本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度(1901-2016年)温度计算的冻结指数作为输入数据,通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度,并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。本数据集是以UEA-CRU与UDEL提供的长时间尺度(1901-2016年)温度计算的冻结指数作为输入数据,通过Stefan经验公式计算雅鲁藏布江流域土壤冻结深度,并插值模拟输出的30年尺度平均土壤冻结深度数据集。
刘磊, 罗栋梁, 王磊
沱沱河源区植被类型图是基于 319 个地面采样点数据结合随机森林(RF)分类方法进行创建的。随机森林分类器的16个输入变量包括了Landsat-8的可见光、短波红外和热红外波段值及其反演的植被指数和地表温度数据等。根据研究区的植被特征及多年冻土模拟的需要,该图对高寒沼泽草甸(alpine swamp meadow)、高寒草甸(alpine meadow)、高寒草原(alpine steppe)和高寒沙漠(alpine desert )等4种植被类型进行了分类。图件的空间分辨率为30 m,可以提供更细节的植被类型的位置信息。
邹德富, 赵林, 刘广岳, 杜二计, 胡国杰, 李智斌, 吴通华, 吴晓东, 陈杰
冰川区域内的近地表气温变化和温度预测的可靠性是水文和冰川学研究的重要问题,由于缺乏高海拔观测,这些问题仍然难以捉摸。本研究基于从 6 个不同流域的 12 个自动气象站、43 个温度记录仪和 6 个国家气象站收集的 2019 年气温数据,展示了不同冰川/非冰川地区的气温变化,并评估了不同温度预测的可靠性,以减少消融估计中的误差。结果表明,不同气候背景下温度递减率 (LRs) 的空间异质性很大,最陡峭的 LRs 位于寒冷干燥的青藏高原西北部,最低的 LRs 位于受暖湿季风影响的青藏高原东南部。青藏高原西部和中部高海拔冰川区的近地表气温受下降风的影响较小,因此可以从冰川外的记录中线性预测。相比之下,青藏高原东南部温带冰川上盛行的局地降风风对环境气温的降温作用明显,因此,冰川上气温明显低于同等海拔的非冰川地区。因此,来自低海拔非冰川站的线性温度预测可能导致正度日数高估 40%,特别是对于流线距离长且冷却效果显着的大型冰川。这些发现提供了值得注意的证据,表明在估算青藏高原冰川融化时,应仔细考虑不同气候条件下高海拔冰川的不同 LR 和相关冷却效应。
杨威
本数据为末次冰盛期以来亚洲高山区冰川分布的模拟数据,其中包括典型区域(亚洲高山区、天山、喜马拉雅山、帕米尔高原)年分辨率的冰川面积变化序列以及典型时期(LGM(20000~19000ka),HS1(17000~16000ka),BA(~14900~14350ka),YD(12900~12000ka),EH(9500~8500ka),MH(6500~5500ka),LH(3500~2500ka)和Modern(1951~1990))1km分辨率的亚洲高山区冰川分布。该数据以基于CCSM3气候模式的TRACE全强迫模拟试验数据为外强迫场,驱动1km分辨率的PISM冰盖模式,从而获取末次盛冰期以来亚洲高山区冰川的可能分布。该数据可以用于研究末次冰盛期以来亚洲高山区冰川分布的变化及其对湖泊水位、径流、地貌等环境和气候要素的影响。
燕青
包括典型冰川(浪卡子县枪勇冰川:东经90.23°,北纬28.88°,海拔4898米,地表覆被为基岩;申扎县甲岗山冰川:东经88.69°,北纬30.82°,海拔5362米,地表覆被为碎石和杂草)水下20cm左右,绝对压力和水体温度。该自动水位计的数据采用USB离线获取的方式收集,初始记录时间为2021年6月19日20时00分,记录间隔为10分钟,2021年9月18日11:00现场下载数据。数据完整。
张东启
