DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Ele2vation Model)是流域地形、地物识别的重要原始资料。DEM 的原理是将流域划分为m 行n列的四边形(CELL),计算每个四边形的平均高程,然后以二维矩阵的方式存储高程。由于DEM 数据能够反映一定分辨率的局部地形特征,因此通过DEM 可提取大量的地表形态信息,这些信息包含流域网格单元的坡度、坡向以及单元格之间的关系等。同时根据一定的算法可以确定地表水流路径、河流网络和流域的边界。因此从DEM 提取流域特征,一个良好的流域结构模式是设计算法的前提和关键。
数据包括:
1:1KM基础DEM
根据中国1:25万等高线和高程点形成的数据,包括DEM、山影、坡度、坡向图
2、SRTM 1km DEM
切割自全球1KM的SRTM数据,包括DEM、山影、坡度、坡向图
3、Aster GDEM
根据30米Aster GDEM,拼接、切割、重采样成1KM
文件格式都为:geotiff
数据集投影:
Projection = Albers Conical Equal Area",
GEOGCS["Krasovsky",
DATUM["Krasovsky", SPHEROID["Krasovsky",6378245,298.3000003760163]],
PRIMEM["Greenwich",0],
UNIT["degree",0.0174532925199433]],
PROJECTION["Albers_Conic_Equal_Area"],
PARAMETER["standard_parallel_1",25],
PARAMETER["standard_parallel_2",47],
PARAMETER["latitude_of_center",0],
PARAMETER["longitude_of_center",105],
PARAMETER["false_easting",0],
PARAMETER["false_northing",0],
UNIT["metre",1,]
| 采集地点 | 中国 |
|---|---|
| 数据量 | 19.1 MiB |
| 数据格式 | GeoTIFF |
| 数据空间分辨率(/米) | 1000.0m |
| 坐标系 | WGS84 |
| 投影 | Albers |
中国1:25万等高线和高程点、全球1KM的SRTM数据、30米Aster GDEM。
拼接、切割、重采样
数据集通过严格的人工审核控制质量
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 | DEM1000m(albers).rar | 19.1 MiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/07/31 03:18 | 郭*阅 |
其他用途:黄河流域高程剖面提取,实验需要用到DEM高程数据。
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| 2 | 2026/07/30 05:29 | 丁*谦 |
用于开展地理课题研究,助力分析区域地理特征与规律
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| 3 | 2026/07/27 19:49 | 陈* |
论文题目:Dry-wet Transformation Frequency from Booting to Maturity Dominates the Propagation of Meteorological Drought to Yield Loss in Spring Wheat in Typical Semi-Arid Rainfed Regions of China
摘要:Aims Systematically revealing the propagation process of meteorological drought in crop production and its underlying mechanisms is of great significance for developing scientifically effective disaster prevention and mitigation strategies. However, the current understanding of the dynamic drought propagation process and its mechanisms—based on drought indicators with high temporal resolution and integrated with specific crop types at the field scale—has not yet been sufficiently deepened.
Methods The daily series of the standardized precipitation evapotranspiration index, along with correlation analysis and path analysis were used to investigate the influence of dry-wet indicators at different growth stages of spring wheat on meteorological yield and their propagation pathways during drought propagation in semi-arid rainfed agricultural regions.
Results Meteorological drought exhibited increasing intensity but decreasing duration during the growing season of spring wheat. The drought began at the germination stage, developed into moderate drought at the tillering stage, and then eased to mild drought from the milking to maturity stages. Pre-sowing soil moisture established the initial basis for the impact of meteorological drought. Subsequently, the mean stress from jointing to booting, the dry-wet transformation frequency from booting to maturity, and the minimum stress from flowering to milking were propagated stepwise and affected yield, with the dry-wet transformation frequency from booting to maturity playing a dominant role.
Conclusions Our results suggest that in the monitoring and early warning of drought for spring wheat in semi-arid rainfed regions, particular attention should be paid to pre-sowing soil moisture and the dry-wet transformation frequency from booting to maturity.
类型:期刊论文
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| 4 | 2026/07/27 18:46 | 陈*鑫 |
毕业论文探究中国森林生物量的驱动因子,其中DEM作为重要的地形因子,不可忽视
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| 5 | 2026/07/25 21:13 | 陆* |
参加大学生竞赛,竞赛题目是中国耕地撂荒的影响因子分析
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| 6 | 2026/07/23 22:40 | 张*生 |
本底调查需要高程数据作为调查底图,方便地质选点踏勘
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| 7 | 2026/07/16 04:15 | 张*航 |
基于LightGBM回归模型的土壤水多尺度遥感反演
本研究将雷达卫星Sentinel-1和光学卫星Sentinel-2与降水数据、地形数据和土壤类型数据结合,将站点实测土壤水分数据作为目标数据,构成多源数据集,使用轻量级梯度提升(LightGBM)模型和极端梯度提升(XGBoost)两种模型,对目标数据站点实测土壤水分进行训练和验证,选取整体表现最优的LightGBM模型,对研究区域进行10m分辨率土壤水分分布图制图,并进行尺度转换,与SMAP土壤水分产品进行对比分析。
期刊论文
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| 8 | 2026/07/15 23:04 | 陈*松 |
数据可视化呈现需要使用中国高程地图,进行可视化等高线渲染着色,以达到更好的视觉效果
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| 9 | 2026/07/14 03:34 | 乔*浩 |
用于期刊论文撰写,承诺遵守数据规范,按需使用。
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| 10 | 2026/07/12 08:03 | 党* |
产水服务模型的不确定性分析与参数优化研究——以青海湖流域为例
生态系统服务为人类提供了非常多的的惠益,将其评估结果纳入分析决策对空间规划、生态补偿和环境管理意义重大。产水服务作为其中重要的一项,常常被用来评估,纳入科学决策,为此出现诸多评估方法与模型,其中InVEST 因操作简便等特点被广泛应用。但评估过程中往往存在许多不确定性,这些不确定性对结果影响非常大,然而目前相关量化和减少方法存在知识空白,可能使得结果偏离真实值,导致决策偏差。因此,本研究以青海湖流域为案例区,针对生态系统服务评估中的不确定性问题,将马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)与 InVEST 模型耦合,系统开展了产水服务评估的不确定性分析与参数优化研究,首先通过评估限制产水量评估精度的敏感驱动变量和参数,识别主导不确定性来源。其次比 4 种不同来源降水数据集,筛选最优降水产品,减少驱动变量误差。在此基础上,运用MCMC优化方法,以径流观测数据为约束优化敏感参数,获取最优解。最后,用纳什效率系数对比模型优化前后的模拟结果。该研究不仅突破了传统静态参数化局限,修正了单一参数敏感性分析的片面性结论,为生态系统服务评估过程中的不确定性量化和优化提供了方法参考,同时亦为区域水资源管理和生态保护提供了科学依据。
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| # | 类别 | 标题 | 作者 | 年份 |
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| 1 | 论文 | 中国多种日气象要素适宜插值方法及协变量研究 | 张杰琳,彭守璋,韩庆功,刘博 | 2025 |
| 2 | 论文 | Natural and anthropogenic imprints on seasonal river water quality trends across China | Haoran,Zhang,Huihang,Sun,Jiarong,Li,Yuelei,Li,Luyu,Zhang,Ruikun,Zhao,Xiangang,Hu,Nanqi,Ren,Yu,Tian | 2025 |
| 3 | 论文 | 黄河流域生态屏障区识别与生态安全格局构建 | 孔祥伦 |
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