数据来源于联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.2 )(HWSD)。中国境内数据源为第二次全国土地调查南京土壤所所提供的1:100万土壤数据。该数据可为建模者提供模型输入参数,农业角度可用来研究生态农业分区,粮食安全和气候变化等。采用的土壤分类系统主要为FAO-90。
1、核心土壤制度单元唯一验证标识符:
(1)MU_GLOBAL-HWSD数据库土壤制图单元标示符,连接了GIS图层。
(2)MU_SOURCE1 和 MU_SOURCE2- 源数据库制图单元标识符
(3)SEQ-土壤制图单元组成中的土壤单元序列;
土壤分类系统利用FAO-7分类系统或 FAO-90分类系统(SU_SYM74 resp. SU_SYM90)或FAO-85(SU_SYM85).
2、土壤属性表主要字段包括:
ID(数据库ID)
MU_GLOBAL(土壤单元标识符)(全球)
SU_SYMBOL 土壤制图单元
SU_SYM74(FAO74分类)
SU_SYM85(FAO85分类)
SU_SYM90(FAO90土壤分类系统中土壤名称)
SU_CODE 土壤制图单元代码
SU_CODE74 土壤单元名称
SU_CODE85 土壤单元名称
SU_CODE90 土壤单元名称 DRAINAGE(19.5);
REF_DEPTH(土壤参考深度)
AWC_CLASS(19.5)
AWC_CLASS(土壤有效水含量)
PHASE1: Real (土壤相位)
PHASE2: String (土壤相位)
ROOTS: String (到土壤底部存在障碍的深度分类)
SWR: String (土壤含水量特征)
ADD_PROP: Real (土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)
T_TEXTURE(顶层土壤质地)
T_GRAVEL: Real (顶层碎石体积百分比)(单位:%vol.)
T_SAND: Real (顶层沙含量) (单位:% wt.)
T_SILT: Real (表层粉沙粒含量) (单位:% wt.)
T_CLAY: Real (顶层粘土含量) (单位:% wt.)
T_USDA_TEX: Real (顶层USDA土壤质地分类) (单位:name)
T_REF_BULK: Real (顶层土壤容重) (单位:kg/dm3.)
T_OC: Real (顶层有机碳含量) (单位:% weight)
T_PH_H2O: Real (顶层酸碱度) (单位:-log(H+))
T_CEC_CLAY: Real (顶层粘性层土壤的阳离子交换能力) (单位:cmol/kg)
T_CEC_SOIL: Real (顶层土壤的阳离子交换能力) (单位:cmol/kg)
T_BS: Real (顶层基本饱和度) (单位:%)
T_TEB: Real (顶层交换性盐基)(单位:cmol/kg)
T_CACO3: Real (顶层碳酸盐或石灰含量) (单位:% weight)
T_CASO4: Real (顶层硫酸盐含量)(单位:% weight)
T_ESP: Real (顶层可交换钠盐)(单位:%)
T_ECE: Real (顶层电导率) (单位:dS/m)
S_GRAVEL: Real (底层碎石体积百分比)(单位:%vol.)
S_SAND: Real (底层沙含量) (单位:% wt.)
S_SILT: Real (底层淤泥含量) (单位:% wt.)
S_CLAY: Real (底层粘土含量) (单位:% wt.) S_USDA_TEX: Real (底层USDA土壤质地分类) (单位:name)
S_REF_BULK: Real (底层土壤容重) (单位:kg/dm3.)
S_OC: Real (底层有机碳含量) (单位:% weight)
S_PH_H2O: Real (底层酸碱度) (单位:-log(H+))
S_CEC_CLAY: Real (底层粘性层土壤的阳离子交换能力) (单位:cmol/kg)
S_CEC_SOIL: Real (底层土壤的阳离子交换能力) (单位:cmol/kg)
S_BS: Real (底层基本饱和度) (单位:%)
S_TEB: Real (底层交换性盐基)(单位:cmol/kg)
S_CACO3: Real (底层碳酸盐或石灰含量) (单位:% weight)
S_CASO4: Real (底层硫酸盐含量)(单位:% weight)
S_ESP: Real (底层可交换钠盐)(单位:%)
S_ECE: Real (底层电导率) (单位:dS/m)
本数据库分两层,其中以顶层(T)土壤厚度为(0-30cm),底层(S)土壤厚度为(30-100cm)
其他属性值请参考说明HWSD1.2_documentation文档.pdf,The Harmonized World Soil Database (HWSD V1.2) Viewer-中文说明及HWSD.mdb。
| 采集时间 | 1995/01/01 - 1995/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 全球 |
| 数据量 | 25.1 MiB |
| 数据格式 | bil |
| 坐标系 | WGS84 |
| 投影 | +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs |
数据来源于联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.2 )(HWSD).
