第三极 - 时空三极环境大数据平台

欧亚大陆长时间序列雪深数据集（1980-2016）

欧亚大陆雪深数据集采用被动微波遥感反演方法制作，数据覆盖时间从1980年到2016年，时间分辨率为逐日，覆盖范围为欧亚大陆，空间分辨率为0.25°。遥感反演方法采用动态亮温梯度算法，算法考虑积雪特性在时空和空间上的变化，建立了不同频率亮度温度差与实测雪深在空间和季节上的动态关系。长时间序列星载被动微波亮度温度数据来自SMMR、SSM/I和SSMI/S三个传感器。为保证不同传感器亮度温度在时间上的一致性，在雪深提取之前对不同传感器亮度温度进行了交叉订正。通过实测站点的验证表明欧亚大陆雪深数据相对偏差在30%以内。数据据每一天存放一个txt文件，每个文件由文件头（投影方式）和720*332的雪深矩阵组成，每个雪深代表一个0.25°* 0.25°的格网。数据的详细情况见欧亚大陆雪深数据集-数据说明。

2018-08-29 查看详情

ERA-Interim 全球地面气温再分析数据集（1979-2016）

全球ERA-Interim 地面气温再分析数据集（1979-2016）是欧洲中长期天气预报中心（ECMWF）采用ECMWF IFS预报系统（T255，60层），经过窗口为12小时的四维变分同化系统（4DVAR）同化全球不同地区和来源的地表和上层大气的常规观测和卫星遥感资料（TOVS,GOES,Meteosat等）获得。该地面气温（2米气温）数据覆盖时间从1979年1月到2016年12月，时间分辨率为6小时，水平分辨率0.75°，覆盖全球，投影方式为等经纬度投影。数据每个月存放一个NetCDF格式文件，包含经度（longitude）、纬度（latitude）、时间（time）、气温（t2m，单位：K）四个变量，纬向241个格点，经向480个格点。

2018-08-25 查看详情

全球河湖矢量数据集（2010）

河流湖泊等资源是研究地球生态环境的重要内容，影响全球生态系统、热量、物质交换和平衡，是研究全球环境机理变化的重要基础。当前，全球缺乏大尺度、高精度、大范围的湖泊矢量数据，阻碍了有关河流、湖泊的水文研究。研究以陈军等全球河流湖泊数据集作为源数据，结合2010年前后2-3年的国产高分影像GF数据，产生一套全球河流、湖泊数据集。这套数据集弥补了部分区域精度低的缺陷，是具有可编辑性的较高精度的湖、河矢量数据集。

2018-08-23 查看详情

SWAT模型中国大气同化驱动数据集（CMADS V1.0）(2008-2016)

