南北极及青藏高原冰川雪和冰里原核微生物分布数据集提供了刘勇勤实验组在2010-2018年间从NCBI数据库收集的细菌16S核糖体RNA基因序列。 NCBI数据库搜索的关键词为Antarctic, Arctic Tibetan, Glacier.。收集的序列通过使用DOTOUR软件计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过“Classifier”软件与RDP数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。获得序列后，通过阅读序列文件中样品信息获得样品的GPS坐标。本数据包含每条序列的16S核糖体RNA基因片段序列，进化分类，及样品GPS坐标。本数据与以高通量测序为基础的序列相比，本数据的序列长度更长，分类更准确，对于比较三极微生物的进化信息，以及研究嗜冷微生物进化的认识有重要意义。
计慕侃
青藏高原典型冰川DEM采用双站InSAR方法制作，数据采集时间为2013年11月21日，覆盖范围为普若岗日和祁连山西部地区，空间分辨率10米，高程精度0.8m的DEM结果，精度可满足国家1∶10000地形制图的要求。冰川DEM采用TanDEM-X双站InSAR数据，采用改进的SAR干涉处理方法，顾及了双站InSAR在成像几何和相位解缠等方面的特点，高分辨率、高精度地生成了上述两个典型冰川的表面DEM。该数据集采用Geotiff格式，每个典型冰川DEM存储为一个文件夹。 数据的详细情况见青藏高原典型冰川DEM数据集-数据说明。
江利明
大多数仪器气候记录的长度相对较短，限制了对气候变化的研究，因此有必要借助代理数据将记录延续到过去。直到20世纪40年代后期，才有了足够质量和空间分辨率的大气数据来确定气候变化的主要模式，如北美太平洋模式和太平洋年代际振荡。全球冰芯除了分布在南北两极以及第三极，阿拉斯加也有山地冰川分布，在该区域获得的冰芯数据，对于揭示北美地区气候，对于揭示低纬度与高纬度北极地区气候变化具有主要的意义。 各变量的物理意义： 第一列：时间；第二列：积累率数据；第三列：氧同位素数据值
杜志恒
雪水当量（积雪深度与密度之积）是反映地表积雪量变化的重要因子，是地表水文模型和气候模式中的一个重要参数。青藏高原作为亚洲水塔，多条大江大河补给主要依靠高原上冰川或积雪的融化。基于被动微波对积雪监测的敏感性，本数据实现了长时间序列的高亚洲地区雪水当量的反演。数据集包含日雪水当量、月雪水当量以及每五日雪水当量，可服务于当地水文、畜牧业生产等方面。
邱玉宝
高亚洲地区是中纬度全球变化敏感区和研究的热点区域，其境内湖泊星罗棋布，湖冰冻融参数是全球变化的关键敏感因子之一。由于冰水介电常数差异大，高重访率且对天气不敏感的星载被动微波遥感可实现湖冰冻融状态的快速监测。本数据集依据微波辐射计像元内湖泊和陆表的面积比例，应用混合像元分解方法获取了像元（亚像元级）的湖泊亮温信息，实现高亚洲地区被动微波遥感亚像元级湖冰冻融监测，并采用多种被动微波数据，共计获得高亚洲区域 2002-2016 年 51 个中大型时间序列湖泊亮温数据和冻融状态信息。以无云MODIS 光学产品为验证数据，在高亚洲不同区域，选取可可西里湖、达则错、库赛湖等三个大小不一的湖泊进行冻融判别验证，结果表明微波和光学遥感所获取的湖冰冻结和融化参数具有较高的一致性，其相关系数可达0.968 与 0.987。本数据集包含湖泊的时间序列亮温值和湖冰冻融参数，可进一步对湖泊开展特征参数反演，以及提升对高亚洲地区的湖冰冻融的理解，为高亚洲地区气候、环境变化以及高亚洲对全球气候变化响应模型提供数据基础。数据集由 2 部分数据组成，其一为 2002-2016 年高亚洲区域 51个湖泊的被动微波遥感亮温数据集，观测时间间隔为 1~2 天；其二是由湖泊亮温数据集判断所获得的湖冰冻融数据集。文件名分别为：最邻近法与像元分解的湖泊亮温数据 .zip（12 MB），2002–2016 高亚洲 51 个湖泊湖冰冻融数据集 .xls（0.1 MB）
邱玉宝
由美国发起的格陵兰冰盖计划 (GISP2)，提供了一个10万多年的氧同位素详细资料，几乎覆盖了整个冰期-间冰期循环。该数据记录了过去818-1987年氧同位素变化，其中清晰记录小冰期为该过去1000年来最冷的时期。其中1850-1987年呈现出波动增温，其变化与格陵兰获取的GRIP、NGRIP及最新的NEEM冰芯变化一致，反映了雪冰记录在格陵兰冰盖具有很好的一致性。 各变量的物理意义： 第一列：冰芯深度；第二列：氧同位素值；第三列：时间
