流域内的水量平衡可以通过单个湖泊的水位波动体现，而区域湖泊水位的一致性波动则可以反映区域有效水分的变化。以往的研究主要通过分析湖泊沉积物的多代用指标来重建过去的有效水分，缺少对区域有效水分变化的定量研究。青藏高原及东中亚地区典型湖泊区域全新世有效水分连续模拟结果数据集是基于湖泊能量平衡模型、湖泊水量平衡模型及瞬态气候演变模型，以构建的虚拟湖泊为载体，连续且定量地展示了青藏高原青海湖、沉错、班公错等以及东中亚地区青土湖、呼伦湖、岱海等湖泊区域全新世有效水分变化。模拟结果为探究千年尺度上湖泊演化过程提供了新的视角。
1015 2022-02-22
本数据为RCP4.5情景下的月干燥指数数据集（Aridity Index, AI）。AI数据为降水与潜在蒸散发的比值。本数据由14个模式平均计算得到。这14个模式分别为：CanESM2；CCSM4；CNRM-CM5；CSIRO-Mk3-6-0；GISS-E2-R；HadGEM2-CC；HadGEM2-ES；inmcm4；IPSL-CM5A-LR；MIROC5；MIROC-ESM-CHEM；MIROC-ESM；MPI-ESM-LR；MRI-CGCM3。空间分辨率为全球2度*2度，时间分辨率为2020年1月-2099年12月。该数据集即可用于中亚大湖区未来干湿变化情景分析，也可用于全球其他区域在未来情景下的干湿过去和格局的分析。
3186 2019-12-11
本数据集为青藏高原区域2016年日分辨率0.02° x0.02° BRDF 核驱动模型核系数数据集。采用耦合地形因子的多源遥感数据协同反演的BRDF\反照率模型，并引入先验知识进行质量控制，联合极轨卫星数据MODIS反射率和静止卫星葵花8-AHI地表反射率数据反演时空连续的日分辨率的高精度BRDF。MODIS地表反射率数据及AHI天顶反射率数据集为官方网站下载，经过配准、大气校正等处理，以5天为周期合成日分辨率BRDF。相较于同类产品,，该BRDF合成周期最短，且考虑了地形效应，对快速变化地表特征的捕捉更具有优势，且时空连续性更好。可有效支撑j反射率角度效应订正、或用于与BRDF相关地表参数的高精度估算。
2542 2021-03-02
该数据集依据中分辨率长时间序列遥感影像Landsat，通过影像融合、遥感解译、数据反演等多种方式获得青藏高原1990/1995/2002/2005/2010/2015六期生态系统类型情况分布图，作出25年（1990-2015）青藏高原生态本底图，空间参考系统为Krasovsky_1940_Albers，空间分辨率为1000m。青藏高原各类生态系统面积统计表明，1990-2015年间，林地、草地面积略有减少，城镇用地、农村居民点及其他建设用地面积增加，河流、湖泊等水体面积增加，永久性冰川积雪面积减少。该图集可用于青藏高原生态工程的规划、设计及管理，并可作为生态系统现状的基准，用于阐明青藏高原重大生态工程建设的时空格局，揭示青藏高原生态系统格局和功能的变化规律和区域差异。
4006 2021-01-07
冰川是西部山区河流的补给水源，是西部地区人们赖以生存、发展工、农、牧业的最基本要素之一。冰川既是宝贵的淡水资源，又是山区形成严重自然灾害的发源地，如突发性冰湖溃决洪水、冰川泥石流和冰崩等。冰川水文监测是研究冰川融水特征、冰川融水对河流的补给作用、冰川表面消融与径流关系、冰面产流和汇流过程、及冰川和季节性积雪融水诱发的洪水和泥石流计算和预报的基础。目前主要以在流域出山口建立水文监测站，开展实地监测为主。本数集为4条代表性冰川的月值径流数据 (珠西沟冰川、帕隆4号冰川、老虎沟冰川、七一冰川)。通过雷达或压力式水位计测量冰川融水相对水位变化，通过实地径流断面测流与相对水位建立径流曲线，计算每条冰川的径流总量，径流单位为m3/s。
1480 2022-02-17
CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）是气候耦合模型相互比较项目的第五阶段实验，提供了一个多气候模式环境，可用于预估“一带一路”关键节点区域未来气候变化，以应对关键节点区域的环境气候问题。本数据集以“一带一路”关键节点区域为研究区，对CMIP5的43个气候模式对研究区未来气候变化的预估能力进行评估，以模拟结果的均方根误差为标准，分别选取RCP4.5及RCP8.5情景下模拟能力最优的气候模式，对研究区进行气候模拟，得到研究区2006至2065年降雨量、气温的未来预估数据，并使用统计降尺度方法使数据集空间分辨率达到10km，时间分辨率为每月。每一期数据具有三个波段，分别是气温最大值、气温最小值和降雨量。本数据集中，降雨量单位为kg/(m^2*s)，气温单位为K。本数据集为应对关键节点区域的环境气候问题提供数据基础。
4608 2020-12-24
本数据为青藏高原1：25万重大工程扰动灾害数据。对于灾害解译范围，线路工程（国道、高速、铁路、电网工程）及水电工程，以工程两侧第一分水岭为界；矿山、油田和口岸工程，以距离工程1km为界。工程扰动灾害划分为两类：①由工程建设诱发的滑坡、崩塌、泥石流灾害；②可能影响工程的自然灾害，规定上述解译范围内的所有自然灾害均属于第②类工程扰动灾害。其数据包含滑坡的位置、长、宽、高差、分布高程、成因类型、诱发因素、发生时间、岩性等要素及灾害相关工程及工程建设年份等。依据Google earth影像及1:50万地质图解译全区工程扰动灾害，共解译了6176个灾害点；主要利用Google earth进行扰动灾害解译，同时结合野外考察验证解译结果，利用ArcGIS生成灾害分布图件；数据来源于Google earth高分辨率影像，原始数据精度高，在灾害文件生成过程中严格按照解译规范，并有专人审查，数据质量可靠；依据所收集数据可进行研究区灾害风险分析，为已建工程的顺利运行和未建/在建线路工程的建设提供理论指导。