CMADS V1.0(The China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model Version 1.0) 版本数据集引入STMAS同化算法技术,利用数据循环嵌套、重采样,模式推算及双线性插值等多种技术手段而建立。CMADS数据集按照SWAT模型输入驱动数据格式进行了格式整理与修正,使SWAT模型可直接使用该数据集而不需要任何格式转换。CMADS系列数据集同时建立了两种格式的数据(.dbf和.txt),方便其他它模型应用人员及气象分析人员调用与分析。CMADS数据源介绍：气温、气压、比湿、风速驱动数据采用了2421个国家级自动站和业务考核的39439个区域自动站2008年1月以来地面基本气象要素逐小时观测数据以及相应时期的台站信息(台站经纬度、海拔高度),利用多重网格三维变分方法(STMAS),在NCEP/GFS背景场基础上制作地面基本要素分析场；其中,中国区域以外,只对NCEP/GFS背景数据做地形调整、变量诊断,并插值到分析格点；中国区域以内,利用STMAS算法,将经过前处理的NCEP/GFS背景数据和自动站观测融合,并与中国区域以外的数据进行拼接。降水：由多卫星与地面自动站降水融合而成。其中,中国区域以外采用NCEP-CPC制作的CMORPH卫星融合降水产品,中国区域采用CMORPH产品为背景场融合中国降水自动站观测制作的中国区域小时降水量融合产品。辐射：基于DISSORT辐射传输模型,获取来自FY2E卫星一级产品实时反演太阳短波辐射产品。主要以ISCCP资料为背景数据,利用大气辐射传输模式DISORT对FY2D/E标称图数据进行反演,计算出分析格点上的地面入射太阳总辐射辐照度。CMADSV1.0系列数据集空间覆盖整个东亚(0°N-65°N,60°E-160°E), 空间分辨率分别为CMADS V1.0版本: 1/3°,CMADS V1.1版本: 1/4°,CMADS V1.2版本: 1/8°及CMADS V1.3版本: 1/16°,以上分辨率均为逐日(CLDAS同化场基本分辨率为1/16°,保证了CMADS数据集最高分辨率达1/16°),时间尺度为2008-2016年。本页发布的数据集为CMADSV1.0版本数据集(空间分辨率:1/3°。时间分辨率:逐日。空间覆盖范围:东亚(0°N-65°N,60°E-160°E)。提供要素:日平均2米温度,日最高\低2米温度,日累计24时降水量,日平均太阳辐射,日平均气压,日比湿度,日相对湿度,日平均10米风速,提供数据格式:dbf及txt。该驱动数据已在我国多个流域进行了驱动验证,效果表现良好。数据集元数据介绍 CMADS--SWAT驱动数据总体存放路径说明：数据集分为专门驱动SWAT模型的子数据驱动集与其他模型使用的数据驱动集 1)专门驱动SWAT模型的子数据集路径为：CMADS-V1.0\For-swat\ 2)专门其他模型使用的子数据集路径为：CMADS-V1.0\For-other-model\ CMADS--SWAT驱动数据各子集文件路径及名说明 CMADS--SWAT驱动数据子集路径 1)CMADS的SWAT子数据驱动集(For-swat文件夹内),包含Station\与Fork\子目录。其中Station\目录下为SWAT模型需要的所有输入数据(逐日)。以上输入数据分别位于以下目录： Relative-Humidity-58500\ 日平均相对湿度(fraction) Precipitation-58500\ 日累计降水量(mm) Solar radiation-58500\ 日平均太阳辐射(MJ/m2) Tmperature-58500\ 日最高、最低2米气温(℃) Wind-58500\ 日平均10米风速(m/s) CMADS--SWAT驱动数据子集命名格式中国大气数据同化SWAT模型数据集(CMADS)的SWAT子集文件命名：数据集代码由要素代码：R、P、S、T、W+维度格网数-经度格网数组成(经纬度网格数提取参见CMADS数据集使用手册.pdf)。 CMADS--SWAT驱动数据子集命名格式实体文件的内容描述：数据集时间尺度：2008年－2016年间共9年数据文件空间分辨率：1/3度时间分辨率：逐日要素数据存放格式：dbf 索引表存放格式：txt CMADS--SWAT驱动数据子集索引表：其中Fork\目录下为SWAT模型需要的所有站点索引表。以上输入数据索引表均可用以下索引表索引： PCPFORK.txt 降水索引表 RHFORK.txt 相对湿度索引表 SORFORK.txt 太阳辐射索引表 TMPFORK.txt 温度索引表 WINDFORK.txt 风速索引表 CMADS其他模式驱动数据子集路径 CMADS的SWAT子数据驱动集(For-other-model文件夹内),包括常规模型需要的所有气象输入数据(逐日)。以上输入数据分别位于以下目录： Atmospheric-Pressure-txt\ 日平均大气压强(hPa) Average-Temperature-txt\ 日平均2米气温(℃) Maximum-Temperature-txt\ 日最高2米气温(℃) Minimum-Temperature-txt\ 日最低2米气温(℃) Precipitation-txt\ 日累计降水(mm) Relative-Humidity-txt\ 日平均相对湿度(fraction) Solar-Radiation-txt\ 日平均太阳辐射(MJ/m2) Specific-Humidity-txt\ 日平均比湿(g/kg) Wind-txt\ 日平均10米风速(m/s) For-other-model 子集文件命名： CMADS_V1.0_PRS_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均大气压强(hPa) CMADS_V1.0_TMP_AVG_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均2米气温(℃) CMADS_V1.0_TMP_MAX_纬度格网数-经度格网数.txt 日最高2米气温(℃) CMADS_V1.0_TMP_MIN_纬度格网数-经度格网数.txt 日最低2米气温(℃) CMADS_V1.0_24h_PRE_纬度格网数-经度格网数.txt 日 24h 累计降水(mm) CMADS_V1.0_RHU_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均相对湿度(fraction) CMADS_V1.0_SOR_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均太阳辐射(MJ/m 2 ) CMADS_V1.0_SHU_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均比湿(g/kg) CMADS_V1.0_WIND_纬度格网数-经度格网数.txt 日平均10米风速(m/s) 数据存储信息存储格式和读取：数据集存储格式分为SWAT子集文件(dbf文件),及其他模式数据集(txt文件)。数据集附属说明文档: metadata：元数据文档(CMADS_META_C.pdf)。 description：说明文档(CMADS_DOCU_C.pdf)。数据总量：33.6GB 占用空间：35.2GB 时间范围：2008年－2016年时间分辨率：逐日地理范围描述：东亚最西经度：60°E 最东经度：160°E 最北纬度：65°N 最南纬度：0°N 台站数量：58500站空间分辨率： 1/3°×1/3°网格点垂直范围：无

