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150
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519
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49
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512
水土保持
701
气象
694
基础地理
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遥感及产品
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塔里木河源流
(10)
塔里木盆地荒漠区
(10)
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(10)
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(10)
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(10)
河西内陆河
(10)
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(159)
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1985
(156)
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1982
(143)
1981
(132)
1980
(131)
1979
(122)
1978
(56)
1977
(55)
1976
(55)
1975
(57)
1974
(56)
1973
(56)
1972
(56)
1971
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1970
(56)
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1968
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1967
(46)
1966
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1953
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1944
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1943
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1942
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1941
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中国
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全球
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(10)
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(10)
阿尔泰山以南
(10)
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(10)
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国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球综合性同质化太阳表面辐射
数据
集
地表太阳辐射(SSR)是地表能量流动的一个重要因素,可以准确捕捉长期气候变化,了解地球大气系统的能量平衡。然而,由于原位观测数据的时间不均匀性和空间分布不均衡性,太阳
贡献者:
李庆祥
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4329
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26.9 MiB
更新时间:
2026-09-24
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
三江源区长时序冰川轮廓
数据
集(1986-2021年)
基于深度学习的方法由于其优于传统技术的优势而在冰川提取中引起了极大的关注。本研究验证了LandsNet架构在冰川提取中的可行性和有效性,我们应用改进的LandsNet(M-LandsNet)提取了三江源头地区的冰川轮廓。采用波段比法、U-Net、U-Net++、GlacierNet、...
贡献者:
张万昌
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12009
文件大小:
7.6 MiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
公元前10000年至公元2100年全球1公里耕地
数据
集
该数据集是公元前 10000 年至公元 2100 年的 1 千米全球耕地数据集。它包含从过去到未来共计 131 幅 1 千米分辨率的全球耕地地图。公元前 10000
贡献者:
俞乐
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5720
文件大小:
18.6 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
青藏高原多年冻土区倒退融化坍落度(RTS)存量
数据
集
该数据集包含基于野外调查和对高分一号和高分二号图像的人工判读的青藏高原(QTP)冻土区逆冲融雪坍塌(RTS)清单。根据新近裸露的沉积物、发育
贡献者:
罗京, 牛富俊, 林战举
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10531
文件大小:
1.6 MiB
更新时间:
2026-05-13
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
GMIE:基于干旱胁迫下灌溉表现及深度学习方法构建的全球最大灌溉范围与中心支轴灌溉系统
数据
集(2010-2019年)
%。这些耕地集中分布于肥沃平原及主要河流沿岸,印度、中国、美国和巴基斯坦的灌溉面积分列全球前四位。GMIE-100的空间分辨率显著优于主流灌溉地图,为农业用水估算和区域粮食安全评估提供了更精细的数据
贡献者:
吴炳方
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文件大小:
6.6 GiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
用于地表建模的通量塔站点属性
数据
集(2015年)
陆地表面模式(LSM)应该有可靠的强迫、验证和表面属性数据,这是有效开发和改进模式的基础。涡协方差通量塔数据被认为是 LSM 的基准数据。然而,目前可用的通量塔数据
贡献者:
袁华
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6825
文件大小:
2.2 MiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
青藏高原流域水文地貌单元水文图
数据
集
高原为研究水文过程和地貌过程在基本原始的自然环境中的相互作用提供了理想的环境。然而,由于具有挑战性的物理条件和数据限制,这些相互作用在很大程度上仍不为人所知。本研究首次推出了水文地貌数据集,涵盖了该地区的 18,440 个流域。数据集包括 18 个水文地质指标,特别
贡献者:
