风降水在中世纪暖期时整体处于高值,在小冰期处于低值段。在近百年,尤其是近50 a,西北干旱区湿度增加,而季风影响范围内的西北东部和华北等地变得更干。不仅如此,在分属西风和季风影响区的青藏高原北部和南部,年代际— 百年尺度上降水变化也表现出反相位关系。据此我们提出,亚洲中部西风带控制区在现代间冰期从数千年到年代际的各个时间尺度上均存在不同于季风区的湿度(降水)变化模式,称之为现代间冰期气候变化的西风模式。 中国西部干旱半干旱区全新世气候变化的集成研究项目属于国家自然科学基金“中国西部环境与生态科学”重大研究计划,负责人为兰州大学陈发虎教授,项目运行时间为2006.1-2009.12。 该项目汇交了数据包括: 1. 中东亚干旱区全新世湿度集成曲线数据和12个湖泊各自的湿度数据(11000-0 cal yr BP):包括Lake Van、Aral Sea、Issyk-Kul、乌伦古海、博斯腾湖、巴里坤湖、Bayan Nuur、Telmen Lake、Hovsgol Nuur、居延泽、Gun Nuur和Hulun Nuur。 2. 中东亚干旱区过去1000年湿度集成曲线数据和5个研究点各自的湿度数据(1000-2000):包括Aral Sea、Guliya、博斯腾湖、苏干湖、巴丹吉林沙漠。 数据格式:excel表。
陈发虎
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