该数据集主要内容为青藏公路G109、青藏铁路以及新藏公路G219国道沿线地质灾害、路面病害以及桥涵病害调查数据集,调查时间为2020年8月12日--2020年8月19日,2021年7月26日--2021年8月15日。调查对象为南亚通道及喜马拉雅山区工程。调查的病害类型主要包括冻融诱发的地质灾害(落石、危岩体、泥石流冲沟及碎屑坡)、路面裂缝类病害、松散类病害、坑槽类病害、路基变形类病害以及桥涵病害等等。采用人工调查的方法,观察各类病害破损情况,按要求详细记录路面、桥涵以及地质灾害各种破坏类型的数量(范围)、破坏程度及所在位置。该数据集可为全面了解南亚通道及喜马拉雅山区工程冻融病害情况及相关研究提供依据。
李国玉
1967-2020年湖水表面温度(LSWT, 下社站); 1994-2020年湖冰冰厚和和结冰期(下社站); 1956-2020年流域径流(布哈站); 1956-2020年水位(下社站); 1956-2020年湖泊面积 ( 根据2001-2020年Landsat数据提取的湖泊面积和实测的湖泊水位建立面积-水位关系,从而利用实测水位数据估算无Landsat影像年份的面积); 1958-2019年气温(刚察站); 1958-2019年降水量(刚察站)
张国庆
冰盖表面融化是影响格陵兰冰盖物质平衡的主要原因,同时冰雪的反射率较高,冰盖表面融化会造成辐射能量收支差异,进而影响海-陆-气之间能量交换。高分辨率冰盖表面融化产品的生成,对研究格陵兰冰盖表面融化及其对全球气候变化的响应提供重要信息支撑。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品,对微波辐射计当日、冬季(12-次年2月)平均和1月平均进行波段合成,利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合,使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取格陵兰冰盖表面融化,得到1985年、2000年、2015年格陵兰冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集,凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应,空间细节特征更加清晰,保持了原辐射计产品的动态范围,有效地抑制了辐射计噪声。该数据集的数据类型为整型,其中1代表融化,0代表未融化,255代表冰盖以外掩膜区域,数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
本数据集为覆盖全球范围考虑积融雪过程的标准化水分距平指数(SZIsnow),该干旱指数数据集由GLDAS-2驱动产生。该指数考虑了与干旱发展相关的诸多水文过程,尤其是积融雪过程。目前许多干旱指数忽略了积融雪过程,导致不能准确地对积雪地区干旱的发生和发展进行评估,该指数很好地弥补了这一不足,解决了干旱物理机制解析与多时间尺度分析无法兼顾,不同类型干旱难以统一评估的两个难题。经验证该指数能够很好地对全球不同地区的历史干旱时间进行定量描述,其优异表现在高纬度和高海拔地区更为突出。因此本数据集可以为干旱的监测评估以及干旱相关研究提供科学参考。
吴普特, 田磊, 张宝庆
格陵兰冰盖的物质损耗是近几十年来全球海平面上升的主要贡献者,在全球变暖的趋势下,格陵兰冰盖正在加速融化,探索其物质平衡对气候的变化响应具有重要的科学意义。作者基于MEaSUREs格陵兰触地线产品和流域边界,将触地线离散化,结合1985-2015年的MEaSUREs年度冰流速数据,和BedMachine v3冰厚度数据,矢量计算触地线各通量出口单元处冰通量;我们使用RACMO2.3p2模式的表面物质平衡数据,空间计算各流域表面物质平衡,并结合冰通量结果,得到格陵兰冰盖物质平衡数据集(1985-2015年)。该数据集包括1985年、2000年、2015年三年的格陵兰冰盖各流域物质平衡结果,含有各通量出口单元位置对应的年度冰流速、冰厚度、冰通量等信息。该数据集实现了触地线处冰通量的精细评估,可以反映近三十年格陵兰冰盖各流域物质平衡的变化情况和空间分布特征,为后续格陵兰冰盖物质平衡的精细变化评估及预测,和冰盖损耗机理探究提供基础性数据。