杨雨亭
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7811
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918.4 MiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
SSP3-RCP7.0情景下泛北极未来变化预估耦合模拟
数据
集(2015-2060年)
-ESM和NorESM模式ssp370情景下的未来预估模拟试验,所使用的模式包括中国科学院地球系统模式CAS-ESM和挪威地球系统模式NorESM,试验数据时间分辨率为月平均,空间分辨率为大气陆面变量1.4
贡献者:
朱家文, 董啸
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2.4 GiB
更新时间:
2026-08-31
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
SSP1-RCP2.6情景下泛北极未来变化预估耦合模拟
数据
集(2015-2060年)
-ESM和NorESM模式的126情景下未来预估模拟试验,所使用的模式包括中国科学院地球系统模式CAS-ESM和挪威地球系统模式NorESM,试验数据时间分辨率为月平均,空间分辨率为大气陆面变量1.4度
贡献者:
朱家文, 董啸
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342
文件大小:
2.4 GiB
更新时间:
2026-08-31
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
SSP2-RCP4.5情景下泛北极未来变化预估耦合模拟
数据
集(2015-2060年)
-ESM和NorESM模式ssp245情景下的未来预估模拟试验,所使用的模式包括中国科学院地球系统模式CAS-ESM和挪威地球系统模式NorESM,试验数据时间分辨率为月平均,空间分辨率为大气陆面变量1.4
贡献者:
朱家文, 董啸
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303
文件大小:
2.4 GiB
更新时间:
2026-08-31
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
SSP5-RCP8.5情景下泛北极未来变化预估耦合模拟
数据
集(2015-2060年)
-ESM和NorESM模式ssp585情景下的未来预估模拟试验,所使用的模式包括中国科学院地球系统模式CAS-ESM和挪威地球系统模式NorESM,试验数据时间分辨率为月平均,空间分辨率为大气陆面变量1.4
贡献者:
朱家文, 董啸
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文件大小:
2.5 GiB
更新时间:
2026-08-31
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
区域长时序0.25°分辨率卫星遥感灌溉量估算
数据
集
本系列产品为长时序(约 20 年)灌溉用水量试验数据集,空间分辨率 0.25°。数据集覆盖四大区域:美国本土(CONUS)、西班牙东北部埃布罗河流域、澳大
贡献者:
Pierre Laluet
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431
文件大小:
454.4 MiB
更新时间:
2026-07-23
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
CAMELE:定位分析多源集合陆地蒸散量
数据
集(1980-2022年)
于使用了不同的强迫输入和不完善的模型参数,广泛使用的产品仍然存在固有的不确定性。此外,由于缺乏足够的全球原位观测数据,直接评估蒸散发产品并不现实,从而阻碍了这些产品的利用和同化。因此,建立可靠的全球基准数据
贡献者:
杨汉波
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5693
文件大小:
37.9 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
高质量再处理 MODIS 叶面积指数
数据
集 (HiQ-LAI)(2000-2022年)
相关性和原始检索等多个维度的信息,从而实现了对现有 MODIS LAI 产品的 "再处理 "和 "数据增值",最终开发出高质量 LAI(HiQ-LAI)数据集。与地面测量结果相比,HiQ-LAI 的性能优于原始 MODIS 产品,均方
贡献者:
闫凯
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7277
文件大小:
35.4 GiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
可可托海站喀依尔观测场综合
数据
集(2018年10月-2021年5月)
该数据集包括可可托海站喀依尔风吹雪观测场2018-10至2021-05的日尺度气象积雪数据,数据包括气温、相对湿度、水汽压、降水、风速和风向(两层)、短波辐射(向上
贡献者:
张伟, 沈永平
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7019
文件大小:
0 Bytes
更新时间:
2022-04-20
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于模型产品的统一全球陆地蒸发
数据
集(1980-2017 年)
陆地蒸发(ET)在水文和能量循环中起着至关重要的作用。然而,由于模型参数和强迫数据不完善,广泛使用的基于模型的产品尽管很有帮助,但仍存在很大的不确定性。现有观测数据
贡献者:
王国杰
点击量:
5323
文件大小:
23.5 GiB
更新时间:
2026-05-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
新疆阿拉尔绿洲沙化盐渍化盐土阳离子交换量、棉田连作、土地改良、生态治理
数据
(2017-2018年)
; 该数据集严格按照课题制定的统一试验方案和中国生态系统研究网络编著的陆地生态系统水土气生观测规范进行相关试验、观测和数据的采集,采用excel和SPSS进行数据录入、加工和计算。
贡献者:
何志斌, 支金虎, 柴朝辉
点击量:
9604
文件大小:
201.0 KiB
更新时间:
2022-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
全球地表下 0-30 厘米土壤有机碳密度
数据
集(2000-2005 年)
本数据集由土地与碳实验室研制,包含 2000—2022 年全球逐年土壤属性空间分布图。数据集融合数字地表/地形模型、植被与耕作指数、气候及生物气候因子,采用
贡献者:
Tomislav Hengl
点击量:
417
文件大小:
40.5 GiB
更新时间:
2026-06-11
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
使用GRACE陆地储水和极端降水的洪水检测
数据
集(2002-2016年)
汛日产品来源于GRACE陆地储水和极端降水。我们利用GRACE陆地储水降水数据,结合高频滤波、异常检测和洪水潜力指数方法,成功提取了2002年4月1日至2016年8月
贡献者:
刘凯
点击量:
5270
文件大小:
5.4 GiB
更新时间:
2026-01-14
国家冰川冻土沙漠科学数据中心
基于机器学习重建全球陆地蓄水量
数据
集(1940 年-至今)
型包含大量预测因子,包括气候和水文变量、土地利用/土地覆被数据以及植被指标(如叶面积指数)。此外,我们的重建成功地再现了气候多变性的影响,如强烈的厄尔尼诺现象。 GTWS-MLrec
贡献者:
尹家波
点击量:
5856
文件大小:
46.2 GiB
更新时间:
2026-01-14