2018-08-22 查看详情

黑河流域水资源、农业、生态系统脆弱性预测情景数据集（V1.0）（2010-2050）

采用供需平衡的分析方法，分别计算流域总体及各县区水资源供给量及需求量的基础上，评估流域水资源系统脆弱性。采用IPAT等式设置未来水资源需求情景，即通过设定未来的人口增长率、经济增长速度、单位GDP耗水量等变量来建立需水情景。以2005年为基准年，预测未来2010-2050年的各县市水资源需求情景。人口规模、经济规模采用配套预测数据。应用瑞典水文气象研究所HBV概念性水文模型的基本结构，设计了在气候变化下流域变化趋势的模型，以冰川融化情景为模型的输入，构建气候变化下出山径流情景。依据流域水资源配置的国家地方规定设置配水方案，综合计算水资源供给量。综合供需情况，以缺水率为指标评价水资源系统脆弱性。通过计算流域主要县市的（小麦生产）土地压力指数，分析了流域气候变化、冰川融化及人口增长情景下土地资源的供需平衡，评价了农业系统脆弱性。分别运用迈阿密公式及HANPP模型计算了未来情景下，流域各主要县市净初级生物生产量及初级生物量的人类占用，以供需平衡角度评估生态系统脆弱性。

2018-08-20 查看详情

黄土高原地区30m分辨率的坡向数据集（2014）

数据集包含了黄土高原地区影响土壤侵蚀的30m分辨率坡向因子，基于黄土高原地区高程数据提取的坡向数据。然后每个专题按1:25万地图标准分幅方式划分图幅，用1:25万标准图幅号命名。地理坐标系为WGS1984；精度可满足区域尺度水文和土壤侵蚀分析、预报的要求。

2018-08-14 查看详情

中国冻土分布图（2000）

总览我国现有的各种冻土图，他们在分类系统、数据源、制图方法等方面存在较大的不同，这些图件代表了我国在过去的半个世纪中对多年冻土分布的阶段认识。为了更加合理地反映我国冻土的分布，并统计出我国冻土分布面积，我们在分析现有冻土图的基础上，制备了一个新的冻土分布图，该图融合了现有多个冻土图和青藏高原多年冻土分布的模型模拟结果，统一了全国各部分数据的获取时间，反映了2000年左右我国冻土的分布状况。新的冻土图中，各种冻土类型的分布按以下原则确定： 1. 底图采用中国冻土区划及类型图（1：1000万）（邱国庆等，2000）。青藏高原以外的高山多年冻土和瞬时冻土的分布沿用原图；季节冻土和瞬时冻土、瞬时冻土和非冻土的界限也均无变化。青藏高原地区的多年冻土和东北地区高纬度多年冻土的分布则采用以下结果更新。 2. 青藏高原区域的高海拔多年冻土和高山多年冻土分布采用南卓铜等（2002）的模拟结果进行更新。该模型利用青藏公路沿线76个钻孔实测年平均地温数据，进行回归统计分析，获取年平均地温与纬度、高程的关系，并基于该关系，结合GTOPO30高程数据（美国地质调查局地球资源观测与科技中心领导下发展的全球1km数字高程模型数据）模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布，再以年平均地温0.5C作为多年冻土与季节冻土的界限。 3. 东北地区的高纬度多年冻土分布采用了Jin et al. (2007)的最新结果。 Jin et al. (2007)通过对过去几十年东北年平均降水和土壤水分的分析，认为东北地区的多年冻土南界与年平均气温的关系在过去几十年中没有发生实质变化。 4. 其他地区的高山多年冻土分布采用中国冰川冻土沙漠图（1：400万）（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2006）更新。在分类系统方面，现有的冻土图对多年冻土的划分多采用连续性标准，但对连续性的具体定义有很大不同。很多研究表明，连续性标准是一个与尺度密切相关的概念，并不适合于高海拔多年冻土的分类（程国栋, 1984; Cheng et al., 1992），且该标准无法应用于以网格为基本模拟单元的多年冻土分布模型。在本文中，我们放弃了连续性标准，而以制图单元（网格或区域）内是否存在冻土为标准。新的冻土图将我国冻土分为几下几类：（1）高纬度多年冻土（2）高海拔多年冻土（3）高原多年冻土（4）高山多年冻土（5）中深季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度>1m；（6）浅季节冻土：可能达到的最大季节冻结深度<1m；（7）瞬时冻土：保存时间不足一个月（8）非冻土。数据具体说明，请参考说明文档及引用文献。