杜志恒
从公元1000年到现在大气中甲烷的浓度在南北极冰芯呈现显著的上升，本数据来自澳大利亚塔斯马尼亚实验室，对冰芯样品采取湿法提取，通过对所有样品使用相同的测量程序和校准， 获取了高分辨率数据。数据结果与瑞士伯尔尼大学、丹麦哥本哈根大学以及美国俄亥俄州大学等国际著名冰芯温室气体实验室结果一致。 各变量的物理意义： 第一列：时间；第二列：甲烷浓度数值
杜志恒
微波辐射计数据集为SMMR（1978-1987）、SSM/I（1987-2009）和SSMIS（2009-2015）亮温数据，覆盖时间从1978年到2015年，空间分辨率为25 km，南极数据每个文件由316*332的栅格组成，北极冻融数据每个文件由304*448的栅格组成；微波散射计数据集为QScat（2000-2009）和ASCAT（2009-2015）后向散射系数据，覆盖时间从2000年到2015年，空间分辨率为4.45km.南极数据每个文件由1940*1940的栅格组成，北极数据每个文件由810*680的栅格组成。时间分辨率为逐日，覆盖范围为南北极冰盖。
李新武, 梁雷
利用2003-2013年11景的Modis1B数据(NSIDC网站发布的冰架Modis1B数据)，采用亚像元互相关方法提取南极Amery冰架表面流速，应用COSI-Corr软件提取冰架流速，获取近十年的年均流速时间序列，由于研究区域内缺乏实地观测，因此利用稳定区域的偏移量值评估冰流结果的精度，冰流误差约为±50m/year。冰流场数据覆盖时间从2003年到2013年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为Amery区域，空间分辨率为500m。每年的冰流场数据存放一个Geotiff文件。 数据的详细情况见Amery冰流场-数据说明。
江利明
在全球气候变暖背景下，世界范围内山地冰川消融强烈，以退缩为主，但现有野外观测发现，喀喇昆仑地区大部分冰川保持稳定或前进状态，为“喀喇昆仑异常”。冰川表面流速是研究冰川动力学和物质平衡的重要参数，研究喀喇昆仑中部区域冰川流速时空变化特征对于认识该区域冰川动力学特征及其对气候变化的响应具有重要的意义。 选取1999-2003年获取的四对Landsat 7 ETM+影像（影像获取时间分别为：1999.7.16, 2000.6.16, 2001.7.21, 2002.8.9, 2002.4.19, 2003.3.21），采用全色波段，分辨率为15 m，对每对影像进行精确配准，然后对配准后的两景影像进行互相关计算，获取1999-2003年喀喇昆仑中部区域冰川表面流速。由于研究区域内缺乏流速实地观测数据，因此利用稳定区域的偏移量值评估冰流结果的精度，冰川表面流速误差约为±7 m/year。 冰流场数据覆盖时间从1999年到2003年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为喀喇昆仑中部区域，空间分辨率为30 m，每年的冰流场数据存放一个Geotiff文件。 数据的详细情况见喀喇昆仑中部区域冰流场-数据说明。
江利明
南极冰盖高程数据采用雷达高度计数据(Envisat RA-2)和激光雷达数据(ICESat/GLAS)制成。为提高ICESat/GLAS数据的精度,采用了五种不同的质量控制指标对GLAS数据进行处理,滤除了8.36%的不合格数据。这五种质量控制指标分别针对卫星定位误差、大气前向散射、饱和度及云的影响。同时,对Envisat RA-2数据进行干湿对流层纠正、电离层纠正、固体潮汐纠正和极潮纠正。针对两种不同的测高数据,提出了一种基于Envisat RA-2和GLAS数据光斑脚印几何相交的高程相对纠正方法,即通过分析GLAS脚印点与Envisat RA-2数据中心点重叠的点对,建立这些相交点对的高度差(GLAS-RA-2)与表征地形起伏的粗糙度之间的相关关系,对具有稳定相关关系的点对进行Envisat RA-2数据的相对纠正。通过分析南极冰盖不同区域的测高点密度,确定最终DEM的分辨率为1000 m。考虑到南极普里兹湾和内陆地区的差异性,将南极冰盖分为16个区,利用半方差分析确定最佳插值模型和参数,采用克吕金插值方法生成了1000 m分辨率的南极冰盖高程数据。利用两种机载激光雷达数据和我国多次南极科考实测的GPS数据对新的南极DEM进行了验证。结果显示,新的DEM与实测数据的差值范围为3.21—27.84 m,其误差分布与坡度密切关系。