864 2022-02-09
高质量高时空分辨率降水产品在理解全球和区域尺度的“水-碳-能”循环研究中扮演重要角色。卫星遥感为监测降水高时空变异特征提供了不可替代的手段，尤其是在自然条件恶劣的无资料地区。但由于是间接估算而来，卫星遥感降水产品不可避免地存在系统偏差和随机误差。聚焦于目前主流的遥感降水产品（GPM IMERG及其回推产品，0.1°/half-hourly，2000-present）获取过程中的潜在不足，如该产品的矫正时空尺度为1.0°/monthly，本研究在更高时空尺度上提出一套新的时空矫正算法，并引入高质量地面观测产品APHRODITE（0.25°/daily），生产了一套亚洲地区同期高质量高时空分辨率降水数据集AIMERG（0.1◦/half-hourly，2000–2015）。AIMERG降水数据集能够同时有效考虑卫星估计和地面观测的各自优势，其系统偏差和随机误差在中国地区不同时空尺度上的表现优于GPM IMERG，为亚洲地区相关领域的科学研究及生产实践提供了更为丰富且可靠的基础数据。
4820 2020-09-07
数据集包含1970s和2000s青藏高原内所有单个冰川储量（单位km3）。该数据集来源于题目为“Consolidating the Randolph Glacier Inventory and the Glacier Inventory of China over the Qinghai-Tibetan Plateau and Investigating Glacier Changes Since the mid-20th Century”论文的结果数据，该论文初稿已完成，并计划向Earth System Science Data投稿。数据集中1970s基础冰川目录数据提取自Randolph Glacier Inventory数据集，2000s基础冰川目录来源于中国第二次冰川编目数据集，基于二者提取出的青藏高原内部冰川边界并结合基于栅格的基岩高程数据集（https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html，doi:10.7289/V5C8276M）和利用一种依赖于坡度计算（slope-dependent）方法得到的冰川表面高程数据集，进而计算出两期目录中单个冰川储量。另外，本次研究已将获得的单个冰川储量计算结果与已往研究的部分冰川储量计算结果、相关遥感数据集、基于多个冰川模型集合平均得到的全球冰川厚度数据集（https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/315707，doi:10.3929/ethz-b-000315707）进行了多方位比对、验证，还量化了计算结果存在的误差（各山脉冰川储量计算结果误差率均在10%以内）。该数据集的建立以期为未来区域水资源总量估算及冰川消融等相关研究提供数据基础，同时该数据的获取也为未来冰川储量研究提供了新的思路。
2591 2020-04-20
这组数据是1974-2013年期间喜马拉雅山脉西段纳木那尼峰地区年均冰川物质平衡变化和冰储量变化数据集，采用ESRI 矢量多边形格式存储，是由两个阶段的DEM高程差数据DHSRTM2000-DEM1974（即DH2000-1974）、DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），结合冰川覆盖专题矢量数据、冰密度 850 ± 60 kg m−3计算而来。DHSRTM2000-DEM1974（DH2000-1974）, 是2000年SRTM DEM2000数据和1974年1:50,000的DEM1974之间的高程差,即DH2000-1974 =SRTM2000 – DEM1974。DEM1974是由我国1974年航拍照片绘制1:50,000地形图生成的，两期DEM数据配准后，非冰川区高程数据精度为±0.13 m a-1。DHTanDEM2013-SRTM2000（DH2013-2000），是基于2013年10月17日一对TerraSAR-X和TanDEM-X (TSX/TDX)雷达数据与2000年SRTM DEM数据、采用差分干涉技术（D-InSAR）获取,在非冰川区高程数据精度为±0.04 m a-1。 表格中包括的数据项有： Area,冰川面积(m2)、GLIMS_Id表示冰川编号，EC74_00表示1974-2000年间平均每条冰川每年的冰面高程变化（m a-1），EC00_13表示2000-2013年间冰川每年的冰面高程变化（m a-1），MB74_00表示1974-2000年间每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MB00_13表示2000-2013年每条冰川年均冰川物质平衡数据（m w.e. a-1），MC74_2000表示1974-2000年间每条冰川每年冰储量变化（m3 w.e. a-1），MC00_2013表示2000-2013年间每条冰川每年的冰储量变化（m3 w.e. a-1）, Uncerty_MB是每条冰川年均冰川物质平衡数据误差（m w.e. a-1）， Uncerty_MC表示每条冰川每年的冰储量变化的最大误差范围（m3 w.e. a-1）。该组数据可用于喜马拉雅山脉与高亚洲地区冰川变化、冰川消融水文水资源效应及其气候原因。
2798 2020-07-28
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