2018-08-09 查看详情

青藏高原珠峰、纳木错、林芝站气象数据（2006-2008）

数据集综合了纳木错多圈层综合观测研究站、珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站、藏东南高山环境综合观测研究站的大气、水文和土壤的长期监测数据。数据有三种分辨率，包括0.1秒、10分钟、30分钟、24小时不等。野外的大气边界层塔（PBL）所使用的温湿度和气压传感器由芬兰的Vaisala公司生产，风速风向传感器由美国的MetOne公司生产，辐射传感器由美国的APPLEY公司和日本的EKO公司生产，气体分析仪由美国的Licor公司生产，土壤含水量、超声风速仪和数据采集器等由美国的CAMPBELL公司生产。定期（每年2-3次）由专业人员对观测系统进行维护，对传感器进行标定和更换，对采集的数据进行下载和整编，满足国家气象局和世界气象组织（WMO）的气象观测规范。数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成时间连续序列，质量控制包括剔除曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。

2018-07-25 查看详情

第三极地区冰湖数据（V1.0）（1990，2000，2010）

将冰湖划分为冰面湖、与冰川末端相连和非相连湖泊等三种类型。在分类的基础上，研究第三极地区各流域冰湖的数量与面积、不同大小面积变化幅度、与冰川距离远近、有冰川融水径流补给与无冰川融水径流补给冰湖面积的变化差异以及冰湖面积随海拔梯度变化特征等内容。数据源：Landsat TM/ETM+ 1990，2000，2010。数据通过目视解译，包括面积大于0.003平方公里的冰湖数据，结合原始影像与Google Earth检查编辑。数据应用于第三极地区冰湖变化与冰湖溃决洪水( GLOF) 评估。数据类型：矢量。投影坐标系：Albers Conical Equal Area。

2018-07-20 查看详情

Randolph冰川目录（RGI）（2012-2017）

Randolph冰川目录（Randolph Glacier Inventory,RGI）是GLIMS（Global Land Ice Measurements from Space）发布的全球冰川轮廓的完整目录，目前共发布6个版本：2012年2月发布1.0，2012年6月发布2.0，2013年4月发布3.0，2014年12月发布4.0，2015年7月发布5.0，2017年7月发布6.0。本数据集包括6.0，5.0，4.0和3.2（修正版，2013年8月）共四个版本。数据按照不同地区进行组织，每个地区包括一个shape文件（.shp文件及其相应的.dbf、.prj和.shx等文件），一个测高数据的.csv文件，每条冰川包含一条记录。数据来源于GLIMS: Global Land Ice Measurements from Space（http://www.glims.org/RGI/）数据质量检查包括几何、拓扑和属性检查，包括： 1）所有多边形都使用ArcGIS Repair Geometry工具进行检查； 2）删除了小于0.01平方公里的冰川； 3）拓扑使用Does Not Overlap规则进行检查； 4）属性表利用Fortran子程序和Python脚本进行数据质量检查。

2018-07-20 查看详情

青海省全社会固定资产投资(1980-2016)