网址:https://www.fao.org/soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v12/en/
采用的土壤分类系统主要为FAO-90。
数据质量良好。
本作品采用
CC BY 4.0 (知识共享 署名 4.0 国际许可协议)进行许可。
| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | HWSD.zip | 4.3 MiB |
| 2 | HWSD1.2_documentation.pdf | 1017.6 KiB |
| 3 | HWSD_RASTER.zip | 19.8 MiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/06/24 09:08 | 项*雨 |
您好,本研究所有环境变量已统一处理为2.5km分辨率,为保证物种分布模型输入数据的空间一致性,请务必提供2.5km分辨率的土壤栅格数据,感谢配合。若没有2.5km分辨率,麻烦提供原始最高分辨率的数据,谢谢!
论文题目:气候变化对华南梅花鹿两种关键性食物潜在分布区的影响
摘要:中国绣球(Hydrangea chinensis)和求米草(Oplismenus undulatifolius)是华南梅花鹿(Cervus nippon kopschi)核心生境中的主要灌木与草本食源植物,其地理分布格局决定了华南梅花鹿的栖息地质量。在全球气候变暖背景下,群落物种组成与生态功能的变化可能显著改变这些关键食源植物的分布。本研究将物种分布模型(SDMs)作为探究物种地理分布格局的重要工具,基于系统搜集的物种分布数据,通过构建集成模型分析影响两种植物潜在分布的关键环境因子,并对2个物种的当前分布区进行预测,分析3种气候情境下华南梅花鹿关键食物潜在分布区的动态变化。通过空间叠加分析,研究初步识别未来食物资源安全可能受威胁的关键区域。研究结果旨在为华南梅花鹿的栖息地保护与食物资源保障提供早期预警和科学依据。
类型:期刊论文
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| 2 | 2026/06/24 00:45 | 韩*霖 |
丰富实验数据库,需要全球土壤数据开展数据分析与处理
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| 3 | 2026/06/24 00:01 | 薛* |
用于硕士论文秦岭北麓典型小流域土地利用变化对水源涵养功能的影响——以涝河为例,运行invest模型,计算产水结果
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| 4 | 2026/06/17 06:30 | 秦*翠 |
用于博士后出站报告内容撰写,要进行水文模型入渗量计算,要提取入渗参数计算
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| 5 | 2026/06/12 23:13 | 吕* |
本人为地理相关专业在读学生,申请使用世界土壤数据库(HWSD)v1.2数据集用于课程论文实验,拟提取土壤质地、有机碳等属性参数,开展区域土壤特性空间分析研究。本人承诺数据仅用于非商业学术用途,严格遵守使用规范,在成果中完整标注数据来源与版权信息。
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| 6 | 2026/06/12 04:37 | w***w |
用于写论文,分析中亚地区sm与vpd spei关系
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| 7 | 2026/06/11 02:15 | 张*怡 |
祁连山作为中国西北地区重要的水源涵养区与生态安全屏障,其植被固碳与水源涵养功能的协同维持对区域水碳平衡至关重要。本研究以归一化植被指数(NDVI)为核心指示因子,基于2000—2050年多源数据,系统分析祁连山地区植被固碳与水源涵养的时空关系及未来演变趋势。首先,利用CASA模型估算净初级生产力(NPP)表征植被固碳量,采用水量平衡公式(水源涵养量 = 降水量 − 实际蒸散发)直接计算水源涵养量,避免模型累积误差。其次,通过敏感性实验分析NDVI变化对固碳量和水源涵养量的响应规律,构建NDVI−NPP−水源涵养的非线性关系曲线,确定兼顾固碳效益与水源涵养功能的最佳NDVI区间。然后,以2023年为历史时段节点,分析2000—2023年NDVI、NPP及水源涵养量的时空演变特征;在此基础上,基于CMIP6三种典型排放路径(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5)预测2030年NDVI的变化情景,评估不同路径下区域水碳平衡能否维持。结果表明,若未来NDVI偏离最佳区间,将导致固碳增益不明显而水源涵养显著下降;针对预测的水碳失衡风险,提出相应的植被密度调控、生态补水及土地利用优化等对策建议。研究可为祁连山生态保护与水资源管理提供基于阈值约束的量化决策依据。
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| 8 | 2026/06/09 03:59 | 梁*凡 |
想用这个数据做SWAT模型进行展示,教步骤
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| 9 | 2026/06/09 02:06 | 宋*洋 |
尊敬的工作人员:
您好!我是一名在校学生,目前正在开展专业课程课题研究。因研究需要,特向贵单位申请相关区域土壤数据,包含土壤理化性质、类型分布、养分指标等内容。
本次数据仅用于本人学业研究与论文撰写,绝不用于商业用途。我将严格遵守数据管理及保密规定,妥善保管资料,不私自转发、泄露。恳请予以批准,感谢您的帮助!
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| 10 | 2026/06/06 18:59 | 裴*芳 |
用于硕士研究生毕业论文,论文题目广西生态系统服务权衡协同与驱动机制研究
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