林依静, 刘岩, 程晓
南极冰盖是全球海平面上升的最大潜在来源之一,准确确定冰盖物质收支情况是理解南极冰盖动态变化的关键,对理解冰盖演变历程、准确预测未来全球海平面上升都是至关重要的。作者基于MEaSUREs触地线产品和MEaSUREs南极流域边界,将触地线离散化,结合1985-2015年的MEaSUREs和RAMP年度冰流速数据,和BedMachine冰厚度数据,矢量计算触地线各通量出口单元处冰通量;使用RACMO2.3p2模式的表面物质平衡数据,空间计算各流域表面物质平衡,并结合冰通量结果,得到南极冰盖物质平衡数据集(1985-2015年)。该数据集包括1985年、2000年、2015年三年的南极冰盖各流域物质平衡结果,含有各通量出口单元位置对应的年度冰流速、冰厚度、冰通量等信息。该数据集实现了触地线处冰通量的精细评估,可以反映近三十年南极冰盖各流域物质平衡的变化情况和空间分布特征,为后续南极冰盖物质平衡的精细变化评估及预测,和冰盖损耗机理探究提供基础性数据。
林依静, 刘岩, 程晓
冰雪具有高反射率,冰盖表面融化会降低地表反照率进而影响区域能量平衡,表面融化形成的水文系统会影响冰盖稳定性进而影响冰盖物质平衡。本数据集基于微波辐射计与光学反照率产品,对微波辐射计当日、冬季(6-8月)平均和7月平均进行波段合成,利用Gram-Schmidt方法将微波辐射计波段合成数据与MODIS GLASS反照率产品融合,使其空间分辨率从25 km提高至0.05˚。然后基于微波辐射计当日与冬季亮温差值的阈值法对降尺度结果提取南极冰盖表面融化,得到1985-1986年、2000-2001年、2015-2016年南极冰盖表面0.05˚ 每日融化产品。该数据集0.05˚ 的空间分辨率高于目前国内外已发布数据集,凸显了辐射计和反照率数据对表面融化的响应,空间细节特征更加清晰,保持了原辐射计产品的动态范围,有效地抑制了辐射计噪声,更好的反映了山区、触地线区域和冰架的融化范围随时间的梯度演变特征,产品精度更高。该数据集的数据类型为整型,其中1代表融化,0代表未融化,255代表冰盖以外掩膜区域,数据集以“*.nc”格式存储。
魏思怡, 刘岩
最大冻结深度是季节冻土热状态的重要指标,由于全球变暖,季节冻土的最大冻结深度不断下降。发布了中国西北五省、西藏和周边地区1961-2020年每10年的最大冻结深度数据集,空间分辨率为1km。该数据集是采用2001-2010年的最大冻结深度实测数据和空间环境变量构建的支持向量机回归模型,模拟了1961-2020年中国西北、西藏和周边地区的最大冻结深度。验证结果表明:支持向量机回归模型具有良好的空间泛化能力,最大土壤冻结深度的预测值和实测值之间具有较高的一致性,1980s、1990s、2000s和2010s四个时期模拟结果的决定系数分别为0.77、0.83、0.73和0.71。预测结果的百分位区间表明,模拟结果具有良好的稳定性。基于该数据集,发现我国西北地区最大土壤冻结深度不断下降,其中,青海的下降速率最快,平均每十年下降0.53 cm。该数据集为中国西北、高山亚洲和第三极等地区季节冻土的研究提供数据支持。
王冰泉, 冉有华
本数据集来源于论文:Xiaodan Wu, Kathrin Naegeli, Valentina Premier, Carlo Marin, Dujuan Ma, Jingping Wang, Stefan Wunderle. (2021). Evaluation of snow extent time series derived from AVHRR GAC data (1982-2018) in the Himalaya-Hindukush. The Cryosphere, 15, 4261–4279. 在这篇文章中,分别基于地面站点数据、Landsat数据和MODIS积雪产品,首次在长时间尺度上(1982-2018)对AVHRR GAC 积雪产品在兴都库什喜马拉雅山脉的表现进行全面的评估,包括该产品的精度/准确性在长时间序列上的一致性,以及该产品与Landsat和MODIS积雪数据在空间分布上的一致性,并揭示了影响AVHRR GAC积雪产品精度的主要因素。