该数据集记录了青海省1980~2016年全社会固定资产投资情况。数据来自统计年鉴：《青海社会经济统计年鉴》和《青海统计年鉴》，从青海统计年鉴中摘录，精度同数据所摘取的统计年鉴。数据表共有11个字段字段1：年份解释：数据的年份字段2：总计解释：固定资产投资总计亿元字段3：国有经济解释：国有经济固定资产投资额亿元字段4：集体经济解释：集体经济固定资产投资额亿元字段5：私营经济解释：私营经济固定资产投资额亿元字段6：其他经济解释：其他经济固定资产投资额亿元字段7：总增长解释：固定资产投资总增长 % 字段8：国有增长解释：国有固定资产投资增长 % 字段9：集体增长解释：集体固定资产投资增长 % 字段10：私有增长解释：私有固定资产投资增长 % 字段11：其他增长解释：其他固定资产投资增长 %

2018-07-18 查看详情

青藏工程走廊活动层厚度现状分布（1980-2015）

基于青藏工程走廊现有的15个活动层厚度监测场天然孔数据资料，运用GIPL2.0冻土模型模拟了青藏工程走廊的活动层厚度现状分布图。该模型需要合成时间序列的温度数据集，按照时间跨度分为两个阶段，分别是1980-2009和2010-2015，第一阶段的温度数据来自于中国气象驱动数据集（http://dam.itpcas.ac.cn/rs/?q=data#CMFD_0.1），第二阶段的数据应用空间分变率为1km的MODIS地表温度产品（MOD11A1/A2, MYD11A1/A2）。此外，模型需要的土质类型数据来自于分辨率为1公里的中国土壤数据库（V1.1），同时还考虑了地貌，基于实测的土壤热物理参数以及土地覆盖类型等将研究区域归为88类进行了模拟。对模拟结果和现场实测数据进行了对比，结果显示具有较好的一致性，相关系数达到0.75。在高山地区，活动层平均厚度小于2.0 m，然而在河谷地带，活动层平均厚度大于4.0 m，在高地平原区，活动层厚度通常在3.0 m -4.0 m之间。

2018-06-04 查看详情

青藏工程走廊地表温度数据（2000-2010）

地表温度作为地表能量平衡中的主要参数，表征了地气间能量和水分交换的程度，广泛应用于气候学、水文学和生态学等的研究中。在冻土研究中，气候是冻土存在和发展的决定性因素之一，其中地表温度是影响冻土分布的主要气候因子，其影响冻土发生发育以及分布，是冻土建模的上边界条件，对寒区水文过程的研究具有重要的意义。数据集基于青藏高原工程走廊DEM及观测站资料分析了青藏高原2000-2014地表温度变化趋势。利用MODIS上下午星Terra和Aqua的地表温度数据产品MOD11A1/A2、MYD11A1/A2，基于影像时空信息对云覆盖像元下地表温度信息进行了重建，采用昆仑山（湿地、草原）、北麓河（草原、草甸）、开心岭（草甸、草原）、唐古拉山（草甸、湿地）8个站点对重建信息及地表温度代表性问题进行了分析，通过相关性系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均偏差（MBE）验证指标得出：（1）基于时空信息的MODIS云覆盖像元下地表温度重建精度较高；（2）上下午星Terra和Aqua四次观测加权平均代表性最好。基于MODIS地表温度信息重建及代表性问题的分析，获取了青藏高原及其工程走廊带2000-2010年年均MODIS地表温度数据。可以看出2000-2010年地表温度也在经历着波动的增温趋势，这与青藏高原以及青藏工程走廊多年冻土段气候变化保持基本相同的变化趋势。

