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。 采用的土壤分类系统主要为FAO-90。
核心土壤制度单元唯一验证标识符:
MU_GLOBAL-HWSD数据库土壤制图单元标示符,连接了GIS图层。
MU_SOURCE1 和 MU_SOURCE2- 源数据库制图单元标识符。
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)。
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;
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);
T_SAND: Real (顶层沙含量);
T_SILT: Real (表层粉沙粒含量);
T_CLAY: Real (顶层粘土含量);
T_USDA_TEX: Real (顶层USDA土壤质地分类);
T_REF_BULK: Real (顶层土壤容重);
T_OC: Real (顶层有机碳含量);
T_PH_H2O: Real (顶层酸碱度);
T_CEC_CLAY: Real (顶层粘性层土壤的阳离子交换能力);
T_CEC_SOIL: Real (顶层土壤的阳离子交换能力);
T_BS: Real (顶层基本饱和度);
T_TEB: Real (顶层交换性盐基);
T_CACO3: Real (顶层碳酸盐或石灰含量);
T_CASO4: Real (顶层硫酸盐含量);
T_ESP: Real (顶层可交换钠盐);
T_ECE: Real (顶层电导率);
S_GRAVEL: Real (底层碎石体积百分比);
S_SAND: Real (底层沙含量);
S_SILT: Real (底层淤泥含量);
S_CLAY: Real (底层粘土含量);
S_USDA_TEX: Real (底层USDA土壤质地分类);
S_REF_BULK: Real (底层土壤容重);
S_OC: Real (底层有机碳含量);
S_PH_H2O: Real (底层酸碱度);
S_CEC_CLAY: Real (底层粘性层土壤的阳离子交换能力);
S_CEC_SOIL: Real (底层土壤的阳离子交换能力);
S_BS: Real (底层基本饱和度);
S_TEB: Real (底层交换性盐基);
S_CACO3: Real (底层碳酸盐或石灰含量);
S_CASO4: Real (底层硫酸盐含量);
S_ESP: Real (底层可交换钠盐);
S_ECE: Real (底层电导率);
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)。
| 采集时间 | 1995/01/01 - 1995/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 渭河流域 |
| 数据量 | 81.8 KiB |
| 数据格式 | tif |
| 坐标系 | WGS84 |
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。
采用的土壤分类系统主要为FAO-90。
数据集通过严格的人工审核控制质量。
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | _ncdc_meta_.json | 7.2 KiB |
| 2 | 渭河流域土壤数据.zip | 81.8 KiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2025/10/25 05:53 | we****yi |
论文题目:基于机器学习的滑坡预测预警
数据在研究中的作用:主要数据
论文类型:期刊论文
导师姓名:张建东
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| 2 | 2025/10/23 19:51 | 代* |
因论文需要,现下载渭河土壤数据,希望批准
|
| 3 | 2025/10/06 05:59 | 张*浩 |
论文题目:气候变化背景下渭河流域干旱化趋势与生态水文过程的耦合与响应研究
数据在研究中的作用:在全球气候变化加剧的背景下,干旱化趋势已成为威胁区域水资源安全与生态稳定的核心问题。渭河流域作为中国重要的生态屏障和粮食产区,其干旱化演进规律及生态水文响应机制亟待深入研究。本研究以渭河流域为研究对象,基于长时间序列的气象、水文及遥感数据,采用Mann-Kendall趋势检验、Sen's斜率估计等方法,系统分析了流域历史及未来的气温、降水及干旱指数的时空变化特征,明确了干旱化的演变趋势。在此基础上,构建了耦合植被动态的分布式生态水文模型(如SWAT模型或VIC模型),对流域的关键生态水文过程(如蒸散发、土壤水、径流、植被生产力)进行了高精度模拟。研究结果表明:(1)过去几十年,渭河流域呈现出显著的“暖干化”趋势,气温持续上升,而降水波动减少,导致气象干旱与农业干旱事件发生频率和强度均有所增加;(2)生态水文模型能够较好地再现流域水文通量与植被动态,模拟结果显示,干旱化导致流域径流量减少、土壤水分亏缺、生态系统蒸散耗水压力增大;(3)植被对干旱胁迫的响应存在时空异质性,其中农作物和生态脆弱区的植被生产力受水分胁迫影响更为敏感。本研究揭示了气候变化下渭河流域干旱化的驱动机制及其对生态水文过程的深刻影响,研究成果可为流域水资源优化配置、抗旱减灾以及生态系统的适应性管理提供重要的科学依据和决策支持。
论文类型:硕士论文
导师姓名:左德鹏
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| 4 | 2025/08/22 00:31 | 6228*********21917 |
论文题目:
数据在研究中的作用:
论文类型:
导师姓名:
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| 5 | 2025/08/06 06:19 | li****in |
主要为了进一步学习有关arcgis与渭河
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| 6 | 2025/06/30 22:30 | 王*波 |
关于渭河流域相关研究需要,感谢贵站支持帮助
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| 7 | 2025/06/07 04:34 | 苗*楠 |
论文题目:基于生态系统服务供需关系渭河流域生态安全格局构建与优化
数据在研究中的作用:分析
论文类型:毕业论文
导师姓名:周冬梅
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| 8 | 2025/05/21 04:46 | 张*永 |
撒实打实大大撒上的撒大声地撒撒旦撒旦撒撒旦撒旦
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| 9 | 2025/04/23 06:10 | 刘* |
作为数据对比进行计算和生成运行区域分析的条件
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| 10 | 2025/04/21 00:50 | 王*鹏 |
用于地理信息科学专业本科生土壤与GIS实验内容
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