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国家冰川冻土沙漠科学数据中心

基于U-net的长江下游及里下河地区集合预报降水数据集（2021-2022年）

了2021-2022年长江下游和里下河地区集合预报降水数据集。经U-net订正后，空间分辨率由0.5°细化到0.1°，确定性精度和概率性精度指标得到全面提升，且预见期得到有效延长，为项目示范区模型构建提供了精细化数据支撑。

贡献者:: 李伶杰, 高锐
点击量:: 2584
文件大小:: 20.1 GiB
更新时间:: 2025-06-30

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

1960–2023年4 km分辨率长江黄河源区逐日2 m气温数据集

。属典型的大陆性高原气候，年平均气温大致在-3 ℃~ -4.1 ℃，年降雨量通常在300~700 mm。长江源区以直门达水文站为界，位于唐古拉山和昆仑山之间，范围在 90°43′E-97°45′E，32

贡献者:: 吴晓东, 刘桂民, 邵美琪 ...
点击量:: 3726
文件大小:: 2.0 GiB
更新时间:: 2026-04-09

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三江源逐日雪深数据集（1980-2020年）

高空间分辨率雪深对水文、生态和灾害研究至关重要。然而，被动微波雪深产品（10/25 km）因其空间分辨率较粗已无法满足现代高精度高分辨率的需求。本研

贡献者:: 赵子胜, 郝晓华, 李杭璇 ...
点击量:: 4116
文件大小:: 237.5 MiB
更新时间:: 2026-05-26

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青藏高原多年冻土区高分辨率热融湖塘数据集（2020年）

多年冻土退化的一个后果是热融湖塘的发育，而这些湖塘可能是二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄）排放的热点区域。然而，由于数据分辨率的限制，小型热融湖塘（<500 m²）在区域碳排放估算中长期被排除在外。本研究结合深度学习方法与高分辨率（3 m）PlanetScope遥感影像，并辅以人工修...

贡献者:: 彭小清, 罗恒星, 田伟伟
点击量:: 1798
文件大小:: 113.0 MiB
更新时间:: 2026-05-11

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基于3D CNN_ConvLSTM模型的青海省逐日1km降水融合数据集（1990-2023年）

CNN_ConvLSTM的多源降水数据融合模型，构建了青海省范围内1990年-2020年降水融合数据集，时间分辨率为逐日、空间分辨率为0.01°×0.01°，旨在解决青海省不同时空尺度、不同来源降水数据不确定性、稀疏

贡献者:: 张小丹, 游少杰, 黄远琛
点击量:: 71
文件大小:: 2.2 GiB
更新时间:: 2026-07-23

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黄土高原三种全球气候模式降尺度日值气温数据集（2015-2100年）

气温时序数据是全球和区域气候研究、水文模拟及生态系统评估中的关键基础数据。然而，尽管目前已存在多种气温数据产品，但由于观测站网分布不均、再分

贡献者:: 张宝庆
点击量:: 554
文件大小:: 22.0 GiB
更新时间:: 2026-05-21

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黄土高原不同市县三种全球气候模式降尺度逐年降水数据集（2015-2100年）

降水时序数据是全球和区域气候研究、水文模拟及生态系统评估中的关键基础数据。然而，现有市县未来降水数据序列普遍较短。这导致当前对区域尺度，尤其

贡献者:: 张宝庆
点击量:: 170
文件大小:: 195.8 KiB
更新时间:: 2026-05-21

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黄土高原三种全球气候模式降尺度日值降水数据集（2015-2100年）

°-41.25°N、100.95°-114.55°E，并具备0.1°的高空间分辨率与日时间分辨率。相较于原始模式数据，本数据集的核心优势在于其能更精确刻画复杂地形下的降水细节，显著提升了在区域水文模拟、极端

贡献者:: 张宝庆
点击量:: 174
文件大小:: 11.0 GiB
更新时间:: 2026-05-21

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2023年青藏高原冰湖编目数据集

冰湖是冰川消融过程中形成的典型水文地貌单元，近年来在全球高山和极地地区呈现快速扩张趋势。冰湖编目通过系统记录冰湖的空间位置、几何参数等信息，对理解冰川演化过程、气候

贡献者:: 田志娟, 姚晓军, 常辉 ...
点击量:: 6474
文件大小:: 81.7 MiB
更新时间:: 2026-05-27

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

基于深度学习与年度结果增强方法的东北地区水稻历史长序列制图（1985-2023年）

利用多传感器Landsat数据和深度学习模型，首次完成了1985年至2023年中国东北地区水稻的年度分布图绘制。采用年度结果增强法（ARE），该方法能处理深度学习模型在不同阶段产生的类别概率差异。这种方法有助于缓解大规模跨传感器水稻制图时训练样本有限的影响。与传统水稻制图方法相比，A...

贡献者:: 杨鹏
点击量:: 2381
文件大小:: 2.0 GiB
更新时间:: 2026-01-12

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中国首套1米分辨率的全国土地覆盖数据集（SinoLC-1）

本数据集基于深度学习的框架和开放获取数据(包括全球土地覆盖(GLC)产品、开放街道地图(OSM)和谷歌地球图像)建立了中国首个1米分辨率的国家尺度土地覆盖地图SinoLC-1。将三个10 m GLC产品和OSM数据结合生成可靠的训练标签。使用这些训练标签和来自Google Earth...

贡献者:: 李卓鸿, 张洪艳
点击量:: 11341
文件大小:: 136.0 GiB
更新时间:: 2026-07-02