2018-05-28 查看详情

青藏工程走廊多年冻土区气温降雨观测数据（1956-2012）

该数据集是青藏工程走廊多年冻土段三个气象站近50年来的年平均气温和降雨量变化趋势。从记录数据可以看到，年平均气温整体在经历着缓慢的升高过程。五道梁和沱沱河在过去的56年内年平均气温的变化有很好的相关性（r2=0.83）。在1957年，五道梁、沱沱河年平均气温分别为-6.6和-5.1℃，到2012年，两站的气温分别为-4.6和-3.1℃，总的增温大约是2℃左右，年平均增温率为0.03-0.04℃。五道梁和安多在过去的47年内年平均气温的变化也有很好的相关性（r2=0.84）。在1966年，安多年平均气温为-3.0℃，到2012年，气温增加到了-1.8℃，总的增温大约是1.2℃，年平均增温为0.02-0.03℃。年平均气温的增加在五道梁和沱沱河略快于安多。然而，从降雨量来看，降雨的变化比气温变化更加波动。五道梁和沱沱河在过去56年内年降雨量的变化相关性较差（r2=0.60）。在1957年，五道梁、沱沱河年降雨量分别为302和309mm，到2012年，两站的年降雨量分别为426和332mm，五道梁有124mm的降雨增加，年降雨量增加率约为2mm，沱沱河年降雨量增加率仅为0.4mm。五道梁和安多在过去的47年内年降雨量的变化相关性也较差（r2=0.35）。在1966和2012年，安多年平降雨量分别为354和404mm，总的增加大约是50mm，年平均增加率为1mm。年降雨量的增加在五道梁是最快的。三个气象站代表了青藏工程走廊多年冻土段的气候变化情况。从整体的气温和降雨量的变化趋势来看，过去50年，走廊北部和中部的气温增速较快，超过全球平均0.02℃／a的水平（IPCC）。北部的降雨量增加也较明显，尤其是五道梁气象站的降雨增速非常明显。气温变暖和降雨增加都对加速多年冻土的空间变化产生较大影响，是导致青藏高原多年冻土退化的主导因素。

2018-05-27 查看详情

青藏工程走廊地温现状分布图（2010-2015）

应用GIPL2.0冻土模型模拟了青藏工程走廊的平均地温分布图。该模型需要合成时间序列的温度数据集，按照时间跨度为2010-2015，数据应用空间分辨率为1km的MODIS地表温度产品（MOD11A1/A2, MYD11A1/A2）。此外，模型需要的土质类型数据来自于分辨率为1公里的中国土壤数据库（V1.1），同时还考虑了地貌，基于实测的土壤热物理参数以及土地覆盖类型等将研究区域归为88类进行了模拟。对年平均地温模拟结果和现场实测数据进行了对比，结果显示具有较好的一致性。模拟结论得出在高山区域，如昆仑山，唐古拉山，年平均地温小于-2.0 °C；而在较高的河谷地带，如坨坨河的年平均地温高于0 °C；对于高平原地区（如北麓河盆地和五道梁盆地）的年平均地温较高在-2.0 °C ~ 0 °C范围内。如果以年平均地温小于0 °C为多年冻土存在与否的阈值，则青藏工程走廊的多年冻土占整个区域的78.9%。同时根据地温的不同将青藏工程走廊的冻土类型分为低温稳定多年冻土、低温基本稳定多年冻土、高温不稳定多年冻土和高温极不稳定多年冻土。

2018-05-24 查看详情

三极太阳辐射数据集(2001-2017)

太阳辐射数据为采用国际上通用的太阳辐射表(LI200SZ，LI-COR, Inc., USA)测量获得。本测量数据为总太阳辐射，包括直射和漫反射的太阳辐射，波长范围400-1100nm。测量结果单位为W/m2，在自然采光下典型误差为± 3%（入射角60°以内）。三极不同地点（青藏高原珠峰站和纳木错站，北极Sodankylä 站，南极DomeA站）的数据来源于与站点合作和网站下载等。青藏高原珠峰站和纳木错站数据覆盖时间从2009年到2016年；北极Sodankylä 站数据覆盖时间从2001年到2017年；南极DomeA站数据覆盖时间从2005年到2014年。