黄华兵
该数据为2005年格陵兰岛地区ENVISAT-1卫星ASAR传感器获取的Wide Swath模式Level 1B级SAR数据，幅宽400km，空间分辨率为75m，绝对定位精度约为200米。 该SAR数据在存储时都是以时间增长为序的方式存储的，这使的下行轨道的图象为左右镜象，而上行轨道的图象为上下镜象。 该数据的命名规则如下例所示： ASA_IMS_1PPIPA 20050402_095556_000000162036_00065_16151_0388.N1 ASA: 产品标识,ASAR传感器 IMS: 数据的接收、处理信息(成像模式，如WS，WSS，IM，...) 1PPIPA:订制的编号 20050402: 数据获取的时间（UTC时间) 095556:地理位置（开始、结束） 000000162036:卫星轨道信息 00065:产品信任数据 16151:产品大小、结构信息 0388 => 校验码
惠凤鸣
南北极细菌分布数据集提供了南北极细菌分布特征。样品采集时间为13/12/2005至8/12/2006，包含北极3个地区52个样品（Spitsbergen Slijeringa，Spitsbergen Vestpynten，及Alexandra Fjord_Highlands），南极5个地区171个样品(Mitchell Peninsula,Casey station main power house,Robinsons Ridge,Herring Island,Browning Peninsula)。土壤表层样品采集后用液氮保存，运回悉尼实验室，通过FastPrep DNA试剂盒提取。提取后的DNA样品使用27F (5'-GAGTTTGATCNTGGCTCA-3' and 519R (5'-GTNTTACNGCGGCKGCTG-3')扩增16S rRNA基因片段。扩增后的片段通过454方式测序，原始数据通过Mothur软件分析。首先去除测序质量不佳序列，之后进行排序并去除嵌合体序列。之后计算序列之间相似度，相似度在97%以上的序列聚类为一个OTU，并定义OTU代表序列。OTU代表序列通过与Silva数据库进行比对，在可靠性大于>80%的情况下鉴定到属一级水平。本数据系统的比较了南极东部以及北极微生物的多样性，对研究微生物在南北极的分布具有重大意义。
计慕侃
全南极高分辨率遥感影像镶嵌图利用美国陆地卫星7号于1999-2003年间拍摄的1073幅影像以及覆盖南纬82.5度以南的中分辨率MODIS影像（拍摄于2005年）处理合成得到。基于该镶嵌图，结合南极科研需求，采用计算机自动解译和人工辅助相结合的方法，将南极洲地表覆盖划分为6大类：蓝冰、裂隙、裸岩、水体、冰碛、粒雪。经统计得到上述各类的面积和所占比例分别为：225207.29平方千米（1.651%），7153.36平方千米（0.052%），72958.04平方千米（0.535%），189.43平方千米（0.001%），310.76平方千米（0.003%），13337392.66平方千米（97.758%）。该地图为近似真彩色合成的卫星影像图，各地表覆盖类型采用不同的色块表示。该图主要为极地各学科科学研究、地理教育及科普等提供参考。
惠凤鸣
南北极冰盖冻融数据集采用微波辐射计和微波散射计两种数据获取。微波辐射计数据覆盖时间从1978年到2015年，空间分辨率为25 km；微波散射计数据覆盖时间从2000年到2015年，空间分辨率为4.45km.时间分辨率为逐日，覆盖范围为南北极冰盖。基于微波辐射计的遥感反演方法采用改进的基于小波冰盖冻融探测算法，算法考虑冰盖冻融亮温特性在时间上的变化，首先利用小波变换对格陵兰所有冰盖区域的长时间亮度温度数据进行小波多尺度分解，在不同尺度下对边缘信息进行分析。再次，采用方差分析的方法将冰盖融化和重新冻结过程产生的边缘信息从噪声中分离出来。基于已提取的冰盖长时间亮度温度变化边缘信息，利用广义高斯模型来确定干雪和湿雪分类的最优边缘阈值， 从而探测出格陵兰冰盖发生融化的区域。最后，基于空间自动纠错的原理，运用空间邻域纠错算子对由噪音引起的错误结果进行探测，并进行人工纠错。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，在冻融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格陵兰冰盖冻融探测精度在70%以上。