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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
东北1km多年冻土
厚度
图(2023-2024年)
本数据集针对中国东北大小兴安岭地区多年冻土厚度空间分布的复杂性,提供了一套基于地温梯度模型与机器学习反演的多年冻土厚度空间分布产品。研究建立在有限的深孔(>20 m
贡献者:
刘广岳, 赵林
点击量:
373
文件大小:
2.6 MiB
更新时间:
2026-05-12
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
北半球长时间序列公里级活动层
厚度
数据集(1850-2100年)
多年冻土区的活动层厚度及年平均地是多年冻土变化研究的重要指标,在当前全球变暖的大背景之下,尤其在高海拔以及高纬度地区,气温变暖的速率还要高于其他地区,这对于多年冻土区的活动层厚度
贡献者:
彭小清, 金浩东, 赵国辉
点击量:
11197
文件大小:
71.1 GiB
更新时间:
2026-05-18
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
大兴安岭东坡塔河地区卡马兰河流域30m多年冻土
厚度
图(2023-2024年)
本数据集为东北大兴安岭东坡塔河地区卡马兰河流域多年冻土厚度空间栅格数据,栅格单元数值表征多年冻土厚度(单位:m)。数据集以研究区现场机械 / 人工
贡献者:
臧淑英
点击量:
368
文件大小:
21.4 MiB
更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
环北极多年冻土分布、年平均地温及活动层
厚度
变化情况(1980-2019年)
Annual Ground Temperature, MAGT)及活动层厚度(Active Layer Thickness, ALT)的长期演变,对于
贡献者:
吴通华
点击量:
225
文件大小:
613.6 MiB
更新时间:
2026-05-13
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
大兴安岭西坡额尔古纳地区根河流域30m多年冻土
厚度
分布图(2023-2025年)
本数据基于机械/人工钻探与探坑获取的地温测量数据,通过地温梯度模型、环境相似性模型、随机森林的方法,得到研究区域尺度的多年冻土厚度图。数据格式为GeoTIFF,空间
贡献者:
胡国杰, 邹德富, 刘广岳 ...
点击量:
272
文件大小:
4.5 MiB
更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
高分辨率北半球多年冻土数据集(2000-2016年)
本数据集整编了目前北半球数量最多的年平均地温(1002个)和活动层厚度(452个)地面观测数据,利用四种统计学习模型融合这些地面观测与多源遥感等数据产品,集合
贡献者:
冉有华, 李新, 程国栋 ...
点击量:
1453
文件大小:
339.8 MiB
更新时间:
2026-05-12
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
第三极冻土的当前状态和过去变化数据集
尔高原和天山)多年冻土、季节冻土和未冻土的当前(2000-2016年)范围、多年冻土年平均地温和活动层厚度的1960s以来每十年的变化,以及论文中的第三极范围数据。
贡献者:
冉有华, 李新, 车涛 ...
点击量:
1215
文件大小:
150.8 MiB
更新时间:
2026-03-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
大兴安岭西坡额尔古纳地区根河流域30m多年冻土埋深分布图(2023-2025年)
分类赋值法,计算E因子。采用Stefan模型,模拟典型区多年冻土活动层厚度。数据格式为GeoTIFF,空间分辨率约30 m,投影为WGS_1984_Albers。
贡献者:
胡国杰, 邹德富, 刘广岳 ...
点击量:
350
文件大小:
241.0 MiB
更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
大兴安岭东坡塔河地区卡马兰河流域30m多年冻土埋深图(2023-2025年)
融化指数。通过分类赋值法,计算E因子。采用Stefan模型,模拟典型区多年冻土活动层厚度。模拟结果的R2达到0.64,RMSE为0.41 m。数据格式为GeoTIFF,空间分辨率约30 m,投影
贡献者:
臧淑英
点击量:
273
文件大小:
21.8 MiB
更新时间:
2026-05-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
东北多年冻土区不同下垫面地表温度数据(2022-2023年)
据集反映了东北多年冻土区不同下垫面条件下地表温度的变化特征,可为多年冻土区的地表能量交换过程、活动层热状况演变及冻土退化机制研究提供基础观测数据支撑,并可作为地表温度模拟、活动层厚度反演和冻土稳定性评价的重要输入数据,对多年冻土区工程规划和运行安全评估具有重要应用价值。
贡献者:
李国玉, 陈敦, 高凯 ...
点击量:
330
文件大小:
171.6 KiB
更新时间:
2026-05-12
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
东北1km多年冻土埋深图(2023-2024年)
本数据集为东北地区多年冻土埋深分布数据,结合实测钻孔和坑探数据,以地形因子、植被因子、气象因子、土壤与水文因子数据为驱动,采用机器学习方法(随机森林)进行模型构建。多年冻土埋深在大小兴安岭北部较小,在大兴安岭南部和西部埋深较大。可靠的精度使得此冻土分布数据可以作为全球变暖背景下东北地...
贡献者:
杜二计, 赵林
点击量:
370
文件大小:
13.9 MiB
更新时间:
2026-05-12