2018-04-03 查看详情

青藏高原2013年冰川数据-TPG2013（V1.0）

本数据集是2013年青藏高原冰川数据，使用了148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，结合65景HJ1A/1B遥感数据，时间主要从2012年至2014年，86%来源于2013年,78%Landsat8 OLI数据成像于冬季，而HJ1A/1B数据100%成像于冬季。冰川数据是青藏高原净冰川覆盖范围，不包括表碛物覆盖部分。数据格式是TIFF，可以为青藏高原冰川变化、冰川水文研究提供基础数据支持。数据内容：冰川编号FID_smglac，基于Albers等积圆锥投影计算的冰川面积area_km2，所在流域在我国冰川编目中冰川流域的二级编码code, 所在流域在我国冰川编目中冰川流域一级编码First_code,所在流域中文名称name，所在流域英文名称Ename,冰川斑块周长Peremeter(km)，斑块中心点X坐标（decimal degree）, 斑块中心点Y坐标（decimal degree）。数据的投影方式：Albers等积圆锥投影。格网单元：30m 数据加工方法：基于148景Landsat8 OLI卫星多光谱遥感数据，校正、镶嵌为假彩色合成影像（RGB:654），采用人工目视解译方法，参考波段比值法结果，结合SRTM DEM V4.1数据与Google Earth和HJ1A/1B卫星同一年不同季节的影像，剔除了山体阴影、季节性积雪的影响，参考我国第一期和第二期冰川编目数据，剔除了非冰川区的陡崖、裸露基岩等，综合提取净冰川专题矢量数据，不包括冰川末端位置不清的表碛物覆盖区域，冰川边界数字化精度为半个像元（15m）。通过对比分析，可知基于多数据源、参考多方法结果、综合专家经验知识人-机互动方法提取获得的山地冰川数据更准确。具体数据提取方法详见参考文献： Ye, Q., J.Zong,L.Tian et al. (2017). Glacier changes on the Tibetan Plateau derived from Landsat imagery: mid-1970s – 2000 – 2013. Journal of Glaciology,63(238), 273-87. DOI:10.1017/jog.2016.137 原始遥感资料数据精度：30m。数据质量控制措施：冰川边界数字化精度控制在半个像元之内（15m）。加工后数据精度：TPG2013总体数据误差在3.9%。项目来源：中国科学院战略性先导科技专项（A类）（XDA19070302），第二次青藏高原综合科学考察研究资助（2019QZKK0202），中国科学院“十三五”信息化建设专项资助(XXH13505-06)，国家自然科学基金项目（41530748, 91747201），科技基础性工作专项项目(2013FY111400)。

2018-04-02 查看详情

全球300米分辨率欧空局陆地覆盖数据（1992-2015）

该土地覆盖类型产品是欧空局气候变化行动第二阶段产品，其空间分辨率为300米，时间覆盖范围为1992-2015. 空间覆盖范围纬向－90~90度，经向－180~180度，坐标系统为地理坐标WGS84.土地覆盖产品该地表覆盖的分类依据联合国粮食农业组织土地覆盖分类系统(LCCS, Land Cover Classification System)。该数据用于科研目的需要致谢ESA CCI Land Cover project，并且将发表的文章发送给contact@esalandcover-cci.org

2018-04-01 查看详情

纳木错多圈层综合观测研究站气象观测数据（2005-2016）

本数据集包含从2005年10月1日到2016年12月31日，纳木错台站观测的气温、气压、相对湿度、风速、降水、总辐射等日值。数据集加工方法为原始数据经过质量控制后形成连续的时间序列。满足国家气象局和世界气象组织（WMO）对气象观测原始数据的精度，剔除了曳点数据和传感器出现故障造成的系统误差。该数据的服务对象为从事大气物理、大气环境、气候、冰川、冻土等学科科学研究和人才培养的专业人员。主要应用于冰川学、气候学和环境变化、寒区水文过程以及冻土学等学科领域。测量参数的单位和精度如下：空气温度，单位：℃，精度：0.1℃；空气相对湿度，单位：%，精度：0.1%；风速，单位：m/s，精度：0.1m/s；风向，单位：°，精度：0.1°；气压，单位：hPa，精度：0.1hPa；降水，单位：mm，精度：0.1mm；总辐射，单位：W/m2，精度：0.1W/m2。

2018-03-31 查看详情

西藏卡若拉冰川分布数据集（1972-2017）

西藏卡若拉冰川位于西藏自治区山南地区浪卡子县和日喀则地区江孜县交界处，北纬28°54′23.30″～28°56′50.95″，东经90°11′42.21″～90°09′26.23″，属大陆性冰川，平均海拔5042米，是近南北向展布的宁金岗桑峰的组成部分。本数据集在综合中国科学院寒区旱区环境与工程研究所的我国第一次冰川编目数据、地球系统科学数据共享平台的雅鲁藏布江流域冰川2005年1∶10万编目数据、Google Earth遥感影像及野外考察等相关数据的基础上，借助ArcGIS、ENVI等软件，对数据进行波段组合、研究区裁剪、人工目视解译等技术研发完成，最后对所得的数据进行了精度验证。本数据集共包括1972-2017年间的25期冰川矢量数据和面积数据统计表，反映了45年来卡若拉冰川边界变化情况，可以作为青藏高原冰川变化、气候变化等研究的参考数据。

2018-03-31 查看详情