基于微波辐射计的遥感反演方法考虑积雪特性在时空和空间上的变化，首先提取散射计数据的DVPR时间序列数据，有效利用散射计数据的高时间分辨率，同时利用通道差去除地形带来的影响；随后利用广义高斯模型对每一个采样点时间序列的方差值进行拟，以此来区分出干湿雪点，即确定融化范围，这种广义高斯模型相比于传统的双高斯模型需要的输入参数少，得到的阈值也具有唯一性；最后利用移动窗分割算法来精确找到湿雪点的融化开始时间、 结束时间以及持续时间， 可以有效地去除融化或非融化时期的温度突变所带来的影响。长时间序列星载微波散射计数据来自QSCAT和ASCAT两个传感器。通过实测站点的验证表明南极冰盖冻融探测精度在70%以上。数据每一天存放一个bin文件，基于微波辐射计的南极冻融数据每个文件由316*332的栅格组成，格陵兰冰盖冻融数据每个文件由304*448的栅格组成；基于微波散射计的南极冻融数据每个文件由810*680的栅格组成，格陵兰冰盖冻融数据每个文件由810*680的栅格组成（0值：非融化区域，1值：融化区域）。
李新武, 梁雷
2008年全国遥感年平均地表温度和冻结指数是冉有华等（2015）基于MODIS Aqua/Terra逐日四次的5公里瞬时地表温度数据产品，发展了新的年平均地表温度和冻结指数估计方法，该方法利用上下午LST观测的平均获取日平均地表温度，方法的核心是如何恢复LST产品的缺失数据，该方法有两个特点：（1）将遥感观测到的日地表温度变幅进行了空间插值，利用插值获取的空间连续的日地表温度变幅，使一天只有一次的卫星观测数据得到应用；（2）利用了一个新的缺失数据时间序列滤波方法，即基于离散余弦变换的惩罚最小二乘回归方法。 验证表明，年平均地表温度与冻结指数的精度只与原始MODIS LST的精度有关，即保持了MODIS LST产品的精度。可用于冻土制图及相关资源环境应用。
冉有华, 李新
黑河流域积雪面积比例数据集提供了2010到2012年无云日积雪面积比例时间序列产品，该数据利用卫星MODIS数据，具有较高时间分辨率（1天）和空间分辨率（500m）。首先利用自动算法N-FINDR选择端元，在自动提取的基础上，利用人工方法选择了积雪、植被、云、土壤、岩石和水6种类型端元，并根据2009年影像建立了光谱数据库；在光谱数据库的基础上利用全约束线性解混方法（FCLS）进行亚像元分解获取初级积雪面积比例产品；最后利用差值去云的算法获取了MODIS逐日积雪面积比例无云产品。经利用高分辨率影像Landsat TM验证，相比已有MODIS积雪面积比例产品 (MOD10A1)，具有更高的精度。能够为流域水文，气象提供更准确的积雪参数输入。 数据说明：0-100积雪面积比例，0非雪； 投影类型：经纬度投影，WGS-84基准面； 空间分辨率：0.005度； 时间分辨率：1天。
郝晓华, 黄晓东, 张颖, 唐志光, 李新
本数据集包括黑河上游八宝河流域25个WATERNET传感器网络节点自2015年1月至2015年12月的观测数据。4cm和20cm土壤水分/温度是每个节点的基本观测；部分节点还包括10cm土壤水分/温度、地表红外辐射温度观测、雪深和降水观测等观测。观测频率为5分钟。该数据集可为流域水文模拟、数据同化及遥感验证提供地面数据集。 详细内容请参见“2015年黑河上游八宝河WATERNET数据文档20160501.docx”
晋锐, 亢健, 李新, 马明国
地表微波发射率表征了地物向外发射微波辐射的能力，星载被动微波发射率可在宏观、大尺度上对陆表微波辐射进行整体表达，是被动微波地表参数定量反演中经验参数获取的重要基础数据，也是在大尺度上理解陆表微波辐射的一种途径。本数据集考虑到搭载在Aqua卫星上的高级微波扫描辐射计（AMSR-E）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）的同步观测特点，采用MODIS的地表温度和大气水汽数据作为输入，通过考虑大气影响的发射率估算模型，生产了全球晴空条件下AMSR-E传感器运行期间（2002年6月~2011年10月）的陆表多通道双极化微波瞬时发射率。通过产品低频无线电信号影响、数据间比对、统计分析、不同地表覆盖条件的发射率特征、频率依赖和相关性研究等开展验证性分析，结果表明瞬时发射率的动态细节丰富，月内日变化标准差在0.02以内，其时空变化、频率依赖和相关性符合自然物理过程的理解。 