吴小丹
地表土壤水分(SSM)是了解地球表面水文过程的关键参数。长期以来,被动微波(PM)技术一直是在卫星遥感尺度上估算SSM的主要选择,而另一方面,PM观测的粗分辨率(通常>10 km)阻碍了其在更细尺度上的应用。虽然已经提出了定量研究,以缩小基于卫星PM的SSM的规模,但很少有产品可供公众使用,以满足1km分辨率和全天候条件下每日重访周期的要求。因此,在本研究中,我们在中国开发了一种具有所有这些特征的SSM产品。该产品是通过在36 km处对基于AMSR-E和AMSR-2的SSM进行降尺度生成的,涵盖了2003-2019年间两台辐射计的所有在轨时间。MODIS光学反射率数据和在多云条件下填补空白的每日热红外地表温度(LST)是降尺度模型的主要数据输入,以实现SSM降尺度结果的“全天候”质量。4月至9月期间,这一开发的SSM产品的每日图像在全国范围内实现了准完全覆盖。在其他月份,与最初的每日PM观测值相比,开发产品的全国覆盖率也大大提高。我们根据2000多个专业气象和土壤水分观测站的现场土壤水分测量结果对该产品进行了评估,发现该产品的精度在晴空到多云的所有天气条件下都是稳定的,无偏RMSE的站平均值在0.053 vol到0.056 vol之间。此外,评估结果还表明,开发的产品在1km分辨率下明显优于广为人知的SMAP Sentinel(主被动微波)组合SSM产品。这表明,我们开发的产品在改善未来水文过程、农业、水资源和环境管理相关调查方面可能带来的潜在重要效益。
宋沛林, 张永强
在国家重点研发计划“冰冻圈和极地环境变化关键参数观测与反演”第一课题“冰冻圈关键参数多尺度观测与数据产品研制“的资助下,中国科学院青藏高原研究所张寅生课题组发展了青藏高原地区降尺度雪深产品。青藏高原积雪深度降尺度数据集来源于积雪概率数据和中国雪深长时间序列数据集的融合结果,采用新发展的亚像元时空分解算法对原始0.25度的积雪深度数据进行时空降尺度,得到0.05度逐日积雪深度产品。通过降尺度前后的雪深产品精度评估的对比,发现降尺度后雪深产品的均方根误差由原产品的2.15 cm减少到了1.54 cm。 青藏高原积雪深度降尺度数据集(2000-2018)的产品信息细节如下。投影为经纬度,空间分辨率0.05 度(约5公里),时间范围为2000年9月1日-2018年9月1日,为Tif格式文件,命名规则为:SD_YYYYDDD.tif,其中YYYY代表年,ddd代表儒略日(001-365)。积雪深度(SD),单位:厘米(cm)。空间分辨率为0.05度。时间分辨率为逐日。
闫大江, 马宁, 张寅生
在地球大数据科学工程专项时空三极环境项目第一课题“三极大数据共享与集成” (XDA19070100)资助下,中国科学院西北生态环境资源研究院车涛课题组利用机器学习方法结合多源雪深产品数据、环境因子变量及地面观测雪深数据等制备了北半球长时间序列逐日雪深数据集。 首先将人工神经网络、支持向量机和随机森林方法在积雪深度融合的适用性进行对比研究,发现随机森林方法在雪深数据融合上表现出较强优势。其次,利用随机森林方法,结合AMSR-E,AMSR2,NHSD和GlobSnow等遥感雪深产品及ERA-Interim和MERRA2等再分析资料格网雪深产品和环境因子变量等作为模型的输入自变量,用中国气象台站数据(945)、俄罗斯气象台站(620)、俄罗斯积雪调查数据(514)和全球历史气象网络逐日数据(41261)等43340个地面观测站点的雪深数据作为参考真值对模型训练与验证,在专项“地球大数据科学工程”提供的云平台上制备1980~2019年积雪水文年(上一年9月1日至本年度5月31日)的逐日格网雪深数据集。由于1980~1987年微波亮温数据为隔日数据,所以这段时间的数据会出现少量条带缺失现象。利用全球积雪模型对比计划及独立的地面观测数据进行验证,融合数据集的质量在整体上有所提升。利用地面观测数据及融合前的雪深产品对比来看,融合数据的决定系数(R2)从6种融合前产品中最高的0.23(GlobSnow雪深产品)提升至0.81,而相应的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)也减小至7.7 cm 和2.7 cm。
