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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

指数与 N 因子计算、流域水文与生态模型驱动、区域气候变化检测、地表过程模拟与灾害风险评估等。

贡献者:: 吴晓东, 刘桂民, 邵美琪 ...
点击量:: 3752
文件大小:: 2.0 GiB
更新时间:: 2026-04-09

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基于Unet模型的河湖“四乱”样本数据集

本数据集基于Unet模型的Google Earth遥感影像“四乱”目标识别方法，针对黄河流域“四乱”问题，利用Google Earth遥感影像构建样本库，并利用Unet

贡献者:: 康建芳, 刘天山, 张保卫 ...
点击量:: 10665
文件大小:: 148.0 MiB
更新时间:: 2026-05-28

国家冰川冻土沙漠科学数据中心

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:: 185
文件大小:: 11.0 GiB
更新时间:: 2026-05-21

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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）

降水是青海省水资源的主要来源之一，对区域生态环境和社会经济发展具有重要影响。利用深度学习技术，设计了基于3D卷积神经网络和卷积长短期记忆网络3D 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....

贡献者:: 张小丹, 游少杰, 黄远琛
点击量:: 92
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:: 569
文件大小:: 22.0 GiB
更新时间:: 2026-05-21

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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:: 4162
文件大小:: 237.5 MiB
更新时间:: 2026-05-26

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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）

结构限制及参数化方法局限性的影响，较粗的空间分辨率也制约了其在气象水文领域的广泛应用。因此，本研究基于U-net对CMA、ECMWF和NCEP三者的多模式超级集合数据CNE开展了统计后处理研究，研制

贡献者:: 李伶杰, 高锐
点击量:: 2605
文件大小:: 20.1 GiB
更新时间:: 2025-06-30

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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:: 184
文件大小:: 195.8 KiB
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:: 6559
文件大小:: 81.7 MiB
更新时间:: 2026-05-27

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藏东南雅弄冰川末端冰裂隙分布数据集（2022-2023年）

雅弄冰川位于青藏高原东南部岗日嘎布山，是该地区最大的海洋型冰川。受全球气候变暖影响，该区域冰川退缩剧烈。本数据集基于2022年-2023年实地采集的高分辨率无人机正射影像数据和深度学习方法，对雅弄冰川末端表面裂隙进行了提取，继而获取了每条裂隙的走向、长度、宽度和面积等信息。数据集包含...

贡献者:: 段云鹏, 扈芷婷, 吴坤鹏 ...
点击量:: 5316
文件大小:: 39.0 MiB
更新时间:: 2026-01-13

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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:: 2399
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:: 11470
文件大小:: 136.0 GiB
更新时间:: 2026-07-02