此套数据集包括AMSR-E全生命周期的全球陆表逐日、侯、旬、半月及月产品，可用于开展星载被动微波遥感模拟、陆面模型以及陆表温度、积雪、大气降水/水汽/可降水量等反演研究。数据的投影坐标采用标准的EASE-GRID投影，数据存储方式为二进制浮点型格点（矩阵大小为1383*586），数据获得之后可用ENVI/IDL等软件或者相应程序代码以二进制文件的方式读取。 所生产出的所有陆表发射率数据按照以下规则命名： RADI_AMSRE_EM##_yyymmdd_EG_V##.bin 例如文件名称：RADI_AMSRE_EM01_20060101_EG_V#其中 EM##: 01表示每日，05表示5天，10表示旬，HM表示半月，MO表示月 yyyymmdd: yyyy表示年份，mm表示月份，dd表示日期 V##: 版本号，如0.1, 1.0等，个位数为正式版 RADI: “中国科学院遥感与数字地球研究所”英文缩写 AMSRE: 高级微波扫描辐射计
邱玉宝
本数据集主要包含Nimbus-7卫星携带的扫描式多通道微波辐射计（SMMR：Scanning Multichannel Microwave Radiometer）获得的被动微波亮度温度，包含1978年10月25日-1987年8月20日的06H、06V、10H、10V、18H、18V、21H、21V、37H、37V共十个微波通道的每天两次过境（升轨&降轨）亮度温度，其中H代表水平极化，V代表垂直极化。 1978年10月发射的Nimbus-7为太阳同步极轨卫星，搭载的微波传感器SMMR，是一台测量地表五个频率（6.6GHz，10.69GHz，18.0GHz，21.0GHz，37.0GHz）微波亮温的双极化微波辐射计。它以约50.3°固定入射角扫描地表，幅宽780km，并在正午12：00（升轨）与午夜24：00（降轨）通过赤道。SMMR时间分辨率为每日，但由于swath间距离较宽，大概每隔5-6天才会重访同一地表。 1、文件格式和命名： 每组数据均由遥感数据文件构成。 SMMR_Grid_China目录下的每组数据文件名及命名规则如下： SMMR-MLyyyydddA/D.subset.ccH/V（遥感数据） 其中：SMMR代表SMMR传感器；ML代表多通道低分辨率；yyyy代表年份；ddd代表该年的儒略日（1-365/366）；A/D分别代表升轨（A）和降轨（D）；subset表示中国地区的亮温数据；cc代表频率（6.6GHz，10.69GHz，18.0GHz，21.0GHz，37.0GHz）；H/V分别代表水平极化（H）和垂直极化（V）。 2、坐标系及投影： 投影方式为等积割圆柱投影，双标准纬线为南北纬30度。有关EASE-GRID的相关详细信息，请参考http://www.ncgia.ucsb.edu/globalgrids-book/ease_grid/。 如果需要将EASE-Grid投影方式转换成Geographic投影方式，请参照ease2geo.prj文件，内容如下： Input projection cylindrical units meters parameters 6371228 6371228 1 /* Enter projection type (1, 2, or 3) 0 00 00 /* Longitude of central meridian 30 00 00 /* Latitude of standard parallel Output Projection GEOGRAPHIC Spheroid KRASovsky Units dd parameters end 3、数据格式： 以整数形二进制存储，每个数据占2个字节。本数据集中实际存储的数据为亮温*10，读出数据后需除以10得到真实亮温。 空间分辨率：25km； 时间分辨率：逐日，从1978年至1987年。 4、空间范围： 经度：60.1°-140.0°东经； 纬度：14.9°-55.0°北纬。 5、数据读取 每一组数据的遥感影像数据文件可以在ENVI和ERDAS软件中打开。
NSIDC
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 © 2018-2020 陇ICP备05000491号 | All Rights Reserved
｜ 
京公网安备11010502040845号
数据中心技术支持: 数云软件