车涛, 胡艳兴, 戴礼云, 肖林
格拉丹东地区是青藏高原重要的、典型的大江大湖源区。本数据集提供了不同时间尺度,不同分辨率的,覆盖长江和色林错源区冰川的DEM,用以计算源区冰川表面高程的季节变化和年代际变化。数据集包括了2016-2017年7景不同月份5米分辨率的TanDEM-X数据,可用以冰川表面高程的季节性变化计算;包括了1景1976年30米分辨率的KH-9 DEM,5景2011年30米分辨率的TanDEM-X,1景2014年和3景2017年30米分辨率的TanDEM-X,可用以计算1976-2000,2000-2011,2011-2017年期间冰川表面高程变化。同时采用Landsat ETM数据勾画,并按照RGI6.0分割了1976年的冰川轮廓数据;右图显示了该数据集的空间和时间覆盖信息,底图为正射校正后KH-9影像。
陈文锋
冰盖的表面高程对气候变化非常敏感,因此冰盖的高程变化被认为是评估气候变化的一个重要变量。长期的冰盖表面高程变化的时间序列是对理解气候变化有着重要作用的基础数据。将微波雷达卫星测高的观测数据连接起来可以建立目前最长的冰盖表面高程时间序列。但是,已有的任务间偏差改正方法在交叉标定不同的观测任务时仍然有误差残留。我们通过对常用的平面拟合模型进行修改,通过任务间偏差和升降轨道偏差的同时约束改正来确保不同任务间表面高程时间序列的自洽和连贯。基于这种方法,我们使用Envisat和CryoSat-2数据构建了2002-2019年间的南极冰盖高程变化时间序列。该时间序列是月均的格网数据,格网的空间分辨率为5-km。使用机载和星载激光测高数据对结果评估发现,与传统的方法相比,该方法可以将任务间偏差改正的精度提高40%。使用解算得到的高程时间序列,结合由密实化模型得到的表面过程造成的冰盖体积变化,我们发现冰动力过程使得阿蒙森海沿岸区域的冰盖成为南极冰盖体积损失最大的区域,而表面过程则主导了托腾冰川、毛德皇后地、伊丽莎白公主地和别林斯高晋海沿岸等冰盖的体积变化过程。西南极的冰体积损失超过了东南的体积积累。在2002–2019期间,南极冰盖的体积以初始速率−68.7 ± 8.1 km3/yr,加速度−5.5 ± 0.9 km3/yr2加速损失。
张保军, 王泽民, 杨全明, 柳景斌, 安家春, 李斐, 耿红
新的北半球多年冻土图利用基于规则的GIS模型融合了新的多年冻土范围(Ran et al., 2021b)、气候条件、植被结构、土壤和地形条件以及富冰和富含有机质多年冻土图(yedoma)。与之前的多年冻土图不同,根据多年冻土与气候和生态系统的复杂交互作用,我们将北半球多年冻土分为五种类型:气候驱动型、气候驱动型/生态系统改造型、气候驱动型/生态系统保护型、生态系统驱动型和生态系统保护型。除去冰川和湖泊,北半球这五种类型的面积分别为3.66×106km2、8.06×106km2、0.62×106km2、5.79×106km2和1.63×106km2。北半球81%的多年冻土区受到生态系统的改造、驱动或保护,表明生态系统在北半球多年冻土稳定性中的主导作用。气候驱动的多年冻土只占北半球多年冻土区的19%,主要分布在高北极和高山地区,如青藏高原。
冉有华, M. Torre Jorgenson, 李新, 金会军, 吴通华, 李韧, 程国栋
联系方式
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